原创《健康大数据助力医疗卫生领域供给侧改革》
本文是供给侧改革硕士毕业论文范文跟医疗卫生和助力和供给方面论文如何怎么撰写。
供给侧改革是指对生产领域实施优质供给,降低无效供给,以此来确保供给体系能够更好地适应需求结构的变化.随着医疗卫生领域信息化建设进程的不断推进,大数据时代已经悄然来临.此外,供给侧改革也逐步受到了社会各行各业人士的广泛关注.随着居民对医疗服务需求的增长,现有的医疗服务供给显然已经无法满足随时增长和变化的医疗需求,供给侧改革相对滞后.国内研究学者认为,目前我国医疗卫生服务供给侧存在着很多的问题,主要表现在：市场医疗不足,要素配置不合理,风险管控意识薄弱,个性化健康教育不足,医药产品成本过高,医保与政策冲突等.因此,在医疗卫生领域中应用健康大数据已经迫在眉睫,将健康大数据与医疗服务供给侧改革充分结合起来,利用健康大数据助力医疗卫生领域供给侧改革,完善医疗管理机制具有重要的现实意义.
一、健康大数据在医疗卫生领域供给侧改革中的作用
（一）健康大数据促进医疗结构的调整.一直以来,一线城市医院“一号难求”的现象日益严重,非常不利于健康大数据的实施.但是,健康大数据在医疗机构中的应用能够对不同疾病的症状进行统计提取,根据患者的症状提出相关去基层医疗机构还是大医院的建议,从而有效实施分级诊疗.作为供给侧政革的重点,分级诊疗面临着实施难度大的局面,虽然基层医疗资源配置易于实现,但是却无法掌控患者的需求选择.通过健康大数据对患者疾病的症状进行科学的分析,帮助患者正确认识和看待自己的疾病,了解自己病情的严重程度,引导患者正确选择医疗机构就疾病进行治疗.这在很大程度上能够有效转变患者的就医选择,结合互联网+技术真正实现“基层首诊,双向转诊,上下联动”的医疗程序.
（二）健康大数据有利于综合医院的合理布局.为了解决大型综合医院人满为患的困局,实施分级诊疗,对综合医院进行合理布置,实施患者分流,引导小病患者在基层医疗机构进行诊疗是最有效地方法.如何对综合医院进行合理布局是当前急需解决和面临的重要问题.通过大数据对当地人口密度、地区常见病、GDP、交通运输能力等数据指标进行分析,通过现代化信息技术对医院布局的合理性进行预测和评估.通过健康大数据分析显示,人口密度越大,地区常见病的病发率会随之提高.同时,地区GDP水平越高,建立综合医院的可能性和必要性也就越大.如果地区交通堵塞严重,建立综合医院的可能性就越小.可见,健康大数据有利于指导综合医院合理布局.
（三）健康大数据促进“互联网+医疗”模式的形成.豆联网+模式的建立,拓展公众与医院医生的咨询渠道是医疗改革的核心重点.“轻问诊”概念的提及完善了分级诊疗制度.通过网络大数据为公众与医生之间的沟通搭建了快捷路径,破除了地域的限制,患者也能够在最短的时间内获得专业医生的解答.同时,在社区卫生服务中心实施帮教活动,能够让市民就近就可以享受三甲专家的医疗服务.利用互联网来增强医疗服务的可能性,通过线上来缓解大医院拥挤的现象.遵循疾病的轻重缓急提供多样化的医疗服务,实行有序就医.
二、健康大数据在医疗卫生领服务中的运用
（一）健康大数据促进临床科研发展.衡量医院实力的重要指标之一就是科研能力的强弱,但是,一直以来我国临床与科研并没有有效结合起来.在临床上通常是以经验和诊疗结果为基准,临床医疗人员未涉猎科研,科研人员无临床经验的现象更是层出不穷.据统计,在美国重症监护室平均每年都有四万人死于误诊.导致这一现象出现的原因就在于很多的医疗诊断凭借的是经验性的主观判断,而不是科学的检测和数据.健康大数据就要求将临床和科研融合起来,避免根据片面性的判断或是根据经验开展诊疗,只有将两者充分结合起来,才能挖掘出更多有价值的信息.此外,健康大数据还可以促进临床科研的高效发展,例如：应用健康大数据技术,对国际医药科技的研究和应用进行深化,提高重大疾病的预防以及对重大疾病的诊疗水平,通过大数据对病人的相关信息技术统计分析,筛选合适的实验对象,从而确保临床实验的有效性.当然,如果能够对更多的数据进行搜集,能够在很大程度上预测疾病的发生,这就需要健康大数据的高效配合.
（二）健康大数据辅助医生临床诊断.利用大数据辅助医生临床诊断,提高诊疗质量,主要表现在以下几方面：第一,患者全息诊疗数据.通过健康大数据系统,患者的历史诊疗数据会直观的体现出来,包含病历、用药方案、检查项目、检验结果等诊疗数据,同时,在系统中还能够对患者的诊疗数据进行调阅,以便医生能够进行具有针对性的诊断,并制定最适合患者的诊疗方案.第二,临床辅助决策.基于健康大数据系统软件是以医疗卫生机构为单位的,作为人口健康信息以及医疗大数据而言,这个软件系统只是其中一个组成部分,通过对患者的诊疗数据进行搜集汇总,并对所有数据进行整合,为医生的临床治疗提供科学、有效地数据支持,有利于提高医疗质量,降低医疗安全事故的发生.第三,促进疾病诊疗标准化.健康大数据具有海量、无序等特点,对慢性疾病模型重建、诊疗计划的制定、疾病临床路径的制订都有着积极地促进作用.针对某种疾病或者是病种,通过健康大数据的分析能够对其进行分类,并对多种疾病干预治疗方案进行科学化对比,能够为医生提供更有针对性的诊治指南.
三、健康大数据的价值挖掘和共享
在医疗卫生领域供给侧改革中应用健康大数据具有深远的意义和重要的价值,但是在健康大数据与医疗的整合过程中依旧存在很多的问题.作为键康大数据的重要基石和内容,医疗数据在国内医疗卫生机构信息化建设的过程中,常常出现“孤岛数据、共享障碍、标准不一、联而不通”的现象.但是,在供给侧改革中健康大数据的应用时,单一化的医疗机构数据显然已经无法为大数据的发展和研究提供科学的数据分析,因此,在医疗卫生领域供给侧改革的关键时期,注重健康大数据平台的建设刻不容缓,同时也是对健康大数据与医疗整合的关键手段.完善的政策引导和规范化的标准都是健康大数据价值挖掘的前提和保障,这也需要政府、社会和企业的共同努力,制定完善的人口健康信息化体系,促进健康医疗大数据的资源共享,加强对医疗卫生机构健康医疗标准的制定,从根源上推动医疗机构的信息化建设.
四、结语
总而言之,在医疗卫生领域大力实施供给侧改革的关键时期,必须要转变陈旧的观念,将医院的发展方向转向新兴领域,创造新的经济增长点.当然,政府也应当加大支持力度,通过自身力量整合各渠道形成健康大数据网络,打通信息孤岛,建立资源共享的数据库,在确保公共卫生服务的基础上,利用大数据引导医疗资源合理配置.
参考文献：
[1]张天懿．健康大数据助力医疗卫生领域供给侧改革浅析[J]-中国城乡企业卫生,2017(4):10-12+
[2蒯国恩,官海静．分级诊疗与全科诊所：中国医疗供给侧改革的关键[J]-中国全科医学,2016,19(22):2619-2624.
（作者单位：厦门市仙岳医院）
供给侧改革论文参考资料：
归纳上述,此文为一篇适合医疗卫生和助力和供给论文写作的大学硕士及关于供给侧改革本科毕业论文，相关供给侧改革开题报告范文和学术职称论文参考文献。
