大数据技术在智慧医疗中的应用与展望

摘要：随着大数据技术的飞速发展，其在智慧医疗领域的应用日益广泛。本文综述了大数据采集与融合技术在智慧医疗中的应用现状、技术发展历程及未来展望。通过整合网络数据、医疗信息系统及可穿戴设备等多源数据，大数据技术为智慧医疗提供了强大的数据支持，推动了医疗服务的智能化、精准化和个性化。本文从智慧医疗的概念与特点出发，系统分析了国内医疗大数据的主要应用类型，并深入探讨了大数据技术在疾病预测、诊疗辅助、健康管理等场景中的实践路径。同时，结合技术模型与发展挑战，提出了标准化建设、隐私保护及技术融合等改进方向，为智慧医疗的可持续发展提供理论参考。

关键词：大数据采集；数据融合；智慧医疗；疾病预测

引言

大数据技术的快速发展为各行各业带来了巨大变革，智慧医疗作为重要应用领域之一，正逐步改变传统医疗服务模式。智慧医疗通过大数据采集与融合技术，实现了医疗数据的全面收集、高效处理与智能分析，为医生提供精准诊断依据，为患者提供个性化治疗方案[1]。2025年《“十五五”智慧医疗行业预测》显示，中国智慧医疗市场规模预计突破1200亿元，AI与物联网技术的深度融合正成为行业核心驱动力[6]。本文旨在综述大数据技术在智慧医疗中的应用现状与发展趋势，以期为相关研究与产业实践提供参考。

一、智慧医疗概述

智慧医疗是以物联网、云计算、大数据及人工智能等现代信息技术为基础，实现医疗信息数字化、网络化与智能化的新型服务模式。其核心目标是通过优化医疗资源配置与流程管理，提升医疗服务效率与质量。自2018年教育部批准首个智能医学工程本科专业以来，国内高校如天津大学已构建起“智能+医学+工程”交叉学科体系，推动医疗大数据在临床诊疗中的深度应用]。政策层面，国家“十四五”规划明确提出加快智慧医疗建设，公立医院绩效考核亦将智慧医院成效纳入核心指标[4]。通过智慧医疗，医生可以更加便捷地获取患者的医疗信息，进行精准诊断；患者则可以享受到更加便捷、高效的医疗服务，提高就医体验。

智慧医疗的三大特征包括：

1.数据驱动与个性化治疗：基于医疗大数据的分析，实现疾病风险预测、辅助诊断及精准治疗；

2.跨平台互联互通：打破医疗机构间的数据孤岛，构建统一数据共享平台；

3.移动化与便利化：通过智能终端与移动应用优化患者就诊流程，如电子医保支付、远程问诊等[9]。

二、国内医疗大数据应用类型

当前医疗大数据应用聚焦两大方向：

（一）面向患者的全流程智慧服务

1.智能导诊与自助服务：通过分析患者症状与历史数据推荐科室，减少候诊时间；支持线上预约、缴费及报告查询，解决“三长一短”问题[7]。

2.慢病管理与健康监测：结合可穿戴设备实时采集体征数据（如心率、血糖），为慢性病患者提供个性化干预方案。例如，新都区中医医院通过医保数据整合实现“五降两升”（门诊药费下降、服务效率提升），成为基层医疗数字化转型的典型样本。

3.个性化干预方案：例如，新都区中医医院通过医保数据整合实现“五降两升”（门诊药费下降、服务效率提升），成为基层医疗数字化转型的典型样本。

（二）面向医护的智能化辅助决策

医疗大数据不仅服务于患者，还为医护人员提供了强大的工具，帮助他们更高效地进行诊疗工作。具体应用包括：

1.辅助诊断与治疗：通过综合分析患者的临床诊疗数据、医学知识库以及最新的研究成果，系统可以为医护人员提供智能化的诊断建议和治疗方案，帮助他们做出更加精准的决策。基于临床数据与医学知识库生成诊疗建议，如AI影像识别准确率超90%；

2.个性化治疗方案：基于患者的个体化数据（如基因信息、生活习惯、既往病史等），医疗大数据可以协助医生制定个性化的治疗计划，提高治疗效果。合基因信息、生活习惯等数据制定精准方案，并通过远程监测优化康复进程[2]。

3.患者管理与随访：诊后，系统可以持续跟踪患者的健康状况，定期提醒患者进行复查或调整用药，确保治疗的连续性和有效性。同时，医护人员可以通过平台随时查看患者的最新数据，及时调整治疗方案，提升患者的康复速度和生活质量。

三、大数据技术在智慧医疗中的应用

（一）疾病预测

大数据采集与融合技术在疾病预测方面发挥着重要作用。通过多源数据（基因、环境、生活习惯）融合分析，揭示疾病流行规律与风险因素。例如，通过对患者的基因数据、生活习惯、环境因素等进行综合分析，可以预测患者患某种疾病的风险，从而采取相应的预防措施[6]。

（二）诊疗辅助

构建患者电子健康档案（EHR），整合影像、检验与病历数据，为医生提供全景视图。AI驱动的辅助诊断系统（如肺结节识别）显著提升诊断效率，减少漏诊率[9]。 通过采集患者的医疗信息、病史记录、检查结果等数据，可以构建患者的健康档案，为医生提供全面的诊断依据。此外，大数据技术还可以用于远程医疗，实现医生与患者之间的远程会诊、远程治疗等，提高医疗服务的便捷性和效率。

（三）健康管理

依托可穿戴设备与移动应用，实时监测个体健康指标，生成个性化健康建议。通过对个人的健康数据、生活习惯、运动情况等进行采集和分析，可以评估个人的健康状况，给出个性化的健康管理建议。例如，通过对个人的饮食、睡眠、运动等数据进行分析，可以制定个性化的饮食计划和运动方案，帮助个人改善健康状况。如智能手环通过分析运动与睡眠数据推荐改善方案，降低慢性病发病率[8]。

四、大数据技术模型与实施路径

医疗大数据平台的技术模型包含四阶段（图 1）：

1.数据获取：从电子病历、影像系统等采集原始数据。通过这个步骤，我们确保所有与患者相关的数据都被集中保存在一个地方，方便后续处理和分析。

2.数据整合：统一多源异构数据（如临床科室与管理部门数据），消除信息孤岛[3]。通过数据整合，我们可以将这些分散的数据按照统一的标准进行集成，确保数据的一致性和完整性。这样，医院管理层和医护人员就可以更方便地查阅和使用这些数据，进行分析和决策。

3.数据加工：清洗冗余数据、建立分析模型（如疾病发病率统计）；这一步骤非常重要，因为它确保了数据的质量和准确性。具体来说，我们会去除重复或错误的数据，填补缺失值，并将不同格式的数据转换为统一的格式。此外，我们还会根据业务需求建立模型，对数据进行计算和聚合，生成更有价值的信息。

4.数据展现：通过可视化工具（如仪表盘）呈现分析结果，辅助决策[3]。 数据展现是将处理后的数据以直观的方式展示出来，便于医护人员、患者和管理人员理解和使用。

五、发展历程、挑战与未来展望

（一）发展历程

1.信息化阶段（2000-2010）：以电子病历（EMR）为核心，实现基础数据数字化，初步解决纸质档案管理效率低下问题；部分三甲医院开始试点PACS系统（医学影像存档与通信系统）；

2.数字化阶段（2010-2020）：推动数据互联互通，构建医院信息平台（如HIS、CIS），国家卫健委发布《电子病历系统功能应用水平分级评价标准》推动标准化建设；移动医疗App开始涌现；

3.智慧化阶段（2020至今）：AI与大数据深度融合，催生智能诊疗（如AI辅助诊断系统）与远程医疗；2023年《"十四五"医疗装备产业发展规划》明确支持智慧医院建设，医疗元宇宙等新场景开始探索[4]。

（三）现存挑战

数据整合难题：医院多系统数据格式不一（如HL7与FHIR标准并存），整合耗时且成本高，约60%二级以上医院存在"数据孤岛"现象；

可穿戴设备标准缺失：不同厂商数据接口差异制约健康数据融合，2024年IEEE发布《可穿戴医疗设备数据标准化白皮书》试图解决该问题[5]；

隐私与安全风险：随着医疗数据的不断增加和敏感性的提高，隐私保护与数据安全将成为智慧医疗领域的重要挑战。未来，需要加强对医疗数据的隐私保护和数据安全管理，确保患者的个人信息和医疗数据不被泄露和滥用。

六、结语

智慧医疗不仅是技术革新，更是医疗服务模式的根本性重构。未来，随着政策支持与技术突破，其将在提升医疗公平性、优化资源配置及改善患者体验方面发挥更大价值。未来趋势应该是数据融合共享 、智能化升级、个性化医疗这几个方面。数据技术为智慧医疗带来了革命性的机遇，但其发展需要多方协同推进。首先，要加快医疗数据的标准化建设，制定统一的数据格式和接口规范，降低不同系统间的整合难度。其次，必须加强隐私保护机制，通过加密技术和严格的访问控制，确保患者数据安全，维护患者信任。推动AI与物联网等技术的融合，提升智慧医疗服务的智能化水平，最终改善患者的就医体验。

参考文献

[1] 孟啸.基于大数据的智能辅助诊疗全流程管理系统的研究与实现[D]，2019.

[2]刘宁.医疗大数据平台架构及业务应用模型研究[D]，2017.

[3]李博诚. 面向临床决策支持的知识融合研究[D]. 吉林大学，2023.

[4]陈晓红.大数据技术在公共卫生监测与预警中的应用[J].中国公共卫生， 2024.

[5]天津大学智能医学工程：融合创新与未来展望. baijiahao.baidu.com， 2025.

[6]新都中医医院医保数据应用实践. finance.sina.com.cn， 2025

[7]医院建设的现状与未来展望. baijiahao.baidu.com， 2025.

[8]大数据+医疗：五大应用与趋势. mp.weixin.qq.com， 2024.

[9]智慧医疗：AI引领的医疗变革. www.cn-witmed.com， 2025.