吉贝克总裁刘世平:如何利用大数据实现智慧医疗?

2016-07-12 14:07 来源:猎云网
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  在7月8日召开的第五届创新链接国际智慧城市和智慧生活专题研讨会上,吉贝克公司总裁刘世平博士为听众带来了一场关于智慧医疗的演讲。他认为,大数据是实现智慧医疗最重要的工具,它需要服务政府、事业单位和普通百姓。

  而大数据的三个核心关键词是哪些?如何做好大数据项目?如何利用大数据实现智慧医疗?对于这些问题,刘世平也在演讲中给出了自己的看法。以下是演讲内容:

  智慧医疗来讲,两个点很重要。一个是医院,第二是药。现在我们国家大部分医院还是公立医院,医院里面很重要的问题,就是政府在做规划。我们现在怎么做?我们最主要做大数据。怎么做?其中很重要的问题,解决医疗。

  大数据做三个服务,第一,服务城市里面的市政府,以及各个委办局工作。第二,服务城市里面的企事业单位。第三,服务好城市市民。

  只要统计规划,以及监管方面,服务城市企事业单位,主要是收集城市所有数据,包括工商、税务、海外,然后公安、医疗、卫生、教育等等这方面的数据。

  我们对所有企业进行评级。评完级以后,然后带动的是银行、金融机构,服务这里面的中小微创新能力企业,同时带动保险业务的服务,以及诸如此类的理财业务服务,服务好城市市民。

  跟今天密切相关,怎么从医疗来做?城市里要把医疗做好,医院分配和城市人口结构非常重要。

  我们的做法很简单,第一件事情把城市所有医疗设施这样一个图层做好。这个城市里面有多少医院?每个医院有多少床位?大概接受是什么?医院服务对象和性质什么等等。

  这个基础之上,我们干了一件事,房管所数据和人口整个分布情况,以及计生国安数据,人员基本结构。

  比如小孩还是比较多,一定希望有儿童医院,离儿童医院近。围绕每个医院周围,干什么?计算它比如说步行五公里、两公里之内,或者开车5分钟、10分钟。现在百度也好,高德也好,这样的系统结合,可以快速决定,开车5分钟,10分钟之内,居住的人员的情况,大概这样一个价格。

  所以围绕这样,可以帮助城市,规划未来医院、医务所等等配比和设置。这是智慧医疗其中一件事情。

  还有一个很重要,除了医之外,很重要的工作是什么?药。药在中国可以说是非常复杂的过程,因为是严格监管行业,中国食品药品监督管理总局,有一系列的方法。我们在广州,我们有一个整个互联网医药的配送机构。我们现在在做的是什么,希望药厂到物流配送中心,以及药店,到最后老百姓,这道体系架构全部打通,解决药怎么快速及时配送。

  过去一年多时间里,很多朋友,有的在东北,有的在蒙古,包括昨天有一个朋友在台州,他太太在台州住院,要找药,昨天下午4点钟已经把药发出去,医药和大数据怎么有效结合。

  大数据能实实在在的解决很多问题,数据第一个核心思想,数据量大。大数据,我的理解,更广泛、更加深入的一个数字化,全社会范围互联互通。数字化是一种思维方式,做决策的时候,我们考虑用数字帮助我们做决策,很重要的互联互通,今天在座各位,通过智能手机,已经体现了有效连通。

  大数据是一个逐渐发展过程,最早大概1987年左右。当然这是比较早,60年历史。大数据,数据仓库概念提出,并行计算概念,应该在1987年,美国。90年代IBM提出数据挖掘。90年代末,提出新概念,商业智能。2011年麦肯锡系统提出大数据概念。

  我特别喜欢三个词,与我们国家目前整个发展战略密切相关。第一个讲创新,第二个关键词竞争,第三个是生产力。这是大数据里面真正核心。现在各行各业,全世界都作为战略资源,包括纽约时报、金融时报、华尔街日报等等,提出大数据作为发展资源。企业应用分成几个不同发展阶段,ERP,CRM,再到今天大数据。

  存储技术快速发展,计算能力以及分析能力发展过程。现在大部分数据是行业内部数据,就是结构化数据,现在泛互联网数据用的比较好。很重要一点,来自机器数据,互联网主题架构,围绕大数据产业链,基本上哪些方面,可能有数据产业部分,数据整理、租赁、销售,分发技术、分析技术,存储技术,等等体系架构,能做到卖信息、卖知识、卖数据等等。

  数据怎么分类?人跟人之间交流,社交网络,人跟物体交楼,物跟物交流。从数据产生源头。获取方式有准实时、非实时的,数据从技术角度,结构化、半结构化,传统数据结构化。

  推动发展到今天大数据这么热的时候,很重要几点:移动设备,每个人是大数据使用者、生产者;云技术已经非常成熟,社交化,最主要的是应用,特别强调一下圈子分析,金融机构应用非常广,社交圈子的东西,以及企业圈子已经用的非常好了,大数据几乎已经用到我们各行各业。

  交通最早应用。零售,沃尔玛,美国快餐店,麦当劳快餐组合,1996年IBM团队做快餐组合。最早卖书,IBM团队做体系架构。医疗、零售、金融,我们国家做的最好是金融和电器。

  怎么样做好大数据项目?第一件事情就是建立数据交流,非常重要,整个语言统一。第二,建立数据质量。数据质量,大数据时代,不仅仅是数据完全正确,三个不同维度:及时性、准确性和完整性。第三才是准确问题。数据质量非常重要。

  数据共享,非常难,今天每个城市推智慧城市,推数据共享,最大困难依然是数据。最大问题是思想问题。非常难解决,数据本身预示着权力,对这件事情本身控制。每个城市推动过程,碰到最大问题就是数据库。

  另外一个很重要就是分析难。简单地讲这个概念。大数据真正核心,怎么样把数据里面有用信息提取过来,运用到决策当中去。获取信息方法分成四类,报表、统计分析、多维分析、数据挖掘。数据挖掘,上世纪93、94年,IBM系统提出来。现在一系列的算法,我在1999年出的一本书《数据挖掘功能、算法及典型应用》,科学院、中科院普遍教材,按照不同方法进行分类。

  医疗现在的问题是成本问题,美国整个医疗占15%,这样一个体系架构。我们国家面临老龄化问题,医疗产能巨大,这里面举了一些例子,医疗大数据价值,在美国据说每年大概三千亿,相当于GDP增长了0.7%体系架构。

  医疗行业数据,数据量增长非常快速,尤其是医疗影像数据,这是非常快速的体系架构。医疗方面问题,一个是资源问题,参与主体比较复杂,尤其我们国家,信息不共享,这是我们国家目前医疗面临最大问题。

  A医院拍的片子到B医院,不要,必须重新拍。电子化、信息化非常重要的医疗方面的问题,怎么解决这个问题,利用大数据方法。大数据在行业应用,医疗属于领先体系架构。

  数据主要来源,包括患者档案、医疗机构、制药企业等等,所以医患和药,这是围绕这样一个体系架构去做的。它本身数据要求周期比较长,一般按要求时间很长,这里面各种各样一些数据。解决方案,本身基础是什么?这是数据架构。

  利用大数据架构,分析临床、操作、定价问题、付款问题、支付问题、研发以及新的商业模式、体系架构、制药行业,临床决策,费用报销等等,这样一个体系架构,医疗行业应用面非常广。

  我帮摩斯制药做的糖尿病,预估一个人7到8年之间,哪些人得糖尿病概率比较高。目前在广州做肝病的预估。这种方法,初级医生、中级医生预估效果好。现在到医院看病的时候,经常发现医生通过互联网查病历去治,这是大数据带来的价值,用这样一个方式。

  泰康保险数据,寓教于乐,求关爱,发红包,买一个保险号,交一元,邀请我的朋友交钱给我,帮助我买保险,效果非常好,几周时间,卖出了很多份。

  现在在广东,利用数据分析和产业链,从厂家、配送商到药店,我们正在打造F2B2B,F指厂商,配送物流体系架构,到药店,还有2C体系架构。

  举一个简单例子,广州黄埔医药,免去小型连锁自行设仓库成本,成本降低非常重要的。通过流通,对各种各样的数据分析,掌握药物位置、品类、库存等。现在我国家医药浪费很大,很多买回去的药,到时候不用。有的药店,有些地方好的药店过期了,没有卖掉,浪费非常大。通过这样体系架构,解决这样问题。

  以前叫互联网+医药,现在是“医药+互联网”体系架构。

  现在我全力以赴做的一件事情:把物联网可穿戴设备和大数据,以及医疗健康体系架构,正在做这样一件事情,福州大学互联网系,复旦大学计算机系,西安交大通信工程学院。很重要一点就是标准。把标准梳理出来,根据你的年龄段、地域,建立优、良、一般、较差、很差。建立这样一个体系架构。

  回过头来以后,中医、医生建立了一个这种情况下,严格进行怎么样的保健体系架构。通过互联网可穿戴设备,直接检测。这个东西已经做到了,包括血压、血糖、血脂,包括孕妇胎儿心跳。这个东西结合起来,长期接入,配置大数据标准体系,配置所有给你的保健方面的建议,所以这是大数据、物联网跟智慧医疗结合。

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