探究大数据背景下临床护理行业的发展需求及趋势

探究大数据背景下临床护理行业的发展需求及趋势

余芳

湖北省恩施州建始县茅田卫生院 湖北恩施 445303

摘要：近年来，我们已然步入到了医疗大数据的时代之中，不同医疗数据库的先后应用为医护工作者提供了数量庞大的信息，而临床护理行业以此为背景，自身的发展趋势也与以往有所不同，护理人员自身也需做出相应的改变。本文基于此点，针对大数据背景下临床护理行业的发展需求及趋势进行了深入的研究与分析，借以明晰该行业在未来的发展趋势以及行业从业人员需掌握的技术要求。

关键词：大数据背景下；临床护理行业；发展需求；趋势

伴随着我国科技水平的不断提高，现如今的我们已然身处在大数据时代之中，而这个时代中应用范围最广的则是大数据技术，该技术具备着容量大、多样化、传播速度较快的特点，并且，考虑到该技术在不同行业之间的深度应用，由此产生了较强的社会效益与经济效益。由于在医疗卫生领域之中，产生了诸多的临床信息、生物实验等方面的数据，以此促使大数据技术的应用成为了必然。而护理大数据则包括所有同护理、生命健康息息相关的数据信息，例如：以多数人群作为参考的护理研究或是疾病监测的大数据、医院护理大数据等。

世界上的一些发达国家，比如美、日等国早在上世纪70年代就完成了大数据信息系统的开发工作，并将该系统实际应用于临床护理行业之中。而数据库的基础内容，比如普通数据模型、电子病历信息等，作为可实现共享与对比的护理数据也正在逐步创建之中。我国临床护理行业同国外相对比，显现出了明显的滞后状态。虽然，我国通过建立大数据网站、大数据研发中心等手段，可以推动大数据在护理领域中取得较好的发展，但该领域针对视频、音像等非结构类数据的处理能力仍有欠缺，具体表现在医护人员难以及时、准确的获取所需信息，以及由于不同设备之间存在的差异性，导致数据标准各不相同，因而，无法建立起畅通的数据共享渠道，上述内容都有碍于大数据在临床护理行业中的应用。

一、大数据应用于医疗护理行业时存在的不足

参照相关研究结果表明，当大数据应用在临床护理行业中，可以获得较为明显的效益，比如，医护人员可以借助个性化的数据收集与分析方式，帮助自身及时掌握所需信息，从而实现准确治疗，此举不仅有利于减少患者的医疗成本，还能减轻患者的痛苦；通过为每位患者佩戴移动式可穿戴设备，以此记录其数据，进而可以实现有针对性的健康监测、咨询与护理；在进行疾病预测时，可以借助电子病历、档案等手段，并借此做好预防工作；使用IP地址追寻和实名制等方法，能对群体性疾病的爆发及未来发展趋势加以预测。不过，即便大数据应用于临床护理行业时存在着诸多好处，但凡事都有双面性，其也存有一定不足。

（一）大数据的特性

以往，在使用传统数据分析技术进行事例分析时，会对数据的精确性提出较高的要求。然而，在大数据时代之下，虽然数据的数量十分庞大，但是，其中只有5%的结构化数据才能满足以往数据库的相关标准，剩余的95%的数据均为非结构化数据，换言之，这些剩余数据是被传统数据分析技术认为的“杂乱无绪”的数据。考虑到这些大数据拥有着信息量庞大、出现及传播的速度较快、较高的可应用价值等特点，借由对其进行深入分析，也能产生相应的经济与社会效益，不过，这些数据的价值密度却很低，即传统数据库注明的“较低的精确度”，这也就导致传统的数据分析技术难以充分发挥其效用。

大数据在相关性分析与因果分析之间，更加重视前者，而这种关系的核心内容在于不同数值之间存在的数理性关系，当这种关系表现出较强的特点时，先是一个数值出现动态性变化，其后，另一个数值也会随之产生变化。反之，若这种关系呈现出较弱的特点时，即便一个数值会发生变化，但另一个数值却几乎不会受到任何影响。不过，同时产生变化的数值之间也不一定就存在着因果性关系，因此，如何对这种关系加以明确定义，就成为了一个问题。可以说，这种重视相关性分析的思维是对传统思维的一种彻底变革。

（二）护理行业数据的特点

一方面，医疗卫生数据主要表现出：来源多样化、信息量庞大、样本量较小、鲜少出现结构化数据等特点。虽然医疗护理类的数据繁多，但其中多是以半结构化与非结构化数据为主，并且，在处理与传统计数、计量资料相类似的数值型结构化数据或是医疗器械类数据时，较为简单，不过，针对其他非结构化数据，比如：电子病历、影像资料等，却在处理阶段极易出现收集同处理口径存有差异性、使用主观判断等多种问题，从而使得数据的处理结果不具有较强的可靠性。

另一方面而言，许多品牌或生产商在生产医疗设备、数据监测仪器时，所采用的标准各有不同，譬如血糖测试仪器，笔者经过数次比对分析以及同厂家进行咨询后发现，罗氏血糖仪的测试误差值一般在0.5范围之内，而安稳血糖仪的测试误差值却在1.0范围之内，通常情况下，测试误差值被允许在2.0范围内。并且，笔者还发现电子血压计和传统的水银柱血压计之间也存在着测量值差异，甚至就相同品牌的不同仪器来讲，虽然可以将二者之间出现的测量值差异控制在允许范围内，但是，在具体的数据分析过程中，若采用了不同的仪器测量值作为运算时的样本数据，那么得到的结果却有可能大不相同。

三、大数据背景之下临床护理行业的发展需求及未来趋势

（一）在政府的帮助下建立数据共享机制

通过建立大数据平台、可查询专业化护理数据的网站以及应用多层分级打分系统，可以将结构化或是半结构化的数据，成功转换为标准化可读数据，以便再形成具体的人体生理科学信息，而后，借由专业医护人员开展的数据挖掘工作，可以对临床实践、监测健康数值以及生命科学等方面进行有效指导。现如今，我国及各地区的政府部门都十分重视大数据在临床护理行业中的应用与发展，并以此出台了许多相关政策，借以发挥出宏观指导与政策支持的作用。

（二）在临床护理行业中应用机器算法

在当前时代之下，以往惯用的数据分析技术已经难以应用在数据量如此庞大的数据之中，而超级计算机、机器算法的出现，为海量模拟技术的产生奠定了良好基础，以此便于将该技术应用在临床护理行业中进行大数据处理。我们从手机上的运动APP、运动手环等产品或设备中，都可以看到有关于卡路里消耗、心跳等指标，甚至是更深层次的生理机能指标。而这些指标借由机器语言的学习、超级计算机进行的海量模拟运算等方式得以出现，而使用者也可借此获知有关于身体状况的多方面信息，从而为后续的临床实践、健康监测及科研提供有效支持。

（三）跨界化的临床护理专业

伴随着大数据技术在临床护理行业中的深度应用，促使原本仅掌握单一化护理技能的工作者将被淘汰，在未来，该行业的从业者需要借助自学或参与培训等形式，来培养自身对于信息的识别及获取能力，不断增强自身对于信息的处理与加工水平，进而实现对所收集信息的数据进行标准化与规范化的转化，最终达到将监测数值转变为机器语言的目的，这就可以帮助自身及时获取与患者身体状况有关的临床数据，此举不仅有助于提高数据的价值，还能减轻患者的生理痛苦与精神压力。换言之，临床护理人员必须成为一名跨界护理专业与信息化专业的人才，以此才能满足大数据时代对于该行业从业人员的要求。

综上所述，立足于大数据背景之下，临床护理行业只有不断提升从业人员的信息素养，才能使其同时代发展的需求相符合，以期在为患者不断减轻医疗费用的同时，提高护理水平，进而实现精准的个体化医疗护理。

参考文献：

1、张晓夏.大数据背景下护理人员面临的机遇和挑战[J].护理研究,2017,31(19):2305-2308.

2、余芳（1972.12.10）女 汉族，湖北恩施人，大专 毕业于湖北民族学院高级护理专业

现就职于湖北省建始县茅田卫生院 职称：主管护师地址：湖北省恩施州建始县茅田卫生院 余芳 收

联系电话：13177115558