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借助大數(shù)據(jù)分析挖掘技術(shù)，在醫(yī)院大量疾病臨床資料的基礎(chǔ)上，將同種疾病不同患者的就診數(shù)據(jù)根據(jù)體征、環(huán)境因素、社會(huì)因素、心理因素、經(jīng)濟(jì)因素等多個(gè)角度劃分為不同的組，以選擇適合不同組的檢查檢驗(yàn)類型、治療方案類型等。當(dāng)有新的患者來(lái)醫(yī)院就診時(shí)，醫(yī)生可進(jìn)入系統(tǒng)，依據(jù)該患者的特征數(shù)據(jù)將其進(jìn)行分類，然后為其選擇個(gè)性化的診療方案。

影像數(shù)據(jù)分析與影像智能診斷即借助PACS系統(tǒng)，在盡可能保持圖像數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和真實(shí)性的條件下，首先利用多維影像融合（CT/MRI/PET-CT）技術(shù)等對(duì)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn)、分割、聚類，經(jīng)過(guò)PACS處理的影像數(shù)據(jù)，進(jìn)一步通過(guò)人工智能技術(shù)進(jìn)行病灶識(shí)別等數(shù)據(jù)上的挖掘和應(yīng)用，可有效減少醫(yī)生的負(fù)擔(dān)，提高醫(yī)學(xué)判斷的精準(zhǔn)性。

合理用藥是根據(jù)疾病種類、患者狀況和藥理學(xué)理論選擇最佳藥物及其制劑，制定或調(diào)整給藥方案，以期安全、有效、經(jīng)濟(jì)地預(yù)防和治愈疾病。除了執(zhí)行國(guó)家藥物政策、規(guī)范醫(yī)療行為、加強(qiáng)藥學(xué)服務(wù)等措施之外，通過(guò)臨床合理用藥審核、咨詢系統(tǒng)來(lái)規(guī)范臨床醫(yī)師的用藥行為也是提高合理用藥水平的有效措施?？刹捎么髷?shù)據(jù)技術(shù)，依據(jù)患者的病歷病史、疾病診斷、醫(yī)囑信息、用藥信息、過(guò)敏信息等進(jìn)行用藥安全警示，如藥物禁忌審查、配伍禁忌審查、藥物相互作用審查等，及時(shí)發(fā)現(xiàn)不合理的用藥問(wèn)題。此外，可對(duì)醫(yī)院歷史處方數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)挖掘，分析抗菌藥、注射劑、基本藥物等占處方藥的百分比，檢驗(yàn)醫(yī)院處方開(kāi)具的不合格率，為規(guī)范醫(yī)療行為提供數(shù)據(jù)支持。

遠(yuǎn)程病人監(jiān)護(hù)系統(tǒng)包括家用心臟檢測(cè)設(shè)備、血糖儀、芯片藥片等。遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)中包含大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，可從遠(yuǎn)程監(jiān)護(hù)系統(tǒng)中進(jìn)行患者相關(guān)體征數(shù)據(jù)的收集，經(jīng)分析后再將結(jié)果反饋至監(jiān)控設(shè)備，圍繞體征數(shù)據(jù)的采集，對(duì)相應(yīng)波動(dòng)規(guī)律進(jìn)行分析和判斷，結(jié)合患者的病史資料，確定今后的用藥和治療方案。同時(shí)可減少患者的住院時(shí)間，緩解醫(yī)院門(mén)、急診排隊(duì)擁堵的現(xiàn)象。

大數(shù)據(jù)分析技術(shù)通過(guò)收集電子病歷系統(tǒng)患者個(gè)人的完整臨床診療記錄、同病種相似患者的臨床診療記錄，并結(jié)合患者的基因信息，利用生物信息學(xué)分析工具、本體、數(shù)據(jù)挖掘等大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對(duì)所收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合分析，以精準(zhǔn)查找致病病因，形成精準(zhǔn)臨床診斷報(bào)告，并為患者提供最佳治療方案，達(dá)到治療效果最大化和副作用最小化的目的。

以生存期和生活質(zhì)量為臨床療效評(píng)價(jià)指標(biāo)，通過(guò)比較不同治療方案之間的健康效果差別和成本差別，從而為包括單病種控費(fèi)、總額控制等在內(nèi)的多種支付方式提供支持，實(shí)現(xiàn)在有效控制醫(yī)療費(fèi)用的前提下提供最佳的臨床診療方案。

通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)醫(yī)院床位使用率、財(cái)務(wù)收支、門(mén)/急診量等醫(yī)療績(jī)效指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提供全方位的、精細(xì)化的、個(gè)性化的績(jī)效評(píng)價(jià)體系。以美國(guó)為例，為減少再住院率，特地建立了一個(gè)模型來(lái)評(píng)估再住院風(fēng)險(xiǎn)。部分醫(yī)院依靠這個(gè)模型，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性可以達(dá)到79%，減少了約30%的再住院病例，為醫(yī)院和病人節(jié)省了大量開(kāi)支。

藥品收入占比較大、大型醫(yī)用設(shè)備檢查治療和醫(yī)用耗材的收入占比增加較快、不合理就醫(yī)等導(dǎo)致的醫(yī)療服務(wù)總量增加較快等，均是導(dǎo)致醫(yī)院醫(yī)療費(fèi)用不合理增長(zhǎng)的原因。通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)測(cè)算各病種診療過(guò)程中的藥品、檢查、檢驗(yàn)、手術(shù)、護(hù)理、治療等方面的合理費(fèi)用及補(bǔ)償水平，同時(shí)針對(duì)醫(yī)療費(fèi)用控制的主要監(jiān)測(cè)指標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和挖掘，積極控制醫(yī)院費(fèi)用的不合理增長(zhǎng)，實(shí)現(xiàn)醫(yī)院精細(xì)化管理。

醫(yī)療質(zhì)量是評(píng)價(jià)醫(yī)院醫(yī)療服務(wù)與管理整體水平最重要的標(biāo)準(zhǔn)，一直以來(lái)都是醫(yī)院管理工作的核心。利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)將醫(yī)療質(zhì)量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為管理人員所需要的指標(biāo)信息，按照患者特征、歷史資料、圖表信息等為管理層提供數(shù)據(jù)支撐和依據(jù)，是醫(yī)療大數(shù)據(jù)重要應(yīng)用的體現(xiàn)。此外，醫(yī)療大數(shù)據(jù)和人工智能在疾病發(fā)病趨勢(shì)預(yù)測(cè)、健康狀況評(píng)估、患者需求與行為分析、心電數(shù)據(jù)分析與心電智能診斷方面的應(yīng)用也將越來(lái)越廣泛。