健康研究数据库

健康研究数据库（通用11篇）

健康研究数据库 篇1

摘要：大跨径桥梁一般均布设规模不等的结构监测系统, 用以实时获取大桥所处地区的环境信息、车辆荷载信息及关键结构响应信息等。但针对监测系统所获海量原始数据的分析与应用研究还比较缺乏。以舟山跨海大桥结构监测数据为研究对象, 开发出一套与原监测系统无缝对接的大型桥梁结构监测数据分析系统。经过分析处理的数据容量大幅减少, 可基本保证处理后的数据量不超过原始数据量的2%。

关键词：舟山跨海大桥,健康监测系统,海量数据,数据分析软件,压缩

桥梁健康监测的基本内涵是通过对桥梁结构状态的监控与评估, 为桥梁在特殊气候、交通条件下或桥梁运营状况严重异常时触发预警信号, 为桥梁维护维修与管理决策提供依据和指导[1]。

我国绝大多数大跨径桥梁都布设不同规模的结构监测系统, 用以实时获取大桥所处地区环境信息、车辆荷载信息及关键构件响应信息。根据舟山跨海大桥健康监测系统原始数据的自身特点, 我们开发出一套与原系统无缝对接的数据分析系统, 该系统针对现监测系统海量数据的不同类型特点和后续结果评估需要用到的数据, 进行分析处理, 使得监测数据有效反映当前的桥梁状况, 经过处理后的数据与原始数据相比其容量大幅减少, 可保证处理后的数据量不超过原始数据量的2%, 提高后续数据显示和结构评估等技术工作效率[2,3,4,5]。

1 舟山跨海大桥健康监测系统

舟山跨海大桥是国家高速公路网甬舟高速公路 (G9211) 的主要组成部分, 舟山跨海大桥全长约50 km, 总投资>130亿元, 于2009年12月25日正式通车。

整个跨海大桥由金塘大桥、西堠门大桥、桃夭门大桥、响礁门大桥和岑港大桥5座跨海大桥及接线公路组成。

舟山跨海大桥结构监测系统主要包括四大部分:自动化采集传输控制子系统、结构状态与安全评估子系统、用户界面子系统及中心数据库子系统。

自动化采集传输控制子系统的监测项目主要有3个方面:荷载源及环境监测、结构响应监测以及独立监测。该子系统由3大模块构成, 即:传感器模块、数据采集与传输模块以及数据处理与控制模块, 监测系统每天产生将近3 GB的原始数据。

根据监测系统实际应用, 通过所获海量数据实时显示和妥善存储, 建立结构安全评估系统模块。但是, 从实际操作和最终结果来看, 监测系统对海量数据的挖掘与分析还不够深入, 使得桥梁现场管理人员无法全面及时获知桥梁的荷载、环境、响应等关键信息。

2 舟山跨海大桥数据分析系统

2.1 系统架构

舟山跨海大桥原结构监测系统所产生的原始数据共有12种类型:UAN (三向风速仪) 、ULT (螺旋桨风速仪) 、VIB (加速度传感器) 、RHS (温湿度仪) 、HTP (液压传感器) 、TLT (倾斜传感器) 、DPM (梁端位移传感器) 、CFT (锚索计) 、RSG (应力传感器) 、TPM (温度场) 、GPS (位移) 、HSD (车流量) 。

根据原始数据的特点, 数据分析系统总体可分为四大部分:数据读入、数据处理与显示、数据存储及传感器管理 (见图1) 。

2.2 系统组成

系统中数据处理与显示部分主要包括:首页、荷载、整体响应、关键构件响应、荷载-响应相关性、传感器管理等模块。选取首页、荷载、荷载-响应相关性、传感器管理4个模块进行介绍。

2.2.1 首页

首页除介绍2座大桥的概况以外, 实时显示桥梁关键截面上近一个小时的风速和温度值, 并将当天24 h的风速和温度以曲线的形式显示, 使用户在软件首页上可快速了解当前桥梁所处的外界环境 (见图2) 。

2.2.2 荷载

荷载部分主要包含3种:风荷载、温度荷载[6]及车辆荷载。这里以西堠门大桥风荷载为例进行介绍。西堠门大桥所处桥址区风场环境较为恶劣, 存在威胁行车及桥梁结构安全的可能, 是重点结构监测项之一。全桥在主跨3个断面处左右两侧各布设2台三向风速仪, 塔顶布设2台螺旋桨风速仪监测桥面以及索塔的风场。

西堠门大桥风速传感器布置图见图3。

对于风荷载, 瞬时的风速值对于桥梁结构并没有意义, 在JTG/T D60-01—2004《桥梁抗风设计规范》中, 需要用到10 min的风速值, 所以对于风速数据采集方式和数据特点, 将三向风速仪中的x向风速数据、y向风速数据、z向风速数据求取合成风速值, 再对合成风速值求取10 min的平均值, 利用x向风速数据、y向风速数据求取合成风速的角度;将螺旋桨风速仪的风速数据和风速角度数据求取10 min的平均值[7]。

1) 10 min风速平均值曲线、历史最大值、红黄预警值可显示某一段时间内风速值的变化情况。其中传感器号可多选, 可以将多个传感器的风速曲线进行比较显示, 风速时间曲线图与风速风向散点图 (见图4) 。

2) 风速风向散点图可显示某一段时间内的风速和风向的范围。

3) 异常值曲线图可清楚显示数据缺失、数据超过限值的异常数据时间段, 以此判断传感器的运行是否正常 (见图5, 图中当数据为0代表数据正常, 数据断开代表数据缺少, 数据为除0值外的某值, 代表此数据超过限值, 文中后面所述的异常值曲线图说明相同) 。

2.2.3 荷载-响应相关性

针对风速和应力、温度和应力、风速和挠度, 温度和挠度、风速和振动等荷载-响应相关性比较强的数据, 采取显示风速-应力、温度-应力、风速-挠度、温度-挠度、风速-振动的散点图方式, 并拟合其相关性曲线, 从大量实测数据中拟合出针对2座跨海大桥的荷载-响应的真实相关性, 为后续的结构分析作进一步深层的数据研究。这里以西堠门大桥挠度-温度为例进行介绍。采用2013年全年时间段内主梁跨中处GPS测得的主梁挠度与主梁跨中处的温度数据 (传感器位置见图6) 拟合散点图曲线, 显示挠度与温度的相关性 (见图7) 。

利用建立的基准有限元模型分析跨中处温度-挠度的相关性, 可以看出, 有限元计算结果与实测数据的吻合度较好 (见图8) 。

2.2.4 传感器管理

根据桥梁管理人员在日常养护工作中的实际需求, 在分析系统中还增加传感器管理模块。考虑到结构监测系统随着使用期的增加, 可能逐渐会有传感器到达使用寿命, 同时根据结构受力状态的变化在一些关键位置增设传感器, 因此传感器管理模块首先是具备传感器的增删改查功能。

此外, 用户可通过传感器管理功能, 利用数据缺失率和数据异常率2个指标快速了解各传感器当前状态是否良好。

3 主要功能

通过对监测系统得到的海量数据进行梳理、挖掘与初步分析, 自主开发结构监测数据分析系统, 根据不同数据类型的特点及后续评估中需要采用的数据, 进行统计分析。

1) 根据该数据类型的特点、后续显示、结构评估的实际需求确定每种监测项数据的梳理与分析内容, 特别是荷载与响应相关性模块, 使桥梁一线技术人员能够即时快速掌握所需的结构初步技术信息, 也使专业分析评估人员能够及时快速地获取结构评估所需的荷载和结构响应等信息。

(1) 数据处理后的风速、温度、车流量可直接提取用于后续结构评估中的荷载值进行加载。

(2) 荷载与响应相关性模块, 从大量实测数据中拟合出针对于跨海大桥的荷载响应的真实相关性, 可用于桥梁当前状态评价以及有限元模型修正。

(3) 数据处理后的加速度数据, 在后续分析中直接用于频谱分析。

(4) 数据处理后的挠度与索力等响应数据, 在后续静力评估分析中直接提取与理论响应数据进行比较。

2) 经过方法处理后的数据与原始数据容量大幅减少, 保证处理后的数据量不超过原始数据量的2%, 提高后续数据显示和结构评估等技术工作的效率。

3) 用户通过数据分析系统, 简单快速做出各类数据分析报告, 如监测数据周报、车流量专题月报等。

4 结语

自主开发的舟山跨海大桥数据分析软件现已在大桥监控中心正常运行, 对数据进行实时分析与处理, 软件用户体验良好, 操作简便, 一线技术人员可直接通过软件上展示的数据及时了解桥梁所处环境以及桥梁的当前状态, 同时研究人员进行后续的研究, 也可直接调用软件处理好的数据, 有效提高原始数据的使用率。

参考文献

[1]陈世民.桥梁监测系统中海量数据分析理论与应用[D].重庆:重庆大学, 2011.

[2]李爱群, 缪长青, 李兆霞, 等.润扬长江大桥结构健康监测系统研究[J].东南大学学报:自然科学版, 2003, 33 (5) :544-548.

[3]赵翔, 李爱群, 韩晓林, 等.润扬大桥结构健康监测系统传感器测点布置[J].工业建筑, 2005, 35 (1) :82-85.

[4]史家钧, 邵志常.上海徐浦大桥结构状态监测系统[C]//第十三届全国桥梁学术会议论文集.上海, 1998 (11) :16-19.

[5]袁万城, 崔飞, 张启伟.桥梁健康监测与状态评估的研究现状与发展[J].同济大学学报, 1999, 27 (2) :184-188.

[6]徐世桥, 张继东, 田浩, 等.舟山跨海大桥钢主梁横向温度长期监测与分布规律研究[J].上海公路, 2014 (1) :29-34.

[7]邓杨, 李爱群, 丁幼亮, 等.润扬大桥悬索桥桥址风环境的长期监测与分析[J].空气动力学学报, 2009, 27 (6) :632-638.

健康研究数据库 篇2

4.对不按要求违规操作造成仪器设备损害者，责任人进行全额赔偿。

5.场地管理人员要始终保持场地的环境卫生，定期对场地器材进行清洁。

6.管理人员要做到随叫随到，保证测试工作的需要。

7.任何进入测试场所的人员都有维护场地环境卫生的义务，对违反者要进行批评教育。

阳光幼儿园

用数据探索健康本质 篇3

目前，谷歌公司的GoogleX实验室正在实施一个大胆的创新项目——基线计划，主要目的是确定人类健康的定义。谷歌公司最近发起的这项研究，旨在通过对大量被试者进行医学检测以确定健康人群和非健康人群之间的区别，检测指标包括蛋白质、基因突变等。如果研究取得预期结果，那么医生便可以更早地诊断疾病，从而对病人提前进行临床治疗，不用等到疾病发作再采取措施。该项目希望通过检测将表面上健康但实际上已经存在健康风险的人从人群中区分出来。

可是，哪些检测指标能帮助医生提前诊断出疾病呢？目前还不清楚，但这就是谷歌公司基线计划的主要研究对象。前不久《华尔街日报》有文章将这一项目描述为谷歌公司“至今最雄心勃勃和艰难的科学项目”，是“迈向未知的巨大一步”。

基线计划将如何展开研究

这一研究的主要方式是对受试者进行全基因测序并记录其父母的遗传史。还会记录其自身如何代谢食物、药物的信息以及应激后心率变化、生化改变对行为和基因的影响。

从分子角度了解人体健康状况一直是现代医学研究的重点，但在基线计划之前，并没有一个项目可以将基因、分子、行为等多个研究领域全方位“收入囊中”。目前，该计划的前期研究已经对175人的血液和唾液进行了详细分析，获得了初步效果。GoogleX实验室现在与斯坦福大学医学院、杜克大学合作将受试者扩大到几千人，新研究计划除采集生物样本外，受试者还要佩戴可穿着的医疗器械，如血糖传感隐形眼镜等。

目前负责领导这一项目的是GoogleX实验室生命科学首席医学家安德鲁·康拉德。康拉德曾任临床研究公司首席科学家，他曾经开发出廉价的艾滋病病毒测试方法，2013年加入谷歌公司。康拉德通过具体案例对基线计划做出解释：例如，有的人可能缺乏某些代谢脂肪的酶，更容易发生动脉硬化，容易死于冠心病。如果基线计划项目能确定这类人群的特异性生物标记物，临床上就可以区分哪些人容易患心脏病，从而对其采取预防性治疗或通过调整饮食等方式提高他们的身体对脂肪的代谢能力，减少心脏病的发生。

康拉德认为，这是生命科学领域最大胆的研究项目，人体十分复杂，科学家对DNA或各种蛋白质的相互关系以及环境对这些相互关系的影响都不十分了解，尤其是从整体上来说几乎完全不清楚。

表面上，基线计划项目似乎没有什么特殊，许多生物技术公司早就开始对人的基因和代谢物进行组学分析，并结合病情进行跟踪分析。但是谷歌公司的最大特色是拥有巨大的计算分析能力，这对于多组学和多层次分析尤其重要，这正是谷歌公司的最大优势所在。

基线计划将如何重新定义健康

杜克大学心脏病学家罗伯特·卡里夫也参与了基线计划的研究。据他透露，该计划将在2～3年内，从美国的帕洛阿尔托市、北卡达勒姆市和坎纳波利斯市招募1万名受试者，将对受试者进行全基因测序、血液蛋白组和代谢组学分析，并建立电子病历。受试者被分为患者和健康人两类，最重要的目标是寻找新的生物标志物，以获得早期诊断某些疾病的分子线索。比如，心脏病和癌症发生过程都需要一段时间的潜伏，如何在没有任何临床症状前就进行诊断，目前十分困难，但这个研究计划就是希望能实现这个目标。卡里夫说：“这个研究计划将能帮助科学家更好地定义健康。”这听上去口气颇大，不过这也符合谷歌公司追求“大胆创新”的特色。虽然这一项目不是以具体产品和服务为目标，但将加快互联网公司进军医疗保健领域的步伐。基线计划团队将由70多名物理学、生物化学、光学、成像学、分子生物学等方面的科学家组成。杜克大学和斯坦福大学组成的审查委员会将负责伦理学审查和监督，以确保其数据只能用于医学研究的目的。

从技术细节上看，谷歌这次研究的本质就是通过生物分子分析技术（从基因蛋白到各种代谢物的连续分析）寻找到某些疾病早期或超早期的分子标记，并用这些标记来指导将来的临床实践，真正实现“医治未病”的目的。这一想法确实非常具有创新性，也是引领医学生物学潮流的壮举，笔者认为也许5年内能看到其理想实现。

以谷歌为代表的一直走在科技创新前沿的互联网公司在改变着人类生活的各个层面，从信息渠道（搜索引擎）到沟通工具（推特、微信），从虚拟世界到现实世界（物联网、无人驾驶汽车）……下一步，互联网整合下的大数据，真的会重新定义人类的健康吗？我们将拭目以待！

健康研究数据库 篇4

一、对象和方法

( 一) 研究对象

江苏省盐城市公民体质健康测试系统。

( 二) 研究方法

1. 文献资料法

以公民、体质健康、测试系统为检索词,查阅与检索中国知网有关公民体质健康的研究文献。

2. 测试统计法

开展市级公民体质健康测试,将测试数据分类输入体质健康测试统计系统,并由计算机自动生成系统数据。系统数据具有保存、检索、查询、复制等功能。

3. 数据分析法

通过市级公民体质健康测试系统生成的数据结构,分析与评价不同市级公民群体与个体的体质健康指标,构建相对全面适用的体质健康监测系统。

二、研究结果

( 一) 公民体质健康基本参数系统

1. 身体形态数据

身高、体重、坐高、皮脂厚度、胸围等[2]。

2. 生理机能数据

肺活量、脉搏、血压、视力、心电图等。

3. 身体素质数据

闭眼单足立、立定跳远、握力、反应时、原地纵跳、坐位体前屈、台阶试验等。

4. 心理测试数据

心理量表测试性格特质等。

( 二) 公民体质健康数据管理系统

公民体质健康测试数据管理系统的输入方式可分为体质仪器测试后自动输入与人工操作输入两种[3]。使用体质仪器测试后可点击自动输入方式,受测试者开启自动输入键,各项仪器实现快速连接,然后受测试者逐项测试,所产生的测试数据自动存入计算机统计系统,显示测试相关数据并打印对应的运动处方。人工输入方式采用列表框方式与对话框方式两种。列表框方式中,系统运用类似EXCEL的数据录入方式,可以导入、编辑、查找、保存、导出、剪切、还原、删除、添加、复制、粘贴等,并对输入的体质测试各项指标数据的准确性进行判别。对话框方式通过相关界面进行各项测试数据人工录入。体质健康测试数据管理系统的配置方式在相关软件运行与控制下,实现页面、界面与人机控制。

( 三) 公民体质健康数据控制系统

公民体质健康数据控制系统能够实现对各项测试数据进行输入、查找、检索、统计、审核、显示、咨询、比较、分析和评价。为公民个体提供所测试项目数据、分析图解以及等级结果的统计分析,能够客观反映公民个体的体质健康状况,对所测试的各项数据进行同类对比分析。数据描述与分析数值包括平均数与标准差; 最小值与最大值; 对比差异检验值等。运用相关软件程序能够将符合统计条件的数据逐项输入,通过统计运算,个体测试结果可以被逐项用图示显出来,并可以进行打印与随机访问。该系统操作权限设置安全数码,并可自动升级,与杀毒软件操作相关联,具有良好的安全保护性能,系统能动态地提供不同层次的、独立的、综合性的操作功能。系统通常具有保存、查询、对比、记载公民个体历年历次体质健康测试数据的功能[4]。

三、讨论与分析

( 一) 公民体质健康测试数据库的功能

1. 反映公民体质健康状态

健康卫生学理论反映个体体质状态,一般包括身体形态结构、生理功能水平、身体运动素质、心理稳定状况及社会适应能力等方面[5]。人的体质健康水平高低一般与个体的遗传因子密切相关,同时又受到后天环境变化因子的制约作用。建议公民个体每年测试一次,坚持年年测试。通过个体纵向测试数据的逐年增加与纵向对比,能够客观准确地反映公民个体体质健康发展规律。并从横向的各项数据对比中,找到与同层人群的差距及其所处的位置。

2. 提高公民个体体质健康的意识

随着我国公民家庭物质文化生活水平的提高,生产劳动方式正由强体能化向弱体能化方向转变,由此带来的负面效应是公民“亚健康”状态的滋生范围越来越广。具体表现为: 老年公民群体关注自身体质健康意识相对增强,青壮年人群与之相反。由此,有效地组织公民中青壮年人群参与体质健康测试,能够反映出公民的体质健康薄弱项目,对个体身体发展产生重要影响,促进公民中青壮年人群重视体质健康测试,提高体质健康意识。

3. 全面开展公民体质健康研究

现代人体科学研究借助计算机技术得到了快速发展,促进了与人体发展相关的体育自然科学的理论创新,人体体质健康已成为运动人体学科研究的核心内容之一。人体形态学的研究已从静态解剖学横断面的研究状态,不断地向动态化的体质健康形态研究发展; 从定性的形态学分析研究状态,不断向定量的形态计量式研究发展。形态计量学与计算机科学的紧密结合,可以对体质健康测试数据从计算形态计量学参数值方面进行科学分析,十分准确、可靠、客观地反映公民体质健康水平。

( 二) 公民体质健康数据系统的应用

1. 体质健康咨询服务

通过建立市级公民体质健康公共服务平台、科普宣传周等方式,开展公民体质健康咨询。市级公民体质健康公共服务平台可设置健康问答、营养与卫生园地、保健指南、运动指导、体质监测与评价等栏目。专家可通过网上体质健康服务平台,零距离或远程与公民个体进行交流互动。相关部门或志愿者团体可以成立公民体质健康咨询中心,通过开展体质健康现场咨询活动,解答各类群体或个体咨询体质健康方面的问题,并积极指导参与维护个人健康的实践活动。

2. 开设公民运动保健课程

借助社会体育俱乐部、老年大学、单位等平台,针对不同人群的体质健康状况开设运动健康课程。课程的主要内容包括自我健康监督、营养卫生方法、自我按摩保健、运动损伤急救方法、家庭环境卫生、健身锻炼指导、体育休闲娱乐、运动装备指南等。通过开设运动健康课程,促进公民掌握与应用科学健康原理与健身方法,积极参与健身运动实践,增强体能素质,改善身体形态,保持稳定的自信心,改善与提高公民体质健康的整体水平。

3. 设计推广健身运动处方

利用社区、医院、体检部门、体育科研部门、高校的社会服务平台,开展健身运动处方的设计与推广活动,根据公民体质测试、健康体检结果的统计分析,从运动项目选择与范围、运动量的大小、运动时间分配、运动频率的掌控、运动过程监控等方面,开出具有针对性的、符合个体实际的运动处方。指导公民在自主健身项目练习中,正确调节运动量大小的方法,使其能够在健身活动中采用自我检测与评价的手段。

( 三) 公民体质健康数据系统的实施

1. 增加公民体质健康研究投入

通过政府主管部门向民政部门申请具有法人资格的公民体质健康服务或研究社会团体,设立专门的公民体质健康测试场所。可通过政府给予一定资助、社会群体或企业赞助、申请体质健康科学研究课题立项、公民体质健康测试有偿服务、建立公民体质健康产业等途径获得经费投入。纳入政府采购序列购买精度高、质量好、快捷方便的体质健康测试仪器设备。

2. 提升体质健康研究队伍素质

聘请医疗机构、高校体育院系、地方体育科研机构、志愿者等组成市级公民体质健康测试研究队伍。采用组织体质健康测试专门培训、到医疗与医学科研机构学习等方式,准确、熟练地掌握操作体质健康测试仪器的具体程序,按程序规范操作; 运用多元化、灵活、市场化的方式,引导更多的人参与体质健康测试; 不断提高与培养体质健康研究人员运用计算机研究的能力。

3. 保持公民体质健康测试数据精确

公民体质健康测试数据精确性程度是体现这项工作科学化的重要标志。通过严格按照《中国国民体质测试细则》实施具体的测试; 建立计算机程序修正模块; 对市级公民体质健康测试系统中的数据进行反馈程序检验; 定期检测体质健康数据库的误差率等手段,确保市级公民体质测试系统数据库数据的精确与可利用。

摘要：从整体上研究市级公民体质健康测试系统的建立与应用,开展公民体质健康测试工作的研究,有利于加强对公民体质健康意识的培养,有利于公民体质健康测试的监控工作逐步规范化,有利于提高公民体质健康水平。

围观统计数据：比比更健康 篇5

人们为何这么热衷于围观各类

榜单、对比各种数据、寻找自己的

相对位置呢？这个问题的根源可能

要追溯到百万年前的某一天，我们

的某个原始社会祖先刚刚跟族人们

吃完一起猎来的野味，打个饱嗝，

不经意走到河边，俯瞰流水潺潺，

仰看云卷云舒，心里模模糊糊地浮

起一个问题。正如百万年后的那

天，你吹着海风看潮起潮落时，也

不禁想到：我是谁？

源自千百年的自我探寻

从自我意识萌发的那一刻起，人类就没有停止过对

自我的思考和探索，但是人类很难直接获得有关自我的

信息。由于群居的生活特点决定了人的社会属性，所以人

们往往通过与周围人的比较来定义自己在现实生活中的处

境、地位等社会特征，如能力特点、智力水平、观点的倾

向性、身体健康状况等等，在比较性的社会环境中获得意

义感。美国社会学家Festinger把这种现象命名为“社会

比较”，这是人类在相互作用过程中不可避免会产生、并

且普遍存在的一种社会心理现象。

社会比较的过程包括认知、情感和行为等不同的成

分。与常人相比，我的健康状况如何？在同行业中，我的

收入怎么样？跟我的合作者相比，我的贡献有多大？与我

的竞争对手相比，我胜出的机率有多少？人们根据自己不

同的社会角色、在不同的社会领域通过与他人的比较，得

到一个参照点，并依此来做出相应的评价、判断和决策。

因此社会比较的过程和信息对人类具有基本的进化价值，

会影响到人们的自我概念、情绪状

态和对未来的期望。

比上不足，比下有余

从比较的方向上看，与更优秀

的人作比较，称为“上行比较”；

反之，与不如自己的人相比，称为

“下行比较”。

当人们与比自己优秀的人比

较时，往往会希望自己也能够那么

好、甚至做得更好，这种“天天

向上”的价值取向会产生向上的驱

力，产生鼓舞作用，促使自己积极

地去获取有效信息来提升自己。

一项关于疾病治疗的研究发现，癌症病人会花更多

的时间阅读其他病人的积极内容，而且阅读的积极内容越

多，病人就会体验到更多的积极情绪，对自己病情的评价

也会更好；如果病人获知其他病人的恶化信息时，则会感

到焦虑和紧张，应对疾病的信心也会下降。也就是说，积

极的榜样可以使病人感到鼓舞和安慰，从而有助于治疗。

当人们遭遇失败、丧事等消极的生活事件时，则更倾

向于进行下行比较，通过降低自我评价的参照点，来维持

自己的主观幸福感和积极的自我评价。因此，下行比较是

应对压力事件、维护心理健康的一种应对机制，具有很好

的适应功能。老百姓常说的“比上不足、比下有余”就是

这样的原理。

因此，面对跑不过的“平均数”，我们可以：借鉴

“下行比较”的心态，一句“数据很丰满，现实很骨感”

大可一笑而过；采取“上行比较”的实际行动，向着平均

数，前进！（来源：中国科普博览http：∥www.kepu.net

健康研究数据库 篇6

1 纸质账单带来的几个致命问题

1.1 理赔成本高、效率低

目前采取纸质账单的理赔处理模式, 保险公司收到理赔申请后, 需要通过粘贴-扫描-录入-理算-审核等一系列的流程进行业务处理, 由于国内各个地区医疗机构的医疗单据格式和内容不统一, 导致数据输入效率低, 同时医疗理赔必须对治疗的合理性进行复杂判断, 要求理赔员必须掌握一定的医疗知识, 从而提高了健康险理赔的成本。根据调研数据显示, 目前一件住院医疗险案件的理赔成本在80-100元左右, 而根据美国维朋健康保险 (WELLPOINT) 2002年数据显示, 件均理赔成本仅为3.5美元。国内理赔时间一般以日计算, 而美国的理赔已进入“秒时代”, 基本是自动完成。较高的运营成本最终还是要计算在健康险保费中, 健康险费率相对较高, 抑制了国内的健康险消费。

1.2 保险公司无法获取临床数据

健康险是所有领域管理最为复杂的险种, 必须尽可能多地获取临床数据, 通过数据分析, 才能科学定价, 提高风险管理水平, 针对性地为客户提供增值服务。美国联合健康集团旗下的Ingenix信息管理公司认为, “信息是健康险的生命线”。但是在目前纸质账单的业务处理模式下, 保险公司无法在低成本下获取临床数据, 采集过程中数据的损耗非常严重, 数据缺失已成为制约健康险业务发展最关键的因素之一, 甚至在某种程度上来说, 数据采集的便利性和数据质量, 将决定健康险可以发展到什么层次。

1.3 客户感觉理赔慢、理赔难

在现有模式下, 客户治疗结束后, 需要凭病历、诊断证明、出院小结、医疗单据等资料到保险公司申请理赔, 给客户带来非常不便的服务体验;另外在办理理赔时, 客户往往不清楚理赔需要的各种资料, 有可能出现遗忘、丢失、资料不全等情况, 需要客户到医院补病历资料的情况时有发生, 就更加给客户带来了理赔难、理赔慢的服务感受。陕西省消费者协会的调查数据显示, 理赔难成为消费者对保险服务不满意的首要问题。而在中国人身保险业务中, 90%的理赔都是医疗险理赔, 医疗险理赔难、理赔慢, 也在一定程度上影响了整个保险行业的社会形象。

1.4 保险公司无法有效管控风险

目前国内健康险理赔的业务流程是, 客户治疗结束后向保险公司进行理赔申请, 保险公司在获得理赔申请的时候才能详细了解到客户治疗情况, 在这个时候, 即使发生了不合理的治疗, 很多情况下保险公司也往往很难拒绝赔付, 因此保险公司就成了不合理医疗被动的买单者。而在美国, 住院治疗或需要使用昂贵的医疗服务或药品时, 医疗机构需向保险公司申请医疗预授权申请, 在获得保险公司合理性评估批复后, 相关服务才可发生, 因此能合理地控制医疗费用。

综上所述, 从行业发展的角度来看, 使用纸质账单、治疗结束后理赔的业务模式, 使健康险行业工作效率低下, 客户体验不佳, 又无法有效控制风险, 严重影响了健康保险业的发展, 使得中国健康保险业年业务增长远落后于寿险, 既达不到规模化经营的需要, 也无法满足专业化发展的基础条件。

2 通过“三化”改变目前现状

2.1 标准化技术提升行业运营效率

标准化技术是健康险的第一生产力, 在一次诊疗过程中, 产生的医疗信息可以用浩如烟海来形容。美国健康险业通过一系列标准医学编码和单证简化健康险运营的方法, 极大地提升了业务处理效率 (见表) 。

(1) 医学编码。健康险经营过程中必须了解客户诊断、手术、医疗服务、药品、治疗结果等一系列信息, 而这些信息必须通过一系列复杂的医学编码系统进行分类比较。美国的医疗行业与健康险行业编制和实施了一系列的医学编码标准, 使健康险业务的数据采集口径标准化, 标准化后计算机就可以很清晰地对医疗过程进行分析, 大大简化了健康险的管理。

(2) 标准化单证。美国健康险行业为简化理赔处理和统一数据采集, 编制了HCFA-1500和UB-92, 其中HCFA-1500 (Health Claim Form Of America) 是在美国的健康保险业务中最常用的一张表格, 主要包含患者基本信息、医疗保险信息、保单信息、诊断信息和医疗服务项目和药品等明细内容, 所有内容全部模块化。内容的统一满足了不同类型的健康保险机构业务处理的需要, 可以满足国家提供的Medicare、Medcaid、军人保险和商业健康保险等各种保险业务处理需要, 并且可以满足对多份保险进行理赔的业务需要。

患者在医疗机构就诊后, 医生按照行业统一提供的打印程序和账单标准打印患者的就诊信息, 包含诊断、服务、费用等全部信息, 并邮寄到医疗保险机构在全国的统一邮箱, 美国本土内一般是1-2个工作日送达。

保险公司业务处理中心通过两套不同的高效率OCR系统将图像文件进行识别, 因表格污损、折叠等原因, 会造成系统信息识别错误, 当两套系统识别结果不一致时, 通过人工识别录入以保证信息识别的准确性。当所有的数据识别后, 就可以根据每位患者的健康保险待遇情况, 由业务系统自动完成理赔处理工作。

(3) 信息交换标准。在健康险公司和医疗机构有保险和电子病历信息需要交换, 美国制定了ASC X12N和医疗健康信息交换标准HL7分别来交换这两类信息, 将健康险从纸质账单时代带领到电子商务时代。

2.2 信息化降低行业运营成本

20世纪90年代, 保险公司开始通过互联网与医疗机构实施电子数据交互。在美国, 保险与医疗的信息交换标准被归属为B2B的电子商务领域, 为提高信息交换效率, 健康险行业推出了ASC X12N电子商务标准和HL7美国健康医疗信息交换标准, 用于与医疗机构进行健康险的电子数据交换, 电子商务为健康险建立了一种全新的运营方式。健康险的理赔成本从纸质账单到HCFA-1500模式下降低了50%, 为健康险行业节约了千亿美元的运营成本。通过电子数据交换可时时了解客户接受到的医疗服务, 达到有效控制不合理医疗费用, 提升保险公司风险管理能力的目的。而保险公司通过对医疗网络内所有医疗机构的信息进行挖掘和分析, 将每个医疗机构或医生地址、技术水平、价格、医疗质量等数据整理成公开的信息提供给客户, 方便客户选择最合适的医疗机构就诊。

2.3 标准化推动健康险业务自动化处理

通过标准化的医学编码, 健康险公司将不同的疾病编辑制作成电子化的临床路径知识库, 系统可自动为客户提供有效的健康管理方案, 并协助医生为客户提供最优质的治疗方案。以美国快捷药方公司为例, 医生给患者在开药时, 药品名会传输到快捷药方的服务器, 系统会反馈一条关于此药品对患者的治疗是否合理或有临床风险的提示, 信息往返仅需0.6秒。通过这种自动化的技术, 可协助医疗机构提高医疗质量, 降低因人工失误导致的医疗事故, 也使得健康险公司经营专业化程度越来越高。

3 立法工作推动标准化实施

为推动标准化的实施, 1996年, 时任美国总统克林顿颁布了著名的《Health Insurance Portability and Accountability Act》, 国内通常翻译为“健康保险携带和责任法案”或“医疗电子交换法案”, 通过这一法律强制性规定了所有医疗机构、医疗保险管理机构必须按此标准进行电子数据交换, 以达到简化管理、降低日益增长的医疗费用的目的。在美国, 这一法案也被健康保险行业称为行业“命脉”, 使得美国医疗保健业、健康险、患者的利益都得到了充分保证。而中国虽然也颁布了一系列标准, 但执行依然是一个薄弱环节, 希望借鉴美国标准化立法经验, 推动标准化实施工作。

4 标准化技术后发优势

美国的标准化起步早, 但是中国在标准化应用方面也有后发优势, 例如美国目前使用的诊断编码还是ICD-9, 而我国已经使用ICD-10;在信息交换标准中, 美国在逐步从EDIFACT标准技术向新的技术过渡, 而我国可以使用最新的基于EBXML信息交换技术。

标准化对于美国健康险发展作用极为重要, 对医疗保健行业发展产生了非常积极的影响。目前我国在相关标准方面也做了大量的工作, 中国保险业标准化技术委员会委托平安牵头编写了《医保数据交换规范》, 如果未来能够与社会医疗保险的数据标准化产生协同效应, 获得国家和行业层面的支持, 发挥我们的后发优势, 得到良好的推动应用, 将使中国健康险事业走出困境, 进入行业快速发展阶段。

参考文献

[1]美国健康保险协会.管理式医疗[M].2006.

[2]JR/T0075-2012, 医保数据交换规范[S].2012.

健康研究数据库 篇7

关键词：教育资本,健康资本,经济增长

一、引言

1960年,舒尔茨第一次系统地提出了人力资本理论。所谓人力资本,是指人们通过教育、培训、实践、保健及迁移等积累的知识和技能的总称。舒尔茨认为,人力资本的增加对经济增长的作用要远大于物质资本,对人力资本的投资不同也许才是收入差异的最主要原因。一经提出,这一理论便吸引了众多的学者,至今仍是非常活跃的话题。

在研究人力资本对经济增长的作用时,大部分文献都是用教育水平来粗略地代表人力资本,尤其是早期的文献。并且这些文献通常使用单一指标来刻画教育水平,如入学率、识字率、受教育年限等。Barro(1991)用入学率代替人力资本,使用98个国家、1960—1985年的相关数据验证了经济增长率和人力资本存在正相关关系。Mankiw,Romer and Weil(1992)在传统Solow模型中加入人力资本,建立了MRW模型,为后来很多学者所采用。Bils and Klenow(2000)研究得出,尽管以往许多文献证实了教育和增长之间存在正相关关系,但是教育对增长的作用只能解释这一关系的不到三分之一。这说明在研究教育和增长之间的关系时,我们遗漏了一些因素。

如今,越来越多的学者在研究人力资本时注意到了健康的重要性,同时考虑了教育和健康这两个因素的作用。Knowles and Owen(1995)在MRW模型的基础上加入健康资本,并使用预期寿命来刻画健康资本水平,通过回归发现相对于教育资本,人均收入和健康资本有更强、更稳健的关系。Maye(r2001)使用18个拉美国家、30年的数据研究健康对经济发展的长期影响,结果显示健康和收入有长期的条件格兰杰因果关系。杨建芳,龚六堂和张庆华(2006)将人力资本看作是由教育和健康这两种资本按照C-D生产技术组合成的,给出了人力资本的具体构成形式,并以中国1985-2000年的省际数据进行了实证研究。

美中不足的是,以上文献都只使用单一指标来刻画教育或健康资本的水平,这显然不够全面。目前国内已有众多学者致力于用多个指标刻画人力资本水平:石建平等(2010)构建了25个指标的人力资本模型,并运用因子分析法测算出我国1978—2007年的人力资本指数;李德煌,夏恩君(2013)用14个指标构建了衡量人力资本水平的体系,并研究了我国1990—2010年人力资本对经济增长的贡献。但是这些文献大都没有分别测度教育和健康资本,也鲜有测度省际人力资本水平的。

鉴于此,为了更全面地测度人力资本对经济增长的作用,本文将沿用杨建芳,龚六堂和张庆华(2006)中的模型,将人力资本看作是由教育和健康这两种资本按照C-D生产技术组合成的,并分别构建了教育资本和健康资本的指标体系,使用多个指标、基于省际数据来测算教育和健康资本的水平。多指标相对于单指标来说包含更多的信息,但是,多指标并不适合直接进行回归分析。本文使用SPSS软件进行主成分分析,分别将多个指标糅合成各省教育资本和健康资本的数值。

二、回归方程及指标体系

1、回归方程

对于人力资本的构成形式,本文沿用杨建芳,龚六堂和张庆华(2006),将人力资本看作是由教育和健康这两种资本按照C-D生产技术组合成的,如下(1)式。其中,E代表教育资本,M代表健康资本。对于产出方程,本文采用最常见的MRW模型。

在将模型变换成回归方程时,有两种常见的方法可供选择:一种是求导产生的关于各个变量增长率关系的回归方程,如下(2)式所示,记作A方程;另一种是通过平衡增长路径假设求解的回归方程,如下(3)式所示,记作B方程。需要注意的一点是,为了通过平衡增长路径假设求解方程,我们需要假设经济是规模报酬不变的。另外,仿照杨建芳,龚六堂和张庆华(2006),我们也在B方程中增加了一个控制变量:时间变量t(取1997年的时间t=1)。

A方程和B方程进行回归所需要的数据是不一样的,而我们知道现实中获得的数据和数据处理会对其准确性造成影响,选择两种回归方程就是为了考察当我们选择不同的数据时,我们所得出的结论是否会发生根本性的变化。

2、指标体系的构建

对于教育资本,在考虑了数据的可获得性和相关性的基础上,本文使用了五个指标来进行刻画:e1,每万人普通高校专任教师数(人 / 万人);e2,普通高等学校在校学生数占总人口的比重(‰);e3,人均教育经费(百元 /人);e4,普通高中在校学生数占总人口的比重(‰);e5,文盲、半文盲占15岁及以上人口比重(%)的倒数。以上指标要么是对一个地区教育资源状况的衡量,要么是对受教育比例的衡量,均与教育水平存在逻辑上的正相关关系。

对于健康资本,本文也采用5个指标来进行刻画:m1,人口平均预期寿命(年);m2,人口死亡率(‰)的倒数;m3,每万人卫生机构床位数(个 / 万人);m4,每千人卫生机构人员数(人 / 千人);m5,人均真实GDP(千元),是在考虑了各省生产总值指数的基础上以1997年不变价格表示的数值。以上指标要么是对医疗资源的衡量,要么是对卫生医疗状况的直接反映,同样的,均与健康水平存在逻辑上的正相关关系。

3、数据处理

本文使用的是中国31个省级单位(不包含港澳台)1997—2010年的相关数据,主要来源于中国统计局官网、中国统计年鉴和其它统计数据库。

(2)式中的Y,使用的数据是在考虑各省生产总值指数的基础上计算的地区生产总值(亿元,1997年不变价格);E和M是通过主成分分析得到的教育和健康指标的综合得分;L,使用从业人员数(万人)进行刻画。然后,通过简单的运算就可以得到(2)式所需要的增长率的数据,分别记为gry、gre、grm和grl。

(2)式中的K,其数据处理较为繁琐,在此处单独说明。我们从张军等(2004)中可以获得各省2000年的物质资本存量(亿元,2000年当前价格),再通过我们已经得到的各省固定资产投资价格指数,我们可以得到以1997年不变价格表示的各省2000年的物质资本存量。然后,依据公式Ki,t=Ki,t-1-δKi,t-1+Ii,t,我们可以得到各省1997—2010年的物质资本存量(1997年不变价格)。其中,折旧率δ我们使用张军等(2004)中的δ=0.0916;Ii,t为各省的固定资产投资额(亿元,1997年不变价格)。同样,通过简单的运算可以得到(2)式所需要的增长率的数据,记为grk。

(3)式中的Y*/L,采用从业人均实际GDP(万元 /人,1997年不变价格)进行度量;仿照杨建芳,龚六堂和张庆华(2006)取g=0.018;用固定资本形成总额占支出法GDP的比例度量物质资本投资率sk;仍取δ=0.0916。单位有效劳动的教育资本e*和健康资本m*依然使用主成分分析得到的教育和健康指标的综合得分进行度量。因为方程B是在连续时间的框架下,所以从业人员增长率n的计算公式为:

A模型和B模型样本变量的统计描述见表1。

三、实证分析

1、主成分分析

我们分别对e1-e5和m1-m5进行主成分分析。首先,通过KMO检验和Bartlett球形检验来判断是否适合主成分分析,检验结果见表2。一般认为KMO的值大于0.5,Bartlett检验的p值小于0.05,则表明可进行主成分分析。然后,我们可以通过SPSS软件运行的结果来计算教育指标和健康指标的综合得分,作为代表教育资本和健康资本的数值。由于篇幅原因,我们不对各个省教育资本和健康资本各年的具体数值进行列示。

2、实证结果

本文的两个方程均使用stata软件进行回归分析,并且在回归之前均通过F检验和Hausman检验来选择适合的回归方法。

A方程:检验得出本模型应该选择混合OLS的回归方法,回归得到的结果:

(注:*,**,***分别表示通过了10%,5%,1%的显著性水平的检验。)

B方程:检验得出本模型应选择固定效应回归方法,回归的结果:

F=39.99,R2:within=0.3030 between=0.9007overall=0.8524

由式(4)、(5),我们可以推算出A、B方程相关参数的值,具体见表3。

从表3可以看出,两个方程推测的劳动力的贡献率γ差异很大,这主要是因为B方程假设经济是规模报酬不变的,由此可以粗略地看出规模报酬不变的假设是不合理的。

从本节的实证结果可以很直观的看出,1997—2010年,物质资本K对经济增长的贡献率很小。这一方面说明物质资本的积累并不是拉动我国经济发展的主要驱动,另一方面也说明我国物质资本的投资趋于饱和,物质资本投资的回报率已经大大下降。人力资本H的贡献率分别是44.5%(A方程)和35.4%(B方程),显然人力资本才是拉动我国经济发展的主要驱动力,对人力资本的投资具有较高的回报率。另外,对于人力资本的构成,两个方程的回归结果显示教育资本E的贡献率是12.8%和19.5%,健康资本M的贡献率是87.2%和80.5%,显然健康资本对于人力资本的构成具有绝对的重要性。我们进而可以看出,健康资本对经济增长的贡献率比教育资本要大很多。探究其可能的原因,一方面是因为我国的健康资本存量还很低;另一方面是因为在我国现行的教育体制下,教育资本并不能很好的应用到经济发展中,这一点也和现在呼声渐高的“读书无用论”相应和。

四、结论及政策建议

本文主要是借助于中国1997—2010年的省际数据研究教育资本和健康资本对经济增长的影响。在模型方面,本文沿用杨建芳,龚六堂和张庆华(2006)中的思想,将人力资本看作是由教育资本和健康资本按照C-D生产技术组合成的,并按照不同的方法,推导出两个可以用于回归的方程;在数据方面,本文利用主成分分析方法,分别把多个指标糅合成教育资本和健康资本的数值。

本文的实证结果表明,1997—2010年,物质资本K对经济增长的贡献率很小;而人力资本对经济增长的贡献率高达44.5%(A方程)和35.4%(B方程),是拉动我国经济发展的主要驱动力。另一方面,从人力资本的构成来看,健康资本对人力资本的贡献率远大于教育资本,从而,健康资本对经济增长具有绝对的重要性。探究其可能的原因,一方面是因为我国的健康资本存量还很低;另一方面是因为在我国现行的教育体制下,教育资本并不能很好的应用到经济发展中去。

鉴于本文的实证结果和结论,提出以下政策建议。

1、在政策方面加强对健康的重视,在财政方面增加对健康的投资

本文中健康对经济增长的贡献率高达38.80%(或28.50%),是拉动经济发展的主要驱动力,因此政府应当加强对健康的重视,增加对健康的投资。具体说来,政府应当:增加卫生经费的投入;鼓励医护人员的培养;从严治理环境污染;加强对食品安全问题的重视等。

2、改善教育体制,提高教育质量

健康研究数据库 篇8

1.控制论的管理理论导向

为达到质量要求所采取的作业技术和活动称为质量控制。质量控制的核心是对质量形成过程所实施的技术方法与手段[1]。美国数学家Norbert Wiener认为,在系统内部可以对管理对象的各种复杂变化状态用较少的信息传输,产生管理优化效应,实现精确化、定量化、模拟化的程序控制。计算机和网络系统的推广与应用,为控制论拓宽应用领域创造了有利条件,便于快速建立决策支持、管理信息、质量控制平台。并为现代生命与体质科学的发展,发挥管理控制系统职能的及时性、准确性和全面性,提供先进的管理思想与方法。市级公民体质健康数据控制平台需要实施质量管理。国民体质健康测试与监督是国内涉及人数最多、涉及面最广的体育学科调研与研究,对测试数据的管理质量控制要求最严格。国民体质健康测试按照流程分为各项体质数据采集前准备阶段、数据测试采集阶段、数据储存汇总阶段,每个阶段都存在数据质量管理控制工作。应用控制学理论是保证完成公民体质健康数据控制管理目标的最佳方法。

2.控制论的管理理论原则

公民体质健康数据系统采取的“质量控制”主要为检查、审核、监测、验收、反馈等方式。其工作环节包括抽样测试、登记复查、程序输入、汇总编码以及数据结果处理等。必须制定相关测试与统计指标的质量控制原则、数据质量评价与考核标准等,对公民体质健康研究工作完成的实际质量实施全过程的数据动态跟踪控制,以保证数据质量[2]。公民体质健康数据质量管理控制主要将数据系统的“随机误差”和“系统误差”控制在一定范围之内,客观地反映数据系统的准确性和可靠性,而公民体质健康数据要求一次输入正确,如果测试结束发现再次补测,将降低测试控制系统的客观价值。因此,及时做好体质健康数据管理质量控制工作,必须贯穿整个质量管理控制过程。

3.控制论的管理理论应用

公民体质健康数据质量管理控制是保证国民体质监测工作结果科学、有效的重要保障,健全的体质监测数据质量管理控制体系是十分重要的环节。应用控制论的管理优化效应法则对体质测试的全过程实施质量管理控制, 能够及时发现监测过程中出现的各种问题,及时实施有效的补救措施,以保证数据的客观性质量。如样本的代表性与大样本量; 校正测量仪器的准确性; 培训参与测量人员; 实施标准化测量; 抽查各类监测表填写等。最大限度地减少测试误差,确保测量数据的准确性,即真实性和可靠性[3]。

二、市级公民体质健康数据质量管理控制平台的框架

1. 测前控制

测前控制包括明确地级市国民体质监测目标,实施监测的基本原则与总体要求。第一,设计市直与各市县区监测点与样本量。样本要体现代表性,不同年龄组数量适中,数量与前次大规模社会监测样本量基本一致,以便于与历史资料数据对比。第二,国民体质监测指标和器材保持统一。监测指标与2010年相同,统一使用 × × × 体育器材有限公司生产的体质监测器材,问卷调查以公民体育活动与运动健身为主[4]。第三,国民体质监测与计算机操作人员的培训,从各县市区医院、高校、高中体育教师中抽调人员,坚持培训考核合格上岗,颁发证书。第四,设置质量管理控制监督员岗位,持证上岗,保证对测试数据质量管理过程的有效控制。第五,建立网络控制平台。控制平台的规范操作,由监督员每天填报、上传与统计测试数据。并对各监测点上报测试数据进行监督,自动实时进行汇总统计。

2.过程控制

过程控制包括现场检测控制与审核控制。第一,测试流程规范性督导。检查督导组要对市县区各体质测试点进行测试条件与受测试者规范参与测试的反复检查和督导,保持测试流程的统一与标准化。第二,网络控制平台的质量要求到位。由市级国民体质监测领导小组、市县区各体质测试点与现场质量监督员三级共同管理实施。主要负责每日体质监测工作进度和测试数据复查、校对、审核、汇总与统计。及时发现可疑数据,指示监测点复测纠正。每日抽样检验测试误差上报,确保测试误差发生率在可控范围。第三,各个监测点要对所测数据进行严格的录入与审核工作。严格实施“三录法”与“多人单元负责制”。第四,各个监测点要及时准确上报测试分类汇总表。

3.测后控制

测后控制是指地市级国民体质监测工作结束之后所要做的相关管理工作。由地市级国民体质监测领导小组、 市体育局与卫生局牵头,对整个测试过程进行科学总结, 分析存在问题的因素,为市级国民体质监测工作的常态化开展提供管理经验。将国民体质监测绩效考核和管理质量控制有机结合,实施测评成果绩效考核,制定出质量管理控制评价标准,对参与单位及个人进行考核评分。为调动各市县区以及参与国民体质监测工作人员的积极性,设置专项表彰,此项工作由市政府办公室组织。

三、市级公民体质健康数据质量管理控制的总体要求

1. 领导重视,健全组织机构

地市级人民政府要高度重视国民体质监测工作,要把此项工作纳入政府工作计划,列入政府惠民工程。政府认识要到位,把此项工作作为加强公民科学素质教育的重要内容。成立由分管科教文卫工作的副市长( 副书记) 为组长,市政府秘书处、宣传部、财政局、统计局、广电局、卫生局、教育局、人社局、体育局、各县市区分管副县长、专业教授等人员组成市国民体质监测工作领导小组。由各县市区成立由分管副县长( 副书记) 为组长,相关职能部门以及涉及测试对象所属部门与单位领导参与的国民体质监测点工作领导小组。由专家教授与专业技术人员组成国民体质监测督导组。通过明确工作目标与职责,定期召开会议,现场调研督导等有效工作,充分发挥各级组织机构的领导与指导作用。

2.舆论宣传,引导社会重视

组织地市级国民体质监测工作,决不是测试一部分人、公布一下结果这么简单。国民体质监测工作是一项基本国策,是关系到全民健康幸福生活,构建和谐社会的大事。对这项工作要大力进行舆论宣传,引导社会重视。可通过政府文件、工作会议、新闻发布、媒体宣传、网络通道、 大型电子显示屏、科普宣传周、健康咨询活动、健身到企业、社区与村组活动、学校体育教育活动等路径,宣传国民体质监测工作的重要性,引导公民重视自身体质监测对自我生命的影响作用,以实际行动支持并积极参与由政府组织的国民体质监测工作。

3.围绕核心,保证数据客观

地市级国民体质监测工作的最终目标是保证所有测试数据客观、准确。然而,要顺利达到目标不是那么容易, 关键在于市级公民体质健康数据质量管理控制水平的程度。可通过优化统计环境,强化统计生态; 规范统计方法, 提高统计质量; 建立完整规范的统计数据质量监控评估机制; 提高公民体质健康数据统计人员素质等路径。其中最为重要的是加强数据统计监督员的职业道德建设,弘扬务实求真、忠于职守的精神。

四、结语

总之,地市级国民体质监测工作是一项复杂的系统工程,其最终目的是增强国民体质,促进人的身心协调发展, 为推进全民健身提供参考,为地方政府制定体育政策提供理论依据。因此,通过建立市级公民体质健康数据质量管理控制平台,对保证国民体质监测工作顺利进行,具有举足轻重的作用。

摘要：市级国民体质监测工作每5年为一个周期,随着国民体质监测工作的制度化,体质监测数据更具有时效性和可靠性,监测数据质量不断提高,有效推进全民健身科学化的进程。根据控制论的理论与方法,运用计算机网络技术平台的手段,实施对市级国民体质监测数据管理的质量控制,数据管理控制平台是体质监测数据科学、有效、真实的关键。

健康研究数据库 篇9

在医药行业大数据应用平台建设方面, 笔者认为可以将阿里巴巴平台的发展道路作为借鉴。它通过支付宝平台实现了消费者数据、销售数据、生产数据、流通数据的大融合, 从而创造了大而全的阿里帝国。目前, 我国医药服务单位还没有建立起具备一定影响力的大数据环境, 只有一部分企业单位开展了医药类客户关系数据库的研究, 但数据库规模较小, 服务范围仅限于个别品种或科室, 很难产生规模效应。而要推进医药大数据中心的建设, 必须将各个医药服务企业或单位的数据进行整合, 使其涵盖医药行业销售、市场、生产、病例、处方、手术等多个层次、多个维度, 这样的大数据系统必然成为未来集成化医药服务发展的趋势。

1医药行业大数据平台体系的构建

为了满足大数据应用的需求, 需要建立一些相关的云平台、 分布式处理机制和实时的大数据处理机制等, 包括从原来的关系型数据库到目前的非关系型数据库的支持, 原来的结构化数据处理到非结构化数据处理, 原来的标准接口到目前比较冗余的、纷杂式的文件获取模式。这是一些底层的搭建, 我们首先要建立这一套基础体系, 以保证对大数据、大容量、高并发的良好支撑。基于此, 在大数据的建立中, 首先需要完成数据标准化的过程, 包括如何通过大数据的清洗、分析将这些纷杂的数据变成一个能够提供支撑的标准化数据;其次才是使用, 即利用各种知识库和相关统计数据、分析数据完成基础架构和数据标准化后, 研究如何应用数据库。

2大数据对未来医药行业发展的影响

大数据的一个关键核心业务就是大健康服务, 实现对疾病、 治疗方案、病例数据、病史、用药数据的精准定位, 实现医生、 病人、药品与服务一体化;同时, 大数据也将影响医生行为管理、药品价格管理和医药政策的制订, 这也是大数据在医药行业实践过程中最有代表性的功能。

2.1以大数据技术为基础的DSP精准服务

以大数据为基础的DSP精准营销方式“直达受众, 精准到人”, 将品牌和效果的诉求达到最大程度的统一。一方面, 可以利用DSP平台提高电商品牌和医生行为的曝光度, 这对医生来说必将是一个很大的挑战;另一方面, CPS (按效果付费) 网络联盟服务通过聚合抓取技术、先进算法和人工选品等多种手段聚焦商品中间页。

2.2现有业务的效果提升

大数据平台的最终目的是提升医药服务单位的服务能力和质量, 我们拥有大量的用户数据和医药整合方案, 可以直接面向用户提供服务, 嵌入个人用户平台, 包括患者、医生、药品促销员、渠道运营商、安全监管人员等。未来医药行业网络化必将会朝着这个方向发展, 大数据平台在医药行业和大健康领域的价值将在数据的不断积累中提升。

2.3大数据对医药行业的影响

无论是服务单位在数据平台投放的预算消耗, 还是接入媒体的流量规模以及大数据中心产生的订单量, 都会在用户需求增长过程中稳步上升。当平台上线以后, 大数据后台系统将无时无刻地运转, 产生支撑决策的数据。它能够快速地为人和机器的决策提供数据依据, 不仅包括企业、医生等内部的业务决策, 还包括药品零售、医院、用户参与竞价购买的决策, 大大提高了行业效率。

大数据未来发展的一个重要方向就是大数据的BI (Business Intelligence, 商务智能) 化, 实现价值的提升。首先, 目前大数据的应用方式还比较单一, 只基于各自业务的单一的点来进行数据的分析和应用, 实际上, 真正基于大数据智能化的应用方式非常多样。其次, 未来会有很多大数据中心成立, 这种大数据中心不只服务于单一的企业和行业, 而是为多个行业提供数据服务, 将来, 会有越来越多的人愿意开放数据, 进行更多的数据交换。最后, 基于大数据的应用将更加智能化。 与目前较为机械化的应用相比, 未来的大数据营销将更加智能化, 更有利于商务决策、业务决策、管理决策等。

3结束语

在不久的将来, 医药健康服务的大数据应用平台将渗透到我们生活的方方面面。大数据的未来战略定位会更多地体现在企业精准营销和个人服务定制上, 同时也包括服务、监管、决策支持等方面, 并有能力通过智能终端实现大健康服务与管理, 在客户体验方面做到精准、到位, 并对市场和行业的发展、医药安全监管、政策制订、商务决策等提供最有力的数据支持。

摘要：我国医药行业体系运营模式相当复杂, 各类产品数据、销售数据和医疗服务数据相对独立, 无法满足未来行业市场的发展需求。主要从这个角度对大数据在医药行业的应用与发展进行了思考, 旨在以技术为支撑, 构建基础应用平台, 以精准健康服务为目标, 利用大数据推动医药行业服务的创新发展。

关键词：大数据,医药行业,医药服务,DSP平台

参考文献

[1]张旭.大数据启动智慧营销[J].中国医药报, 2014, 05 (22) :1-2.

医疗健康大数据的应用前景分析 篇10

2009年年初，中共中央、国务院向社会公布了关于深化医药卫生体制改革的意见，新医改开始正式实施，医疗保障体系逐渐完善，医疗保障水平稳步提高，百姓的就医人次连年增长。据统计，2014年我市各级各类医疗卫生机构累计总诊疗2679.39万人次，与2009年的总诊疗1817.85万人次相比，年总诊疗人次增长了923.9万。与此同时，医疗卫生信息化建设在这几年中得到了长足的发展，各医院从单纯以财务为中心的信息系统发展到以病人为中心的信息系统，各地相继建设了区域卫生信息平台，建设了数据中心，存储了丰富的医疗健康数据。

我市自2011年起组建卫生信息专网，自2012年起采集市内九大医院的医疗数据以及八十多家社区卫生服务中心或服务站的公共卫生及医疗数据，如今数据采集已经成为常态化的工作。但数据采集只是第一步，对数据加以分析利用才是采集的目的。如何合理有效地利用，真正发挥数据的价值，还值得我们进一步思考与实践。

1.医疗健康大数据的特点

医疗健康大数据与其他领域的大数据一样，具备4个重要特征，称为4V 特征，即Volume（大容量）、Velocity（快速更新）、Variety（多类型）和Value（高价值）。以医院电子病历数据为例，它是典型的大数据。首先，电子病历的数据量大。以一家三甲医院为例，年诊疗人次为200万左右，每年将产生大量的电子病历数据信息，而且院方还必须保存往年的电子病历，根据《医疗机构管理条例实施细则》规定，医疗机构的门诊病历的保存期不得少于十五年；住院病历的保存期不得少于三十年。其次，数据的更新速度快。现代化的医疗越来越依赖于各种检验检查结果，检查化验的人数快速增加，其数据也在快速更新。第三，电子病历的数据包括了文本、图像、图形和视频等多种类型。第四，电子病历数据中隐藏着极有价值的医疗和医学信息，通过数据挖掘方法可以挖掘出有价值信息，以便医生进一步分析患者的病因，形成更好的治疗方案。

2.医疗健康大数据的应用

医疗健康大数据的应用至少应该包括治疗疾病的应用，医学教学或研究的应用，健康信息统计的应用等等。以贯穿全生命周期的健康档案为例，居民健康档案是收集、记录居民健康信息的重要工具，通过居民健康档案，能够了解和掌握居民的健康状况和疾病构成，了解居民主要健康问题和公共卫生方面的流行病学特征，为筛选高危人群，开展疾病管理，采取针对性的预防措施等奠定基础。

2.1有助于科学决策

对管理者或行政部门来说，采集的数据有统计学的意义。信息系统可充分利用海量数据，从需求出发构建各种统计分析报表，用于监控分析医疗质量、运营情况、成本情况，为科学决策提供参考和建议。

2.2有助于公共卫生管理

公共卫生管理部门可以通过综合卫生信息管理系统查看区域内高血压、糖尿病等慢病统计数据，进行疾病监控。同时相关部门通过分析医疗大数据的变化，获得来自各地的患者出现相同或类似症状并迅速在人群中蔓延的信息，从而可预测某些流行病的爆发，为人类阻止或减缓流行病的发展提供依据。

在甲型H1N1流感在美国爆发的几周前，谷歌公司的工程师们就发表了一篇论文，文中解释了谷歌为什么能够预测冬季流感的传播。谷歌通过观察人们在网上的搜索记录来完成这个预测，而这种方法以前一直是被忽略的。谷歌公司为测试这些检索词条，总共处理了4.5 亿个不同的数字模型。在将得出的预测与2007 、2008 年美国疾控中心记录的实际流感病例进行对比后，谷歌公司发现，他们的预测与官方数据相关性高达97%，而且他们的判断非常及时。这是大数据应用于公共卫生领域的一个例证[1]。

2.3有助于精准医疗

美国总统奥巴马在2015年国情咨文演讲中推出“精准医学计划”（Precision Medicine Initiative），提议在2016财年向该计划投入2.15亿美元，以推动个体化医疗的发展，精准医疗引起全世界的关注。

精准医疗，简而言之就是以个体化医疗为基础，伴随着基因组测序、生物信息和大数据等技术交叉应用而发展起来的新型医疗模式。

精准医疗更重视“病人”的深度特征和“药物”的高度精准性；是在对病人和药物深度认识的基础上，完成更个体化的诊断和治疗。精准医疗的发展，离不开信息技术与生命科学和医疗技术的深度融合。所以说高性能计算在商业领域的普及应用，以及大数据分析技术和工具的出现，为医疗行业迎来了更为广阔、更具想象力的成长空间。

2.4有助于科研教学

医疗大数据系统保存了成百上千万患者的全部真实数据，如患者个人基本信息，包括居住地信息、家族疾病史等。通过大数据系统的挖掘分析，可以得知哪些癌症会有明显的家族遗传性，从而可进一步分析其发病与基因变化的关系，以找到降低这种癌症发病率的方法。通过挖掘分析大数据中疾病与地区区域的关系，可以得知哪些疾病容易在某些地区发生，以便进一步分析该地区的环境因素与疾病发生的关系，使得人类去有意识地改变环境，去除导致疾病发生的诸多因素[2]。

2.5有助于健康生活

随着健康档案对居民的开放查询，通过手机、电脑或电视，居民可以查询到个人的历次体检信息、就诊信息、检验检查信息，便于居民实时了解自己的健康状况。随着各地健康小屋的诞生、可穿戴式设备的普及应用，居民可以通过自助的方式获取健康相关信息，包括所消耗的食物、睡眠质量、运动量等行为数据，进行分析、处理，监测人们的身体状态，从而帮助人们改变不健康的行为习惯，实现积极健康的生活方式。

3.数据采集存在问题分析

3.1采集数据不够全面

我市各医疗机构尚未实行身份证实名制就诊，区域卫生信息平台中收集的能与身份证关联的才是有效信息。非医保患者仅凭医联卡就诊，这些就诊信息无法与身份证关联，成为无效信息。有待于下一步推行实名制就医来改善上述状况。

3.2采集数据不够准确

目前仍存在持他人的医保卡看病就医的情况，这种情况下所产生的就诊用药记录也会加载到医保卡持有人的健康记录里，导致健康信息不准确。各医疗机构内部信息系统较多，向区域卫生信息平台上传数据的来源和统计口径不同，导致上传数据不够准确。

3.3采集数据不够完整

由于各医疗机构信息系统建设在前，上级部门上传数据标准出台在后，以及各医疗机构信息化建设水平不一，导致目前各医疗机构向市级区域卫生信息平台上传的数据字段数与上级要求存在偏差。

4.医疗健康大数据应用的制约因素

4.1信息安全制约

信息公开与信息安全是一对矛盾。在推广医疗健康大数据的应用时，存在以下安全隐患：一是黑客入侵导致的数据被篡改、丢失等，二是信息在存储、传输、访问时导致的信息泄露、失真等，三是健康档案在管理上存在的相关法律法规不完善、责权机制不明确、信息安全意识不强、信息安全保障能力不足等导致的安全隐患[3]。

我市区域卫生信息平台中收集的信息包括居民个人基本信息、公共卫生信息和医疗就诊信息，其中包括国家基本公共卫生服务项目要求的0—6岁儿童、孕产妇、老年人、慢性病和重度精神疾病患者等各类重点人群的健康管理记录。很多信息涉及公民的隐私权，因此，如何在合理利用大数据和保护个人隐私之间取得平衡，是一个很现实的问题。对于提供这些个人信息的居民来说，一方面他们是公共卫生服务的受益者，另一方面也是信息权利的所有人，他们最关心的问题便是能否保障个人信息安全。

4.2大数据处理技术制约

随着各领域的技术飞速发展，对大数据处理技术提出了更高要求。如生物遗传学领域近几年开展的一项巨大工程——人类基因组计划，要对人类23 对染色体基因中30 亿个碱基对进行测序，其数据量之巨大，以至于当前高性能计算机系统都难以在可接受的时间内完成[2]。

4.3跨行业的合作共享制约

互联网的本质就是开放和共享。区域卫生信息化涉及公安、人社、民政、物价、药监、教育等非卫生部门。长期以来，我国的信息化是以部门为中心展开的，客观上形成了行业垂直的信息化体系，在地方上形成了条块分割的“信息孤岛”，数据开放需要层层审批，造成了信息在部门之间共享的难度。

4.4大数据应用意识和应用能力制约

目前我市已在数据统计分析、决策支持、慢病管理等方面开展了一些大数据应用，但总体来说大数据应用意识不强，应用能力有待提高。以我市统一开发的健康档案浏览器为例，该浏览器已嵌入到各医疗机构的HIS系统，通过医生工作站便可直接访问健康档案浏览器，了解患者的高血压、糖尿病、传染病等各类专项档案信息以及患者既往诊疗信息，但据统计目前的使用程度并不高。

健康研究数据库 篇11

随着社会人口老龄化的日益严重, 中老年人的保健事业发展为了紧跟时代发展的步伐, 我们必须以严谨的科学态度来加强社区中老年人保健信息管理, 开展建立健康风险评估系统研究开发。所以, 本文的研究方顺应国家的医疗改革的宗旨, 提出一款基于疾病预防与慢性病日常保健为宗旨的健康风险评估系统。

系统本着疾病预防为主, 治病为辅的指导思想。设计出一款开放性的, 以广大中老年人民群众为服务对象。通过语音专家坐席、手机短信、网络信息以及社区服务的方式服务与广大的中老年人群。系统提供与医院的HIS系统的接口, 可与医院实现数据共享。

系统分为社区医疗服务中心操作接口, 对各个社区内部的中老年人的健康状况进项全方位、实时动态的管理。再辅助以医院专家坐席系统、自助式的健康检测问卷以及自助式健康风险评估服务, 系统会将检测结果实时的通知到社区医疗机构 (可采用短信、邮件等方式) 的相关医生。系统会根据检测的结果通过计算机模拟数据分析技术、按照健康风险评估模型计算出一系列的健康风险评估报告, 辅助医生对病人的情况做出诊断。

1 系统目标

该项目是国内第一个利用计算机数据挖掘技术、计算机模拟分析技、风险评估理论、医疗保健相关理论进行综合研究, 建立一套健康风险评估模型。利用网络技术、通信技术等对其进行利用, 扩展医疗服务的范围, 提高了医疗水平的信息管理水平与干预手段, 提高中老年慢性病的预防、治疗、日常保健常识等的水平。

本项目的研究与开发目的是:

(1) 根据中华预防医学会健康风险评估与控制专业委员会制定出的指导思想, 该系统将结合原始数据库和动态评估研究信息互补特点, 运用最新的计算机模拟自主分析技术, 根据不同个体不同时段出具健康评估报告及干预方案。

(2) 为社区医疗服务机构提供信息化自动化手段的管理手段, 实施“人性化”健康信息管理, 从社会、心理、生物医学的角度来对保健对象进行全面的健康保障服务, 帮助保健对象成功有效地把握与维护自身的健康。

(3) 根据中华预防医学会健康风险评估与控制专业委员会的指导思想, 该系统将结合原始数据库和动态评估研究信息互补特点, 运用最新的计算机模拟自主分析技术, 根据不同个体不同时段出具健康评估报告及干预方案。

(4) 该系统为中老年保健对象可长期提供全面基础的健康信息管理服务, 安全可靠。开展体检后跟踪延伸后续服务, 建立中老年保健对象健康档案管理统计系统, 提高中老年保健对象的信赖度与满意度

(5) 中老年体检报告结论的数据统计, 即使是不同医院、不同时期的体检信息, 也能进行有效的归纳整理, 对群体与个人健康状况进行分析评估, 掌握疾病谱流行趋势与特点, 为中老年保健工作规划决策提供科学依据。

(6) 中老年体检报告与病情报告, 实行无纸化信息管理传递, 值得信赖的高性能信息加密技术, 安全可靠。

2 系统分析与设计

2.1 项目技术原理

该系统采用微软技术B/S技术架构平台作为开发平台, 以及目前流行的MVVC软件设计模式进项系统设计与开发, 该系统采用data mining技术, 为社区中老年健康管理提供信息化手段, 结合原始数据库和动态评估研究技术互补特点, 通过计算机模拟自主分析技术, 不同个体不同时段出具健康评估报告及干预方案。系统WEB服务器采用微软系列的服务器平台, 具有易维护、培训费用低廉、系统性能高的特点。系统支持PC、Unix、Linux等主流操作系统。支持数据SQL server、oracle等不同主流数据库平台。系统提供与医院HIS系统接口, 采用健康风险评估模型、健康风险评估知识库、健康检查信息采样算法等技术, 为城市社区、乡镇医疗服务机构提供全方位的疾病预防、治疗后持续性的医疗服务、慢性病日常保健预防。

2.2 项目技术路线

健康风险评估指根据收集的健康信息对健康状况用各种评估工具进行定性和定量评估、分析。这些评估模型很据生物因素 (如年龄性别体重等) 、行为方式 (如吸烟饮酒睡眠等) 、心里因素 (如压力、紧张等) 健康相关因素评价健康状况和患病风险, 如图1所示。

2.2.1 健康风险评估模型设计

依据目前风险评估模型, 与医学上的病例特征进行综合研究行研究, 设计出一套可以适用与计算机处理的数学模型。其中包括:

个人保健信息管理模块:体检诊疗记录、个人基本信息、个人疾病史、用药史、家族史、生活方式、等信息的实时记录, 生成20大类, 上千种小项的个人健康项目结果数据库。

疾病风险评估管理模块:健康风险评估系统, 提出了健康风险评估的的概念, 运用计算机数据模拟分析技术, 对每一次的体检信息进行健康风险评估分析, 并针对分析结果给出一系列的健康评估报告。比如通过健康项目结果数据库为个人提供高血压、糖尿病、心脑血管疾病、肺部疾病等慢性疾病的风险预测报告。针对不同的评估报告给出不同的日常生活建议、疾病预防、疾病保健等。

膳食营养指导管理模块:基于个人疾病风险评估模块, 运用数学模型分析, 结果生成动态模拟膳食处方, 结合专家推荐食谱, 用户可根据自己的饮食喜好进行食物选择。通过膳食习惯评价功能获得分阶段的饮食习惯重点指导。通过膳食计划获得营养评价分析报告。

运动计划干预管理模块:基于个人健康风险改善需求, 根据不同年龄段提出的个体化运动处方, 包括有氧运动、力量性运动、柔韧性运动三方面的强度、频度、运动方式。通过运动项目实施, 对运动能耗中脂肪与碳水化合物燃烧比值来进行详细的分析数据。

心理健康和精神压力管理模块:通过填写系统提供的心理压力问卷, 系统根据这些数据进行分析, 找出用户的压力来源, 并帮助用户分析过度的精神压力会给健康带来的危害。通过系统平台提供的减压游戏, 减压音乐, 减压读物获得压力干预帮助。

健康动态监测模块:通过定期录入方式, 动态记录个人健康指标, 有利于个人与管理部门动态掌握健康趋势。包含体重指数、身高、体重、血压、腰围、血糖、血脂等数据。

2.2.2 健康风险评估知识库设计

根据相关医学专家多年来的从医经验, 总结提炼出中老年常见病的病理特征及医学检查指标数值等信息的采样值的抽取及存储的数据结构的研究与应用于计算机的存储结构模型的设计。

2.2.1健康检查信息采样值算法设计与研究

依据健康检查信息中的医学及病理学的相关数据, 及医学专家多年的诊断经验, 采用计算机模拟技术对专家在诊断中的诊断的主要依据进行数字化的处理的研究与应用。

2.2.4 健康风险评估问卷设计

依据目前流行的问卷调查设计模式和健康检查信息采用值算法相结合的设计思想的研究与应用。

根据中华预防医学会健康风险评估与控制专业委员会的指导思想, 该系统将结合原始数据库和动态评估研究信息互补特点, 运用最新的计算机模拟自主分析技术, 根据不同个体不同时段出具健康评估报告及干预方案。

整个网络系统覆盖范围到乡镇级别医疗服务中心, 网络建设分为三个层次:业务系统、数据中心、应用服务。

业务系统是系统的主要数据来源和数据管理部门, 主要是社区、乡镇医疗机构的终端设备。数据中心用来实现中老年保健康信息、风险评估知识库等系统关键数据的集中存储管理, 为系统各层应用提供数据存储及安全保障。通过相关大型公用数据库, 按照类别和数据保密程度为政府管理部门、医疗服务机构、社会公众提供信息查询、定制, 健康风险评估等相关服务。

3 结语

健康保健软件属于计算机软件和保健学科相结合的产品, 国内保健软件目前发展很迅速, 对其功能的完善, 创新及其而人性化、智能化的研究将是后期开发的热点。

此项目的研究与开发将给我国城市社区及乡镇医疗服务机构的医疗服务水平的提高, 起到极大的促进作用。也为我国广大中老年人群带来不可限量的福音, 将会产生很大的社会效益与经济效益。

人类的发展和社会的进步, 特别是人民生活水平不断提高和全民健康状况的日益改善, 使得人类的寿命普遍延长, 社会老龄化趋势日益明显, 人口的老龄化问题已成为人们关注的重要社会问题。为了适应社会老龄化和老年病日趋增多的这种趋势, 因此, 加强社区中老年人健康信息管理, 开展建立健康风险评估系统的研究具有重要的社会效益。

参考文献

[1]王明宇, 杨吉江, 陈昊, 曾强, 时慧光, 刘耀东.基于体域网和云平台的远程数字健康系统发展的研究[J].计算机科学, 2012.