护理大数据的应用进展与挑战

姚 瑶，田宝文

1.佳木斯大学，黑龙江 154000；2.佳木斯大学附属第一医院

社交平台、远程医疗、运动手环等技术在日常生活随处可见，Twitter、病历、健康医护每天都产生海量数据，数据的种类和规模呈爆炸式激增。如何管理和利用大数据已经成为各行各业争相研究的热点。大数据改变传统思维方式、研究模式，在新兴领域引起前所未有的变革。近几年，我国护理学家也开始不断探索大数据领域，探讨我国护理大数据的应用方向及面临的挑战，期望为护理大数据进一步发展提供参考。

1 相关概念

1.1 大数据 2008 年，Nature开设大数据专刊，大数据在科研界哗然兴起。各机构分别尝试从技术、性能、发展角度等方面界定大数据的概念[1-4]，都难以达成共识。认可度较高的是国际数据中心(International Data Center,IDC)所提出的概念，即具有高容量(volume)、多样 性(variety)、高 速 度(velocity)、高 商 业 价 值（value）“4V”特点的数据资料[5]。大数据的容量、获取速度用传统方式难以处理,需要技术革新提高数据处理效率。

1.2 医疗大数据 国家卫健委定义医疗大数据为人们疾病防治、健康管理等过程中产生的与健康医疗相关的数据[6]。医疗大数据范围很广，微观到基因组序、化学通路，宏观到一个国家的医疗财政支出、国际疾病大流行。

1.3 护理大数据 朱瑞芳等[7]认为护理大数据泛指所有与护理和生命健康相关的数据，包括医院护理、社区护理、护理研究或疾病防控等产生的数据。龙艳慧等[8]强调护士对病人实施护理和改善健康行为过程中产生的数据。笔者认为护理数据还包括护理管理、护理教育、健康行为相关的延展。护理更多关注的是人，对一个社会人的生理、心理、社会适应性产生影响的事件都是护理大数据的范畴。

2 护理大数据国内外研究现状

2.1 国外研究现状 1997 年,Cox 等首次提出“大数据”概念,并界定其内涵[5]。感知模式下自动式数据的产生,驱动数据处理技术的革新,促使人们不断更新认识问题的方式。从海量数据中提取有用知识应用到具体领域是大数据的核心价值。医学领域大数据带来的成功吸引了护理学者的关注，大数据同样是护理学科的重要财富。20 世纪90 年代，美国护士协会和国家护理联盟率先把护理学期刊内容做成了CINAHL 数据库。大数据自2011 年进入成熟期。2012 年3 月美国发布“大数据研究和发展计划”，率先将大数据上升为国家战略[9]。随后世界各国纷纷效仿。自2013 年开始，美国明尼苏达大学护理学院为实现创建一个多类型数据可共享和可比较的国家护理数据库每年召开专家会议，2019 年大会在明尼阿波里斯市召开，始终为实现这一目标而不懈努力；2015 年7 月，美国卫生研究院护理研究所（National Institute of Nursing Research,NINR）召开大数据会议，不断推进护理学大数据的发展[10-13]。各国纷纷开始护理大数据的探索之路。爱尔兰柏林城市大学护理副教授Hussey[11]用护理知识图谱NKG 将多种数据类型可视化转化为意义数据。各国专家将目光投向数据整合和分析技术的创新开发上。转化数据结构、规范统一性护理术语，是推动大数据发展的必经之路。

2.2 国内研究现状 随着计算机技术日趋成熟，我国护理专家开始护理管理信息化探索，2015 年美国大数据会议后我国护理专家开始重视大数据的发展，护理大数据开始出现在期刊论文中。2016 年6 月国家卫计委下属护理中心创建首个全国护理大数据库——国家护理质量数据平台[14]，以护理13 项指标为核心，推动护理管理规范化、科学化发展。我国护理学者从护理管理、护理教育和临床护理等方面积极推进大数据的发展。目前，我国护理大数据仍在原理探索阶段，面临着相同的困境，加快脚步奋起直追，挖掘大数据背后的价值需要一代代护理学者不断努力。

3 大数据在护理领域的应用

3.1 临床护理 建立疾病预测模型、优化模型；筛查高危人群、疾病后期追踪观察[15-19]；专科疾病、特殊人群（如老年人、儿童）、特殊时刻（围术期、围生期等）的护理，大数据贯穿于临床事件发生发展的全过程。廉价、迅速、优化、敏锐等特点决定大数据调研的综合成本优、关联广，且鲜少涉及伦理争议，发挥数据最大价值、在学科发展和疾病预防中起关键作用。有学者通过大数据平台对危重病人实时生命体征的变化创建了危重症病人心搏骤停的预测模型eCART，不仅精度高，指标经济无创，且护士易得易于观察[15]。美国国际卫生研究所（NIH）[20]利用病人入院家族史数据创建疾病谱系图，对高危人群进行筛查。Michael 等[21]利用大数据提炼出老年人跌倒高危风险因素。2019 年，护理大数据知识大会中。有学者提出规范护理记录，减少病历记录负担，大数据实现对病历的电子化管理，能够精准调取信息、智能汇总分析、预警危险、提供智慧化护理方案，真正实现个体化护理、信息化管理[7,22]。大数据丰富了护理研究的深度和广度。护理研究已经离不开大数据[23]。有研究显示，利用大数据技术对护理记录进行整合、分析，有提高医生诊断准确性的潜力[24]。大数据将探索开启医护工作新模式。

3.2 护理管理 大数据可提高护理管理者数据驱动力和科学决策力，逐步向数据决策型转变。Michael等[21]建立不良事件数据平台，可实时掌握重点科室、薄弱环节的情况，极大优化管理效果。美国退伍军人事务所护理领导者实施床位“无缝”管理战略[22]，实现医疗资源利用最大化。大数据运用于精细化质量管理模式，对医疗资源消耗情况进行统计分析，为优化医疗保障体系、完善医疗救济政策提供依据[13,25]；同时提升护理管理效率，影响护士循证实践[26-28]，提高医、护、患三方满意度，保障护理安全。

3.3 护理教育 当前的硕博教育缺乏数据科学课程。2015 年，美国护理科学促进委员会（CANS）[29]召开了一系列智库会议，强调数据科学对博士生教育的重要性，倡导将数据流整合到护理科学中。随后亚利桑那大学、加州大学旧金山护理学院确定将数据科学纳入护理博士核心课程。Carroll 等进一步建议，在研究生教育阶段，对信息学学生进行高级编程技术教育，使学生有使用数据科学的能力[30]。我国的信息教育缺乏，对我国护理发展而言，将数据科学加入护理博硕教育中，设立相关学科，完善大纲，构建核心课程，培养有数据利用能力的研究型人才是未来大数据在护理教育的主流方向。

3.4 养老服务 我国人口老龄化日益严重，养老机构存在服务质量低、信息混乱、服务与老人需求不匹配、资源分配不合理现象。建立大数据信息平台，通过数据分析优化资源配置，建立多层次、多方位的养老服务体系，建立反馈机制，满足个性化需求[31-32]，提高老年人生活质量。组建虚拟养老院、预约医生和护士，同时开放线上老年大学，进行养老保健知识的普及，丰富老年生活，排解老年人的心理问题[33-35]。杭州、成都、北京等多地已建立智慧养老平台，统筹规划、数据多方共享，与医院和社区相联系，建立大数据和养老融合发展的智慧养老产业新格局。

3.5 灾害护理 大数据打破传统数据的限制，为灾害预测提供了可能。2011 年，东京地震后，日本研究者利用160 万人手机全球定位系统（GPS）数据建立一个时空模型[20]，模拟并预测下次地震后东京人的移动模式；美国地质局利用Twitter 推文监测没有地震传感器地区地震的可能性。灾害护理在我国起步较晚，在2008 年汶川大地震后初步发展，而我国地域辽阔，自然灾害多发，人力不可控。利用大数据为灾害降级，大数据是应对灾害的有力武器。

4 护理大数据面临的挑战及应对

4.1 缺乏统一的护理规范 护理数据形式多元化，数据挖掘多数停留在关联法则、聚类、回归等方法，对数据的共性和差异性尚不能充分挖掘，美国国家护理研究所提出一项通用元素计划[36]，旨在提高数据收集效率，促进交叉研究分析和数据共享，创建数据标准，产生高质量数据[37]。我国护理数据存在记录格式不统一，数据的准确性、有效性、完整性较差，含有大量混杂因素，非互操作的数据不能被机器解释[36,38]等技术问题，因此呼吁护理专家、数据学家、统计学家多学科共同合作，使护理大数据规范化和整体化，发挥护理大数据的真正价值。

4.2 缺乏护理信息人才 目前，我国缺乏护理信息人才，2003 年设立医学信息学专业，却不涉及护理相关课程，护理硕博信息教育仍是空白，护理亟须相关专业人才。目前临床运用的电子系统多是临床护士和电子信息专业人员共同开发的适应于本医院的电子系统，缺乏外延性和统一性，实用性也有待提高，人才缺乏已经限制了我国护理信息系统的发展。应从国家政策出发，设立相关专业，储备专业人才，推动护理信息的相关发展，为建立护理的大数据中心做准备。

4.3 临床转化不足 仅有少量研究对模型进行了外部验证，大部分模型缺乏多中心、大样本的外部验证，导致模型临床实用性差[14]。此外，部分农村偏远地区经济落后，电子系统还未完全普及；老年人、低收入群体对移动医疗、运动手环等接受难度大，大数据应用设备普及率低。这将造成数据流失，研究结果偏差。老年、低收入群体更需要关注健康，应该设计针对性的简易监测设备，具有大屏幕、大字体，监测基本生命体征等性能，提高市场普及率。同时建立护理大数据中心，进行临床转化，将应用与实际结合，促进护理质量提高。

4.4 信息安全保障存在隐患 信息安全是大数据和移动医疗平台共同面临的问题，保护用户隐私，保证信息安全，才能呼吁更多的人加入大数据平台。现大部分数据中心均是由企业赞助建立，市场利益为先，各个数据库在建立时应通过严格的审核流程，确保任何数据信息非法泄露都应付出巨大代价，同时在成立数据库时，应加强信息安全软硬件建设。从立法层面和信用层面，保证大数据中心信息安全、保障公民健康数据权益和权威性。

5 小结

护士是医学诊疗活动的主力军和重要驱动力，作为第一线医疗保健提供者，于日常生活中了解病人健康状况、提供干预，护士的参与和大数据发展密不可分。护理需要大数据，大数据也离不开护理。发挥大数据在临床护理、护理管理、护理教育中的显著优势，储备护理信息人才，不断探索数据处理技术，将多学科数据融合分析，探索遗传、社会、环境等因素的相关性，促进健康、预防疾病、减轻病人痛苦，促进学科发展，提高管理效能，对临床护理专家和护理学者都有重要价值。推进护理大数据中心的建设，将理论转化为现实效益是护理学者的长期目标。