教育部新增数据科学专业，”医疗数据分析师“真的要来了

在信息时代，数据信息已经成为一种重要的战略资源。在医院的日常运作中，患者的病例信息、院内人员流动、诊疗记录、药品使用情况等组成了一个巨大的数据群。对这些数据进行合理地使用、分析，不仅能够提高医院的运行效率、优化资源配置，也能帮助医院决策层做出科学、合理的决策。

医院信息化建设如火如荼，许多医院的HIS、LIS、PACS、RIS等系统建设日趋完备，同时也累积了海量的医疗业务数据。这些数据如何用？如何深挖数据背后的深层价值？往往是大部分医院管理者忽视的问题，有些即便成立了信息部门，但是部门人员复杂、专业能力欠缺，因此也无法充分发挥数据分析的作用。

01 教育部：新增生物医药数据科学专业

是否能有一个职业，既具备数据挖掘、治理、分析的背景，同时也熟悉医疗体制的运作？医疗数据分析师应运而生。1月5日，教育部印发通知，制定发布《服务健康事业和健康产业人才培养引导性专业指南》，设置5个新医科人才培养引导性专业，供有关高等学校在增设新医科专业中参考。

这5个专业分别是：医疗器械与装备工程、老年医学与健康、健康与医疗保障、药物经济与管理、生物医药数据科学。 其中，生物医药数据科学培养目标中提到，该专业培养具有较好的生物医药知识，掌握面向数据科学的数学、统计学、计算机科学基础理论和方法，具备较强的数据挖掘与统计分析、应用大数据方法解决实际问题的能力，能够胜任大数据分析挖掘、大数据系统开发等技术领域以及大数据生物信息、大数据药学、大数据医疗与公共卫生管理等各类应用领域工作的专业型人才。

随着医疗体制改革走向纵深，我国医疗行业迎来了高速发展的阶段，同时也带动了医疗数据几何式增长。可以预知，在未来，医疗数据分析师必将大势所趋并成为医院管理中的重要角色。

02 大数据分析应用医院管理场景

在医疗健康领域，大数据分析技术主要应用于医院管理以下场景：

• 1. 提高医疗质量

• 与传统的临床医疗相比，利用大数据分析技术能够更好地对医疗数据进行分析，为医护人员提供了大概率的预测与建议，并在此基础上提升了医疗临床系统决策的合理性。

• 资源优化大数据分析可以帮助医疗机构更好地理解资源分配的需求，从而优化医疗服务的供给。这包括合理安排医疗设备的使用、人员的调度以及床位的管理，以提高整体效率。

• 2. 成本控制

• 通过医疗大数据的分析，医疗机构可以更好地了解医疗服务的成本结构，找到降低成本、提高效益的途径。这有助于构建可持续的医疗服务体系。

• 3. 提升医院科研能力

• 大数据分析技术的加入使得医疗临床观察数据更加科学。为医生提供准确的决策数据，保证医疗临床诊断水平、诊断效率得到有效提升，这无疑促进了临床医生的科研产出数量与质量。

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大数据分析技术可应用于多种多样的丰富场景之中，不管是医保支付改革还是公立医院绩效考核，大数据的引入都可以助医疗机构一臂之力。通过深入挖掘和分析庞大的数据助力医院决策制定，优化诊疗服务流程，以及推动整个运营效率的持续提升。

而这些有关数据的工作全部要由医疗数据分析师完成。 由此可见医疗数据分析师在整个医院精细化管理中发挥着重要的作用。