大數(shù)據(jù)分析醫(yī)療資源分配差距的干預(yù)策略演講人01大數(shù)據(jù)分析醫(yī)療資源分配差距的干預(yù)策略02引言：醫(yī)療資源分配差距的現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)與大數(shù)據(jù)的破局價(jià)值03醫(yī)療資源分配差距的表現(xiàn)與成因：基于現(xiàn)狀的深度剖析04基于大數(shù)據(jù)的醫(yī)療資源分配差距干預(yù)策略：全鏈條精準(zhǔn)施策05結(jié)論：以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)邁向醫(yī)療資源分配的公平與高效目錄01大數(shù)據(jù)分析醫(yī)療資源分配差距的干預(yù)策略02引言：醫(yī)療資源分配差距的現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)與大數(shù)據(jù)的破局價(jià)值引言：醫(yī)療資源分配差距的現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)與大數(shù)據(jù)的破局價(jià)值醫(yī)療資源是保障國(guó)民健康的基礎(chǔ)性要素，其分配的公平性與合理性直接關(guān)系到健康中國(guó)戰(zhàn)略的落地成效。然而，長(zhǎng)期以來(lái)，我國(guó)醫(yī)療資源分配存在顯著的區(qū)域、城鄉(xiāng)與人群差距：東部沿海三甲醫(yī)院集中而西部基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)設(shè)備簡(jiǎn)陋，城市居民“看病難、看病貴”與農(nóng)村居民“小病拖、大病扛”的現(xiàn)象并存，老年慢性病患者與偏遠(yuǎn)地區(qū)居民獲取優(yōu)質(zhì)醫(yī)療服務(wù)的可及性遠(yuǎn)低于平均水平。這些差距不僅加劇了健康不平等，也制約了醫(yī)療體系的整體運(yùn)行效率。傳統(tǒng)醫(yī)療資源分配多依賴經(jīng)驗(yàn)判斷與靜態(tài)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，難以捕捉人口流動(dòng)、疾病譜變化、就醫(yī)行為等動(dòng)態(tài)因素，導(dǎo)致資源配置“供需錯(cuò)配”——部分區(qū)域資源閑置與部分區(qū)域資源緊缺并存。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的成熟，其海量數(shù)據(jù)處理、實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)、精準(zhǔn)預(yù)測(cè)分析的能力，為破解醫(yī)療資源分配難題提供了全新工具。通過(guò)整合電子病歷、醫(yī)保結(jié)算、人口普查、地理信息等多源數(shù)據(jù)，我們能夠精準(zhǔn)識(shí)別差距根源、量化資源需求、優(yōu)化配置路徑，引言：醫(yī)療資源分配差距的現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)與大數(shù)據(jù)的破局價(jià)值最終實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策”的精準(zhǔn)干預(yù)。本文將從醫(yī)療資源分配差距的表現(xiàn)與成因出發(fā)，系統(tǒng)闡述大數(shù)據(jù)在差距分析中的應(yīng)用邏輯，并提出一套可落地的干預(yù)策略框架，以期為醫(yī)療資源優(yōu)化配置提供理論參考與實(shí)踐指引。03醫(yī)療資源分配差距的表現(xiàn)與成因：基于現(xiàn)狀的深度剖析醫(yī)療資源分配差距的多維表現(xiàn)區(qū)域差距：東西部與城鄉(xiāng)資源配置失衡從總量看，2022年?yáng)|部三甲醫(yī)院數(shù)量占全國(guó)總量的42%，而西部?jī)H為18%；每千人口執(zhí)業(yè)（助理）醫(yī)師數(shù)，上海達(dá)3.8人，而甘肅僅為2.1人。從結(jié)構(gòu)看，東部地區(qū)高端醫(yī)療設(shè)備（如PET-CT、達(dá)芬奇手術(shù)機(jī)器人）配置密度是西部的5倍以上，而西部地區(qū)基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)常用設(shè)備（如B超、X光機(jī)）完好率不足60%。這種差距直接導(dǎo)致西部地區(qū)患者跨區(qū)域就醫(yī)比例高達(dá)35%，增加了就醫(yī)成本與醫(yī)療體系負(fù)擔(dān)。醫(yī)療資源分配差距的多維表現(xiàn)服務(wù)可及性差距：基層能力薄弱與“向上轉(zhuǎn)診”慣性我國(guó)基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)（社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心、鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院）承擔(dān)著約60%的基本醫(yī)療任務(wù)，但其服務(wù)能力嚴(yán)重不足：全科醫(yī)生數(shù)量缺口達(dá)30萬(wàn)，常見(jiàn)病診療準(zhǔn)確率不足70%，且藥品配備僅占國(guó)家基本藥物目錄的50%左右?；颊咭?qū)鶎俞t(yī)療信任度不足，即使輕微癥狀也直奔三甲醫(yī)院，導(dǎo)致三級(jí)醫(yī)院人滿為患（日均門診量超1萬(wàn)人次），而基層機(jī)構(gòu)門可羅雀（日均門診量不足200人次），形成“基層吃不飽、三甲吃不了”的結(jié)構(gòu)性矛盾。醫(yī)療資源分配差距的多維表現(xiàn)人群差距：弱勢(shì)群體醫(yī)療資源獲取邊緣化老年人、慢性病患者、低收入群體等弱勢(shì)群體在醫(yī)療資源分配中處于劣勢(shì)。我國(guó)60歲以上人口占比達(dá)19.8%，但老年病?？漆t(yī)生數(shù)量?jī)H占醫(yī)生總數(shù)的8%；農(nóng)村低收入人群因醫(yī)保報(bào)銷比例較低（較城鎮(zhèn)職工低15-20個(gè)百分點(diǎn)），自付醫(yī)療支出占可支配收入比重高達(dá)28%，遠(yuǎn)超世界衛(wèi)生組織推薦的15%警戒線。此外，偏遠(yuǎn)地區(qū)少數(shù)民族聚居區(qū)因語(yǔ)言、文化差異，醫(yī)療健康信息傳遞效率低，健康素養(yǎng)不足30%，進(jìn)一步加劇了資源獲取難度。醫(yī)療資源分配差距的深層成因歷史政策路徑依賴與資源配置機(jī)制僵化我國(guó)醫(yī)療資源長(zhǎng)期遵循“城市優(yōu)先、精英導(dǎo)向”的配置邏輯，優(yōu)質(zhì)資源集中于省會(huì)城市與大型公立醫(yī)院，基層與農(nóng)村投入長(zhǎng)期不足?，F(xiàn)行“分級(jí)診療”制度雖已推行，但缺乏與醫(yī)保支付、資源下沉的剛性聯(lián)動(dòng)，基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)“硬件不硬、軟件更軟”的問(wèn)題未根本解決。醫(yī)療資源分配差距的深層成因數(shù)據(jù)孤島與信息不對(duì)稱制約精準(zhǔn)決策醫(yī)療數(shù)據(jù)分散于醫(yī)院、醫(yī)保、疾控、民政等部門，缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)與共享平臺(tái)，導(dǎo)致“數(shù)據(jù)煙囪”林立。例如，某省衛(wèi)健委與醫(yī)保局的數(shù)據(jù)互通率不足40%，無(wú)法通過(guò)人口流動(dòng)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)整區(qū)域醫(yī)療資源布局；基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)因電子病歷系統(tǒng)覆蓋率低（不足50%），疾病譜數(shù)據(jù)缺失，難以精準(zhǔn)預(yù)測(cè)服務(wù)需求。醫(yī)療資源分配差距的深層成因經(jīng)濟(jì)水平與人口結(jié)構(gòu)差異的客觀制約區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡直接影響地方財(cái)政對(duì)醫(yī)療的投入：東部省份醫(yī)療衛(wèi)生財(cái)政支出占GDP比重達(dá)3.5%，而西部?jī)H為2.1%；人口老齡化程度高的地區(qū)（如遼寧、上海），慢性病醫(yī)療需求是年輕地區(qū)（如西藏、青海）的4倍以上，但資源增量未能匹配需求增速，導(dǎo)致“供需剪刀差”持續(xù)擴(kuò)大。三、大數(shù)據(jù)在醫(yī)療資源分配差距分析中的應(yīng)用邏輯：從“經(jīng)驗(yàn)判斷”到“數(shù)據(jù)洞察”大數(shù)據(jù)技術(shù)的核心價(jià)值在于通過(guò)多源數(shù)據(jù)融合與智能分析，將醫(yī)療資源分配從“模糊定性”轉(zhuǎn)向“精準(zhǔn)定量”，為干預(yù)策略提供科學(xué)依據(jù)。其應(yīng)用邏輯可概括為“數(shù)據(jù)整合-差距識(shí)別-需求預(yù)測(cè)-模擬優(yōu)化”四步閉環(huán)。多源數(shù)據(jù)整合：打破壁壘，構(gòu)建全域醫(yī)療資源畫像數(shù)據(jù)來(lái)源的多元化與標(biāo)準(zhǔn)化整合醫(yī)療機(jī)構(gòu)的電子病歷（EMR）、實(shí)驗(yàn)室信息系統(tǒng)（LIS）、影像歸檔和通信系統(tǒng)（PACS）等臨床數(shù)據(jù)；醫(yī)保部門的結(jié)算數(shù)據(jù)、目錄內(nèi)藥品耗材使用數(shù)據(jù)；疾控中心的傳染病報(bào)告、慢性病監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；民政部門的低保人口、養(yǎng)老機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)；以及人口普查、地理信息系統(tǒng)（GIS）、手機(jī)信令等人口流動(dòng)與空間數(shù)據(jù)。通過(guò)制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)（如《醫(yī)療數(shù)據(jù)元標(biāo)準(zhǔn)》），實(shí)現(xiàn)跨部門數(shù)據(jù)清洗與結(jié)構(gòu)化處理，形成覆蓋“人、地、事、物”的全域醫(yī)療資源數(shù)據(jù)庫(kù)。多源數(shù)據(jù)整合：打破壁壘，構(gòu)建全域醫(yī)療資源畫像動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與實(shí)時(shí)更新借物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)（IoT）對(duì)醫(yī)療設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、床位使用率、藥品庫(kù)存等數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集；通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院平臺(tái)獲取在線問(wèn)診、處方流轉(zhuǎn)等行為數(shù)據(jù)；結(jié)合電子健康檔案（EHR）實(shí)現(xiàn)居民全生命周期健康數(shù)據(jù)追蹤。例如，某市通過(guò)在基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)部署智能設(shè)備，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)血壓、血糖等指標(biāo)，將慢性病數(shù)據(jù)更新頻率從季度提升至日度，為資源動(dòng)態(tài)調(diào)整提供高頻數(shù)據(jù)支撐。差距識(shí)別：量化分析，定位資源分配短板空間可視化與熱點(diǎn)區(qū)域識(shí)別利用GIS技術(shù)將醫(yī)療資源（醫(yī)院、床位、醫(yī)生）與人口分布、疾病熱力圖進(jìn)行空間匹配，生成“醫(yī)療資源密度地圖”。例如，通過(guò)分析某省數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，省會(huì)城市醫(yī)療資源密度達(dá)12.3個(gè)/萬(wàn)人，而偏遠(yuǎn)縣域僅為2.1個(gè)/萬(wàn)人，且80%的優(yōu)質(zhì)資源集中在10%的區(qū)域內(nèi)；結(jié)合傳染病發(fā)病數(shù)據(jù)，識(shí)別出“資源高密度-疾病低負(fù)擔(dān)”與“資源低密度-疾病高負(fù)擔(dān)”的空間錯(cuò)配熱點(diǎn)，為靶向干預(yù)提供依據(jù)。差距識(shí)別：量化分析，定位資源分配短板多維指標(biāo)體系與差距量化構(gòu)建包含“資源總量-結(jié)構(gòu)-效率-公平性”四維度的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系：1-總量指標(biāo)：每千人口床位數(shù)、醫(yī)師數(shù)、設(shè)備臺(tái)數(shù)；2-結(jié)構(gòu)指標(biāo)：高級(jí)職稱醫(yī)師占比、?？漆t(yī)院與綜合醫(yī)院比例、中醫(yī)/西醫(yī)資源比；3-效率指標(biāo)：床位使用率、平均住院日、設(shè)備使用率；4-公平性指標(biāo)：基尼系數(shù)（資源分布均衡度）、泰爾指數(shù)（區(qū)域差異度）、健康結(jié)果差異（如嬰兒死亡率、人均預(yù)期壽命）。5通過(guò)主成分分析（PCA）確定各指標(biāo)權(quán)重，計(jì)算“醫(yī)療資源分配公平指數(shù)”，量化不同區(qū)域、人群間的差距程度。6需求預(yù)測(cè)：前瞻研判，匹配資源供給與需求基于機(jī)器學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)需求建模利用LSTM（長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)）、隨機(jī)森林等算法，融合歷史就診數(shù)據(jù)、人口結(jié)構(gòu)變化（如老齡化率）、疾病譜演變（如糖尿病發(fā)病率上升）、政策因素（如醫(yī)保目錄調(diào)整）等變量，預(yù)測(cè)未來(lái)3-5年不同區(qū)域、不同級(jí)別醫(yī)療機(jī)構(gòu)的資源需求。例如，通過(guò)分析某市10年數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)到2027年老年病床需求將增長(zhǎng)65%，而兒科床位需求將下降12%，為資源增量調(diào)整提供方向。需求預(yù)測(cè)：前瞻研判，匹配資源供給與需求特殊人群需求精準(zhǔn)畫像針對(duì)老年人、慢性病患者、孕產(chǎn)婦等特殊群體，通過(guò)自然語(yǔ)言處理（NLP）分析電子病歷中的診斷記錄、用藥數(shù)據(jù)，結(jié)合醫(yī)保報(bào)銷數(shù)據(jù)與行為數(shù)據(jù)（如慢病復(fù)診頻率），構(gòu)建個(gè)性化需求模型。例如，對(duì)糖尿病患者的分析顯示，農(nóng)村患者因血糖監(jiān)測(cè)設(shè)備不足，并發(fā)癥發(fā)生率是城市患者的1.8倍，提示需優(yōu)先加強(qiáng)農(nóng)村基層的慢病管理設(shè)備配置。模擬優(yōu)化：場(chǎng)景推演，生成最優(yōu)配置方案資源調(diào)配的仿真模擬基于系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)（SD）構(gòu)建醫(yī)療資源分配仿真模型，輸入不同干預(yù)策略（如“新增100張縣級(jí)醫(yī)院床位”“配置50輛移動(dòng)醫(yī)療車”），模擬資源流動(dòng)與需求匹配效果。例如，某省通過(guò)模擬發(fā)現(xiàn)，若將30%的三甲醫(yī)院專家號(hào)源下沉至基層，基層門診量可提升40%，而三甲醫(yī)院平均等待時(shí)間縮短35%。模擬優(yōu)化：場(chǎng)景推演，生成最優(yōu)配置方案多目標(biāo)優(yōu)化算法求解以“公平性最大化、效率最優(yōu)化、成本最小化”為目標(biāo)函數(shù)，采用NSGA-II（非支配排序遺傳算法）生成帕累托最優(yōu)解集，供決策者選擇。例如，在西部某縣的資源優(yōu)化中，算法給出了“新建1所縣域醫(yī)共體+5個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化村衛(wèi)生室+遠(yuǎn)程醫(yī)療全覆蓋”的組合方案，較單一新增醫(yī)院可節(jié)約成本25%，同時(shí)提升資源覆蓋率50%。04基于大數(shù)據(jù)的醫(yī)療資源分配差距干預(yù)策略：全鏈條精準(zhǔn)施策基于大數(shù)據(jù)的醫(yī)療資源分配差距干預(yù)策略：全鏈條精準(zhǔn)施策針對(duì)上述分析結(jié)果，需構(gòu)建“需求預(yù)測(cè)-資源配置-服務(wù)供給-效果評(píng)估”的全鏈條干預(yù)體系，從增量?jī)?yōu)化、存量激活、效率提升三個(gè)維度破解分配難題。增量?jī)?yōu)化：基于需求預(yù)測(cè)的動(dòng)態(tài)資源配置策略區(qū)域資源布局的精準(zhǔn)調(diào)控-空間匹配模型應(yīng)用：以GIS空間分析為基礎(chǔ)，結(jié)合人口密度、疾病譜、交通網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，構(gòu)建“15分鐘醫(yī)療圈”規(guī)劃模型。例如，在人口流動(dòng)頻繁的城鄉(xiāng)結(jié)合部，優(yōu)先布局綜合醫(yī)院與?？崎T診；在偏遠(yuǎn)山區(qū)，通過(guò)“移動(dòng)醫(yī)療車+巡回醫(yī)療點(diǎn)”實(shí)現(xiàn)資源覆蓋。-差異化投入機(jī)制：對(duì)資源稀缺地區(qū)（如西部縣域）實(shí)施“基建+人才+設(shè)備”打包投入，明確“每縣至少1家二級(jí)甲等醫(yī)院，每鄉(xiāng)鎮(zhèn)至少1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化衛(wèi)生院”的底線標(biāo)準(zhǔn)；對(duì)資源過(guò)剩地區(qū)（如東部核心城市），限制新增大型公立醫(yī)院，引導(dǎo)社會(huì)資本投向康復(fù)、護(hù)理等短缺領(lǐng)域。增量?jī)?yōu)化：基于需求預(yù)測(cè)的動(dòng)態(tài)資源配置策略重點(diǎn)人群資源傾斜-老年醫(yī)療資源擴(kuò)容：在三級(jí)醫(yī)院增設(shè)老年病科，培訓(xùn)老年?？漆t(yī)生；社區(qū)推廣“醫(yī)養(yǎng)結(jié)合”模式，配置康復(fù)護(hù)理設(shè)備與智能監(jiān)測(cè)終端（如可穿戴血壓計(jì)），為失能老人提供上門服務(wù)。-基層慢性病管理強(qiáng)化：為基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)配備POCT（即時(shí)檢驗(yàn)）設(shè)備，實(shí)現(xiàn)高血壓、糖尿病等慢病“家門口檢測(cè)”；通過(guò)AI輔助診斷系統(tǒng)提升基層診療準(zhǔn)確率（目標(biāo)提升至85%以上），減少不必要轉(zhuǎn)診。存量激活：通過(guò)數(shù)據(jù)共享與醫(yī)聯(lián)體提升資源利用效率構(gòu)建區(qū)域醫(yī)療資源調(diào)度平臺(tái)整合區(qū)域內(nèi)醫(yī)院、基層機(jī)構(gòu)、第三方檢查中心的影像設(shè)備、檢驗(yàn)資源，建立“檢查結(jié)果互認(rèn)、設(shè)備共享調(diào)度”平臺(tái)。例如，某市通過(guò)平臺(tái)將基層機(jī)構(gòu)的CT檢查申請(qǐng)實(shí)時(shí)推送至三甲醫(yī)院，檢查結(jié)果回傳基層，既解決了基層設(shè)備不足問(wèn)題，又提高了三甲設(shè)備使用率（從60%提升至85%）。存量激活：通過(guò)數(shù)據(jù)共享與醫(yī)聯(lián)體提升資源利用效率深化醫(yī)聯(lián)體數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的分工協(xié)作-信息互通機(jī)制：建立醫(yī)共體內(nèi)部電子健康檔案共享系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)“雙向轉(zhuǎn)診”數(shù)據(jù)無(wú)縫銜接——基層轉(zhuǎn)診時(shí)同步上傳患者病史、檢查結(jié)果，上級(jí)醫(yī)院下轉(zhuǎn)時(shí)提供康復(fù)方案與隨訪計(jì)劃，減少重復(fù)檢查。-遠(yuǎn)程醫(yī)療常態(tài)化：在縣域醫(yī)共體內(nèi)推廣“基層檢查、上級(jí)診斷”模式，通過(guò)5G+超聲、心電遠(yuǎn)程設(shè)備，讓農(nóng)村患者實(shí)時(shí)享受三甲醫(yī)院專家服務(wù)；針對(duì)疑難病例，建立“多學(xué)科會(huì)診（MDT）云平臺(tái)”，跨區(qū)域集結(jié)專家資源。效率提升：AI與智能技術(shù)賦能資源精細(xì)化管理AI優(yōu)化醫(yī)療資源內(nèi)部配置-智能排班與調(diào)度：基于歷史就診數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)掛號(hào)量，采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法優(yōu)化醫(yī)生排班，使門診高峰時(shí)段醫(yī)生數(shù)量匹配需求，減少患者等待時(shí)間（目標(biāo)縮短至30分鐘以內(nèi)）；對(duì)手術(shù)室、ICU等關(guān)鍵資源，建立動(dòng)態(tài)調(diào)度模型，提高使用效率（ICU使用率目標(biāo)提升至90%以上）。-醫(yī)保智能控費(fèi)引導(dǎo)合理就醫(yī)：利用大數(shù)據(jù)分析欺詐騙保行為（如過(guò)度檢查、虛假處方），建立“事前提醒-事中攔截-事后追溯”的智能監(jiān)控系統(tǒng)；同時(shí)，通過(guò)醫(yī)保支付方式改革（如DRG/DIP付費(fèi)），引導(dǎo)患者“小病在基層、大病去醫(yī)院”，優(yōu)化就醫(yī)結(jié)構(gòu)。效率提升：AI與智能技術(shù)賦能資源精細(xì)化管理公共衛(wèi)生資源精準(zhǔn)投放結(jié)合傳染病監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與人口流動(dòng)數(shù)據(jù)，建立疫情預(yù)警與資源儲(chǔ)備模型。例如，通過(guò)分析流感樣病例數(shù)據(jù)與航空、鐵路客流數(shù)據(jù)，提前1個(gè)月預(yù)測(cè)疫情高發(fā)區(qū)域，動(dòng)態(tài)調(diào)配疫苗、防護(hù)物資儲(chǔ)備；對(duì)偏遠(yuǎn)地區(qū)，通過(guò)無(wú)人機(jī)配送疫苗，解決“最后一公里”難題。保障機(jī)制：為干預(yù)策略落地提供支撐政策與制度保障-頂層設(shè)計(jì)：將醫(yī)療資源分配大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)納入“十四五”衛(wèi)生健康信息化規(guī)劃，明確跨部門數(shù)據(jù)共享的權(quán)責(zé)清單與激勵(lì)機(jī)制（如將數(shù)據(jù)共享納入醫(yī)院績(jī)效考核）。-法律法規(guī)完善：制定《醫(yī)療數(shù)據(jù)安全管理?xiàng)l例》，明確數(shù)據(jù)采集、使用、共享的邊界，保護(hù)患者隱私；建立“醫(yī)療資源公平分配評(píng)價(jià)體系”，將資源可及性、健康結(jié)果差異納入地方政府考核指標(biāo)。保障機(jī)制：為干預(yù)策略落地提供支撐人才與技術(shù)支撐-復(fù)合型人才培養(yǎng)：在醫(yī)學(xué)院校開設(shè)“醫(yī)療大數(shù)據(jù)管理”專業(yè)方向，對(duì)現(xiàn)有醫(yī)生開展數(shù)據(jù)素養(yǎng)培訓(xùn)，使其掌握數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的臨床決策能力。-核心技術(shù)攻關(guān)：支持國(guó)產(chǎn)醫(yī)