大数据视角下的卫生事业单位统计工作

大数据视角下的卫生事业单位统计工作

李晓娅

安徽省血吸虫病防治研究所

摘要：在中国进入大数据时代后，卫生事业单位的统计工作必然会受到剧烈的冲击，这是工作改革的条件，同时也是改革的机会。在大数据视角下，我国的卫生事业单位如果对统计工作进行改革和创新，以应对时代需求，提高工作效率与质量。本文主要分析卫生事业单位统计工作问题，提出大数据视角下的解决措施，以期为从业人员提供参考。

关键词：大数据视角；卫生事业单位；统计工作

统计工作在我国的卫生系统特别是卫生事业单位中属于重要构成，统计工作的内容主要是收集、查看、汇总、研究基础信息。卫生事业单位统计工作对于相关数据的品质有着重要作用，两者呈现正相关关系。统计工作提供的数据可以客观反应出卫生事业单位的运营状况，对于其中存在的问题点可以明显表现，从而帮助管理人员及时调整战略部署。进入到大数据时代后，新技术必然会对传统的卫生事业单位统计工作造成影响，单位需要积极利用新技术，转变工作模式与方法，提高工作效率与质量。

1存在问题

1.1结果难真实

在实际统计工作中，统计结果会受到来自各种外界或内在因素的影响，在卫生事业单位的计算工作结果中，其影响的源头主要是外界的压力。在很多卫生事业单位的统计工作中，最终产生的信息结果通常会对相关的部门和执行流程产生重大影响。因此，结果的真实性就会受到来自外界客观因素的影响。除此之外，从业人员的思想素养、道德观念也会对数据的挖掘、整理、计算、研究等流程产生影响，最终导致结果不真实[1]。在相关调查研究中，由于从事统计工作的人员越来越多的先从自身出发来思考和解决问题，对于统计结果不能保证准确、客观、真实，甚至将结果弄虚作假，如此就会导致统计工作结果失真，对相关决策造成重大影响，导致无法估计的损失。因此更多的卫生事业单位在该岗位上要求的学历标准也逐渐提升。

1.2技术欠缺

统计工作对于技术的要求主要包含2点：第一，操作方面；第二，计算分析方面。按照当下的现状，卫生事业单位的统计工作在这两个方面均存在一定程度不足。首先，我国现在对于统计行业还没有十分全面的指导标准，在实际工作过程中，通常按照以往的工作经验来学习、完成，因此对于信息、科技方面的要求较低。其次，卫生事业单位统计工作不具备连续性，没有明确的标准来对从业人员产生约束，因此工作人员通常会随意、任性工作。最后，在实际计算分析工作中，由于采集信息的过程较为形式，即便能够将准确、客观的信息采集到，也很难将实际情况进行衔接，因此计算采集工作不会产生效果。

1.3信息化差

导致卫生事业单位统计工作层次低、信息化差的原因主要是管理人员的关注度不足。经过分析当下情况，很多卫生事业单位的统计工作人员通常由其他人员兼任，缺乏统计工作应该具备的能力与技术。除此之外，信息化较差的管理信息的手段以及低水平计算水平面对当下对于信息与数据的要求已经不能达标，而一些工作人员仅仅通过相关app来完成工作，缺乏自身的分析计算过程，这对于信息的准确性与可调整性会产生不利影响，导致后续工作缺乏数据支持[2]。

2发展对策

2.1拓展发展

当下卫生事业单位统计工作的卫生数据研究水平的等级较低、囊括较小、深度较浅等，难以满足大数据视角下公共卫生决策的需求，因此还有广大的发展前景。基于此，需要工作人员在保证广泛收集信息的同时增强深入探索公共卫生热点事件工作，排除当下常用的叙述性分析、探究性分析、疾病危险因子分析、疾病预测警报分析、处理措施评估、卫生经济学评估等，还需要开展公众健康全面筛查，疾病压力，疾病与环境、自然、社会因素的相关性等研究。在纵深方面，需要加强空间分析与微观统计如基因分析、生物数据统计的紧密契合，实施跨学科领域合作，从基因、生物等方面说明疾病出现与扩散的生物学特征，从社会方面研究重大疾病对公众健康与国家财政的损害，从而利用科学、客观的数据与信息帮助卫生事业单位形成针对性的解决方案，使得卫生统计工作与国家与民生紧密贴合[3]。

2.2应用技术

加强信息与数据的整合工作，注重对信息与数据的筛选与排除工作，对新的信息显示形式的收集与处理技术有所了解和掌握，让信息与数据研究工作可以查阅，探究大数据技术下新型研究手段与软件的使用等方法。在信息挖掘系统中建设等囊括广泛的信息储存系统，同时也要形成与健康有相关性的储存信息场所，应用SOA与ESB合集手段完成对数个不同结构的数据平台的整合工作，从而形成对信息的全面研究系统，整合等统计软件。在大数据计算研究相关软件中插入数个不同的计算研究公式，例如              linear regression模型、generalize dlinear模型、ARIMA模型、Multilevel analysis模型、Propagation dynamics模型、Disease early warning模型、Spatial regression模型、SaTScan、Spatio-temporal statistical模型、Spatio-temporal detection模型等。

2.3培养人才

当下卫生医疗行业特别需要可以处理广大范围和多样层次信息的工作精英，例如Data Scientist、Data Architect、DV技术员、DBA等。其中Data Scientist就是专门用来研究数据的技术人员，并具备从业资格证的人员，这类人员需要具备一定程度的关于医学、公共卫生、地理、环境、数据处理等知识系统储备，如此才能将采集到的各个学科和领域的数据进行全方位的研究，在大数据视角下可以进行全面的数据采集与研究利用。Data Architect要求具备可以对各种各样信息进行改变的能力，这些技术人员通常具备编程与Business Intelligent的条件，对于各种类型计算app可以顺利应用。DV技术员的工作主要是利用相关功能工具将信息、数据等通过变形等干预，让干预的流程、产生的结果让人们都能够查阅。DBA的工作是定期对数据进行整合，根据数据的更新时间等条件，这需要技术人员具备高水平的能力，同时也能够理解乙方的需求，可以有效交流。在大数据视角下，社会对于从业人员产生更多需求，将卫生统计工作的任务进行明确的定义，是卫生事业单位统计工作完成的中心工作，同时也是形成正确的精英养成计划和合理规划学习程序的基础，同时也能够对于统计工作培训团队产生积极影响。从业人员不仅要学习相关的知识，还需要积极参与到工作实践中。

结束语：

本文以大数据视角下卫生事业单位统计工作为对象，将当下统计工作情况进行分析，讨论存在的问题，提出相应解决措施，如健全机制、优化管理、提高素质等，帮助从业人员开发思路。在大数据视角下，将当下卫生事业单位统计工作制度、模式、方法等进行改革与创新，加强人员培训，使其具备高水平的理念与技术，从而促进卫生管理事业的发展。

参考文献：

[1]杨英,齐德广.医疗健康大数据视角下医院病案的统计及管理[J].中华医学教育探索杂志,2019,18(9):961-965.

[2]王素珍,陶恩学,石福艳,吕军城,孟维静,许小珊,孙娜,朱高培,李娟,冯佳宁,王晓璇.大数据驱动背景下多元化医学统计课程体系的构建及教学模式的改革[J].中国卫生统计,2019,36(5):763-765.

[3]何玺.大数据时代下事业单位人力资源管理的变革——评《HR的大数据思维用大数据优化人力成本》[J].科技管理研究,2021,41(17):I0003-I0003.

作者简介：李晓娅 ，出生年月：1990年4月 ，性别：女 ，民族： 汉族，籍贯： 安徽六安 ，职称： 中级统计师，学历：大学本科 。研究方向： 统计，工作单位：安徽省血吸虫病防治研究所。