研究文章
医疗风险管理大数据:基于贝叶斯信念网络系统的管理方法
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| 主要的尺寸 |
个子维度 |
解释 |
作者,年 |
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| 客户风险(风险维度1) |
边缘化的特殊人群 |
那些缺乏知识或能力使用数字资源数字排斥的风险 |
(20.] |
| 数字技术的排斥 |
数字医疗服务无法提供给老年人,低社会地位和低教育水平的人 |
(20.] |
| 客户隐私问题 |
病人医疗信息数据泄漏的风险使用歧视性的数据或其他有害的目的 |
(28]
(33]
(23] |
| 深化数字鸿沟 |
不平等获取数字卫生服务 |
(21] |
| 不信任的信息 |
病人提高关注健康信息的可靠性 |
(22]
(20.] |
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| 金融风险(风险维度2) |
客户增长的成本 |
随着病人数据导致成本大幅增加 |
(24] |
| 支付额外的费用和保险费 |
保险公司和其他卫生保健提供者必须有精密的分析系统来识别成本超支由于欺诈行为错误 |
(25]
(26] |
| 结算管理风险 |
缺乏标准化的会计,可怜的退税系统,数据和解的困难等。 |
(31日] |
| 需要巨大的投资 |
大数据技术在医院的应用需要大量的投资 |
(24] |
| 数据处理费用 |
获取和清洗数据是昂贵和费时的 |
(31日]
(27] |
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| 外部环境风险(风险维度3) |
的动态特性 |
医疗监管政策对大数据改变 |
(32]
(26] |
| 隐私法失踪 |
缺乏有效的立法保护病人的隐私或用户 |
(28] |
| 大数据医疗政策问题 |
这包括问题的结构形式的大数据的医疗政策,政策主体的责任和权力,缺乏详细的政策 |
(34]
(29日] |
| 缺乏医疗安全监督 |
没有统一的、权威的国家标准智能医疗安全的规定,也没有特别的审查制度和审查组织智能医疗设备的清单 |
(26] |
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| 医疗质量管理风险(风险维度4) |
药品监督管理局的风险 |
缺乏实时、准确和不可抵赖性实现记录业务流程在药物实现链 |
(31日] |
| 错误的诊断 |
智能医疗有可能玩忽职守、误诊和遗漏 |
(33] |
| 医疗服务的复杂性 |
提供的标准护理的各种规章制度,根据患者需要不同的医疗服务 |
(33] |
| 工作流程风险 |
可能会导致中断或放缓工作流和生产力 |
(32] |
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| 信息系统风险(风险维度5) |
有限的基础设施 |
缺乏有组织的基础设施来接收传入的数据 |
(23] |
| 数据共享问题 |
国家数据中心尚未建立和不能互操作性和共享医疗数据传输 |
(35] |
| 数据质量问题 |
数据质量差,由于管理不善的医疗信息系统,大混乱和复杂的数据 |
(36] |
| 数据采集问题 |
困难在获得病人数据 |
(32] |
| 医学数据传输问题 |
数据加密缺乏一个完整的传输协议和数据在传输过程中可能会修改或丢失 |
(37]
(28] |
| 黑客问题 |
黑客非法闯入医疗信息系统窃取数据由于利润动机 |
(29日] |
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