張曉夏，張 童，唐楚蕾，王紅紅

?

·科研綜述·

大數(shù)據(jù)背景下護(hù)理人員面臨的機(jī)遇和挑戰(zhàn)

張曉夏，張 童，唐楚蕾，王紅紅

綜述了大數(shù)據(jù)的定義和特點(diǎn)、醫(yī)療衛(wèi)生大數(shù)據(jù)的來源、大數(shù)據(jù)帶給護(hù)理專業(yè)的機(jī)遇和挑戰(zhàn)、積極迎接和應(yīng)對策略。提出在加強(qiáng)護(hù)理信息標(biāo)準(zhǔn)化的基礎(chǔ)上，全面提高護(hù)理人員的信息化素養(yǎng)，培養(yǎng)護(hù)理信息化人才，對于迎接和應(yīng)對大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來具有重要意義。

大數(shù)據(jù)；護(hù)理信息；標(biāo)準(zhǔn)化術(shù)語；信息素養(yǎng)；護(hù)理人員；機(jī)遇；挑戰(zhàn)

隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，電腦和手機(jī)等電子設(shè)備的普及，世界正經(jīng)歷著一場信息的大爆炸，每時(shí)每刻都有海量的數(shù)據(jù)產(chǎn)生、流轉(zhuǎn)、交換、輸出，基于此，人們逐漸認(rèn)識大數(shù)據(jù)[1]。在過去的10年里，大量的臨床試驗(yàn)、生物實(shí)驗(yàn)、電子病歷、公共健康數(shù)據(jù)等成為醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)中的重要組成部分[2]。護(hù)理人員作為醫(yī)療行業(yè)的重要成員，其在信息的生成、收集、分析、傳播中起著重要的作用?？v觀護(hù)理專業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，目前國內(nèi)關(guān)于大數(shù)據(jù)的定義內(nèi)涵、在護(hù)理行業(yè)中的應(yīng)用及發(fā)展還不十分明晰，本研究將從大數(shù)據(jù)的定義和特點(diǎn)、醫(yī)療衛(wèi)生大數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)帶給護(hù)理專業(yè)的機(jī)遇和挑戰(zhàn)、積極迎接和應(yīng)對策略4個(gè)方面進(jìn)行探討。

1 大數(shù)據(jù)的定義、特點(diǎn)

1.1 大數(shù)據(jù)的定義 美國國家標(biāo)準(zhǔn)和技術(shù)研究院(NIST)認(rèn)為：大數(shù)據(jù)指的是數(shù)量巨大、收集速度快、無法用傳統(tǒng)技術(shù)方法進(jìn)行有效分析或是可以用橫向放大技術(shù)進(jìn)行有效處理的數(shù)據(jù)，偏重大數(shù)據(jù)技術(shù)層面的描述；McKinsey公司指出：大數(shù)據(jù)是指超越傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具捕獲、存儲(chǔ)、管理和分析數(shù)據(jù)能力的數(shù)據(jù)集[3]，側(cè)重大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的對比；公共衛(wèi)生學(xué)者Keenan[4]認(rèn)為：相較于沒有經(jīng)過整合的小型數(shù)據(jù)集，大數(shù)據(jù)是指分析后可以產(chǎn)出更多信息的大型復(fù)雜數(shù)據(jù)集。Wullianallur在前人研究的基礎(chǔ)上提出：健康大數(shù)據(jù)是指那些量大、復(fù)雜且不易(或者不能)用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)軟件、技術(shù)方法進(jìn)行管理的電子健康數(shù)據(jù)[5]。

1.2 大數(shù)據(jù)的特點(diǎn) Baro等[6]對PubMed中大數(shù)據(jù)相關(guān)文章進(jìn)行系統(tǒng)檢索綜述后指出，大數(shù)據(jù)具有4個(gè)顯著特點(diǎn)，即容量(volume)、多樣性 (variety)、速度 (velocity)和精確性(veracity)。容量：即數(shù)據(jù)數(shù)量巨大，隨著數(shù)據(jù)生產(chǎn)方式的轉(zhuǎn)變、傳播途徑的改革和存儲(chǔ)設(shè)備的更新，數(shù)據(jù)的規(guī)模變得越來越大，已經(jīng)超出了傳統(tǒng)的存儲(chǔ)和分析技術(shù)[7-8]；多樣性：即數(shù)據(jù)種類多樣，大數(shù)據(jù)的類型包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如音頻、視頻、網(wǎng)頁和文本等，且非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)數(shù)量是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的指數(shù)倍[6]；速度：即數(shù)據(jù)的時(shí)效性高，其生成、傳播和處理加工的速度非?？靃7]；精確性：由于大數(shù)據(jù)很難被驗(yàn)證，如果要獲得有效的臨床證據(jù)，解讀大數(shù)據(jù)時(shí)必須做到非常小心且要聯(lián)系實(shí)際的背景，因此大數(shù)據(jù)的精確性受到挑戰(zhàn)。除此之外，也有學(xué)者提出大數(shù)據(jù)價(jià)值密度低而應(yīng)用價(jià)值高的特點(diǎn)[9-10]，因其規(guī)模大、數(shù)據(jù)類型多樣、含有較多的重復(fù)和冗余數(shù)據(jù)，有價(jià)值的信息分布比較分散，分析時(shí)會(huì)花費(fèi)較多的時(shí)間和金錢，對分析技術(shù)的要求也更高，因此價(jià)值密度較低；而如果能夠?qū)⑵渲刑N(yùn)藏的價(jià)值挖掘出來，又會(huì)帶來巨大的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益[10]。

2 醫(yī)療衛(wèi)生大數(shù)據(jù)

醫(yī)療衛(wèi)生大數(shù)據(jù)來源廣泛，主要包括：①電子病歷(electronic medical record,EMR)和電子健康檔案(electronic health record,EHR)系統(tǒng)，如病人醫(yī)療護(hù)理信息、隨訪記錄、醫(yī)療保險(xiǎn)信息等；②醫(yī)療儀器，如生命體征監(jiān)護(hù)儀等記錄的病人數(shù)據(jù)；③網(wǎng)絡(luò)和社交媒體，如微博博文、微信朋友圈、QQ空間或是其他公眾平臺、健康相關(guān)網(wǎng)頁等發(fā)布的醫(yī)療護(hù)理相關(guān)的信息[11]；④文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫，如醫(yī)療護(hù)理文獻(xiàn)等[5]；⑤家用醫(yī)療設(shè)備，如血糖儀、一體式監(jiān)護(hù)儀、移動(dòng)醫(yī)療設(shè)備和可穿戴設(shè)備等記錄的數(shù)據(jù)[12-13]，正在興起的移動(dòng)醫(yī)療設(shè)備(如手機(jī)中健康相關(guān)的APP)和穿戴裝備(如智能手表、跑鞋)被廣泛用于記錄熱量消耗、運(yùn)動(dòng)量以及睡眠模式以追蹤身體是否健康[14]；⑥病人的行為、情緒，如病人行為和偏好、消費(fèi)歷史等數(shù)據(jù)可以反映病人的健康相關(guān)狀況[15]。

3 大數(shù)據(jù)帶給護(hù)理專業(yè)的機(jī)遇和挑戰(zhàn)

從大數(shù)據(jù)的定義和特征中可以看出，一方面大數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含著較高的價(jià)值，而另一方面，數(shù)據(jù)的加工處理、分析過程較為困難。大數(shù)據(jù)既為護(hù)理專業(yè)帶來了機(jī)遇，又提出了挑戰(zhàn)。

3.1 大數(shù)據(jù)帶給護(hù)理專業(yè)的機(jī)遇 大數(shù)據(jù)的價(jià)值在于對數(shù)據(jù)的挖掘，通過對海量、異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、整理、分析最終得到有效的信息，指導(dǎo)臨床護(hù)理實(shí)踐、預(yù)測疾病、節(jié)約醫(yī)療成本。一方面可以實(shí)現(xiàn)病人個(gè)體化和精準(zhǔn)護(hù)理；另一方面，可以對群體性的疾病發(fā)生、發(fā)展趨勢進(jìn)行判斷和預(yù)測。

3.1.1 為臨床護(hù)理實(shí)踐提供相對安全有效的證據(jù) 傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)研究認(rèn)為從隨機(jī)對照實(shí)驗(yàn)中可以獲得較為可靠的臨床證據(jù)，但由于其本身的局限性，如嚴(yán)格的納入、排出標(biāo)準(zhǔn)和抽樣方法等，樣本并不能完全代表總體，臨床實(shí)際與實(shí)驗(yàn)存在較大的差異。大數(shù)據(jù)恰好可以彌補(bǔ)這種不足，基于真實(shí)臨床數(shù)據(jù)的分析得到的結(jié)果和證據(jù)更接近于實(shí)際[10]。依據(jù)大數(shù)據(jù)制定臨床路徑和護(hù)理方案有助于照護(hù)者向病人提供個(gè)性化健康咨詢[5]。美國醫(yī)學(xué)研究所(Institute of Medicine,IOM)EHR系統(tǒng)可以為加強(qiáng)病人護(hù)理的質(zhì)量、安全性和有效性提供知識和決策支持，提高護(hù)理服務(wù)的效率[16]。護(hù)理人員通過將大量的臨床護(hù)理信息數(shù)據(jù)化、標(biāo)準(zhǔn)化，對其進(jìn)行深入挖掘得到有效的信息并轉(zhuǎn)化為知識用于指導(dǎo)臨床護(hù)理實(shí)踐，有利于促進(jìn)病人健康，提高護(hù)理質(zhì)量。

3.1.2 健康監(jiān)控和疾病預(yù)測 大數(shù)據(jù)的挖掘不僅可以指導(dǎo)臨床護(hù)理實(shí)踐，還可以用于居民健康監(jiān)控和疾病預(yù)測。美國兩所大學(xué)和一所醫(yī)院創(chuàng)建了一個(gè)分析病人心電圖數(shù)據(jù)的計(jì)算機(jī)模型，用于預(yù)測病人未來1年發(fā)生心臟疾病的概率[17]；谷歌公司通過人們對流感相關(guān)信息的檢索建立模型以預(yù)測流感的趨勢。對特定病人的健康數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以在疾病的早期階段發(fā)現(xiàn)異常健康狀況、發(fā)出預(yù)警，提示其及時(shí)進(jìn)行就醫(yī)；而對人群的大數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘可以監(jiān)測居民健康狀況，辨別疾病高危人群和預(yù)測疾病產(chǎn)生、發(fā)展的趨勢，指導(dǎo)人群采取必要的預(yù)防措施，從而達(dá)到健康促進(jìn)的目的。

3.1.3 減少醫(yī)療費(fèi)用 McKinsey在全球報(bào)告(2011年)中指出，大數(shù)據(jù)具有減少醫(yī)療費(fèi)用的潛質(zhì)，大數(shù)據(jù)的全面利用可以為美國醫(yī)療衛(wèi)生創(chuàng)造3 000億美元/年的價(jià)值，超出西班牙在衛(wèi)生保健領(lǐng)域投入的兩倍[15]。一方面，醫(yī)療大數(shù)據(jù)的挖掘使個(gè)體化醫(yī)療和精準(zhǔn)醫(yī)療成為可能，對于病人來說，更加針對性和個(gè)體化的臨床證據(jù)可以提高其醫(yī)療護(hù)理質(zhì)量，減少病人不必要的檢查、治療和護(hù)理，從而降低病人的醫(yī)療成本[18]；另一方面，將大數(shù)據(jù)中獲得的可靠證據(jù)廣泛應(yīng)用于臨床，可以使醫(yī)療資源得到合理配置，減少資源的浪費(fèi)[19]。

3.2 醫(yī)療衛(wèi)生大數(shù)據(jù)存在的問題及對護(hù)理人員的挑戰(zhàn) 盡管大數(shù)據(jù)的應(yīng)用前景廣闊，由于大數(shù)據(jù)的采集和處理過程困難、護(hù)理數(shù)據(jù)的非標(biāo)準(zhǔn)化、護(hù)理信息化人才短缺等問題使得護(hù)理大數(shù)據(jù)的利用率較低。

3.2.1 數(shù)據(jù)采集、處理困難 大數(shù)據(jù)規(guī)模大、價(jià)值密度低、形式多樣，且醫(yī)療護(hù)理數(shù)據(jù)多為半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些特點(diǎn)為數(shù)據(jù)的采集和處理造成了很大的困難。Keenan[4]指出：EHRs作為護(hù)理大數(shù)據(jù)的重要組成部分，其中很少甚至沒有可以被大數(shù)據(jù)技術(shù)直接利用的數(shù)據(jù)，即護(hù)理人員花費(fèi)大量時(shí)間錄入病人健康相關(guān)和護(hù)理工作內(nèi)容是不能被直接進(jìn)行分析的，導(dǎo)致這種現(xiàn)象產(chǎn)生的原因正是護(hù)理記錄多是非標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)而沒有互操作性。一方面，不同的設(shè)備生產(chǎn)廠商、軟件供應(yīng)商之間技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、不同的醫(yī)療機(jī)構(gòu)按照自己的特殊需求將EHRs重新組裝、改造導(dǎo)致不同設(shè)備、組織間的EHRs千差萬別；另一方面，護(hù)理人員在記錄時(shí)沒有準(zhǔn)確使用標(biāo)準(zhǔn)化的術(shù)語[4，20]，使得數(shù)據(jù)不能進(jìn)行快速有效整合，這些原因使得收集到的數(shù)據(jù)互操作性差，不能直接用于數(shù)據(jù)分析[21]。這樣的做法既不實(shí)用又不經(jīng)濟(jì)，而如果不改變這種現(xiàn)狀，護(hù)理將不能享受到大數(shù)據(jù)帶來的益處。

3.2.2 護(hù)理信息化人才短缺 具備較高信息素養(yǎng)的護(hù)理人員是護(hù)理信息化人才的重要儲(chǔ)備軍，護(hù)理人員的信息素養(yǎng)關(guān)系到護(hù)理信息化進(jìn)程和護(hù)理大數(shù)據(jù)的生成與利用[22]。王曉燕等[23]通過對山西省人民醫(yī)院護(hù)理人員信息素養(yǎng)情況進(jìn)行調(diào)查發(fā)現(xiàn)，護(hù)理人員缺乏敏銳的信息意識，不善于表達(dá)信息需求；多數(shù)人對檢索途徑和語言不熟悉，信息獲取能力較差。畢波[24]在第二軍醫(yī)大學(xué)編制的“信息素養(yǎng)調(diào)查問卷”基礎(chǔ)上修改部分條目后，對江蘇省腫瘤醫(yī)院的護(hù)理人員進(jìn)行調(diào)查，發(fā)現(xiàn)護(hù)理人員缺乏深層次的信息需求，獲取信息的主要途徑是與同事交流，而主動(dòng)進(jìn)行文獻(xiàn)檢索的人群里獲取信息的成功率不高，反映出護(hù)理人員的信息獲取技能不足。馮琳等[25]采用自編問卷對湖北中醫(yī)藥大學(xué)的護(hù)生進(jìn)行分層抽樣調(diào)查，發(fā)現(xiàn)3個(gè)年級的本科護(hù)生基本了解信息學(xué)概念的比例占60%～70%；79.39%的護(hù)生不會(huì)獲取信息，72.72%的護(hù)生不會(huì)加工、利用信息，反映出護(hù)理本科生較低的信息意識和信息技能。我國目前醫(yī)學(xué)生信息教育集中在信息檢索技能的培養(yǎng)[26]，不論是護(hù)理在校學(xué)生或是臨床護(hù)理人員，信息化能力都較為欠缺，成為護(hù)理信息化進(jìn)程以及護(hù)理大數(shù)據(jù)形成的阻礙因素之一。

4 應(yīng)對策略

4.1 政策助力 為推動(dòng)大數(shù)據(jù)庫的建設(shè)和應(yīng)用發(fā)展，2015年9月國務(wù)院頒布《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》。該綱要指出：政府會(huì)加快數(shù)據(jù)共享，推動(dòng)資源整合，2020年之前開放醫(yī)療衛(wèi)生等領(lǐng)域的政府?dāng)?shù)據(jù)集；構(gòu)建醫(yī)療健康服務(wù)大數(shù)據(jù)，如EHRs、EMRs，建設(shè)覆蓋公共衛(wèi)生、醫(yī)療服務(wù)、醫(yī)療保障、藥品供應(yīng)、計(jì)劃生育和綜合管理業(yè)務(wù)的醫(yī)療健康管理和服務(wù)大數(shù)據(jù)應(yīng)用體系；探索分級診療、遠(yuǎn)程醫(yī)療、防治結(jié)合、健康咨詢等服務(wù)，優(yōu)化形成規(guī)范的診療流程；鼓勵(lì)有關(guān)企事業(yè)單位開展醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)創(chuàng)新應(yīng)用研究，構(gòu)建綜合健康服務(wù)應(yīng)用體系。中南大學(xué)在國內(nèi)高校中率先開展“湘雅臨床大數(shù)據(jù)系統(tǒng)建設(shè)項(xiàng)目”，其中包括護(hù)理質(zhì)量和安全領(lǐng)域的內(nèi)容，以期促進(jìn)智慧醫(yī)療、精準(zhǔn)醫(yī)療、醫(yī)院精細(xì)化管理等的發(fā)展[27]。

4.2 信息標(biāo)準(zhǔn)化 利用大數(shù)據(jù)的第一步是創(chuàng)造出可以被分析的“大數(shù)據(jù)”，即做到數(shù)據(jù)的數(shù)字化和結(jié)構(gòu)化，達(dá)到可操作的目的[15]。例如在不同的電子病歷系統(tǒng)和醫(yī)療機(jī)構(gòu)中使用相同的方式和術(shù)語進(jìn)行病人信息的收集、描述[18]。護(hù)理數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化包括工具的標(biāo)準(zhǔn)化和語言的標(biāo)準(zhǔn)化。首先，停止對電子病歷系統(tǒng)的改造、重組，不同組織機(jī)構(gòu)盡量使用相同的系統(tǒng)來存儲(chǔ)護(hù)理信息，格式相同的護(hù)理信息更利于進(jìn)行整合[4]；其次，護(hù)理人員應(yīng)當(dāng)使用標(biāo)準(zhǔn)化的術(shù)語，Shlaefer提倡使用美國護(hù)士協(xié)會(huì)認(rèn)可的護(hù)理術(shù)語和NIDSEC 數(shù)據(jù)庫的標(biāo)準(zhǔn)術(shù)語，做到護(hù)理記錄有據(jù)可依[4]。國家應(yīng)當(dāng)鼓勵(lì)不同的軟件供應(yīng)商提供結(jié)構(gòu)相同的數(shù)據(jù)系統(tǒng)，并積極推動(dòng)相關(guān)學(xué)術(shù)協(xié)會(huì)對于護(hù)理術(shù)語的修訂，以達(dá)到與國際接軌，使不同區(qū)域、設(shè)備、系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)具有可比性，便于深入地挖掘、分析數(shù)據(jù)。

4.3 提高護(hù)理人員的信息素養(yǎng) 良好的信息素養(yǎng)是護(hù)理人員有效地從海量信息中獲取、整理、分析、運(yùn)用數(shù)據(jù)并創(chuàng)新知識的必要條件，根據(jù)居民電子健康檔案、電子病歷等海量健康數(shù)據(jù)庫，適應(yīng)新媒體背景下的信息需求變化，加強(qiáng)護(hù)理人員的信息素養(yǎng)教育，是提高護(hù)理大數(shù)據(jù)利用率的重要途徑。護(hù)理人員的信息素養(yǎng)主要從以下3方面內(nèi)涵進(jìn)行提升。

4.3.1 信息意識 護(hù)理人員應(yīng)當(dāng)對醫(yī)療相關(guān)信息有強(qiáng)烈的敏感度和敏銳的洞察力；明確自己的信息需求；具有自覺使用標(biāo)準(zhǔn)化護(hù)理術(shù)語和將護(hù)理信息標(biāo)準(zhǔn)化的意識。

4.3.2 信息知識和技能 護(hù)理人員應(yīng)當(dāng)具有信息基本知識和專業(yè)知識，以及獲取信息和創(chuàng)造信息的能力，獲取信息和運(yùn)用信息技術(shù)對創(chuàng)造信息具有直接的影響[28-29]。為滿足護(hù)理大數(shù)據(jù)的需求，護(hù)理人員能夠使用搜索引擎、中外文醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫等檢索自己所需要的知識[30]，有效獲取目標(biāo)信息并將其整合；分析、挖掘大數(shù)據(jù)后得到較為可靠的臨床證據(jù)并最終將其轉(zhuǎn)化為知識，指導(dǎo)臨床實(shí)踐。

4.3.3 信息倫理 護(hù)理人員應(yīng)當(dāng)遵守相關(guān)的法律、法規(guī)，尊重他人信息成果；合理使用醫(yī)療信息，注重保護(hù)病人的隱私和權(quán)利[31-32]。

5 小結(jié)

護(hù)理大數(shù)據(jù)的研究可以提供較為安全有效的臨床護(hù)理證據(jù)、預(yù)測疾病、促進(jìn)個(gè)體化和精準(zhǔn)醫(yī)療護(hù)理、降低醫(yī)療費(fèi)用，提高病人的護(hù)理質(zhì)量，因此，加強(qiáng)對護(hù)理大數(shù)據(jù)的利用十分重要。為迎接醫(yī)療大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)，在國家政策支持之下，護(hù)理人員應(yīng)當(dāng)在加強(qiáng)護(hù)理信息標(biāo)準(zhǔn)化的基礎(chǔ)上，加強(qiáng)信息意識，提高信息知識和技能，注重信息倫理，全面提高護(hù)理人員的信息化素養(yǎng)，培養(yǎng)護(hù)理信息化人才，對于迎接和應(yīng)對大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來具有重要意義。

[1] 焦飛,王娟,馬穎,等.大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下的醫(yī)學(xué)思考——轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)新趨勢前瞻[J].醫(yī)學(xué)與哲學(xué),2014,35(11A):1-4.

[2] Austin C,Kusumoto F.The application of big data in medicine:current implications and future directions[J].Journal of Intervational Candiac Electrophysiology,2016,47(1):51-59.

[3] 李學(xué)龍,龔海剛.大數(shù)據(jù)系統(tǒng)綜述[J].中國科學(xué)信息科學(xué),2015，45(1):1-44.

[4] Keenan GM.Big data in health care:an urgent mandate to change nursing EHRs![J].Online Journal of Nursing Informatics,2014,18(1):1-4.

[5] Raghupathi W,Raghupathi V.Big data analytics in healthcare:promise and potential[J].Health Information Science and Systems,2014,2(3):1-10.

[6] Baro E，Degoul S,Beuscart R，etal.Toward a literature-driven definition of big data in healthcare[J].BioMed Research International,2015,2015:1-9.

[7] 甘麗新,涂偉.大數(shù)據(jù)時(shí)代學(xué)生信息素養(yǎng)培養(yǎng)的探索[J].科技廣場，2014(2):140-144.

[8] 鄒北驥.大數(shù)據(jù)分析及其在醫(yī)療領(lǐng)域中的應(yīng)用[J].計(jì)算機(jī)教育，2014(7):24-29.

[9] 陶雪嬌,胡曉峰,劉洋.大數(shù)據(jù)研究綜述[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào)，2013，23(S):142-146.

[10] 秦文哲,陳進(jìn),董力.大數(shù)據(jù)背景下醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘的研究進(jìn)展及應(yīng)用[J].中國胸心血管外科臨床雜志,2016,23(1):55-60.

[11] Mamlin BW,Tierney WM.The promise of information and communication technology in healthcare:extracting value from the Chaos[J].The American Journal of the Medical Sciences，2016,351(1):59-68.

[12] 佚名.大數(shù)據(jù)給護(hù)理帶來什么[J].健康管理,2015(9):26-28.

[13] 佚名.可穿戴健康醫(yī)療設(shè)備前景廣闊[J].健康管理,2014(2):25-31.

[14] 佚名.運(yùn)動(dòng)健康類產(chǎn)品引領(lǐng)可穿戴設(shè)備市場發(fā)展[J].電子產(chǎn)品世界,2014(5):3-6.

[15] Manyika J,Chui M,Brown B,etal.Big data:the next frontier for innovation，competition,and productivity[R].New York：McKinsey Global Institute，2011：1.

[16] Sensmeier J.Big data and the future of nursing knowledge[J].Nursing Management,2015,46(4):22-27.

[17] 李頌.大數(shù)據(jù)改變生活[J].決策與信息，2014 (10):12-13.

[18] Viceconti M,Hunter P,Hose R.Big data，big knowledge:big data for personalized healthcare[J].IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics，2015，19(4):1209-1215.

[19] 張振,周毅,杜守洪,等.醫(yī)療大數(shù)據(jù)及其面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)[J].醫(yī)學(xué)信息學(xué)雜志,2014,35(6):2-8.

[20] Brennan PF,Bakken S.Nursing needs big data and big data needs nursing[J].Journal of Nursing Scholarship，2015，47(5):477-484.

[21] 李國棟.大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下的醫(yī)學(xué)信息化發(fā)展前景[J].硅谷，2013(19):7-8.

[22] 喻國明,何睿.健康信息的大數(shù)據(jù)應(yīng)用:內(nèi)容、影響與挑戰(zhàn)[J].編輯之友，2013(6):20-22.

[23] 王曉燕,劉芳.醫(yī)院護(hù)理專業(yè)人員信息素養(yǎng)調(diào)查分析[J].晉圖學(xué)刊，2012(1):55-58.

[24] 畢波.護(hù)理人員醫(yī)學(xué)信息素養(yǎng)調(diào)查及研究分析[J].江蘇衛(wèi)生事業(yè)管理，2014,25(3):113-114.

[25] 馮琳,熊振芳,沈紹武,等.護(hù)理本科生信息素養(yǎng)現(xiàn)狀及其對策[J].醫(yī)學(xué)信息學(xué)雜志,2015,36(10):87-90.

[26] 陸建玉,周菊芝,周國祥,等.大數(shù)據(jù)背景下醫(yī)學(xué)生健康信息素養(yǎng)教育模式的研究與實(shí)踐[J].中國農(nóng)村衛(wèi)生事業(yè)管理,2015,35(2):204-206.

[27] 劉怡斌.中南大學(xué)啟動(dòng)“湘雅臨床大數(shù)據(jù)系統(tǒng)建設(shè)項(xiàng)目”[EB/OL].[2016-03-30].http://hn.rednet.cn/c/2014/01/14/3251228.htm.

[28] 顧華寧.普通高校大學(xué)生信息素養(yǎng)的模糊綜合評價(jià)研究——以成都理工大學(xué)為例[D].成都:成都理工大學(xué),2010:1.

[29] 李勇.大數(shù)據(jù)時(shí)代大學(xué)生信息素養(yǎng)培養(yǎng)策略研究[J].物流技術(shù),2015,34(10下半月):220-224.

[30] 侯露露.醫(yī)學(xué)生信息素養(yǎng)教育模式研究[D].新鄉(xiāng):新鄉(xiāng)醫(yī)學(xué)院,2012:1.

[31] 吳思銳,何衛(wèi)紅,張曼,等.大數(shù)據(jù)背景下大學(xué)生信息素養(yǎng)現(xiàn)狀及對策[J].教育教學(xué)論壇,2015(34):195-198.

[32] 王瀟,張愛迪,嚴(yán)謹(jǐn).大數(shù)據(jù)在醫(yī)療衛(wèi)生中的應(yīng)用前景[J].中國全科醫(yī)學(xué),2015,18(1):113-115.

(本文編輯李亞琴)

Opportunities and challenges faced by nurses in background of big data

Zhang Xiaoxia，Zhang Tong，Tang Chulei，etal

(Xiang Ya Nursing School，Central South University，Hunan 410013 China)

This article summarized the definition and characteristics of big data，the source of medical and health big data，the opportunities and challenges that brought by big data to nursing professional，and coping strategies.It pointed out that based on strengthening the standardization of nursing information，it was very important to improve the information literacy of nurses and cultivate nursing information talents comprehensively for coping with the arrival of big data age.

big data;nursing information;standardized terminology;information literacy;nursing staff;opportunities;challenge

張曉夏，護(hù)士，碩士研究生在讀，單位：410013，中南大學(xué)湘雅護(hù)理學(xué)院；張童、唐楚蕾、王紅紅(通訊作者)單位：410013，中南大學(xué)湘雅護(hù)理學(xué)院。

信息 張曉夏，張童，唐楚蕾，等.大數(shù)據(jù)背景下護(hù)理人員面臨的機(jī)遇和挑戰(zhàn)[J].護(hù)理研究，2017，31(19)：2305-2308.

R47-05.

A

10.3969/j.issn.1009-6493.2017.19.001

1009-6493(2017)19-2305-04

2016-07-31；

2017-06-15)