随着智能手环、智能秤、智能血压计等智能医疗设备的大范围应用，用户会产生大量的独立医疗数据，这些信息都是用户健康评估的重要信息。但是多方来源的医疗健康数据无法汇集融合在一个平台，无序的数据难以有效反馈个体真实状态，不利于个人的身体健康管理，也不利于医生对病情的追踪、治疗。

如何将患者分散的健康数据信息进行有效整合事关重要。PHR（个人健康记录）系统支持医疗机构连续记录患者就诊信息，并完整汇总多渠道医疗数据，准确反映患者的健康状况，可以有效辅助临床医生诊断和做出治疗决策，并对临床科研、医院集团化发展有重要意义。

PHR系统

PHR是一种个人健康记录系统，可以帮助个人存储、管理和维护自己的健康信息。PHR是由个人或家庭成员管理的，可以记录病史、家族史、过敏史、体检信息、诊断结果、处方药方、预防保健计划等信息。

PHR的优点包括：

1. 方便存储和管理健康信息，避免重复检查和不必要的测试。

2. 提高医疗保健质量和效率，减少医疗错误和事故。

3. 促进医生和患者之间的沟通和合作，增强患者的参与感和信任感。

4. 提供个性化的健康建议和预防保健计划，帮助个人更好地管理自己的健康。

PHR系统能记录较长时间范围内多个临床数据点，是临床个人健康数据的有力补充，医生可依据健康监测数据及时验证和调整诊疗方案。随着个人健康信息在医疗集团/医联体内的互联互通，整个行业可能会逐步打破患者信息壁垒，形成海量医疗大数据库，充分挖掘海量数据的价值，对某类疾病的趋势分析、预防起到指引作用。

患者数据包括

1. 健康状况数据：这类数据主要包括患者的健康状况，如是否有基础疾病，以及接受治疗前后的临床症状等。例如，研究报告显示，约三分之一的患者患有基础疾病，如糖尿病（20%，8 例），高血压（15%，6 例）和心血管疾病（15%，6 例）。此外，大多数患者具有发热现象，咳嗽和疲劳也较为常见，超过一半的患者出现呼吸困难，但头痛和腹泻较少见。

2. 日常健康数据：这类数据包括患者的日常健康行为、习惯等。例如，可穿戴设备、网络等的发展，使得收集和分析这类数据成为可能。

3. 就诊数据：包括患者在医院或就诊期间的数据，这些数据对于医生做临床决策有重要意义。

4. 管理数据：医院每天都会产生很多管理方面的各类指标数据，如医疗行为产生的支付、结算、保险等数据，这些对于卫生经济学具有重要意义，影响着医保、医疗政策等。

患者数据不仅包括疾病数据，还包括健康行为等数据，这些数据对于了解患者的健康状况，制定相应的医疗政策等都有重要的意义。

患者数据从无序到有序需经历什么？

1. 数据清洗：患者数据可能存在缺失、异常、冗余等问题，需要进行数据清洗，以保证数据的准确性和完整性。例如，对于缺失的数据，可以通过查找其他来源或使用统计方法进行填充；对于异常的数据，需要进行核实并做适当处理；对于冗余的数据，需要进行去重和合并。

2. 标准化：患者数据可能来自不同的医疗机构、不同的时间点和不同的测量方法，需要进行标准化处理，以保证数据的可比性和可分析性。例如，可以制定统一的数据标准，如医学术语、诊断标准等，以便不同来源的数据能够相互比较。

3. 结构化：患者数据通常是非结构化的，需要进行结构化处理，以便进行数据分析和挖掘。例如，可以使用数据仓库、数据挖掘等技术，将非结构化的患者数据进行分类、归纳和整理，形成结构化的数据模型。

通过以上步骤，可以将无序的患者数据进行清洗、标准化和结构化处理，形成有序的数据集，以便进行数据分析和挖掘，为医疗决策和管理提供支持。

如何将患者数据信息进行有效整合？

1. 建立统一的健康数据标准：制定统一的健康数据标准，如数据格式、数据质量标准等，以确保不同来源的数据能够相互比较和整合。

2. 搭建健康数据共享平台：通过搭建健康数据共享平台，可以将来自不同医疗机构、不同时间点和不同测量方法的患者数据进行集中管理和共享。这样可以避免数据孤岛现象，提高数据的使用效率。

3. 利用大数据技术：利用大数据技术，如数据仓库、数据挖掘、人工智能等，可以对分散的健康数据进行清洗、标准化和结构化处理，形成有序的数据集。同时，可以利用这些技术进行数据分析和挖掘，发现数据背后的规律和趋势，为医疗决策和管理提供支持。

4. 保护患者隐私：在整合患者健康数据的过程中，需要注意保护患者的隐私。可以采用加密技术、访问控制等措施，确保患者数据的安全性和保密性。

5. 建立反馈机制：通过建立反馈机制，可以让患者了解自己的健康状况和医疗情况，同时也可以让医疗机构了解患者的需求和反馈，以便更好地服务患者。

患者数据标准化主要包括

1. 数据清洗：首先需要删除重复数据、处理缺失值、检测并处理异常值，以确保数据的准确性和完整性。

2. 数据类型转换：将不同类型的数据进行转换，例如将定性数据转换为定量数据，或将定量数据转换为定性数据。

3. 数据比例转换：将数据的比例进行转换，例如将百分数转换为小数或整数，或将小数或整数转换为百分数。

4. 数据编码：将数据的文字描述转换为数字编码，以便进行数据分析和挖掘。

5. 数据归一化：将数据的值域缩放到一个较小的范围，例如将数据缩放到0-1之间，以便于不同数据之间进行比较和综合分析。

通过以上步骤，可以将患者数据标准化，消除不同变量之间性质、量纲、数量级等特征属性的差异，将其转化为一个无量纲的相对数值，从而便于不同单位或数量级的指标能够进行综合分析和比较。