王通 對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院在職人員高級(jí)課程研修班學(xué)員

一、醫(yī)療大數(shù)據(jù)相關(guān)概述

（一）醫(yī)療大數(shù)據(jù)來源及其特征

健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)是指與健康醫(yī)療及患者相關(guān)的數(shù)據(jù)，包括了患者診斷前后所有流程產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，甚至可以說貫穿于患者的全生命周期。一般醫(yī)療方面的數(shù)據(jù)多事來源于醫(yī)院的信息管理系統(tǒng)、制藥企業(yè)在研發(fā)藥品過程中收集的患者數(shù)據(jù)及試驗(yàn)數(shù)據(jù)、醫(yī)院生命體征監(jiān)護(hù)設(shè)備所記錄的設(shè)備、臨床決策支持設(shè)備（例如超聲、胸透等）記錄下的數(shù)據(jù)等。由于醫(yī)療大數(shù)據(jù)的特殊性，學(xué)者克托· 邁爾 - 舍恩伯格提出了醫(yī)療數(shù)據(jù)的四個(gè)特點(diǎn)：Veracity（真實(shí)）、Real time（實(shí)時(shí)）、Redundancy（冗余）及Privacy（隱私）。

其中Veracity（真實(shí)）是指醫(yī)療數(shù)據(jù)的來源一般是源于真實(shí)的生活，同時(shí)密度較低。例如在研發(fā)藥物時(shí)收集與產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，但是一般成功的藥物研發(fā)所需要的數(shù)據(jù)是極大的，最終有效的海量數(shù)據(jù)也只是有價(jià)值的數(shù)據(jù)中的一小部分。

醫(yī)療數(shù)據(jù)的Real time（實(shí)時(shí)）特點(diǎn)是指醫(yī)療數(shù)據(jù)的產(chǎn)生速度非?？?，并且也會(huì)在較短時(shí)間內(nèi)加以變更。

醫(yī)療大數(shù)據(jù)Redundancy（冗余）是指健康醫(yī)療相關(guān)的數(shù)據(jù)很大一部分都是相同的或者相似的，被相同的記錄方式加以記錄，例如患者針對(duì)某種疾病展開的診斷及記錄在大多數(shù)情況下都是相同的。

最后Privacy（隱私）是指在大數(shù)據(jù)信息時(shí)代，信息很容易被泄露，醫(yī)療數(shù)據(jù)同樣如此，但是醫(yī)療數(shù)據(jù)中包含大量患者隱私信息或者重要的臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)，為此對(duì)醫(yī)療大數(shù)據(jù)的安全性投入高度重視，保證數(shù)據(jù)的隱私性是非常關(guān)鍵與必要的。

（二）醫(yī)療健康行業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)分析

大數(shù)據(jù)在醫(yī)療健康行業(yè)中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)的分析與共享，通過應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析架構(gòu)與大數(shù)據(jù)挖掘分析軟件，實(shí)現(xiàn)對(duì)大量醫(yī)療數(shù)據(jù)的收集，接著對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與處理，這也是醫(yī)療行業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)的關(guān)鍵，主要目的就在于提取最有價(jià)值的信息，為決策者提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)主要就是處理好大數(shù)據(jù)與分析技術(shù)之間的關(guān)系，將二者有機(jī)結(jié)合，挖掘出醫(yī)療數(shù)據(jù)所潛在的最大價(jià)值，并且在實(shí)際診斷與生產(chǎn)中有效應(yīng)用。大數(shù)據(jù)的分析方法主要包括預(yù)測(cè)分析、數(shù)據(jù)挖掘算法、回歸分析、因子分析、相關(guān)性分析等。當(dāng)前在大數(shù)據(jù)的分析工作中可以選擇多種分析工具，包括數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)可視化、人工智能等分析工具。

二、大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)中的應(yīng)用

在大數(shù)據(jù)信息時(shí)代，云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等多種高科技技術(shù)與醫(yī)療健康行業(yè)逐漸融合，逐漸滲透入醫(yī)療健康行業(yè)中的各個(gè)領(lǐng)域，包括醫(yī)療器械、健康服務(wù)、醫(yī)療服務(wù)、新藥研發(fā)等各個(gè)方面，下面將對(duì)大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)中的具體應(yīng)用進(jìn)行說明。

（一）新藥研發(fā)

在傳統(tǒng)的藥物研發(fā)環(huán)節(jié)所需要投入的成本較高，承擔(dān)更大的風(fēng)險(xiǎn)，研發(fā)周期較長(zhǎng)，但是成功率仍然非常低。在藥物研發(fā)的各個(gè)環(huán)節(jié)，包括藥物篩選、立項(xiàng)、臨床及上市等環(huán)節(jié)都需要以大量的數(shù)據(jù)分析為支撐。大數(shù)據(jù)在藥物研發(fā)的應(yīng)用能夠提供充分的數(shù)據(jù)，優(yōu)化藥物研發(fā)流程，合理分配資源，提高藥品研發(fā)效率，縮短周期，降低成本，提高藥品營(yíng)銷精準(zhǔn)率，降低藥品生產(chǎn)及使用風(fēng)險(xiǎn)。

（二）醫(yī)療器械

當(dāng)前醫(yī)療行業(yè)所應(yīng)用的大部分器械都非常本中，也無(wú)法對(duì)患者進(jìn)行隨時(shí)監(jiān)測(cè)。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，就能夠?qū)崿F(xiàn)醫(yī)務(wù)人員攜帶便攜式的器械對(duì)患者進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)，并且實(shí)現(xiàn)檢測(cè)收據(jù)的收集與處理，通過信息技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，對(duì)患者健康狀況進(jìn)行判斷與追蹤。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用將有效推動(dòng)便攜式醫(yī)療企業(yè)的快速發(fā)展，例如飛利浦醫(yī)療推出的便攜式B超設(shè)備“l(fā)umify”，為患者檢測(cè)提供了更為便利的條件。

（三）醫(yī)療服務(wù)

當(dāng)前我國(guó)各個(gè)醫(yī)院所提供的醫(yī)療服務(wù)存在著信息不共享、結(jié)果不互認(rèn)、服務(wù)難以協(xié)同的問題，這導(dǎo)致患者的醫(yī)療成本高，治療效果不佳，影響醫(yī)療服務(wù)效果。而大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用，能夠針對(duì)患者建立全國(guó)所有醫(yī)院通用的電子健康檔案，在檔案中包括患者的基本信息，以往檢查數(shù)據(jù)，用藥記錄等信息。通過建立準(zhǔn)確的醫(yī)療足跡，有利于建立一體化電子健康服務(wù)體系，為患者提供高效、準(zhǔn)確且便捷的醫(yī)療服務(wù)。

（四）個(gè)人健康

我國(guó)人民對(duì)于個(gè)人健康的關(guān)注程度相對(duì)較低，尤其是經(jīng)濟(jì)較為落后的地區(qū)，而針對(duì)個(gè)人健康所提供的服務(wù)也過于單一，主要是通過年度體檢發(fā)現(xiàn)個(gè)人健康異常，但是由于每年才進(jìn)行的一次體檢由于時(shí)間跨度較大，缺乏系統(tǒng)性，無(wú)法覆蓋各個(gè)地區(qū)，導(dǎo)致無(wú)法及時(shí)發(fā)現(xiàn)與應(yīng)對(duì)重大個(gè)人重大疾病。但是大數(shù)據(jù)時(shí)代，可以通過便攜式醫(yī)療器械對(duì)個(gè)人健康狀況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，進(jìn)一步結(jié)合個(gè)體的生活形態(tài)、飲食習(xí)慣、家族病史、遺傳特性等基本信息與監(jiān)測(cè)結(jié)果相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)對(duì)個(gè)體健康的預(yù)測(cè)及管理，提供更為精確的個(gè)人健康管理服務(wù)。

（五）衛(wèi)生行業(yè)管理

當(dāng)前我國(guó)醫(yī)療行業(yè)主要是：看病難、看病貴及病難治三個(gè)難題上，通過大數(shù)據(jù)信息技術(shù)的應(yīng)用有利于構(gòu)建區(qū)域醫(yī)療機(jī)構(gòu)聯(lián)合系統(tǒng)，最大限度的實(shí)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源的共享，實(shí)現(xiàn)患者治療的互相聯(lián)通，有利于推動(dòng)智慧醫(yī)療、遠(yuǎn)程醫(yī)療、移動(dòng)醫(yī)療等新型醫(yī)療服務(wù)體系的應(yīng)用及發(fā)展。

三、大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀

當(dāng)前大數(shù)據(jù)在醫(yī)療體系中的研究與應(yīng)用仍然是以歐美等發(fā)達(dá)國(guó)家為前沿，并且在醫(yī)療行業(yè)取得了較好的效果。而我國(guó)大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)中的應(yīng)用仍然處于起步階段，除了大型高水平的醫(yī)院建立了信息數(shù)據(jù)平臺(tái)，在中小企業(yè)或者地方衛(wèi)生機(jī)構(gòu)仍然未認(rèn)識(shí)到大數(shù)據(jù)應(yīng)用的重要性。當(dāng)前，我國(guó)醫(yī)療體系中的大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀如下：

（一）企業(yè)建立健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺(tái)，初步建立了協(xié)調(diào)生態(tài)體系

從事醫(yī)療健康的企業(yè)與醫(yī)院構(gòu)建了O2O協(xié)同服務(wù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)對(duì)診斷前的健康數(shù)據(jù)，診斷中的治療數(shù)據(jù)以及治療后的康復(fù)指導(dǎo)數(shù)據(jù)的收集及處理，建立全生命周期的閉環(huán)管理。例如東軟企業(yè)打造的醫(yī)療生態(tài)系統(tǒng)，通過患者數(shù)據(jù)的廣泛收集為醫(yī)療服務(wù)提供支撐，為健康管理、疾病診斷、治療方案、院后康復(fù)等服務(wù)提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

（二）企業(yè)與醫(yī)院合作展開大數(shù)據(jù)醫(yī)療研究

當(dāng)前企業(yè)與醫(yī)院之間建立了數(shù)據(jù)戰(zhàn)略合作，構(gòu)建醫(yī)療數(shù)據(jù)研究科室或者研究院，與醫(yī)院合作展開醫(yī)療大數(shù)據(jù)技術(shù)開發(fā)與應(yīng)用研究。例如華為技術(shù)公司與鄭大附一院合作圍繞醫(yī)療數(shù)據(jù)的采集、分析、處理、存儲(chǔ)與應(yīng)用的服務(wù)全過程進(jìn)行研究，針對(duì)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療、遠(yuǎn)程醫(yī)學(xué)監(jiān)測(cè)設(shè)備、醫(yī)療數(shù)據(jù)等相關(guān)理論及應(yīng)用技術(shù)展開深入研究與實(shí)踐，從而實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)中的推廣。

（三）企業(yè)與政府合作推動(dòng)大數(shù)據(jù)醫(yī)療的發(fā)展

為了推動(dòng)醫(yī)療行業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展，政府的支持非常關(guān)鍵，當(dāng)前企業(yè)、政府與醫(yī)院相互合作，建立了區(qū)域醫(yī)療平臺(tái)，基與大數(shù)據(jù)技術(shù)在該區(qū)域內(nèi)展開醫(yī)療咨詢與監(jiān)測(cè)服務(wù)，例如萬(wàn)達(dá)信息與上海計(jì)生委相互合作推出了上海健康云平臺(tái)，建立了新型的健康管理模式，在心腦血管疾病、腦卒中、腫瘤等疾病治療系統(tǒng)中推廣了健康云服務(wù)。

四、我國(guó)大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)中應(yīng)用存在的問題

雖然我國(guó)愈發(fā)重視大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)中的應(yīng)用，但是仍然存在較多阻礙問題，主要如下：

（一）缺少專業(yè)技術(shù)人員

我國(guó)大數(shù)據(jù)技術(shù)都處于起步階段，從事大數(shù)據(jù)分析的技術(shù)人員仍然都是新手，缺少相關(guān)理論基礎(chǔ)，實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)更是非常少，在醫(yī)療行業(yè)中應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)的專業(yè)人員還必須要同時(shí)掌握醫(yī)療知識(shí)與大數(shù)據(jù)知識(shí)基礎(chǔ)，為此專業(yè)性人才更是非常欠缺的。另外，我國(guó)大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)體系欠缺，尤其專業(yè)院校展開大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)的也較少，為此大數(shù)據(jù)應(yīng)用于醫(yī)療行業(yè)的過程中嚴(yán)重缺乏技術(shù)人員。

（二）缺乏數(shù)據(jù)分析工具

當(dāng)前針對(duì)醫(yī)療健康行業(yè)實(shí)際出現(xiàn)了非常多的數(shù)據(jù)，但是由于缺乏數(shù)據(jù)分析技術(shù)，無(wú)法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘與分析，導(dǎo)致醫(yī)療信息無(wú)法得到充分發(fā)揮。當(dāng)前我國(guó)的數(shù)據(jù)分析軟件在數(shù)據(jù)收集、處理、分析及存儲(chǔ)等方面都需要加強(qiáng)研究。

（三）數(shù)據(jù)整合困難

大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)中的應(yīng)用水平更大程度上取決于數(shù)據(jù)的應(yīng)用情況，我國(guó)衛(wèi)生管理機(jī)構(gòu)缺乏信息化系統(tǒng)的構(gòu)建，從而導(dǎo)致行業(yè)內(nèi)部缺少統(tǒng)一的信息化標(biāo)準(zhǔn)，從而導(dǎo)致各個(gè)機(jī)構(gòu)形成了“信息孤島”，導(dǎo)致了數(shù)據(jù)分享效果較差。另外，將海量的醫(yī)療信息及數(shù)據(jù)傳輸?shù)叫畔⑵脚_(tái)上對(duì)于網(wǎng)絡(luò)的挑戰(zhàn)是非常大的，無(wú)法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效存儲(chǔ)與維護(hù)，更無(wú)法有效應(yīng)用于醫(yī)療行業(yè)。

（四）數(shù)據(jù)隱私保護(hù)難度大

信息時(shí)代最難以解決的問題就在于信息及隱私的保護(hù)，為此如何在大數(shù)據(jù)應(yīng)用于醫(yī)療行業(yè)中的過程中如何更好的保護(hù)個(gè)人隱私及信息難度非常大。為此，從事醫(yī)療健康行業(yè)的工作者在應(yīng)用大數(shù)據(jù)的過程中要時(shí)刻警惕信息泄露這種潛在問題的發(fā)生。

五、大數(shù)據(jù)應(yīng)用于醫(yī)療行業(yè)的改善對(duì)策

（一）注重培養(yǎng)跨學(xué)科的綜合性人才

人才是第一生產(chǎn)力，在當(dāng)前也被視為行業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力。對(duì)于大數(shù)據(jù)應(yīng)用于醫(yī)療行業(yè)，所需要的人才必須要同時(shí)具備醫(yī)療知識(shí)、計(jì)算機(jī)知識(shí)、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)知識(shí)及管理知識(shí)等綜合性的人才。為此，國(guó)家要加強(qiáng)專業(yè)人才的培養(yǎng)，包括基礎(chǔ)理論知識(shí)及實(shí)踐性俱佳的人才培養(yǎng)體系。醫(yī)療部門與高?；蛘呖蒲薪Y(jié)構(gòu)相合作，共同培養(yǎng)綜合性的專業(yè)人才。

（二）加強(qiáng)數(shù)據(jù)資源的整合

最佳的大數(shù)據(jù)生態(tài)環(huán)境是在數(shù)據(jù)有效收集與整合的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享，為此對(duì)海量的醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)合理的處理從而營(yíng)造良好的數(shù)據(jù)生態(tài)環(huán)境是非常重要的。為此就需要國(guó)家醫(yī)療健康機(jī)構(gòu)及科研機(jī)構(gòu)針對(duì)大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)中的應(yīng)用特點(diǎn)制定發(fā)展規(guī)劃及具體實(shí)施計(jì)劃，規(guī)范行業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)制度，將大數(shù)據(jù)充分融入到醫(yī)療行業(yè)的各方面實(shí)際應(yīng)用以及行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。

（三）開發(fā)先進(jìn)的軟件及數(shù)據(jù)算法

我國(guó)在大數(shù)據(jù)處理方面缺少先進(jìn)的軟件及算法等技術(shù)，與國(guó)外當(dāng)前廣泛應(yīng)用的Hadoop等大數(shù)據(jù)處理軟件相比較，我國(guó)的數(shù)據(jù)平臺(tái)無(wú)法滿足大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)中應(yīng)用的要求。為此，開發(fā)先進(jìn)的數(shù)據(jù)軟件及算法是亟待解決的問題，具體包括多源異構(gòu)大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)、優(yōu)化分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)計(jì)算模型、軟硬件等方面。當(dāng)前我國(guó)已經(jīng)出現(xiàn)了科研機(jī)構(gòu)針對(duì)大數(shù)據(jù)計(jì)算展開了深入研究，例如東北大學(xué)的王國(guó)仁教授所主導(dǎo)的“海量異構(gòu)數(shù)據(jù)集成管理與分析技術(shù)及應(yīng)用”研究項(xiàng)目，在大數(shù)據(jù)管理、分析、集成等方面的關(guān)鍵問題方面取得了一定進(jìn)展，實(shí)現(xiàn)了異構(gòu)大數(shù)據(jù)的收集、管理及分析設(shè)計(jì)出了一個(gè)較為完整的人機(jī)交互數(shù)據(jù)集成體系，成為國(guó)際上較為先進(jìn)的分布式極限學(xué)習(xí)機(jī)數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對(duì)于推動(dòng)我國(guó)大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展起到了關(guān)鍵作用，我國(guó)要加強(qiáng)該類型科研項(xiàng)目的深入開展。

（四）加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全保護(hù)

醫(yī)療大數(shù)據(jù)由于數(shù)量極大，結(jié)構(gòu)更加豐富多樣，為此加強(qiáng)數(shù)據(jù)加密難度較大，針對(duì)中小規(guī)模數(shù)據(jù)加密的技術(shù)已然無(wú)法滿足大數(shù)據(jù)的加密需求，為此需要針對(duì)大數(shù)據(jù)特點(diǎn)開發(fā)科學(xué)有效的數(shù)據(jù)加密技術(shù)。在保證多用戶同時(shí)使用效率的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)用戶數(shù)據(jù)的充分隔絕。另外，政府還需要加強(qiáng)大數(shù)據(jù)保護(hù)的相關(guān)法規(guī)政策，加強(qiáng)對(duì)用戶信息管理的保護(hù)制度，從而創(chuàng)造一個(gè)良好的數(shù)據(jù)共享生態(tài)環(huán)境。