大數(shù)據(jù)醫(yī)療的研究現(xiàn)狀及挑戰(zhàn)思考

寇然

摘要：醫(yī)療大數(shù)據(jù)的意義不在于這些龐大的信息，而在于對這些醫(yī)療數(shù)據(jù)進行專業(yè)化處理和再利用，數(shù)據(jù)的整合再利用對于病人的病情監(jiān)測，大眾的疾病預防，醫(yī)院的資源配置優(yōu)化和企業(yè)的經(jīng)濟效益都具有積極的意義。本文在簡要介紹醫(yī)療大數(shù)據(jù)概念和成果的基礎上，重點討論醫(yī)療大數(shù)據(jù)面臨的挑戰(zhàn)和解決方案的思考。

關鍵詞：醫(yī)療大數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)規(guī)范化；數(shù)據(jù)公開

1 何為大數(shù)據(jù)醫(yī)療？

大數(shù)據(jù)是以容量大、類型多、存取速度快、應用價值高為主要特征的數(shù)據(jù)集合。在英文定義中又稱為3V（volume，velocity and variety）。

醫(yī)療大數(shù)據(jù)通?？梢苑譃橐韵聨追矫鎯?nèi)容，如下表所示：

2 醫(yī)療大數(shù)據(jù)現(xiàn)有成果

英特爾醫(yī)療行業(yè)中國區(qū)技術(shù)總監(jiān)吳聞新認為，大數(shù)據(jù)處理在醫(yī)療行業(yè)的應用包含以下方向：①藥品研發(fā)；②臨床數(shù)據(jù)對比；③臨床決策支持；④實時統(tǒng)計分析；⑤遠程病人數(shù)據(jù)分析；⑥人口統(tǒng)計學分析；⑦就診行為分析；⑧基本藥物臨床應用分析；⑨新農(nóng)合基金數(shù)據(jù)分析；⑩新的服務模式。

對于病人和醫(yī)院而言，國外有研究發(fā)現(xiàn)遠程病人監(jiān)控可以減少病入住院時間，進而實現(xiàn)醫(yī)療資源的更好配置，病人也可以得到更好的醫(yī)療服務，提高其生命質(zhì)量。若使用遠程病人監(jiān)護系統(tǒng)實現(xiàn)預防，不僅可以減少病人出現(xiàn)意外的風險，進而也減少病人的人院次數(shù)和節(jié)約醫(yī)療資源，同時創(chuàng)造了社會和經(jīng)濟價值。

而大數(shù)據(jù)對于企業(yè)來說更加有利，特別是在研發(fā)新品而言作用更為明顯，一方面可以節(jié)省研發(fā)成本，另一方面可以縮短研發(fā)時間從而獲取更大的經(jīng)濟效益。利用大數(shù)據(jù)，企業(yè)在研發(fā)新藥物階段，通過數(shù)據(jù)建模和仿真分析，來確定利益最大化的投入產(chǎn)出比，進行最優(yōu)化的資源（人力，設備，資金）配備。

總而言之，全新的醫(yī)療模式在大數(shù)據(jù)時代來到下應運而生，這其中：慢性病的干預護理、部分疾病的預防、高科技智能設備的監(jiān)控、以及個性化醫(yī)療等行之有效的管理新模式正在深入人們的醫(yī)療健康生活。

3 大數(shù)據(jù)醫(yī)療面臨挑戰(zhàn)及解決思考

首先，我國醫(yī)療信息化于2003年開始發(fā)展，醫(yī)療行業(yè)信息化建設尚未完成，而數(shù)據(jù)信息公布更是困難重重?，F(xiàn)在我國的醫(yī)療數(shù)據(jù)來自不同機構(gòu)、比如大多數(shù)醫(yī)院都使用以本院的病歷結(jié)構(gòu)，這些數(shù)據(jù)都是不同的格式和標準，醫(yī)院和機構(gòu)之前即使是同一個病人的數(shù)據(jù)也無法互通。首先就需要兼?zhèn)鋵I(yè)領域醫(yī)學知識、程序邏輯的人才去做出合適的記錄工具，做出統(tǒng)一的標準，由政府出臺相關的標準參考。

健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)中保存著患者的個人基本信息、以往病史、用藥記錄、健康信息等等，如果這些數(shù)據(jù)不能得到很好的保護，就可能對患者造成嚴重的信息泄露[6]。但是如果沒有數(shù)據(jù)的途徑，企業(yè)和高校的研究團隊，就不能有后續(xù)的加工和整合，做出研究成果。那么就需要有人對數(shù)據(jù)進行預先處理，在保證隱私的前提下提供數(shù)據(jù)，政府在獲得醫(yī)療數(shù)據(jù)方面具有優(yōu)勢，也不存在將數(shù)據(jù)隱私用作商業(yè)和犯罪用途，因此政府也就成為公布大數(shù)據(jù)的主體。這種方式在國外已經(jīng)付諸實踐，如美國在醫(yī)學領域美國政府截至2016年5月8日在國家數(shù)據(jù)開放網(wǎng)站平臺HealthData.gov發(fā)布健康數(shù)據(jù)供研究分析。同時英國和澳大利亞也有對應網(wǎng)站data.gov.uk和data.gov.au。

最后，醫(yī)療疾病的往往問題非常復雜，做大數(shù)據(jù)挖掘分析的人沒有對疾病的專業(yè)知識，只是單純的用數(shù)據(jù)挖掘和機器學習的方法去做，那么有可能做出來的結(jié)果差強人意。比如，做一些對疾病的預測，對于影響關鍵要素的選擇，只是一味的對數(shù)據(jù)進行挖掘分析，結(jié)果還不如有經(jīng)驗的老醫(yī)生的預測準確性高，所以需要和專業(yè)的醫(yī)生進行討論。

盡管現(xiàn)在大數(shù)據(jù)醫(yī)療的發(fā)展面臨著各種各樣的問題，如信息標準化，患者的隱私安全保障等，但是大數(shù)據(jù)醫(yī)療的步伐并不會因此停滯不前。相反，大數(shù)據(jù)醫(yī)療是不可避免的發(fā)展趨勢，目前已經(jīng)造福了很多患者及醫(yī)生，可以想象以后會為醫(yī)療行業(yè)帶來多大的變革。

參考文獻

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[2]Zhang L，Wang H，Li Q，et al.Big data and medical research inChina.[J].Bmj，2018，360：j5910.

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[6]黨瑩，張江霄，黨維.“互聯(lián)網(wǎng)+”時代患者隱私保護的健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)研究[J].邢臺職業(yè)技術(shù)學院學報，2017，（6）：88-91.