醫療大數據研究面臨的機遇與發展趨勢

◆惠華強　鄭　萍　張云宏

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醫療大數據研究面臨的機遇與發展趨勢

◆惠華強鄭萍張云宏*

介紹了醫療大數據研究的必要性與作用，指出了醫療大數據研究面臨標準化和規范化缺失、數據孤島需調整布局、醫療數據信息匯集困難、復合型人才缺乏等問題，并對醫療大數據研究的發展趨勢進行了探討，可為醫療大數據的開發利用提供理論依據。

醫療大數據; 醫學研究; 臨床醫學

First-author's addressUrumqi General Hospital of Lanzhou Military Region, Urumqi,Xinjiang,830000,China

隨著信息社會的大發展，大數據已成為與自然資源同等重要的戰略資源[1]。醫療領域每天都產生大量數據，不是以TB(1TB=1GB)來統計，就是以PB(1PB=1TB)來統計。為此，廣泛開展醫療大數據研究已成為醫院方便患者的現實訴求。

據國際數據資訊公司統計，巨大的數據平均每年增長約50%[2]。有研究發現，人類從文明社會開始到2003年，共創造了5TB(兆億字節)的信息[3]。2008年，Felice F, R就曾指出，龐大的數據流是新的科學線索，需要用新的方法來處理[4]。而維克托·邁爾在《大數據時代》中明確指出，大數據正在改變人們的生活、工作和思維，它開啟了一個時代重大的變遷。

大數據已經成為新發明和新技術的源泉[5]。醫療行業正是大數據應用的重要領域。Kayyali B等提出大數據將對美國醫療行業產生重要的影響，許多潛在的價值正在被逐步揭示和顯現[6]。國內學者鄒賀銼等提出，大數據將對整個醫療系統包括管理與診斷手段造成“創造性破壞”[7]。“這種破壞”可能來自于醫療臨床診斷數據，如醫學影像、病歷統計、檢驗、診療費用等，也可能來自藥品研發、流行病學調查、發病機制、生理病理變化等。如何更好地開發和利用龐大的醫療大數據已成為人們關注的焦點。

1　醫療大數據對于醫學研究的必要性

無論是疾病治療、臨床實效研究、新藥物研發,還是基礎醫學、醫藥衛生等,都涉及對數據的獲取、管理和分析。如何高效地利用現代醫學信息手段獲得人們所需要的數據，是決定現代醫學研究成敗的關鍵。當前，盡管我國醫療服務體系機構龐大，但仍存在以下問題：(1)優質資源短缺；(2)患者病情復雜；(3)醫療費用高；(4)醫生工作強度大。

然而，醫療大數據的研究和應用可以解決以上問題：(1)有效提高診斷準確性。醫生利用醫院間互通數據，結合患者健康情況和既往病史，可盡快做出診斷，而且可以讓患者參與醫療全過程。(2)減少醫患矛盾。基于健康大數據的醫療服務提供了新的醫療模式，即通過大數據統計推斷或利用精準的生物醫學數據獲得患者特異的疾病通路，并依據通路對患者實行分組指導，使患者得到有效治療。(3)節約醫療資源。通過大數據優化患者治療方案，避免重復診治。(4)提高醫療質量。通過對數據的有效整合，確保良好醫療技術的有效發揮，滿足個性化醫療服務要求，保持了醫療服務的連貫性和及時性，推動了醫學研究、臨床決策、疾病管理以及醫療衛生決策等的轉變。

2　對醫學研究的重要作用

大數據分析為解決許多醫學難題提供了新的途徑,也改變了一些疾病診斷和治療模式。

(1)準確預測患病風險。通過開展組學研究及不同組學間的關聯研究，系統整合生物醫學與臨床數據，可以更準確地預測個體患病風險和預后，并有針對性地實施預防和治療。

(2)對流行病的防治。通過快速篩檢未知病原，找出可疑致病微生物，確定已知病原或與其最接近的病原類型，以此推測其來源和傳播路線，從而有效的開展藥物篩選和相應的流行病防治。

(3)大數據公衛監測。利用有關專業數據，實時開展傳染病、慢性非傳染性疾病及相關危險因素監測，預測某些傳染病的流行情況。

(4)數據健康管理。實時開展對個體體征數據(如心率、呼吸頻率、體溫、血壓、血糖、血氧等)的健康管理，連續性監測并對流數據挖掘分析，以便為患者提供健康指導意見。

(5)大數據精準治療。將大數據與中醫的體質分型結合，通過科學養生的方式調整飲食結構。如，對剛出生嬰兒通過基因檢測，結合家族史，預測患高血壓的風險性，以提醒家長在配餐時注意少鹽，養成口味清淡的習慣，從而降低孩子患高血壓的風險。

(6)大數據個性化治療。將大數據分析用于結核病快速分子診斷系統，通過結核分枝桿菌耐藥基因檢測，快速檢測臨床結核病患者是否對一、二線八種藥物具有耐藥性。醫院可根據檢測結果定制個性化治療方案，避免誤診和漏診。

3　如何利用好醫療大數據

3.1對數據標準化和規范化進行宏觀管理

當前，由于醫療數據信息的快速增長，加上半結構化和非結構化數據的大量增加，在很大程度上給標準化和規范化管理帶來了一定難度。

為此，需要醫療衛生機構從宏觀上進行管控，做好頂層設計，制定完善的規范、標準和制度。只有從源頭上使零散和混亂的數據得到有效的整合，從根本上實行規范化和標準化管理，才能使醫療大數據真正發揮其應有的價值和作用。

3.2打破數據孤島

由于行政體制存在條塊分割、橫向縱向管理不一的現象，使得醫療大數據管理上比較混亂，缺乏統籌安排，各醫療機構在數據利用方面形成了單打獨斗、各自為政的局面，數據孤島的情況較普遍。

要想破解這一難題，就需要打破常規思維模式，大力倡導醫療數據共享，由衛生行政主管部門牽頭，調整好布局，解決技術難題，盡快立法立規，杜絕和避免數據孤島現象的發生。

3.3規范信息存儲

隨著信息更迭速度的加快，醫療領域產生了大量的醫療數據。雖然這些數據在衛生事業發展中發揮著重要作用，但其存儲投資卻給醫療機構帶來了一定壓力，加上各醫療機構在存儲技術開發和管理上重視程度不夠，管理混亂，存儲方式落后，數據分析效率不高等原因，嚴重制約了醫療數據的發展利用。

鑒于此，各醫療機構應從思想上高度重視，加強資金投入，引進人才，注重技術開發，加強有效的組織與管理，從根本上改變數據存儲與管理亂象叢生的問題。

3.4提高數據利用率

盡管我國在大數據利用方面已積累了部分經驗，但數據利用率低和浪費等問題仍很突出，如有些醫療機構好大喜功，存儲數據只為應付上級檢查，存在只存不用的現象。

如何有效地利用海量的醫療數據，不僅需要糾正錯誤的思想認識，而且需要加強技術攻關，從而提高醫療大數據的利用率。

3.5整合優化信息數據

各醫療機構存儲的大量醫療數據是一筆無形的社會財富，但不少單位都將其束之高閣，特別是對一些半結構化和非結構化數據(如病歷、心電圖、醫學影像資料)以及對流數據(實時視頻、傳感器數據、醫療設備監測數據)的處理存在諸多問題。如果不加以充分的分析、整合和挖掘，就會造成數據的浪費。

為此，需要各醫療機構盡快提高認知，增強醫務人員和醫療科研人員利用醫療數據的自覺性，糾正分析、整合和挖掘信息不合理的現象。

3.6培養復合型人才

盡管目前各醫療機構已經擁有一批懂信息技術和醫療研究性復合型人才，但與時代發展的要求相比，還遠遠不夠。

培養一批真才實學的雙料復合型人才，是當前和今后很長一段時間國內生物醫學大數據發展的重要工作。

4　發展趨勢

(1)從“概念”走向“價值”。醫療大數據關系到人們的生活和健康，影響著社會的福祉，用醫療信息去影響醫學實踐并最終實現人群健康，這一點終究會得到人們的認可，其價值也會逐步體現。

(2)醫療大數據催生和完善循證醫學。醫療大數據有助于循證醫學科學證據的產生，通過大數據對大量健康數據進行整合，可獲得可靠證據。同時，還可以通過網絡實時數據，完善“虛擬臨床試驗”生產證據。

(3)促進數據安全與隱私保護。對海量數據進行挖掘分析時，患者的隱私信息存在不同程度的風險。利用訪問控制技術，對不同的人員設置不同的訪問權限，構建完善的數據分級制度，對于不同級別的個人信息和數據采用不同的保護措施[8],通過加強相關政策管制與立法，可使個人隱私得到安全保護。

(4)推動規模性的熱點研究。醫療大數據不僅具有大樣本、多學科、多病種、多因素的特點，而且具有一定的共享性。通過整合分析可為研究人員提供隨訪不同數據集的機會，推動各學科開展規模性的熱點研究。

(5)準確預測個體患病風險和預防治療。醫療大數據為疾病發生、預防和治療提供了全面、全新的認識，也可通過系統整合生物醫學與臨床數據，進行健康監測與評估，開展個體化醫學。

(6)可視化程度高，傳播范圍廣。醫療大數據環境下信息圖像清晰，可視化程度高，且傳送速率快，傳播范圍廣，在未來能夠更清晰有效地傳達大數據所包含的所有醫療信息。

5　展望

醫療大數據發展前景廣闊，是一門橫跨生物醫學、心理學、信息學、網絡科學、系統科學等諸多學科的新興交叉性熱點技術。如何使其能夠得到更好的規范、管理和共享利用，是未來研究的一個主要課題。此外，還應結合臨床實踐做一些預測性的工作，充分發揮醫療大數據的優勢。只有牢牢的抓住這一點，解決好醫療大數據研究面臨的主要問題，改變醫學實踐的發展模式，最終才能實現個體化治療和群體性預防的目的。

[1]李國杰. 大數據研究的科學價值[J].中國計算機協會通訊,2012,8(9):8-15.

[2]郭曉科. 大數據[M].北京:清華大學出版社，2013.

[3]許嘩. 大數據時代中國面臨的挑戰與對策[J].中國科技論壇,2015(3):24-29.

[4]Felice F, Rosalind R. Big data：distilling meaning from data[J].Nature, 2008,455 (72):30.

[5]維克托，邁爾·舍恩伯格.大數據時代[M].杭州:浙江人民出版社，2012：1-5.

[6]Kayyali B, Knott D and Kuiken S. The Big Data Revolution in US Health Gare; accelerating value and innovation[EB/OL]. [2014-05-01].http://www.mckinsey. com/insights/health_ systems_ and- services/the big data revolution- in- us- health- care.

[7]鄒賀銼.大數據價值堪比石油[EB/OL]. [2014-12-01].http://www.cn-healthcare. com/conferences/hybd/2012-12-19/content 415555. html.

[8]周建文.大數據環境中的醫療數據隱私保護[J].中國管理信息化,2015,18(4):51.

通信作者：

張云宏：蘭州軍區烏魯木齊總醫院醫務部主任，主任醫師

E-mail：1346037833@ qq .com

修回日期：2016-01-13

責任編輯：姚濤

Medical Big Data Research Facing on Opportunities and Developing Trend/HUI Huaqiang,ZHENG Ping,ZHANG Yunhong.//Chinese Health Quality Management，2016,23(2):91-93

This paper, through an overview of medical data, introduces the necessity and the role of medical data research, and deeply discusses the main problems facing on the medical data research and plan to be solved out. On the basis the future development tendency at medical research data is also discussed. This paper provides a theoretical basis for strengthening up the research of medical big data and catering to the development of medical data in the future.

Medical Data; Medical Research; Clinical Medicine

10.13912/j.cnki.chqm.2016.23.2.30

張云宏

2015-11-25

惠華強鄭萍張云宏*

蘭州軍區烏魯木齊總醫院新疆烏魯木齊830000