大數據在醫療衛生領域的應用

宋運娜++賈翠英++謝維

摘 要：在大數據時代，大數據在醫療衛生領域是十分必要。本文從醫藥研發，疾病診療，傳染病的預測，公共衛生管理，個性化醫療五個方面闡述了大數據在醫療衛生領的應用。

關鍵詞：大數據；醫療衛生；醫患關系；醫藥研發

中圖分類號：G434 文獻標識碼：A 文章編號：1009 — 2234（2017）05 — 0067 — 03

1997年，美國NASA阿姆斯研究中心首次提出了“大數據”這一名詞。2008 年 9 月4日，《Nature》出版了“Big Data”專刊，闡述了海量數據帶來的挑戰〔1〕。大數據受到科學界的廣泛重視，2012年美國發布“聯邦大數據研發戰略計劃”計劃分為七個部分，計劃每年投入2億美元在大數據的研發中。目的是通過大規模數據的管理、研發為聯邦各個機構提供一套相關聯的大數據發展戰略。我國也在“十二五”期間，將大數據的發展放在首要的戰略地位。在醫療領域每天都有海量的數據產生，針對這些數據進行分析處理，可以對目前的醫療決策、診斷，患者治療方案等設定都有積極的作用〔2〕。

1.大數據的定義

不同的科學家對于大數據的定義也是不同的，科學家維克托主要從“價值大”的角度給了大數據的含義： 大數據是當今社會所獨有的一種新型的能力，它以一種前所未有的方式，通過對海量數據進行分析，可獲得有巨大價值的產品和服務。大數據有四大特點：規模龐大，處理速度快，數據類型和來源多樣化，數據的真實性〔3〕。

2.研究大數據在醫療領域應用的必要性

醫療大數據成為大數據行業發展的一個重要組成部分，醫療大數據以驚人的速度發展著。每個患者的基礎信息，病程的發展，用藥情況，各種直接、間接的數據在不斷更新變化著。針對這些隨時更新的大數據，進行及時的歸納、處理、分析對于醫療衛生領域的發展有積極的作用。

2.1大數據創造巨大的經濟和社會效益〔4〕

隨著時代的進步，人們的健康意識不斷增強，健康的意義不再是單純的祛除疾病而是身心健康愉悅，更加重視保健、理療等。人們的知識水平也不斷提高，對于醫療診斷的方法，策略，心態上也在悄然發生著變化。患者不但是知其然而且要知其所以然。讓疾病及早發現，防止疾病進一步發展為慢性疾病，甚至發展為慢性的并發癥。減輕人們來自健康方面的經濟負擔，也帶來了社會效益。

2.2 維護社會穩定，保護國家安全

進入是十一世紀以來，可以說誰掌握了大數據的研發，利用主動權，誰就擁有了國家發展的優先權。我國政府也十分重視大數據的研究，科技部發布“十二五期間國家科技計劃信息技術領域備選項目征集指南”把大數據研究列在首位。

隨著大數據的發展，國家本著大數據的普惠原則，秉承技術優先的原則，著力開發包括數據存儲技術、數據分析處理技術、數據可視化技術在內的大數據技術，三位一體的新大數據技術平臺；秉承共享原則，法制保障原則，在數據采集過程中要尊重患者的隱私，嚴防一些個人和集體為一己私利濫用醫療數據，一旦一些重要涉密的數據被濫用，可能會影響國家的利益，必須建立健全法律法規，為醫療大數據的健康發展奠定堅實的法律基礎；秉承國內外結合原則，大數據的發展，無論從技術層面上還是在數據的采集層面都需要人們不斷的努力，更需要借鑒國外先進經驗，突破技術難關，建立符合國情的大數據發展策略。

3.大數據在醫療領域應用

3.1醫藥研發

通過大量數據的統計、分析，可以對患者身體狀況、情緒、潛在的病癥等一些細節的信息進行歸納總結，從而為患者提供更加適合的藥物，使得醫療衛生的相關醫藥服務得到更加有效的調整和優化。利用大數據針對互聯網提供的社會對藥物的供求信息進行判斷，并結合患者臨床藥物需求以及療效，根據藥物生產的成本等，使得研發人力、物力、財力等得到更加有效的投入。同時根據患者用藥的藥量，藥效等數據分析、優化藥物的成分和比例，大數據醫藥研發的效益和時間周期提供有效的保障。

藥物副作用分析是大數據的另外一個重要應用。在臨床用藥過程中，藥物錯用、濫用可能導致患者藥效不夠，或是產生不良反應，可能會導致治療作用減弱或是失敗，甚至死亡。同時也會給患者帶來沒有必要的經濟負擔。目前的臨床藥物副作用主要來源與臨床試驗，藥物副作用信息信息量少。利用臨床大數據，可以從數以萬計的臨床患者數據中挖掘與某種藥物的不良反應信息，綜合分析，更加科學的獲得藥物不良反應信息。

3.2疾病診療

目前醫患關系激化的一個主要問題就是信息的不暢通，醫生沒有有效的了解患者的個人需求。患者沒有更好的了解病情的發展，導致患者對醫生的醫療方案或是醫療結果不滿意。致使醫患官司不斷〔5〕。通過大數據的分析，整理。醫生能夠更加理性的作出判斷，診斷更有說服力。患者對自身的健康狀況有更加準確全面的動態認識，從而維護了社會的穩定。同時患者也將疾病盡早發現，防患高危疾病轉換為慢性病，慢性病進一步惡化，減少了患者的經濟和心理負擔，同時也節約了資源，維護了社會穩定。

3.3傳染病的預測

目前衛生保健工作者能確定的健康影響因素只有10%～15%，剩下85%～90% （包括健康行為、遺傳、自然和社會經濟環境因素等） 尚未知曉〔10〕。利用龐大的數據的來分析、整合已有的疾病信息，并將未知的健康因素考慮到大數據的分析中，可以更加準確評估疾病的發生原因，發展趨勢，發病病程等。最大程度減少疾病的發生可能和治療成本，從而促進健康。

自從2003年SARS在全球大范圍傳播以來，常常有一些傳染病流行的報道。人們對疾病的防控，預報措施也尤重視。大數據的監控無疑是防控傳染病流行的一個有力手段，可以及時有效的預防，控制傳染病的發生發展。目前急需建立健全更加有效的大數據共享平臺。將廣泛的大數據資源為科學研究工作者所用。

3.4公共衛生管理〔6〕

大數據在公共衛生管理中的應用主要體現在詢證公共衛生決策和健康管理、健康監測兩個方面。

3.4.1詢證公共衛生決策

詢證公共衛生決策已經逐步深入人心，但是目前國內沒有完備的詢證醫學數據庫，極大的阻滯了詢證醫學的發展。詢證醫學是以有價值的、可信的科學研究結果為證據，提出問題，尋找實證，運用實證，對病人實施最佳的醫療服務。運用詢證醫學技術，對公共衛生決策問題進行評估決策。將個人數據集加入大數據能為循證醫學提供最堅實的證據，能發現小樣本無法發現的細微差別，尋求公共衛生事業有效發展的最佳途徑。可以最大程度的整合，分析目前的公共衛生監管狀況，為下一步的整改，調整提出指導性的建議。通過對患者的病情，基本病理信息的處理，有效的提升傳染病的檢測水平。居民的疾病感染率明顯減少。

3.4.2健康管理、健康監測

大數據在醫療公共衛生管理中的應用，主要包括對個人和社區等群體健康水平進行全年的評估，對于健康隱患進行干預去除，建立個人的健康檔案，將健康檔案中涵蓋的大數據信息進行分析整理，從而實現對人群實現個性化的服務。

目前健康大數據的重要來源有：電子健康檔案、電子病歷，還包括飲食、睡眠、鍛煉習慣、文化程度、生活方式、工作強度、生活壓力、收入、心理壓力等聯系起來進行健康管理和監測〔10〕。將收集的信息進行監測、評估構成大數據并上傳，逐步建立完備的數據庫。通過分析、整理、挖掘個人健康信息，確定個人健康狀態與疾病預警信息，再結合病人的病史，家族發病史。將健康危險因素進行分析，判斷短期風險和長期預后，可以進行更加有效的臨床干預和個性化的醫療就診指導。

3.5個性化醫療

個性化醫療的代表人物蘋果公司的總裁喬布斯，2003年被查出患有發病時間最短，死亡率最低的胰腺癌，在他長達8年多的抗癌歷程中，運用了最先進的基因療法，針對喬布斯本人的基因數據，有針對性的治療。開大數據時代的先河，是大數據進行個性化治療標志性案例〔7〕。

當今影響人類健康因素很多：土壤、空氣質量等環境因素，細菌、病毒等生物因素，城市化、人們的思想意識等社會化因素，性格、職業、愛好、心理等個人因素〔6〕，社區衛生組織、醫院等醫療結構因素〔8〕。將所有這些因素相關的數據統計，并進行分析整理，可以得到不同的地區，不同職業下，人們的身體健康指標。并分析影響健康的主要因素，有針對性的進行健康水平的提高。甚至可以針對每個人，根據健康測量，生活指標等產生的大數據進行分析特體的健康隱患，存在的健康問題，做出有針對性的預防預報，從而可以大大的提升人們的健康指數。

我國目前醫療領域應用大數據的現狀是：大部分的城市醫療衛生領域的醫療沒有形成網絡系統，即使聯網了，數據也沒有形成共享，更沒有標準化的數據傳輸功能，導致大數據的應用成為困難。數據本身的結果不同，存在隱私，為數據的批量處理和安全維護造成很大的難度〔9〕。獲得大數據其中有價值的信息對于醫療衛生領域發展具有重要作用，是未來科學發展的重要方向。國內醫療大數據系統目前正處在建設和發展當中，其中首要的任務是醫療大數據的采集與獲取。

4.總結

大數據在醫療衛生領域的應用是十分必要的，它帶來巨大的經濟和社會效益的同時，也維護了社會穩定，保障了國家安全。在醫藥研發，疾病診療，傳染病的預測，公共衛生管理，個性化醫療等方面都能夠體現大數據的巨大效應。大數據在醫療領域的應用正處在起步階段，進一步發展需要科學工作者付出更多艱辛的努力。

〔參 考 文 獻〕

〔1〕周光華，辛英，張雅潔，胡婷，李岳峰.醫療衛生領域大數據應用探討特征及其應用〔J〕.中國衛生信息管理，2013，（04）：296-304.

〔2〕王瀟，張愛迪，嚴謹.大數據在醫療衛生中的應用前景.中國全科醫學，2015，（01）：113-115.

〔3〕許德泉，楊慧清.大數據在醫療個性化服務中的應用〔J〕.中國衛生信息管理雜志，2013，（04）：2013-304.

〔4〕陳惠芳，徐衛國.大數據視角下醫療行業發展的新思維〔J〕.現代管理科學，2014，（04）：70-72.

〔5〕張引，陳敏，廖曉飛.大數據應用的現狀與展望〔J〕.計算機研究與發展，2013：216-233.

〔6〕伍毅強.大數據在醫療衛生領域的應用研究〔J〕.無線互聯科技，2016，（04）：116-117.

〔7〕方培元，劉燕.基于大數據的醫療服務模式轉型〔J〕.解放軍醫院管理雜志，2016，（02）：154-157.

〔8〕袁琛.淺談大數據技術在醫療信息化中的應用〔J〕.醫療設備，2016，（01）：12-13.

〔9〕董誠，林立，金海，廖小飛.醫療健康大數據：應用實例與系統分析〔J〕.大數據，2015，（02）：1-12.

〔10〕孟潤堂，羅藝，宇傳華，邱杰，周達.健康大數據在公共衛生領域中的應用與挑戰〔J〕.中國全科醫學，2015，（35）.

〔責任編輯：譚 蕊〕