大數據與云計算在醫療界的影響

馬玲

摘 要： 當今社會，科技進步，信息行業飛速發展，隨著信息技術的發展，大數據與云計算走在科技前沿，對各行各業都有著顯著的影響，對于醫療界的影響也是巨大的。醫療行業是人類生活的必須，醫院是任何城市的標配。隨著生存質量要求的提高和醫療科學技術的進步，醫院對IT資源需求依賴性不斷增強。大數據與云計算可廣泛應用于醫療業的就診程序、醫療技術、藥品分析、病情分析、健康監控等環節。本文主要結合傳統醫療與當下社會醫療情況，分析大數據與云計算對于當今及未來醫療行業的影響。

關鍵詞： 大數據；云計算；醫療

一、含義與聯系

大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。[1]在維克托·邁爾舍恩伯格和肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中闡述道大數據是指不用隨機分析法這樣的捷徑，而采用所有數據進行分析處理。IBM曾提出大數據具有5V特點——Volume（大量）、Variety（多樣）、Velocity（高速）、Veracity（真實性）、Value（低價值密度）。[2]

云計算是基于互聯網相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。美國國家標準與技術研究院定義——云計算是一種按使用量付費的模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網絡訪問，進入可配置的計算資源共享池，這些資源能被快速提供，只需投入很少的管理工作，或與服務供應商進行很少的交互。[3]他具有超大規模、虛擬化、高可靠性、通用性、高可擴展性、按需服務、極其廉價、潛在危險性等特點。

大數據與云計算的關系像硬幣的正反面密不可分，它們相輔相成。大數據是數據分析的前沿技術，其核心價值在于對海量數據進行存儲和分析，所以它必須采用分布式計算架構，它須依托云計算的分布式處理、分布式數據庫、云存儲和虛擬化技術。云計算關鍵技術中的海量數據管理技術、海量數據存儲技術、MapReduce編程模型，都是大數據技術的基礎。若沒有大數據的信息沉淀，云計算強大的計算能力也無用武之地；沒有云計算的處理能力，大數據的信息量再豐富，也是空談。

二、傳統醫療情況

在傳統醫療看病方面，由掛號到就診都很不方便。在互聯網不發達時，由于部分患者需要選擇自己信任的專家或醫師，他們只能親自到醫院排隊預約或掛號，并當場選擇主治人。本就是病弱之軀，凌晨就在醫院門口排隊，很是耗費時間與精力，還有可能加重病情。更甚者，長期存在倒賣掛號的“黃牛”，給醫院與患者都帶來了不便與損失，并讓這些不法分子從中獲利。

而在就診方面，患者的病例就是紙質小本，看病時需要隨身攜帶與出示，方可讓醫者對病人有個初步了解，根據前人的診斷來判斷病人的體質，并做出正確的醫治方案。若病人的紙質病例丟失或是破損，醫者需要重新化驗或診斷，確定病患是何體質、有無過敏。這不僅耗費醫療資源，也耗費患者的金錢與雙方的時間。

并且因為城鄉各區域的經濟、科技、文化等發展程度不平衡問題，導致小城市的人若得了大病只能長途跋涉來到大城市問診，這其中不但有著病情惡化風險，也耗費了人力、物力資源。

三、對當今的啟示

傳統醫療的情況，讓人民與國家意識到，隨著科技的發展與進步，不改變醫療原有狀況是不行的，雖然當今的掛號可以通過電話與網上預約，于醫院網站選擇主治醫師或專家。但是對于病例診斷方面，由于傳統的醫療信息系統中，網絡、服務器和存儲等都是由不同的醫療機構單獨使用與維護，醫療信息系統提供的服務也千差萬別，這些分散的系統無法為患者提供良好的就醫指導和信息共享，依然存在著重復診斷與信息封閉問題。

于是，2016年1月，《國務院關于整合城鄉居民基本醫療保險制度的意見》中，說到：“整合現有信息系統，支撐城鄉居民醫保制度運行和功能拓展。推動城鄉居民醫保信息系統與定點機構信息系統、醫療救助信息系統的業務協同和信息共享，做好城鄉居民醫保信息系統與參與經辦服務的商業保險機構信息系統必要的信息交換和數據共享。強化信息安全和患者信息隱私保護。”同年6月，又在《國務院辦公廳關于促進和規范健康醫療大數據應用發展指導意見》中，正式將醫療大數據納入國家戰略，其對醫療大數據融合及共享開放建設，在醫療、醫藥、醫保、公共衛生等方面的應用，以及使用安全保障等方面進行全面的規范。此外，在2016年10月中共中央、國務院印發的《“健康中國2030”規劃綱要》中，明確提出，到2020年，健康服務業總規模達到8萬億；到2030年，健康服務業總規模達到16萬億。政治支持一片利好，行業前景十分廣闊。

而云計算已在應用當中，截止到2016年，有調查數據顯示，已有21.7%的二級以上醫院部署了云計算應用，5.3%的醫院正在部署，8.6%的醫院正在評估，23.4%的醫院表示未來1至2年內部署。對于三級醫院，有高達35.6%的三級醫院已部署了云計算。私有云是目前醫療用戶首選的云計算，46%的用戶選擇私有云部署方式，從安全角度出發，醫院尤其是三級醫院云化的方向仍是以自建的私有云為主。公有云的部署占比19%，醫療行業用戶對公有云的接受度在緩慢提升。

四、大數據結合云計算在醫療界的影響

大數據可對信息資源進行詳細分析，通過云計算的分布式計算對大數據進行處理，可提高工作效率并且降低成本，這兩者相結合，可推動醫療行業的發展。

（一）精準醫療應用

如今社會關注的精準醫療，正需要大數據與云計算的支撐。所謂“精準醫療”是一種將個人基因、環境與生活習慣差異考慮在內的疾病預防與處置的新興方法。其本質是通過基因組、蛋白質組等組學技術和醫學前沿技術，對大樣本人群與特定疾病類型進行生物標記物的分析與鑒定、驗證和應用，從而精確尋找到疾病的原因和治療靶點，并對一種疾病不同狀態和過程進行精確分類，最終實現對疾病和特定患者進行個性化精準治療的目的，提高疾病診治和預防的效益。

精準醫療的關鍵在于“精準”，大數據分析工具和技術是確保“精準”實現的前提之一。因為基因有突變的可能，所以需要對樣本進行復雜的計算、分析和檢驗，在大數據的支撐下，這些基因樣本可高效地被分析與存儲，而處理這些大數據，則需要云計算的支持。

（二）藥物應用

醫院使用藥物要做到根據藥物作用特點，結合患者病情和藥敏情況，強調用藥個體化。充分考慮劑量、療程、給藥途徑，同時考慮藥物的成本與療效比，盡量避免減少藥物對機體功能的不必要的干擾和影響，用最少的藥物達到預期目的。

通過大數據輔以云計算的統計與分析，可幫助醫者判斷如何給藥才能達到最優療效。其分析會使仿真運算效果突出，選擇合適的藥物進行預期調查，對于配置患者適應的藥物劑量有重要作用。藥物的不良反應可通過大數據結合云計算進行檢測分析，由此能進一步確認不同的病情在不同的藥物作用下的差異性表現，避免不良藥物反應增加患者的死亡風險。

由于醫院曾出現過醫生為達到自身利益而故意開出高價藥品，對于患者來說，這不僅對疾病治療不準確，也加大了花銷；而對于醫院和國家來說，更是在耗費重要的醫療資源。大數據的分析可以更好的對患者可用的藥劑進行篩選，不僅節省了患者的成本支出，還避免了醫療資源不必要的浪費，更可遏制不良狀況發生。

（三）臨床應用

病患需要在臨床治療中接受詳細觀察，臨床觀察是病患接受治療的重要過程，在這個觀察中，醫者需根據病人的機體狀況、過敏史等進行病例分析，有計劃的、合理的制定醫治手段，期望最大幅度的根治，提高治愈率。

對此，電子病歷應用較為成熟，它包括了病患從初始檢查到當前狀態的病程、檢驗結果、醫囑、手術、護理等所有記錄。結構化與數字化的數據對病情反映作用明顯，通過對電子病歷進行大數據的分析，可制定很多干預性措施，降低治療過程中出現技術不足、藥物療效不足等情況的概率。

臨床治療也涉及到臨床用藥，不一定對癥下藥最有效，也要考慮當前患者的機體情況與自身體質問題。通過大數據和云計算對病患所有情況進行詳細的分析，可篩選出最適合當前患者的用藥。

（四）疫苗應用

2018年不合格疫苗事件鬧得沸沸揚揚。因分裝設備傳動鏈條故障導致停機20分鐘，停機期間，灌裝前半成品緩沖罐搖晃不充分，導致一批疫苗有效成分分布不均勻，廠家自檢時沒考慮停機情況，對停機階段的產品進行抽樣調查，而國檢時也恰好沒有抽查到這批疫苗；因人心趨利，故意在疫苗藥品中造假；因監管不當導致的疫苗過期而未被篩出。

不合格疫苗的流出，致使我國很多兒童飽受其害。若是將大數據與云計算加以運用到疫苗監控環節，應該可以避免類似人腦所考慮不周的問題。全程監控疫苗生命周期，將同批疫苗的生產、檢驗、運輸、保存等數據進行整合、分析、計算、檢驗，可以快速高效地找出出現問題疫苗的環節，將問題處理在萌芽階段。

（五）數字化解剖應用

隨著虛擬現實技術、醫學圖像處理技術和信息技術在醫學上的應用，使得解剖學朝著數字化方向的發展，其發展方向包括基于數字人體模型和虛擬人體或器官模型的解剖實踐。數字化解剖對可視化人體進行任意方向的切割以及進行內部觀察，不僅簡單，而且得出的結果十分有效，同時也能減少在解剖過程中的失誤，提高解剖的精確度。

將數字化解剖建立在大數據與云計算的基礎上，是十分可行的。根據患者的數字化虛擬機體特征與實際病情進行分析與計算，找準落刀點，精確解剖。并且，數字化的虛擬機體信息避免了隱私安全的泄露問題，醫者可以將每次解剖的特殊案例存儲在云端，伴隨著解剖時涉及的關鍵問題同時存儲，以方便后來人的借鑒，節省了醫者重復研究一些特殊情況該如何解剖的時間，使解剖變得更加高效。

（六）遠程醫療應用

為了緩解城鄉醫療水平差異問題，利用云計算形成的醫療行業服務網，使專家可以通過在線協助和信息共享等方式實現遠程醫療，由此，醫療服務資源和軟件、硬件資源一樣可以通過網絡快速的提供給需要的患者，患者可通過互聯網咨詢方式，了解自己的病情與治療方案，不嚴重的病情，通過網絡就診就可方便解決，改變了醫院信息孤島的局面。

（七）保健應用

隨著移動設備、即使警報、可穿戴技術和數字醫療保健溫馨提醒等技術的使用，已連接的設備會給用戶和醫者提供實時健康數據，描繪有關人體將康的圖片，可實時高效地記錄用戶的相關數據，在云計算的技術上，能在第一時間獲取所有人的健康數據，通過對大數據分析，反映出社會人口和公共醫療保健問題。

由此，病人與醫者之間產生的互動，可以促進相關疾病問題的解決，制定合理的康復計劃，幫助患者康復；而健康用戶與醫者的互動，可幫助他們制定保健計劃，達到疾病的預防效果。疾病得到了預防，無人患病，才是真正的醫學界的成功。

五、涉及的問題

（一）數據安全

說到大數據與云計算涉及到的問題，首當其沖就是安全問題。因所有人的基因、健康等信息都是云存儲，并且又涉及到醫療成果共享問題，就要考慮如何做到既保證患者的私密性，又做到資源共享。開放資源的同時，一旦遭遇網絡攻擊，在數據安全上出現差錯，所有人的信息都將泄露，給不法分子以可乘之機。

（二）政策問題

想要做到資源的共享與開放，需要政府的支持，當今社會信息掌握在政府部門，但各級、各地、各部門政府數據標準各異，很難完成共享。而在法律方面，云計算與大數據都沒有相關完備的法律，導致醫院在運用這些技術上，無法做到更從容。

（三）領域涉及廣泛

要達到大數據與云計算深入滲透到醫療業，需要多方專家與技術人員的支持。這里包括大部分經驗豐富的醫者與藥師、生物專家、研究人員，更需要能將這些豐富的經驗整合到一起的技術研發人員。多方人員聚集、協同工作，恐怕困難很大，常言道“隔行如隔山”，如何處理及整合這些成為不小的難點。

（四）認知不足

雖然在各類相關政策支持下，醫療云等服務日益彰顯，但是仍存在對大數據及云計算在改進醫療服務流程方面潛力的認知不足問題。一些行業負責人對技術發展仍抱有謹慎觀望的態度，不敢放手去做。

六、總結

隨著人類社會的發展和科技的進步，大數據與云計算用以醫療行業已經是大勢所趨，雖然各國科技發展水平不等，各領域人才難求，但都已意識到大數據加以云計算對醫療行業的重要作用與意義。它們高效、快速地幫人類分析、處理數據，復雜數據的準確分析，彰顯了對生命的嚴謹。雖然仍面臨著諸多挑戰，但人類正在一一克服與解決，科技永遠在進步，人類的腳步不會停滯不前，大數據與云計算的發揮會愈發全面與優秀，醫療衛生事業將會顯出智能化與高效化的特點，更多的患者將會受益。

參考文獻

[1]《6個用好大數據的秘訣》 中國大數據.

[2]《大數據時代還有隱私嗎？》 中國大數據.

[3]《十種方法保持云中數據安全》 TechTarget云計算.