醫療大數據運用漸成燎原之勢如何助力其向深層次發展

喬巖君

當前，隨著由國家衛計委牽頭的大數據建設的快速推進，我國醫療大數據的運用，已由星星之火，漸成燎原之勢。

與此同時，一些問題也逐漸顯現出來：大量數據壁壘導致數據無法互聯互通、大數據停滯在一些淺層應用難以向更深更廣處推進、處理海量數據存在人才缺口……兩會期間，記者就上述醫療大數據應用中的三大問題，采訪了幾位醫療領域的全國人大代表、政協委員，來聽聽他們如何解答這些疑問。

一問：如何打通數據壁壘實現互聯互通？

業界普遍認為，由于信息系統技術規范、基礎信息數據標準的不統一和缺失，我國的醫療數據普遍不能互通互認，這直接導致各醫療機構大量有價值的數據，變成了“數據孤島”。

全國政協委員、中國醫學科學院腫瘤醫院內鏡科主任王貴齊在采訪中表示，目前我國的很多“醫療大數據”其實達不到大數據的標準。醫院記錄或產生的大數據存在的一個問題是“大而多”，這些數據不可追溯、不可互聯，這樣的數據不是優良、可評價的大數據。

如何打通數據壁壘，聯通數據孤島，實現互聯互通，是迫在眉睫的大問題。

2016年，國務院發布《關于促進和規范健康醫療大數據應用發展的指導意見》，要求加快建設統一權威、互聯互通的人口健康信息平臺，推動健康醫療大數據資源共享開放；同年，《“健康中國2030”規劃綱要》提出，消除數據壁壘，建立和完善全國健康醫療數據資源目錄體系。

全國人大代表、上海交通大學醫學院附屬第九人民醫院（以下簡稱“上海第九人民醫院”）副院長劉艷介紹說，為實現上海市級醫院間臨床信息共享，上海申康醫院發展中心率先在國內建立了“醫聯工程”信息平臺項目，共享數據的同時，又實現了政府對醫院實時數據的監測分析。此外，上海市衛生計生委信息中心集成上海各級公立醫院數據，建立了以費用控制為目標的大數據DRGs集成分析平臺，并對三級綜合醫院住院指數費用單價偏離度進行重點監測。通過對其服務效率、工作負荷、技術水平、費用控制等進行評價，并逐步與政府投入、醫保支付、床位規模、績效工資總量等掛鉤。總體來看，政府部門牽頭，對實現醫療大數據的互聯互通具有強有力的推動作用。

二問：如何推動醫療行業的大數據應用向更深更廣處發展？

有業內人士指出，目前我們收集、運用醫療大數據的渠道和方式較為單一，甚至略顯貧乏，諸如掛號、電子病歷病例共享等應用，只是醫療大數據應用價值的冰山一角。

當下，如何推動醫療行業的大數據應用向更深更廣處發展，既是醫護界的“痛點”，也是IT創業圈眼紅的“熱點”。

2017年，國務院發布《“十三五”深化醫藥衛生體制改革規劃》，提出健全基于互聯網、大數據技術的分級診療信息系統；應用藥品流通大數據，拓展增值服務深度和廣度。這意味著，醫療大數據的應用不僅限于醫院診療過程中，而應該貫穿到整個人類健康中，包括藥物研發，臨床診斷與治療，保險支付和商業保險設計，以及健康管理和公共衛生服務等環節。

劉艷介紹，上海第九人民醫院在2013年與微軟中國合作建立了基于臨床數據倉庫（CDR）大數據集成平臺，對所有的業務數據庫的表單進行系統整合與深度挖掘，實現了對醫院的內部運營管理、醫療質量控制、醫院感染管理、績效考核與分配等實時數據分析管理，實現了整合單病種臨床數據庫與樣本庫、基因庫關聯的臨床科研信息系統在臨床研究方面應用，以醫療大數據的開發與應用，助力現代醫院制度管理。

全國人大代表、中國工程院院士、生物芯片北京國家工程研究中心主任、博奧生物集團有限公司總裁程京告訴記者，近年來，他們搭建了標準化、平臺化、可視化的生命健康大數據管理和分析系統。其中在挖掘健康醫療大數據方面亦有所突破。目前，該系統面向國內數家知名三甲醫院采集了超過30萬人的體檢和臨床數據，以及近5萬人的社區健康篩查數據，構建了基于大規模并行計算的健康醫療大數據管理系統，并生成了多種疾病的輔助診斷和預測模型。

其中，運營比較成熟的是“健康魔鏡”，這個系統通過自主研發的多種生命信息的傳感檢測，采集個人多個維度的健康數據，再經過人工智能分析，形成“預測一預警一診斷一干預”的個人健康閉環管理，希望這項應用能為重大慢病的“早篩查、早預防”做出貢獻。

三問：如伺突破人才缺乏困境？

海量的數據，需要專業化的團隊來打理。業內人士普遍認為，人才的缺乏，是擺在大數據應用前一道實實在在的障由導。

全國政協委員、北京大學腫瘤醫院院長季加孚在采訪中表示，北大腫瘤醫院2017年住院患者數量就已超過6.4萬人次，年門診量超過61萬人次，醫院產生的數據量十分驚人。

北京大學腫瘤醫院在2013年就開展了腫瘤登記及數據庫搭建工作，如今先后完成了基于電子病歷平臺的臨床科研一體化模式，數據綜合利用平臺，及臨床試驗管理系統項目。

北大腫瘤醫院的臨床試驗管理系統之所以運轉順暢，得益于其專業的醫療信息化團隊。程序員出身的北大腫瘤醫院信息部主任衡反修和團隊是為醫院搭建早期HIS系統的核心骨干，正因為擁有技術背景和自己的開發人員，他們對醫院的需求能馬上應答，快速反應，及時解決問題。

專業人才對醫院大數據建設的貢獻有目共睹，但畢竟，像北大腫瘤醫院這樣擁有自己專屬技術團隊的“土豪”為數不多。更多的醫療機構，則處于一種“專業人才不知從何而來”的尷尬狀態。

專家認為，醫療與計算機同屬于知識密集型行業，醫療大數據初興，了解這兩個行業特點的復合型人才少之又少。受訪嘉賓紛紛表達他們對大數據專才的渴望，對培養一批復合型人才的期待。北京大學健康醫療大數據研究中心主任李全政告訴記者，北京大學已經開設了數據科學的本科、碩士、博士生的教育。針對健康醫療大數據，開設了健康醫療大數據的暑期課程，同時針對本科、碩士生開設了講座，醫療健康數據方面也已同步進行了學科建設。相信隨著業界和學界的持續努力，尤其是系統性培養體系的逐步建立，健康醫療行業的大數據人才短缺現象會逐步得到改善。