大數據在醫療行業中的應用及挑戰

宋利利

摘? ? ? 要：大數據時代，大數據應用已經融入各行各業，醫療大數據的應用也日益廣泛。醫療大數據在健康管理、藥物研發、資源調度等方面發揮著不可替代的作用，但大數據在醫療行業也面臨著諸如數據質量難以保證、信息泄露、人才缺乏等系列挑戰。未來我們需要加大對醫療大數據的研究，以確保大數據在醫療行業發揮更大的作用。

關鍵詞：大數據醫療行業精準治療

基金項目：重慶市教委本科高校大數據智能化類特色專業建設項目;重慶市教委2019年本科高校一流專業建設項目的資助

1.引言

大數據之于信息社會就如燃料之于工業革命，是人們進行創新的力量源泉。隨著信息化時代的來臨，大數據創造價值的能力已經遠遠超過實物資產。大數據在醫療行業中可用于選擇最佳患者、藥物研發、精準治療等，將對社會和人們健康產生重大而深遠的影響，發展潛力巨大。通常所說的醫療大數據產生于醫院常規臨床診治、科研和管理過程，包括影像記錄、用藥情況、急診信息、實驗數據、住院記錄、醫保信息、手術數據和訪問數據等，這些數據是患者就醫過程的真實記錄，每一數據都極具價值。

2016年，大數據應用引起政府廣泛關注，著力建設大數據醫院，其為打造健康中國提供有力支撐，為公民醫療提供便利。2017年，以神州數碼有限公司和中國電子信息產業集團為首，成立了中國健康醫療大數據股份有限公司和中國健康醫療大數據產業發展有限公司。2019年，人工智能、認知技術和精準醫療等先進大數據技術開始被許多醫院應用，一定程度上提升了醫療服務水平。大數據技術有助于醫院提高網絡安全能力，拓展數字化體驗、移動醫療設備商用、醫療保險、區塊鏈等業務的創新改革。2020年新冠肺炎期間，人工智能相關技術輔助或加速確診病例的檢測和治療，眾多智能機器人在抗疫期間承擔清掃任務、配送生活物資、醫療物資等重任。這進一步彰顯了醫療大數據的重要性。

2.大數據在醫療行業中的應用

《“健康中國2030”規劃綱要》指出，要鼓勵和規范有關企事業單位開展醫療健康大數據的創新應用研究，構建綜合健康服務應用。目前，大數據在醫療領域的應用主要包括以下幾個方面：

2.1用于研發新藥物

醫藥研發機構在藥品研發階段，利用大數據技術分析公眾的疾病趨勢和藥品需求量，合理配置藥材資源。此外，還可知曉新藥物在臨床中的情況，并根據不同新藥的情況，再確定先研究成功率高和優質的新藥物，暫停研究那些分析情況劣質的新藥物，這有利于降低新藥品的研發成本。此外，醫療企業可以通過大數據分析預測新藥面向市場的最佳時間，也可以用大數據優化流程讓新藥品提前面向市場銷售。

2.2促進醫療行業信息共享

通過大數據搜集、存儲、檢索、傳輸和分析各種醫療信息，實現信息共享，大大降低管理成本。通過大數據醫療信息平臺，可以在醫院、社區診所和相關衛生機構之間傳遞電子病歷、醫藥器械、電子處方等數據，實現資源和信息的相互交換，有利于避免信息孤島，實現信息互通。該平臺還允許醫生和醫療保健提供者之間共享患者數據，減少重復檢查并改善患者體驗。如解放軍第105醫院利用大數據管理健康檔案，很好地解決了醫院管理檔案難的問題。

2.3為患者提供精準治療

大數據將患者的病歷、醫療費用等眾多與健康相關的數據信息記錄在數據庫，醫師可以通過大數據平臺查閱獲得具有相似癥狀的患者的疾病機制和病因。醫療大數據能精準地分析出患者的體征，量身定制每個患者的治療方案。根據患者的實際情況調整劑量，減少副作用。這將提醒醫生防止潛在的錯誤，如藥物不良反應，過量使用抗生素等，以幫助醫生降低醫療風險，提供精準治療。

2.4優化醫療資源調度

大數據時代，線上的診療、購藥、配藥送藥、預約掛號等一系列醫療服務，能極大地緩解實體醫療機構資源不足的壓力。大數據醫療服務的發展，能夠節省資源成本，優化醫療服務，這不僅提高了醫院服務水平，還促進了“專家診療”的發展，打破醫療服務的空間、時間等局限，為我國大數據醫療優化資源調度奠定基礎。此外，醫院數據規范管理幫助醫院整合資源，利用數據技術多方面直接傳輸數據，實時控制醫院資源分配，合理安排醫院的醫療資源，既能保證醫療資源充沛，又能避免醫療資源流失。

2.5健康監測和管理

大數據時代，智能血壓計、智能可穿戴設備、電動按摩器、睡眠儀、功能床等產品已經逐步走入大家的生活，這些設備可以監測個人的血壓、心跳、睡眠、脈搏、營養、體溫、運動等醫療健康數據，通過收集監測個人健康數據，可對個人的健康狀況做出分析評估，在有患病風險情況下及時給予正確的提醒與指導，同時醫護人員可以在線了解患者的神態狀況，有針對性地制定治療方案，提高居民的就醫效率。

3.大數據在醫療行業中面臨的挑戰

3.1數據采集整合難度大

醫院的數據是動態的，數據隨時可能波動，在不穩定的情況下，獲取的數據有效性差。治療流程中有大量信息可以提升后期的臨床質量或產生新治療方案，而這些信息在日常診療過程中難以保存下來，使得數據建模中缺乏原始信息;另外，醫療數據種類繁多，數據的交叉性很強，有時候數據屬于不同類型、不同領域、不同來源，管理的機構也不相同，這些數據有交叉性，但沒有統一的整合標準和大型的整合途徑，影響醫療數據采集整合的實施。

3.2數據質量難以保證

不同醫院、不同地域，所采用的醫療信息錄入、編碼、格式等標準難以統一，導致數據差別;采集數據人員的主觀錯誤或數據采集系統本身的設計問題，也會導致醫療數據存在大量的不確定性，影響數據質量。如：采集某發燒患者的癥狀信息時，假設患者處于發燒狀態，在記錄患者狀態時，使用“發燒”和“體溫38[℃]”在語義上存在一定差異，這種語義信息差異會給最終的數據挖掘和模式分類模型帶來偏差。

3.3隱私信息易被泄露

黑客入侵、非法登陸、員工處置不當等原因導致患者隱私信息泄露，其中黑客入侵占比較大。2015年2月，黑客盜取了美國Anthem保險公司8000萬客戶的個人信息，包括生日、社保號和個人收入等，成為美國有史以來最嚴重的依賴信息泄露事件。近年來醫療數據中的隱私泄露事件時有發生，黑客經常侵入醫院的信息系統，盜取醫療數據，醫院主要的數據有：健康情況、人際接觸、遺傳基因、病史病歷等。不法分子甚至是可以利用大數據技術對患者個人醫療信息進行分析，掌握個人生活隱私，然后將患者的個人隱私信息販賣給一些商人，給患者造成巨大傷害，給社會造成惡劣影響。

3.4缺乏優質人才

為了分析挖掘醫療數據存在的潛在價值，就一定要有相應大數據醫療人才。醫療行業大數據優質人才一般要精通數據庫、統計學、數據挖掘、數據可視化、醫學等多個科目，而一個人的精力是有限的，做到一個專業的精通已經很不容易了，還要做到多個專業領域的精通，這給人才提出了極高的要求。大數據在醫療中的應用，人才培養方面面臨著巨大的挑戰。

目前大數據在醫療中的應用多用于一線城市大醫院，二線三線城市較少有大數據醫療，基層醫院最大的問題也是人才不足，難以吸引中青年大數據醫務人才，大數據醫療技術難以跟大醫院正面競爭。目前，數量與結構不夠完善，人員普遍配備不足，高學歷人才匱乏等問題，是醫療大數據迫切需要解決的問題。

4.發展醫療大數據的對策建議

4.1規范行業管理制度

針對數據采集和質量問題，醫療行業要規范管理機制，打破數據的壁壘屏障。醫院要規范各部門的規章制度，按規矩辦事，提高管理的高效性，既要做到在醫院里充分共享數據信息，又要保證數據信息的安全，不要被黑客盜取或發生其他泄露情況。

醫院要統一書寫標準和文件格式標準，比如統一病歷的書寫標準。醫生的日常工作量較大，很容易草率地對待電子病歷的填寫，所以醫生們要積極認真對待數據采集。而且根據統一的標準樹理好邏輯，因為信息邏輯不清楚，會影響數據的質量問題，導致數據分析的實用性較差。

4.2創新大數據醫療技術

首先，技術層面上要加強數據安全技術的研發和更新。利用強有力的數據加密技術、防火墻技術、反木馬技術為醫療信息保駕護航，讓黑客無法攻破系統，做到數據安全。其次，法律層面上政府需要盡快出臺保護患者隱私的法律法規，引導大家重視信息安全，并對侵犯患者隱私的行為加大懲戒力度。最后，醫院等相關部門可以定期舉辦講座、培訓等信息安全活動，幫助大家樹立信息安全意識，為大數據在醫療行業的信息安全，營造一個良好的社會環境。

4.3培養優質醫療大數據人才

醫療大數據人才培養可通過多種途徑與地方醫院、院校聯合培養。利用醫院和院校所具備的大量數據優勢訓練人才，通過針對性的實踐訓練來培養學員的大數據處理技能。同時要制定一些符合其特殊發展要求的政策措施，不斷完善引進大數據人才的政策制度，進一步改善人才培養方式路徑，鼓勵用多種形式培養跨界型大數據人才。

基層醫院怎么樣才能留住大數據優質人才？目前一線大城市大醫院的吸引患者，也吸引優質大數據醫療人才，這是普遍現象。為留住大數據人才，基層人員需要提高大數據醫療人才的待遇，提供實現個人價值的平臺。此外，基層醫院還需對現有的醫療人員加強培養，更好地適應醫療大數據的發展。

結語

鑒于大數據的巨大潛力，大數據應用于醫療行業是勢不可擋的，必將影響整個醫療行業的運作。在醫療行業中，只有擁有了分析和應用大數據的能力，才有可能在未來的競爭中脫穎而出。本文通過研究大數據技術在醫療行業中的應用和面臨的挑戰，有助于優化醫療資源配置，降低醫療成本，提高醫療服務的運行效率，保護患者信息安全。為促進我國大數據在醫療行業中健康有序的發展，需要不斷規范醫療行業管理機制，提高大數據分析技術，引進和培養優質的醫療大數據人才，以確保大數據在醫療行業的潛力不斷迸發，讓其成為新時代的風帆，推動中國醫療屹立世界強國之林。

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