大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領域的應用及問題探討

賀曉松 胡川麗

1.重慶工程學院大數(shù)據(jù)與人工智能研究所；2.陸軍軍醫(yī)大學第二附屬醫(yī)院

隨著經(jīng)濟的迅速發(fā)展和信息技術的變革，大數(shù)據(jù)正在改變?nèi)蚪^大部分行業(yè)，醫(yī)療領域也不例外。本文概述了大數(shù)據(jù)概念、特征和醫(yī)療大數(shù)據(jù)的發(fā)展，總結(jié)了大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領域的應用現(xiàn)狀，并對大數(shù)據(jù)應用于醫(yī)療領域的挑戰(zhàn)和展望作了深入探討，旨在為我國醫(yī)療大數(shù)據(jù)的發(fā)展提供參考和借鑒。

隨著信息化進程的不斷加快，醫(yī)療健康領域逐漸進入大數(shù)據(jù)時代。大規(guī)模、多渠道、多樣的數(shù)據(jù)可為醫(yī)療護理實踐提供新的方法和思路，在提高醫(yī)療實踐水平、醫(yī)療數(shù)字化管理、臨床決策支持和養(yǎng)老服務等多個領域具有應用價值。然而，目前由于區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展不平衡等原因?qū)е碌尼t(yī)療資源分布不均，通過更加有效地利用醫(yī)療大數(shù)據(jù)，推進跨區(qū)域、跨機構(gòu)、跨部門的健康醫(yī)療數(shù)據(jù)共享，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)資源潛力、激活數(shù)據(jù)資源價值成為新的關注點[1]。另外，醫(yī)療大數(shù)據(jù)也面臨著醫(yī)療信息數(shù)據(jù)安全和隱私保護不當、數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊的挑戰(zhàn)，本文將深入探討這些問題。

1 醫(yī)療大數(shù)據(jù)的發(fā)展和意義

1.1 大數(shù)據(jù)的定義和特征

大數(shù)據(jù)（Big Data）是指使用傳統(tǒng)軟件或基于互聯(lián)網(wǎng)的平臺無法管理的大量數(shù)據(jù)，它超越了傳統(tǒng)使用量的存儲、處理和分析能力[2]。國際數(shù)據(jù)中心（International Data Center,IDC）將大數(shù)據(jù)歸結(jié)為“4V”特點的數(shù)據(jù)資料[3]：容量（Volume）、多樣性（Variety）、速度（Velocity）、準確性（Veracity）和價值（Value）。醫(yī)療大數(shù)據(jù)保留了大數(shù)據(jù)的特點外，額外兼具有鮮明的醫(yī)療行業(yè)特征，即時效性、冗余性、不完整性、隱私性的特點[4]。

1.2 我國醫(yī)療大數(shù)據(jù)的發(fā)展

醫(yī)療大數(shù)據(jù)是人類與醫(yī)療及生命健康相關的活動過程產(chǎn)生的與健康醫(yī)療相關的數(shù)據(jù)集合。早期，醫(yī)療相關的大部分數(shù)據(jù)都以紙質(zhì)印刷形式而非電子信息化方式存儲，但隨著強大的數(shù)據(jù)存儲，計算平臺，及移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，醫(yī)療數(shù)據(jù)也向數(shù)字化方向快速發(fā)展。

我國醫(yī)療大數(shù)據(jù)伴隨著國家政策的推動也迎來了快速發(fā)展的階段，2015 年8 月國務院發(fā)布了《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》，指出鼓勵和規(guī)范有關企事業(yè)單位開展醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)創(chuàng)新應用研究，構(gòu)建綜合健康服務應用[5]。2016 年6月，國務院辦公廳印發(fā)了《關于促進和規(guī)范健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應用發(fā)展的指導意見》，指出要大力推進不同醫(yī)療系統(tǒng)數(shù)據(jù)的融合和共享，促進醫(yī)療大數(shù)據(jù)安全規(guī)范和創(chuàng)新應用[6]。2016 年8 月國務院印發(fā)《“健康中國2030”規(guī)劃綱要》，提出將大數(shù)據(jù)醫(yī)療及其產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展成“十三五”時期醫(yī)療體系及醫(yī)療服務最高戰(zhàn)略[7]。2018 年國家衛(wèi)健委發(fā)布《國家健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)標準、安全和服務管理辦法(試行)》，就加強標準管理、安全管理、服務管理，為醫(yī)療大數(shù)據(jù)的實施提供了政策指導。

1.3 數(shù)據(jù)的主要來源及特點

醫(yī)療大數(shù)據(jù)主要來源分為如下4類[8]：（1）醫(yī)療機構(gòu)的患者就醫(yī)數(shù)據(jù)和運營系統(tǒng)數(shù)據(jù)，如病種治療和成本數(shù)據(jù)、醫(yī)藥、耗材、采購管理數(shù)據(jù)等，醫(yī)院信息系統(tǒng)（HIS）、電子病歷系統(tǒng)（EMRS）、醫(yī)學影像存檔與通信系統(tǒng)（PACS）等；（2）臨床醫(yī)療研究和實驗數(shù)據(jù)，主要是實驗中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，也包含患者產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，沒有嚴格的邊界區(qū)分；（3）制藥企業(yè)研發(fā)數(shù)據(jù)，藥物研發(fā)是一個復雜漫長的過程，臨床試驗是驗證一個藥物有效性和安全性的最佳方式，大量臨床試驗過程產(chǎn)生的數(shù)據(jù)；（4）可穿戴設備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，隨著移動互聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展和穿戴設備核心硬件技術的成熟，各種健康設備通過云端上傳方式收集用戶生命體征數(shù)據(jù)，如血壓、體溫、心電、脈搏等。

1.4 醫(yī)療大數(shù)據(jù)的意義

醫(yī)療大數(shù)據(jù)的研究和應用有如下幾方面的現(xiàn)實意義[9]：（1）提高診斷準確性。醫(yī)生利用醫(yī)院共享的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，能夠分析醫(yī)院積累的大量臨床數(shù)據(jù)，結(jié)合目標患者信息，能夠及時、有效地為患者選擇治療方案；（2）減少醫(yī)患矛盾。通過建立移動護理信息系統(tǒng)，實現(xiàn)病人護理文檔的電子化，將醫(yī)生、護士、其他醫(yī)務人員工作閉環(huán)執(zhí)行，使患者得到有效治療；（3）節(jié)約醫(yī)療資源。通過云計算技術，將信息資源集成和共享，降低成本的同時提高效率；（4）個性化醫(yī)療。通過大數(shù)據(jù)挖掘技術，對個體差異性特征在普遍特征數(shù)據(jù)分析的基礎上進行優(yōu)化分析，進而輔助以醫(yī)療服務子單元，滿足個性化醫(yī)療服務要求。

2 大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領域的應用

在醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)越來越多樣化的背景下，大數(shù)據(jù)技術也逐步從前沿技術轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)實應用。無論是生產(chǎn)生活還是醫(yī)療健康行業(yè)，大數(shù)據(jù)的應用場景也越來越豐富。

2.1 醫(yī)療信息化建設

醫(yī)療信息化即醫(yī)療服務的數(shù)字化、網(wǎng)絡化、信息化[10]。早期的醫(yī)療記錄的常見做法是以手寫筆記或打印報告的形式，隨著計算機系統(tǒng)的出現(xiàn)及其潛力，醫(yī)療保健系統(tǒng)中所有臨床檢查和病歷的數(shù)字化已成為當今的標準和廣泛采用的做法。由Murphy、Hanken、Waters 定義的電子健康記錄(Electronic Health Records，EHR)是用于患者過去、現(xiàn)在或未來的身體/心理健康或狀況有關的任何信息的計算機化醫(yī)療記錄系統(tǒng)，方便醫(yī)療人員訪問患者的醫(yī)學診斷、處方、與已知過敏相關的數(shù)據(jù)，提高醫(yī)療識別和治療效率[11]。與之類似，電子病歷(EMR)、個人健康記錄(PHR)、醫(yī)療實踐管理軟件(MPM)和許多其他醫(yī)療數(shù)據(jù)系統(tǒng)共同為提高醫(yī)療質(zhì)量、服務效率和降低成本以及減少醫(yī)療錯誤提供有力保障。

2.2 臨床醫(yī)護決策輔助

在傳統(tǒng)的醫(yī)療診斷主要依靠醫(yī)生個人經(jīng)驗和目標患者的信息，局限性很大，由于患者的個體差異，同樣診斷治理方式應用在不同患者身上的效果也可能不同。為此，可借助大數(shù)據(jù)建立一個智能診斷系統(tǒng)，如果將所有患者的就診信息整合，運用數(shù)據(jù)挖掘技術分析患者信息，提高診斷準確率[4]。另外，可利用自然語言處理技術對電子病歷文本進行分析，圖像智能識別技術對醫(yī)學影響建模，實現(xiàn)智能診斷。這能促進診斷更加科學化、合理化，提高診斷準確率，有效降低誤診率。

2.3 醫(yī)療科研領域中的技術支持

在醫(yī)療科研領域，包括治療方案的療效判斷、新藥研發(fā)、器械研制、疾病危險因素分析等各類臨床科研[4]。運用大數(shù)據(jù)技術對各種數(shù)據(jù)進行篩選、分析，可以為科研工作提供強有力的數(shù)據(jù)分析支持。如：（1）探索疾病關聯(lián)關系。將離散數(shù)據(jù)進行整合與規(guī)范化，對大量、關聯(lián)性的疾病數(shù)據(jù)進行分析整理，構(gòu)建醫(yī)療知識圖譜，可以探索疾病的關聯(lián)關系；（2）進行臨床預測。通過數(shù)據(jù)挖掘技術對各類疾病的癥狀，監(jiān)控疾病治療效果數(shù)據(jù)進行建模，預測處于早期癥狀的疾病的發(fā)展趨勢[12]。

3 大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領域的挑戰(zhàn)及應對

3.1 數(shù)據(jù)集成和共享

大型醫(yī)院已經(jīng)基本實施了信息化建設，但相應的數(shù)據(jù)資源仍然分散在不同的數(shù)據(jù)池中，互不相連，形成信息孤島，導致醫(yī)院之間無法共享護理數(shù)據(jù)，全社會衛(wèi)生系統(tǒng)的相關數(shù)據(jù)無法共享和有效整合，進而影響醫(yī)療資源數(shù)據(jù)池的形成。

掣肘健康醫(yī)療數(shù)據(jù)共享的關鍵問題主要體現(xiàn)在管理機制和技術標準兩個方面，因此亟需解決以下2 個問題：（1）由于我國經(jīng)濟發(fā)展的地區(qū)性差異，不同地區(qū)和級別的醫(yī)療機構(gòu)自成體系、自建標準，不同類型醫(yī)療機構(gòu)間缺乏充分的跨業(yè)務數(shù)據(jù)共享，因此應該健全協(xié)作機制，調(diào)整利益沖突并通過管理手段達成共識；（2）醫(yī)療大數(shù)據(jù)本身多源異構(gòu)性的特點，存在大量結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，信息標準并不統(tǒng)一，按照標準規(guī)范建立起跨機構(gòu)甚至跨區(qū)域的數(shù)據(jù)共享平臺及數(shù)據(jù)交換機制[12]。

3.2 數(shù)據(jù)安全和隱私保護

大數(shù)據(jù)在促進數(shù)據(jù)傳輸和共享的同時，也帶來了新的挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)隱私保護就是其中之一[12]。我國對于醫(yī)療領域隱私保護的立法及政策法規(guī)的制定處于起步和發(fā)展中，盡管已有相關法律法規(guī)對保護患者隱私提出了相應的要求和規(guī)定，但是大部分規(guī)定缺乏可操作性，僅規(guī)定了對患者的保密醫(yī)務，而沒有規(guī)定違反該義務的后果，不利于具體司法實踐操作，而且大多數(shù)條款對患者信息權(quán)利的具體內(nèi)容、權(quán)利保護的方式等都沒有規(guī)定。大數(shù)據(jù)時代，要搞數(shù)據(jù)共享，這在很大程度上受到嚴格的數(shù)據(jù)保護的限制；只有保障大數(shù)據(jù)的共享和保護，才能最大限度地發(fā)揮醫(yī)療大數(shù)據(jù)的潛在價值。

為了能夠最大程度上保護公民的隱私安全，需要加強對數(shù)據(jù)的保護工作。首先在法律的內(nèi)容上，應盡快制定相關政策法規(guī)；除完善相關配套法規(guī)標準外，也要在執(zhí)法和司法過程中強化保護患者隱私與個人信息，嚴格要求數(shù)據(jù)安全保障義務與責任，堅持知情同意原則，數(shù)據(jù)的收集、存儲、使用、分析等行為應獲得數(shù)據(jù)主體的知情同意，原則上應獲得明示同意；其次在治理手段上，在強化隱私保護技術對個人隱私保護效果支撐作用的同時，致力提升數(shù)據(jù)加工者合法合規(guī)使用數(shù)據(jù)的自覺意識，形成注重數(shù)據(jù)倫理安全的良性氛圍，倡導公民形成正確的個人隱私觀。

3.3 數(shù)據(jù)質(zhì)量保障

醫(yī)療數(shù)據(jù)在大部分應用場景中，對數(shù)據(jù)的質(zhì)量都有比較高的要求。醫(yī)療數(shù)據(jù)質(zhì)量風險可能導致一系列問題：（1）即時接受診療的患者因為醫(yī)生收到了錯誤的基本疾病信息受到不合理的治療甚至承擔安全風險；（2）醫(yī)療科研有可能因為出現(xiàn)的錯誤數(shù)據(jù)而得到錯誤的結(jié)論，輕者會導致整個科研過程失敗，耗費人力財力，重者可能會錯誤引導醫(yī)學理論發(fā)展方向，影響整體醫(yī)學發(fā)展進程。

為了提高醫(yī)療數(shù)據(jù)的準確性、真實性、適用性，須建立一套標準化數(shù)據(jù)治理模式，各級醫(yī)療機構(gòu)在開展醫(yī)療數(shù)據(jù)采集、存儲、整合、分析等工作的時候，以相同或相近的標準，確保內(nèi)容準確、術語規(guī)范、信息數(shù)據(jù)接口一致等[13]。此外人工智能技術也正在應用于醫(yī)療數(shù)據(jù)的提取和識別過程中，通過自然語言處理、人工智能、OCR 等技術直接識別電子病歷系統(tǒng)并完成有效數(shù)據(jù)的提取，這一過程的實現(xiàn)將有效減少醫(yī)療數(shù)據(jù)提取過程的人力耗費且有可能通過機器學習提高數(shù)據(jù)的準確性。這些醫(yī)療數(shù)據(jù)提取的自動化策略必然是醫(yī)療數(shù)據(jù)提取的重要未來方案，對于解決當下的醫(yī)療數(shù)據(jù)準確性安全性風險意義重大。

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