Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｈｅａｌｔｈ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ ａｎｄ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，Ｄｅｃ．２０１６，Ｖｏ１．１３，Ｎｏ．６中国卫生信息管理杂志２０１６年１２月第１３卷第６期 ｊ囊 纛互联网＋大 ｒ数据ｌ——１ Ｉ ｌ ｒ Ｌ 孟群，国家卫生计生委统计信息中心主任，中国卫生信息学会常务副会长、 秘书长，《中国卫生统计》、《中国医院统计》和《中国卫生信息管理杂志》主 薅 编。主持多项国家重大科技专项、国家高技术研究发展计划（８６３计划）和国家 科技支撑计划等研究项目，组织和参与我国卫生信息化建设规划、方案、技术规 范及重大项目的制订和实施，在哈尔滨医科大学、中山大学、华中科技大学、首 都医科大学、美国德克萨斯大学休斯顿健康科学中心生物医学信息学学院等多所 ｌ 国内外著名高校担任兼职教授、博士生导师，享受特殊津贴，已培养博士 生多名，出版专著多部，发表论文百余篇。 ｄｏｉ：１０．３９６９￣．ｉｓｓｎ．１６７２・５１６６．２０１６．０６．Ｏ１ 健康医疗大数据的发展现状与应用模式研究 孟群①毕丹②张一呜②尹新② 文章编号：１６７２—５１６６（２０１６）０６—０５４７—０６中图分类号：Ｒ一３４；Ｒ一３７文献标志码：Ａ 摘要健康医疗大数据是国家重要的基础性战略资源，它的发展与应用将带来健康医疗模式的深刻变化， 有利于提升健康医疗服务效率和质量，不断满足人民群众多层次、多样化的健康需求，为打造健康中国提供 有力支撑。本文通过分析国内外健康医疗大数据的发展现状与进程，并结合典型的应用场景，探索我国健康 医疗大数据的可行之路。 关键词健康医疗大数据应用场景风险与挑战 Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｏｎ Ｔｈｅ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ Ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｏｆ Ｂｉｇ Ｄａｔａ Ｉｎ Ｈｅａｌｔｈｃａｒｅ Ｍｅｎｇ ＱＭＲ，Ｂｉ Ｄａｎ，Ｚｈａｎｇ Ｙｉｍｉｎｇ，Ｙｉｎｘｉｎ Ｃｅｎｔｒｅ ｆｏｒ Ｈｅａｌｔｈ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ ａｎｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｈｅａｌｔｈ ａｎｄ Ｆａｍｉｌｙ Ｐｌａｎｎｉｎｇ Ｃｏｍｍｉｓｓｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ Ｐｅｏｐｌｅ’Ｓ Ｒｅｐｕｂｌｉｃ ｏｆ Ｃｈｉｎａ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １ ０００４４，Ｃｈｉｎａ Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｔｈｅ ｂｉｇ ｄａｔａ ｉｎ ｈｅａｌｔｈｃａｒｅ ｉｓ ａ ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌ ｎａｔｉｏｎａｌ ｓｔｒａｔｅｇｉｃ ｒｅｓｏｕｒｃｅ，ｉｔｓ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ａｎｄ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｗｉｌｌ ｂｒｉｎｇ ｐｒｏｆｏｕｎｄ ｃｈａｎｇｅｓ ｉｎ ｔｈｅ ｍｅｄｉｃａｌ ｃａｒｅ ｍｏｄｅ．Ｔｈｅ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ａｎｄ ｑｕａｌｉｔｙ ｏｆ ｈｅａｌｔｈ ｓｅｒｖｉｃｅ ｗｉｌｌ ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｌｙ ｂｅ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ａｓ ａ ｃｏｎｓｅｑｕｅｎｃｅ，ｔｏ ｍｅｅｔ ｐｅｏｐｌｅ’Ｓ ｄｉｖｅｒｓｉｆｉｅｄ ｈｅａｌｔｈ ｎｅｅｄｓ ａｎｄ ①国家卫生计生委统计信息中心，北京市，１ ０００４４ ②东软管理咨询（Ｉ－海）有限公司，沈阳市，１１ ０１ ７９ 作者简介：孟群（１ ９６３），男，博士学位，研究员，国家卫生计生委统计信息中心任；研究方向：卫生信息管理，医学教育管理； Ｅ－ｍａｌｌ：ｍｅｎｇｑｕｎ＠ｎｈｆｐｃ．８ｏｖ．ｃｎ ５耵．］ 中国卫生信息管理杂志２０１６年１２月第１３卷第６期Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｈｅａｌｔｈ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ ａｎｄ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，Ｄｅｃ．２０１６，Ｖｏ１．１３，Ｎｏ ６ ［．互联网＋大数据 ｗｉｌｌ ｐｒｏｖｉｄｅ ａ ｓｔｒｏｎｇ ｓｕｐｐｏｒｔ ｆｏｒ ｂｕｉｌｄｉｎｇ ａ ｈｅａｌｔｈｙ Ｃｈｉｎａ．Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｗｉｌｌ ａｎａｌｙｓｅ ｔｈｅ ｄｏｍｅｓｔｉｃ ａｎｄ ｆｏｒｅｉｇｎ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｓｔａｔｕｓ ｏｆ ｔｈｅ ｂｉｇ ｄａｔａ ｉｎ ｈｅａｌｔｈ ｃａｒｅ，ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ ｗｉｔｈ ｔｙｐｉｃａｌ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｓｃｅｎａｒｉｏｓ，ｔｏ ｆｉｎｄ ａ ｆｅａｓｉｂｌｅ ｗａｙ ｆｏｒ ｉｔｓ ｐｏｐｕｌａｒｉｔｙ ｉｎ ｏｕｒ ｃｏｕｎｔｒｙ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ Ｂｉｇ ｄａｔａ ｉｎ ｈｅａｌｔｈｃａｒｅ，Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ，Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｓｔａｔｕｓ １ 引言 在大数据与众多领域的结合 命周期，既包括个人健康数据，又 涉及医药服务、疾病防控、健康保 障和食品安全、养生保健等多方面 数据的汇聚和聚合。 目前。从数据产生的来源上 据，如表１所示。 ２．２特征 健康医疗大数据完全符合大数 据的４ Ｖ特征，具体如图１所示： 同时，健康医疗大数据根据其 自身特点，还包括不完整性、长期 保存性、时间性等医疗领域特有的 中，健康医疗大数据以其数据增长 快、应用范围广、价值贡献大等特 点尤其受人关注。目前，健康医疗 大数据在临床医疗、医保控费、药 物研发、慢病管理等诸多领域的应 用前景十分明朗，已经具备了切实 可行的应用方案，能够创造巨大的 价值和收益。麦肯锡报告曾指出， 看，健康医疗大数据主要包含以 下４个分类：医疗大数据、健康大 数据、生物大数据和经营运营大数 胡 ・一■恫【ＩＴｉ１Ｔｌ 娟 互 重ｊ『＿ ・数据类型多样，如果美国的健康医疗事业能够有效 运用大数据，那么这一行业每年将 多创造３０００亿美元的价值。 —个ＣＴ图像约为１５０ＭＢ． 个基因组序列文件约为７５０ＭＢ 口包合文本 ｝悔音频等 ・一多类数据 ‘就￣－ ＰＢ圾．张黜断姗 Ｉ ■ ●■铆馓￣５８５％ ＿ — 苦 ，ＩＩ一 ’｛ ■ ｍ－ ・能够创遗巨大的经济和社会效益 ・预计２０２０年中国医疗大数据应用市场规划奇 达到３９０亿元（摘自贵阳大数据交易所《智 慧医疗与大数据２０１ｓ年度报告》） ２概述 ２．１概念与分类 健康医疗大数据涵盖人的全生 ・数据量每年以４８％速度增长，是增长最侠的 行业之一（摘自ＩＤｃ行业简报 《数字宇宙 驱动医疗行业增长》） 图１健康医疗大数据的４ｖ特征 表１ 健康医疗大数据的分类 类别 医疗大数据 描述 数据来源 电子病历数据和医学影像数据，患者终生就医、住 医院、基层医疗机构、第三方医学 院、用药记录、标准化临床路径数据等 诊断中心、药企、药店 体检机构 健康大数据 个人健康档案、监测个人体征数据、个人偏好数据、 基层医疗机构康复医疗数据、健康知识数据等 、生物大数据 不同组学的数据，例如：基因组学、转录组学、蛋白 医院组学代谢组学等 、、第三方检测机构 成本核算数据、医药、耗材、器械采购与管理数据、 医院、基层医疗机构、社保中心、 经营运营大数据 不同病种治疗成本与报销、药物研发数据、消费者购 商业保险机构、药企、药店、物流 买行为数据、产品流通数据、第三方支付数据等 配送公司、第三方支付机构 Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｈｅａｌｔｈ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ ａｎｄ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，Ｄｅｃ ２０１６，Ｖｏｌ １３，Ｎｏ．６中国卫生信息管理杂志２Ｏ１６年１２月第１３卷第６期 － ＼ 一露 羹器鬈 ｉ 器巍 互联网＋大数据Ｉ二 ’ ：’ｌ 些特征。 一。２０１５年１月底，美国总统奥 ３．１．３日本利用大数据有效控 制医疗费用 巴马在国情咨文演讲中宣布了精准 ３发展现状 近年来，世界各国都在致力 于推进健康医疗大数据的发展和应 医疗计划，划拨２．１５亿美元经费， 将加快在基因组层面对疾病的认 识。并将最新最好的技术、知识和 治疗方法提供给临床医生，使医生 日本从２０１５年开始，利 用诊疗报酬明细表中的庞大数据来 控制医疗费用。对这些数据进 行分析，以计算出医疗费用中的浪 用。各国都有不同的特色和亮点， 其经验值得我国借鉴。 ３－１国外发展特色 ３．１．１美国推动健康医疗大数 据开放共享。重点发展精准医疗 美国作为发展大数据的先行 者，把推动健康医疗大数据向社会 开放和共享作为核心，聚集社会力 量来挖掘健康医疗大数据的价值。 《美国联邦医疗信息化战略规 划（２０１５—２Ｏ２Ｏ）》明确了实现健 康医疗数据共享的目标，要在保护 健康信息隐私和安全的前提下，建 立起信息共享和交互的技术标准， 加强公众、医疗机构和公共卫生机 构快速查找、获取电子健康信息的 能力。２０１４年６月，美国食品药 品监督管理局（ＦＤＡ）的公共数据 开放项目ｏｐｅｎＦＤＡ正式上线，其 先导项目开放了２００４～２０１３年间 的３００万份药物不良反应和医疗过 失记录。ＯｐｅｎＦＤＡ不仅提供这些 经过脱敏处理后的原始数据，还提 供了应用程序接口、技术文档和应 用实例，甚至还为重要的公共数据 集建立开发者社区，鼓励企业和个 人对数据价值进行挖掘与分析。 同时，随着基因组测序技术 的快速进步，美国将精准医疗作为 未来医疗大数据的重点发展方向之 能够准确了解病因、针对性用药， 同时制定一系列的标准和要求，以 保护隐私和跨系统数据交换安全， 促进基于数据的更精准医疗服务新 时代的到来。 ３．１．２英国积极发展个性化医 疗。探索癌症新疗法 英国积极发展个性化医疗。 ２０１３年５月英国首个综合运用大 数据技术的医药卫生科研中心“李 嘉诚卫生信息与发现中心”在牛津 大学成立，总投资达９０００万英镑 （约合１．４亿美元）。该中心包括“靶 标发现研究所”和“大数据研究所” 两个机构，旨在通过搜集、存储和 分析大量医疗信息，确定新药研发 方向，探索特定疾病的新疗法。 ２０１３年６月，英国医疗保健 当局宣布，英格兰将建立世界最大 的癌症患者数据库，收集来自英国 各地医疗机构的病例和１ １００万份 历史档案记录，保存和整理英国每 年３５万新确诊的肿瘤病例的全部 数据，并与威尔士、苏格兰和北爱 尔兰的医疗保健数据库共享信息。 对这些数据的整理、分析和更新最 终将可揭示各种癌症对治疗方法 的反应，为个性化的癌症治疗提 供基础。 费部分，并让各地方设定控制 医疗费用的具体数字。日本 将大数据作为控制费用的一项手 段，计划在２０２５年前削减５万亿 日元（约合４８７亿美元）医疗和护 理费用。 ３．２我国发展进程 近年来，医疗大数据的应用 价值越来越受到我国、医院 和企业的认可与关注。从２０１５年 起。国家密集出台了一系列文 件：《关于推进“互联网＋” 行动的指导意见》、《全国医疗卫生 服务体系规划纲要（２０１５—２０２０ 年）》、《促进大数据发展行动纲要》 等，推动了我国健康医疗大数据发 展。２０１６年６月２４日，办 公厅发布了《关于促进和规范健康 医疗大数据应用发展的指导意见》， 进一步规范和推动健康医疗大数据 融合共享与开放应用，积极营造促 进健康医疗大数据安全规范、创新 应用的发展环境，通过“互联网＋ 健康医疗”探索服务新模式、培育 发展新业态，为打造健康中国提供 有力支撑。 同时，国家在２０１５年３月依 托华大基因研究院组建国家基因 ５４９．］ 中国卫生信息管理杂志２Ｏ１６年１２月第１３卷第６期Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｈｅａｌｔｈ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ ａｎｄ ＭａｎａｇｅｍｅｎｔＤｅｃ．２０１６。Ｖｏ１．１３．Ｎｏ．６ ，［．互联网＋大数据 库，提高我国生命科学研究水平和 国际影响力，增强我国主动抢占生 物基础领域战略制高点的能力。同 年５月，国家医疗数据中心在北 京大学医学部成立，中心将通过规 范、指导医院基础数据，提升数据 质量，逐步将临床数据和基础标 本资源库有效衔接，最终实现精 准医疗。 在医院方面，各个医院也在积 极探索健康大数据的落地实践。北 京首都医科大学附属北京安贞医院 通过与辉瑞投资合作，启动国内首 个心血管大数据中心的战略合作项 目，建立新型科研合作和交流平 台，探索并逐步完善中国心血管疾 病领域的大数据应用模式。郑州大 学第一附属医院、华为技术有限公 司、东华软件共同设立互联网医疗 及医疗大数据协同创新中心，在互 联网医疗、大数据、远程医学监测 设备等领域的技术开发与应用等方 面开展合作。中南大学湘雅医院通 过建立大数据电子平台，实现医生 诊疗全过程的电子化、数据化，强 化临床数据与教学、科研的有机结 合，深度挖掘医疗大数据价值。 除了和医院外，国内的 ＩＴ公司对健康医疗大数据领域也 表现出了极大兴趣。东软通过建立 Ｏ２Ｏ云医院医疗协同服务平台，打 造上下协同的医疗生态系统和产业 链闭环。通过积累的数据为重构医 疗健康服务体系提供支撑，提供健 康管理、慢病管理、院后康复、远 ［．５５０ 程会诊、双向转诊、科学决策等服 务。万达信息通过与上海市卫计委 合作，共同推出上海健康云，通过 整合现有系统，实现健康档案、电 子病历等数据的互联互通互认，使 得医疗资源可以得到更加有效的配 置，并能够获得实时可视化数据等 服务。 ４应用场景 目前，健康医疗大数据已经被 越来越广泛地应用于临床医疗、健 康管理、公共卫生等领域，为医 生、患者、社会公众提供越来越多 的便利。 ４．１让临床诊断更加智能和 高效 在临床医疗领域，健康医疗大 数据所发挥的作用主要体现在能为 医生的临床医疗决策提供科学的参 考。通过对海量文献的学习和不断 的错误纠正，临床医疗辅助决策系 统能够协助医生做出最佳的诊断和 治疗。 国外最具有代表性的就是Ｉ ＢＭ 的沃森机器人医生。它每秒能够处 理５００ＧＢ的数据，拥有最顶尖的 计算能力、庞大的知识库和精确的 自然语言处理能力。可以依据患者 的临床、病理及基因等特征，为医 生提出规范化临床路径及个体化 医疗建议，不仅可以提高医生的 工作效率和诊疗质量，也可以减少 不良反应和医疗差错。目前，沃森 机器人已经成为全球最好的肿瘤医 院——安德森癌症中心的助理医 生，通过结合病人的个人信息和最 新研究，为病人量身定制多种诊疗 方案。 国内由国家卫生计生委统计信 息中心和电子科技大学共同组建的 医疗健康大数据研究院，利用大数 据＋深度学习技术实现了色素性 皮肤病的计算机辅助诊断。为了让 计算机能够精准地识别出疾病的特 征，研究人员采取了大数据＋深度 学习技术，通过构建由海量色素性 皮肤病图像所组成的训练集，用来 训练对病种进行识别和分类的计算 机神经网络。利用训练后的神经网 络，患者只需要通过智能手机对病 患处进行拍照并上传至大数据分析 平台，平台会自动对照片进行预处 理增强，并利用图像特征提取技术 对病患处的特征进行提取，依据这 些特征计算机就可以对疾病进行智 能化的分类和初步诊断。 ４．２为管理者决策提供科学 的数据支持 在医疗行业和机构的管理领 域，可以通过各种统计和分析，让 管理者从多个角度全局性地掌握医 疗机构运营的总体情况，有效进行 成本控制，为管理者进行科学化、 合理化的决策提供强有力的数据支 持，从而提升医疗机构的运营管理 水平。 基于医疗大数据能够开展更 Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｈｅａｌｔｈ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ ａｎｄ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，Ｄｅｃ．２０１６，Ｖｏｌ １３，Ｎｏ。６中国卫生信息管理杂志２０１６年１２月第１３卷第６期 ： 一 ｜ ≈０ ０ ｜¨ ￡ ｌ冁《 ≮ｉ毫 ｉ｝＃ 藏囊嚣誊 鬟誊 ；§ §霉蛩羹麓羹耋ｌ薹 凄 互联网－Ｉ－大数据ｌ广——。１ 加精确的分级诊疗监测评估，通过 把度的海量数据进行整合与分 析，并将结果进行可视化呈现，可 以很好地展现某一地区分级诊疗的 总体情况（患者流向、分布特征 等）。大数据分析还可揭示影响分 级诊疗实施的因素有哪些，为医疗 资源配置、分级诊疗的监测评估工 作提供科学依据。 ４．３防范医保欺诈，实现医 保精准定价 在医疗保险领域，健康医疗大 数据的重要应用之～就是实现索赔 请求的智能化快速审核，防范医保 欺诈。大数据分析可以帮助医保机 构找出一些典型的理赔费用风险问 题，例如分解住院、不合理医疗检 查项目或者不合理高值医用耗材、 诊断和处方药品指征不匹配、药品 剂量超标等，通过大数据分析和机 器审核，快速筛选出存在欺诈风 险的索赔请求。有效降低欺诈成 功率。同时，根据个人的不同情 况实现医保费用的精准定价也是大 数据在医疗保险领域的重要用途之 一。首家互联网保险公司众安保险 以用户运动量作为重大疾病保险的 定价依据，用户的运动步数还可以 抵扣保费。将保险产品与运动场景 相结合，吸引大量热爱运动的健康 群体，降低出险和理赔概率。 ４．４基于大数据的循证医疗 在慢病管理领域。针对慢病患 者，通过建立慢病风险预测模型、 慢性疾病诊断模型、疾病关联的并 发症分析、用药模式分析及诊疗项 目关联关系分析等，为慢病患者制 定个性化的疾病防治与干预计划， 及时改变不良生活习惯，降低疾病 风险。同时，我们还可以通过可穿 戴设备采集慢病患者的体征数据， 实现生理指标实时监控，通过大数 据平台对病情变化进行预判，以便 及早发现问题并进行干预。 ４．５大数据预测疾病传播趋 势，提升疫情防控水平 在公共卫生领域，通过大数据 监测和分析疾病的传播模式，帮助 疾控部门提高公共卫生监测和反应 的速度。在２０１４年，哈佛大学公 共卫生学院的研究人员就通过跨域 大数据的关联分析，成功预测了巴 基斯坦登革热的蔓延趋势。此外， 通过互联网大数据分析，卫生监 管部门可以将地区差异作为重要变 量，针对每个城市分别建模，形成 区域健康与传染病的实时分析与展 示。民众可以实时了解到自己所面 临的疾病风险，有针对性地进行预 防，降低发病的概率。医疗机构可 以根据流感等病情的暴发时间和力 度，提前预判数量，及时做好预防 措施和医疗资源的储蓄及分配。医 药公司根据预测结果，更快更准确 地研制靶向疫苗，并及早备药，解 决患者的用药需求。 Ｉ．－．．．．一 ４．６加速药物研发，提高药 效，减少副作用 在生物医药领域。可以利用 大数据有效缩短药品研发周期。 ＢｅｒｇＨｅａｌｔｈ公司就是利用结合了生 物模型元素、大数据分析、人工智 能、基因组学、蛋白质组学和代谢 组学的药物研发平台，从大量样本 数据中创建病人“图谱”。进而挖 掘出实际可用的数据，通过明确发 病时细胞活动途径的改变来反向推 导出合适的药物治疗方案。使用这 种新的方法公司只需要９—１２个月 就能研制出一种药物。使药物研发 变得更便宜、更快捷。 除此之外，我们还可以利用 大数据技术实现药物疗效分析和药 物副作用的监测。通过搜集并分析 服药人群健康体征、服药记录、临 床疗效等数据，分析药物在投放市 场后的治疗效果，发现药物安全信 号，以此促进药物的改良，提升药 效以及用药安全。 ５风险与挑战 健康医疗大数据在为我们创造 价值的同时，也带来了一系列的风 险与挑战，因此需要我们进一步采 取措施，保证健康医疗大数据有序 发展和深入应用。 ５＿１在采集过程中数据真假 难以判断 随着移动互联网、物联网、可 穿戴设备等技术的不断发展，个人 ５ ．］ 中国卫生信息管理杂志２Ｏ１６年１２月第１３卷第６期Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕ ｒｎａｌ ｏｆ Ｈｅａｌｔｈｌｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ ａｎｄＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，Ｄｅｃ．２０１６．Ｖｏｌ１３，Ｎｏ．６ ［．互联网＋大数据 ＿ 嚣 医疗健康数据的采集、发布渠道不 ｛ 囊 的“健康云”。这朵“健康云”保存 同维度的数据越积越多，就能找到 数据之间的关联及线索，这就会对 隐私产生威胁。目前来看，医疗隐 私数据主要涉及两类，一类是个人 医疗信息，一类是群体共同信息。 先应该分辨出哪些医疗数据属于隐 断增多，数据的真假难以判断，数 据质量难以保证。因此，需要通过 建立健全机制、使用挖掘交叉验证 着个人所有的医疗、生物和健康大 数据。每个人都可以根据自己的医 疗健康大数据来做出重要的医疗选 择，并根据情况和需求订制个性化 的医疗方案。 等多种技术手段，保证数据的真实 性、准确性和有效性。 ５．２在数据整合过程中，数 私数据，哪些医疗数据可以共享和 最后，“大数据＋深度学习” 据标准不统一 目前，我国各个医院的信息系 统大都来自不同厂商，由于建设时 期不同，采用的标准也不尽相同， 数据整合难度较大，因此对健康医 疗数据进行标准化是一项巨大的工 程。一方面，要依靠的顶层设 计，通过出台相应的国家标准规范 来推进我国健康医疗数据的标准化 程度；另一方面，建立监管、 社会多方主体参与的管理机制，共 同推动产业向前发展。 ５．３数据共享与开放不足 由于我国医疗系统相对封闭， 医院的数据单独存储于医院内，数 据之间不流通、不开放。大量优质 的患者健康数据被封闭于医院的围 墙内，造成了数据资源的极大浪 费。但是随着人们对于医疗大数据 的认识不断加深，医疗体系的数据 也有望开放。到２０２０年将建成“国 家医疗卫生信息分级开放应用平 台”，实现数据跨部门、跨区域共 享与开放。 ５．４在应用过程中隐私数据范 围不明确，隐私保护也比较薄弱 以前数据是分散的，未来当不 ［．５５２ 利用，明确隐私保护对象。然后可 以参考美国的ＨｌＰＰＡ法案，出台 面向医疗隐私保护的专项法律，并 保证法律的可操作性。同时，要加 大力度完善技术规范，可以运用数 据脱敏、去标签化等手段对数据进 行处理，尽可能保护数据隐私。 ６趋势展望 随着技术的不断发展，的 成熟和完善，未来医疗服务将走向 全新的模式。 首先，大数据将推动主动医 疗时代的到来。未来，各种可穿戴 设备、在线医疗服务将会２４小时 不问断地向我们反馈自己的健康状 况，我们每个人都将成为自己身体 健康的管理者。同时随着基因测序 技术的快速发展，我们每个人都能 够掌握属于自己的基因大数据，通 过观察我们有缺陷的基因片段，来 了解我们将来可能罹患的病症，能 够真正实现医疗由事后治疗向事前 预防的转变，变被动为主动。 其次，将实现以大数据为基 础的个性化医疗，随着健康数据采 集和分析的技术越来越先进，未来 每个人都能够拥有一朵专属于个人 推动医疗人工智能快速发展，未来 在法律体系不断成熟和技术不断进 步的前提下，我们还是可以期待机 器人医生在医疗领域更加深入和广 泛的应用。届时将会诞生出更智能、 更多元化的医疗机器人，包括手术 机器人、救援机器人、护理机器 人等，来为患者带来更加智慧、便 捷、高效的医疗服务体验。一 ［１】陈惠芳，徐卫国．大数据视角下医 疗行业发展的新思维［Ｊ】．现代管理 科学，２０１５，３４（４）：７Ｏ一７２． ［２］朱蕊，彭冀．医疗大数据的应用［ＪＪ． 中国西部科技，２０１５，１４（５）：９５—９７． ［３］任思冲，周海琴，彭萍．大数据挖 掘促进精准医学的发展［Ａ］．中华医 学会第二十一次全国医学信息学术 会议论文汇编．２０１５：４． ［４］郑杰．医疗：大数据时代的个 人健康［Ｊ】．健康管理，２０１４， ５（４）：１２—１３． ［５］蔡佳慧，张涛，宗文红．医疗大数据 面临的挑战及思考［Ｊ】．中国卫生信 息管理杂志，２０１３，１Ｏ（４）：２９２—２９５． ［收稿日期：２０１６—１１－０３ 修回日期：２０１６．１１－１５］
