健康大数据在公共卫生领域中的应用研究

2016-02-05王黎洲

中国卫生标准管理 2016年9期

王黎洲

健康大数据在公共卫生领域中的应用研究

王黎洲

【摘要】健康大数据是21世纪卫生信息化建设背景下的新兴概念。其主要关注人民群众的健康问题，是我国医疗卫生行业的一大突破。本文对健康大数据的概念、特点、相关技术进行介绍，并着重论述其在公共卫生领域的应用，实现信息化和技术化的革新，为人们创造良好的医疗卫生环境。

【关键词】健康大数据；公共卫生；领域；应用研究

The health data is a new concept in the background of health information construction in twenty-first Century. Its main concern to the health of the people，is a major breakthrough in China's medical and health industry. In this paper the concept of health data，the characteristics and correlative technology are introduced，and discusses its application in the field of public health，realizing the innovation of information and technology，for people to create a good medical environment.

【Key words】 Health big data，Public health，Field，Application research

1　引言

近年来，大数据受到了政府和相关部门及领域的普遍关注。2015年，公共卫生领域健康大数据被正式提出，其指出强大的流行病学基础、稳健的知识整合、循证医学原则和拓展的转化研究议程是大数据应用于公共卫生领域的推动力。在公共卫生领域对健康大数据进行应用，能够引导民众对疾病进行有效预防，提高健康系数和生命安全指数，从而为人们创造高质量的生命和生活。当前我国的信息技术和科学技术都相对比较发达，为健康大数据提供了广阔的应用空间和发展前景。

2　健康大数据概述

大数据是指大规模、复杂性、批量化和可链接的数据信息。其涵盖的范围很广，包括医疗信息、环境信息、金融信息、社会信息等方方面面。健康大数据是以医疗卫生领域为基点进行论述的。其是指与维持机体健康相关的生活行为方式、遗传、社会环境因素和医疗过程中的相关数据信息等。健康大数据的实现前提是，对人体的相关指标进行健康测量和评价，并进行干预，从根本上提升人民群众的健康系数。健康大数据的突出特点在于海量化、速度化、多样化和价值化［1］。

3　相关技术

大数据需要经过相关处理之后，才能凸显其潜在价值。纵观当前我国大数据的研究状况，一般以聚类分析、因子分析、相关分析、回归分析和数据挖掘计算等为主。技术人员要最大程度对其进行开发和提炼，进而实现数据的整合，从根本上发挥其功能和价值。

为了满足当前信息社会背景下，数据的大规模处理需求，技术人员一般应用非关系数据库、云计算、云存储等对健康大数据进行挖掘、处理和利用。云计算的实质是业务模式，其主要对数据进行并行和分布式处理，进而为数据提供存储、访问和计算空间［2］。

在公共卫生领域，Hadoop软件以可靠、高效和可伸缩的分布式处理机能，应用最为普遍。Map Reduce能够实现对大数据编程模型的并行处理。在Hadoop框架背景下，可以应用多种语言方式，按照Map Reduce的编程模型，实现同一程序的编写和运行。

健康大数据以其独特的技术优势，成为当前公共卫生领域的研究重点。在公共卫生领域对健康大数据进行应用，能够在成本许可范围内，实现对海量数据的搜集、存储、整理和分析等，进而获取对人们有用的相关资源和信息［3］。

4　健康大数据在公共卫生领域的应用

4.1疾病预测和预防

健康大数据能够帮助人们对疾病进行预测和预防，将人们的健康隐患降到最低。基础设施的不完善和我国医疗发展水平的制约，使得很多卫生保障工作者并不能够对人们的健康影响因素进行全面确定，使得我国当前疾病预测发展并不是很成熟。以健康大数据为背景，医疗人员通过对药物销售情况、患者健康咨询情况、网络搜索情况和用户浏览偏好等，实现对人群疾病的预测。例如，谷歌公司曾推出一项大数据处理的“流感趋势”应用服务，通过对关键词进行监测，对美国流感情况进行明确的了解。在传统公共卫生监测系统前提下，科研人员能够通过主成分分析法和回归分析，对年龄、种族等相关要素进行控制，进而对行为和健康的关系进行预测。在公共卫生领域对健康大数据进行应用，可以对疾病进行有效的预测和预防，有效避免了重大疾病的发生，也在很大程度降低了人们的医疗成本和医疗压力，减缓了疾病的发生，为人们提供健康保障［4］。

4.2循证公共卫生决策

当前，我国公共卫生领域的研究论文和科研著作比较多。健康大数据能够为循证公共卫生决策提供相应的保障。医疗卫生行业信息化发展水平的滞后性，使我国当前缺乏专门的公共卫生决策数据库。近年来，循证医学在卫生决策和临床实践过程中应用比较普遍，受到人们的广泛关注和认可。但是，传统医疗卫生服务观念的制约，使得我国循证公共卫生意识仍然比较欠缺，很难形成正确的循证公共卫生思维。当前，我国在循证公共卫生决策方面的研究特别少，不利于我国公共卫生领域的快速革新和发展。我国循证卫生无法取得突破的根源在于研究者和决策者之间的意见分歧。

相关从业人员可以在健康大数据中加入个人数据集，为循证医学提供充足的理论支撑，并对其细微差别进行明确的认识，为公共卫生决策者提供有力的证据，从根本上确保卫生政策制定的科学性、合理性，以及临床实践的有效性［5］。

当前，循证公共卫生决策过程中仍然存在相应的不足。一般为观察性研究或者半试验性研究，干预和结果之间存在很大的时间差距，并且其间也存在很多不可确定的因素。研究人员要将工具变量和倾向评分匹配应用到决策评价中。或者与相关领域的专家进行交流和沟通，获得可行性建议，从而提升研究的可信度和可靠度。我国相关部门要结合健康大数据在医疗卫生领域的应用状况，努力建立循证公共卫生决策数据库，加快其研究进度和建设速度。

4.3健康管理、监测和个性化医疗服务

健康大数据的应用，开拓了我国的健康医疗服务空间。同时，其也能够结合群众的个体化差异，为其提供个性化和差异化的医疗服务。健康管理主要是指对个体或者群体的相关健康指标进行全面分析和评估，对人们的健康隐患进行干预。健康档案中涵盖的大数据比较多，其实现了对咨询者的个体化服务。当前我国健康大数据的来源主要依托于电子健康和电子病历，其能够借助个人的睡眠情况、饮食情况和生活习惯等对其进行健康管理和监测，对相关的信息和数据进行整合，对有效信息进行提取，进而对其健康状况和疾病风险进行评估。对相关数据进行挖掘和分析，能够对其健康状态具有明确的认识，并获取完整的疾病预警信息。这些信息能够使研究者得到比临床就医更加准确的信息，进而对患者提供有效的指导和个性化服务［6］。

健康监测是个人健康管理过程中的重要组成部分。例如，苹果公司开发的Apple Watch，其包含健康监测功能。健康大数据背景下，人们的健康信息，能够通过个人电子健康档案，进入公共卫生报告系统。

个性化医疗服务已经成为公共卫生领域的未来发展趋势。在计算机和互联网背景下，患者的就医信息和病历信息等都能够被较为完整的保留，很大程度上避免了医患矛盾。同时，对大数据进行科学合理的运用，能够实现医疗机构的优化配置，真正为患者提供最优质的医疗资源和医疗信息服务。例如，2016年，国太亚医推出上门康复APP，借助该应用，用户能够随时进行免费的咨询，医生也能够对患者信息进行有效的管理，避免了医患信息的不对称性，真正为人们提供了优质的就医服务。该应用对上门康复、上门护理、上门送药、预约挂号、快约专家和健康指导等相关功能进行整合，实现了健康大数据在公共卫生领域的突破性应用［7］。

5　健康大数据应用过程中面临的挑战和展望

首先，安全、保密和共享问题。因为需要对患者信息进行收集，所以健康大数据中涉及到很多个人信息，其包括年龄、身体、基因和蛋白数据等。个人信息被泄露，会在无形中对患者的日常生活产生影响。研究人员在将患者信息加入大数据库之前，要对医疗记录进行删除，以确保信息安全。其次，在公共卫生领域对大数据关键技术进行应用。相关人员要注重对半结构化和非结构化的数据进行应用，以最大程度确保大数据处理过程中的准确性，提高公共卫生领域的大数据处理质量。第三，对大数据应用过程中的误差进行甄别，提高其精确度。