构建医学大数据应用生态系统

大数据技术在医疗领域的技术层面、业务层面都有十分重要的应用价值。相关部门已推动构建良好的医学大数据应用生态系统，相信政策导向可以带动学术界、医疗行业及产业界联动，共同推进医学大数据发展。

大数据技术可以通过建立海量医疗数据库、网络信息共享、数据实时监测等方式，为国家卫生综合管理信息平台、电子健康档案资源库、妇幼保健业务信息系统、医院管理平台等提供基本数据源，并提供数据源的存储、更新、挖掘分析、管理等功能。

在传统的医疗诊断中，医生仅可依靠目标患者的信息以及自己的经验和知识储备，局限性很大。而大数据技术则可以将患者的影像数据，病历数据、检验检查结果、诊疗费用等各种数据录入大数据系统，通过机器学习和挖掘分析方法，大夫即可获得类似症状患者的疾病机理、病因以及治疗方案，这对于大夫更好地把握疾病的诊断和治疗十分重要。

在医疗科研领域，运用大数据技术对各种数据进行筛选、分析，可以为科研工作提供强有力的数据分析支持。例如在健康危险因素分析的科研中，利用大数据技术可以在系统中全面地收集健康危险因素数据，包括环境因素，生物因素，经济社会因素，个人行为和心理因素，医疗卫生服务因素，以及人类生物遗传因素，进行比对关联分析，针对不同区域、家族进行评估和遴选，研究某些疾病发病的家族性、地区区域分布性等特性。

在居民的健康监测方面，大數据技术可以提供居民的健康档案，包括全部诊疗信息、体检信息，这些信息可以为患病居民提供更有针对性的治疗方案。

对于健康居民，大数据技术通过集成整合相关信息，通过挖掘数据对居民健康进行智能化监测，并通过移动设备定位数据对居民健康影响因素进行分析，为居民提供个性化健康事务管理服务。

在医药研发方面，医药公司能够通过大数据技术分析来自互联网上的公众疾病药品需求趋势，确定更为有效的投入产出比，合理配置有限研发资源。

此外，医药公司能够通过大数据技术优化物流信息平台及管理，使用数据分析预测提早将新药推向市场。在医药副作用研究方面，医疗大数据技术可以避免临床试验法、药物副作用报告分析法等传统方法存在的样本数小、采样分布有限等问题，从千百万患者的数据中挖掘到与某种药物相关的不良反应。