大数据时代下的我国互联网+智慧医疗分析

钟平玉，陶小兵

（江西财经大学，江西 南昌 330013）

时下，在我国传统医疗机构下，一边是以每年按3.3%速率递增的老龄化进程，一边是持续攀高的慢性病人群，让原本早已臃肿不堪的传统医疗机构在这种状况下超负荷运转。还有国内出现公共医疗管理系统不完善，医疗成本高、渠道少、覆盖面低等一系列的困扰民生问题。当下，不管是政策层上还是社会上，都在探讨医疗改革问题，然而，传统医疗行业弊端日益显出，百姓支付医疗费不断上升，医院药价持续虚高，医生吃回扣成了公开的秘密，诊疗方案择贵不择优，滥用抗生素等畸形现状的出现，都导致传统医疗行业已经几乎走到了尽头，如果不进行改革，必然会进一步升级恶化医患关系和民生健康问题。与“互联网”结合，是医疗行业发展的机遇，只有这种集成创新，才能降低原始创新所带来的成本太大问题，因为互联网医疗的便捷和实惠使新医疗模式成为可能，传统医疗的出路就是积极地借助互联网这股风，来撼动坚固已久的传统医疗体制，中国传统医疗健康领域，需“互联网+”来重塑。

一、互联网+智慧医疗的发展机遇

进入大数据时代，在政府语境下的 “互联网+医疗”，是一种庞大的信息化建设工程。让有限的医疗资源为更多的人服务及共享，改善就医状况，运用物联网、云计算等技术作为基础，免去传统医疗中大量繁琐的就医环节等问题。通过智能健康检测产品和移动医疗设备的应用，来实现实时跟踪检测人们的生理数据信息，传输到互联网+智慧医疗平台，实现对患者或亚健康人群的实时诊断与健康提醒，从而有效地减少和控制病患的发生和发展。通过电子病案来消灭传统医疗纸张，可有效控制成本和避免医疗事故，从而提高医疗质量和阻止医疗费用攀升。传统的行业发展与探索方法是从对先提出问题，在经过实践去需求方案，现如今在大数据技术的支持下，基于数据驱动成为新的方法论，通过对数据挖掘、分析、处理来找到与目标具有相关性的数据[1]。医疗行业发展是一个密集型的，借用数字化、可视化，网络化等模式，使医院、医生、患者三方能快速有效的互动沟通，缓解当下医疗资源紧缺的压力，使医生、医疗研究人员、药物供应商、保险公司等整个医疗生态圈的每一个群体都能在其中受益。在远程智能医疗方面，国内发展比较快，比较先进的医院在移动信息化应用方面其实已经走到了前面。比如，可实现病历信息、病人信息、病情信息等的实时记录、传输与处理利用，以“网上预约”为例，提供了排队“分场”和“引导”的作用。以“互联网健康咨询”为例，电脑辅助医生做出相应的问诊判断服务。人工智能分析和精准医疗数据，用于突破人群中的常见病发展趋势分析。如大数据挖掘技术在医学上的应用，却给医学带来了新的应用领域，如大数据在预测流行病上的应用[2]。借助大数据和人工智能模拟药品研发、预测药品效果，以推进制药变革等。共享医疗服及务信息，可缓解资源短缺、资源分配不均的窘境，降低公众的医疗成本，保证医疗信息畅通，合理调配医疗资源，真正做到以病人为中心的服务体系。

大数据时代，万物皆数，让一切成为了可能，尤其在“互联网+传统行业”上。许多陷于困境的行业在走上了互联网这个公共平台上，忽然都老树新花了起来，走上了一条枝繁叶茂的快速发展道路。因此，李克强总理更是及时提出了“互联网+”的国家战略方针，以促进传统产业的转型和新兴产业的发展。阿里健康云医院平台搭建就很好，他让众多诊所（门诊部）入住到互联网这个大家庭中。借助网络的力量，资本家的资金也疯狂的涌入了这个封闭已久的医药圈，从进医院挂号到出院缴费过程，层层充斥着IT企业的身影。传统医疗在互联网的攻击下，早已“千疮百孔”，让传统医疗行业的方方面面进入到了智能时代。医院的地理分布及传统局限正在被先进的医疗技术和复杂的数据分析手段打破，实现医院和实验室走进人们家庭的日常生活中。

在传统医疗体制中，从挂号，初诊、检查、诊断、处方、取药等过程中，会出现多次排队付款情况，有时检验报告当天还拿不到，隔天还需到医院，这样极大的降低了时效的利用率。现在可以通过点击手机APP，连接到医院后台将挂号、排队、付费、和拿报告等程序简化，节省大量的时间同时也优化了医院的内部管理。此外，这种APP还可以查看医生信息，“择优”挑选最符合自己的医生，也可点评分享医生的行医水平、服务态度及就医体验等，医生也可通过APP回答患者的点评，都在有效的帮助其他患者节省时间。这种网络医疗模式方便了人们“求医问药”，更让更多优质医疗资源可以及时覆盖到其他区域。另外可以通过互联网的监控管理，让医生合理行医，防止“过度医疗”现象出现。传统医疗的医患信息严重不对称，患者对医生可能因为不了解而产生不信任，现在可以通过互网络先一步了解到坐诊医生是谁，特长有什么，一点就清晰明目，可以针对性的挂号，拉近医患距离，以防患者盲目找名专家诊疗，让医院合理分流医疗资源。

传统医疗资源资源分配严重不均，小地方缺乏高水平医师，这使得老百姓看病，无论大小都去大都市、大医院就医，因而导致大医院因大量常见病患者而导致“拥堵”现象，实则耽误正真需要到大医院救治的人群，出现重症及疑难杂症患者看病难、看病贵“虚假”场景，浪费了大量宝贵的医疗资源。“互联网＋”带来的希望，就是缓解资源缺乏问题，让资源得到再分配，让部分线下就医转移到线上，但是若不能改善资源配置问题，线下那些就医难题也会出现在线上，如“号难求”。互联网时代的知识普及，让患者渐渐可以掌握就医的主动权，虽然患者和医生的专业知识无法相提并论，但可以达到不盲目的听从医生和自我调节。传统医疗资源难以跨病种进行配置，整体上有限资源配置处于低效状态，医疗支出只能提高不同类病种的边际效应配置，增幅一般从重大疾病到普通病[3]。大数据时代，合理利用物联网的线上、线下、空间和时间的衔接来有效配置有限资源，让有限资源可以在全病种中合理配置，来提高我国医疗保健制度的建设。

二、互联网+智慧医疗的挑战

现如今，随着网络技术的高速发展，大量传统行业走上了互联网的平台。市场上各种新医疗模式层出不穷，有移动医疗、互联网医疗、健康云等等模式，就百度一个网络企业就有8个医疗板块。可以看得出，当前各种互联网医疗正处于高速爆发时期。而2016年魏则西事件，则把各大网络医疗又一次推上了风尖浪口，一个年轻的小伙子就因为百度医疗的推荐，而诱发了事故，之后更有百度贴吧名下的血友病贴吧被卖事件的败露等，让新医疗再次面临着现实的严峻挑战。其实不单单只有百度，阿里健康也同样因为违规收购等问题多多。“互联网+”的快速发展，把移动医疗产业塑造成了一个“金矿”，使得各企业在着“金矿”中“捞钱”现象严重，最激烈的莫过于BAT的“争入口”、“抢医生”等，以医疗资源为核心，出现了在全国范围内争抢医院、医生的乱局。众多以盈利为目的资本介入到了移动医疗领域，然则，医疗服务是一种半公益性的服务，单纯为追求效益和回报反而影响了产业的健康发展。面对大数据技术给传统医疗、商业、社会带来的巨大创新潜力和受益的同时也引来了风险，我们需要仔细地、合适地平衡鉴定创新受益与风险[4]。

对于实现互联网+智慧医疗的新发展模式，主要还是要有政策层面的推进和技术层的支持才行。目前，政府牵头的信息化工程基础建设工作不完善，是导致当下新医疗问题的主要所在，虽然2016年底统一了病案首页书写规范、疾病分类编码、手术操作编码、医学名词术语等。还有现在使用的数据是建立在当前恶劣的医患关系情况下采集的。患者得不到优质的医疗服务，找不到专业的医生，大众的健康没有专人管理等等问题。假如线上与线下衔接不好，那么将有误医生诊疗，没有医生参与，移动医疗在急性病上将难以施展拳脚，但对慢性病而言，移动医疗是可行的。不管线上线下，售处方药、支付、配送一直是商家必争盈利点，但售药份额仍在医院。要实现处方线上流转仍有一定困难，一方面医院不同意，而好多口号目前仍停留在概念层面，不能代替具备完善功能的医院。医疗行业是高度专业化的领域，以诊断、会诊等为主，并对医疗资源有很强的依赖性，导致创新的时间和成本很大，独自创业是不可能的，联合是必然的。一开始，互联网大佬的“颠覆医疗”口号现在很少听到了，从最开始纯粹外部力量对传统医疗的冲击，到现如今医疗领域内部的外应，达到了“里应外合”共同推动的大变革。

互联网时代的精准医疗所展示出的巨大生命力而受到来自资本市场的长期追捧，但缺点是难以承受全面推广，这对医生的教育和培训提出了挑战，更给忙碌的医生来增加压力。对医生要求的不同部门的协同服务要求太高。精准医疗应用于重症和疑难杂症，提高整体治疗的效果，而在预防和慢病领域，精准医疗的路径选择也是非常重要。但目前新医疗模式还欠缺长期运作的实践，需要规模化、集群化的发展前景才能创造出一个新医疗的发展环境。此外，互联网+智慧医疗还将面临发展过程中的高昂成本，以及其中涉及到的安全隐私等问题，这也是刺激未来医疗的发展动力。另外，发展大数据医疗的“钱”从哪里来？单纯的互联网及市场企业运作是不是太慢？新医疗中的数据来源问题怎么办？因为在互联网+智慧医疗下的精准医疗是大数据健康医疗的源泉，怎样获取海量且高质量的结构化数据？我们理应去思考如何让互联网+智慧医疗走向人文方向。由于信息成本降低，创业门槛变低，政策未定下，巨头就来抢市场等等问题。还有医师可能产生对医疗数据的过度依赖，从而失去自我的经验判断，这样不利于疾病的诊断和治疗，以及自我医术发展和进步还[5]。要预防医生对电脑的依赖，有时出现医生在接诊时只看电脑，愣是不抬头看患者一眼的情况，如果新医疗模式只是提供信息或方便，那么将难以触动传统医疗行业的“痛点”。

三、互联网+智慧医疗的边界确立

新的卫生医疗服务体系边界尚不明晰，而互联网医疗早已“野蛮生长”了多年。医疗改革要通过顶层设计，来完善政策指导、资源整合、监管到位，明确边界以及科学发展，要明确短期内无法量化发展。快速支付和服务体验感是市场进入传统医疗行业的动力，但医疗行业属于半公益事业，不是资本市场的“香饽饽”，医疗服务市场具有极高的复杂性，不是单纯的政策或资本就能够突破的，需要理顺每一个环节，层层推进，从局部到地区进展。而且耗时长，变数多，非一朝一夕能够完成的过程。当前传统医疗还在担着医疗的主体工作，怎样放大“互联网”医疗的价值，改善传统医疗的的短板，是传统医疗需思考的及时问题。互联网+智慧医疗的发展离不开大数据的支持，但在应用数据时，法律、伦理以及数据应用方式都需要规范完善。

互联网+智慧医疗的出现价值所在就是为了创造一个具有活力的医疗系统。其发展离不开成本、公平、质量等可及性问题。与传统医疗行业相比，快速变动是互联网的特性，但二者相融，是需要前提边界的，要与现实医疗工作之间紧密衔接，不失医疗质量、管理规范和行业标准。互联网+智慧医疗并不是简单地颠覆传统医疗，而是利用新的数字化手段来优化传统行业的运营模式，给患者和从医人员创造自身价值增量，让传统医疗老树添新枝。不能因智能而代替医生，不能因便捷而无视法规，不能因效率而舍弃安全，不能因技术而背离人文。互联网是推动医疗变革的工具和平台，是创造医疗价值的手段，目的是为了创造出更多医疗资源、建立出更多沟通、让民众参与其中，并分享新医疗带来的福利。

当前，碎片化的医疗创新，必须符合医疗服务的内在价值和外在边界。要有着明确的边界，围绕着标准来展开，不可回避现实问题。互联网医疗要基于有效数据，才能良好发展，患者的电子病历的使用流程上有严格的授权规定，只有经病人授权的医生，才能翻查病人的既往病历。也可把个人信息变成可共享的。那么医疗卫生机构就可以整合共享医疗信息，搭建建一个疾病预防网站，实时感知、处理、分析重大医疗事件，能快速、有效地做出响应。

在医疗行业，互联网的作用在于使医疗资源得到更优化的配置，降低医疗费用，让患者和医生、医院管理者更方便，达到“择优、共享、方便”的体验。互联网的本质是提升效率。医疗创新难以大规模推广，优质医疗服务需求加大，精准医疗是对整体医疗服务体系考验，医生在对病人既往病史要有着深入的了解，治疗后的长期追踪和调整也是必不可少的，根据病人出现的病情变化，提高疗效。当前的网络医疗核心的仍在医疗外围，医生在医疗服务中处于核心地位，无法取代。“互联网+”医疗，主体仍是医疗，如果只关注互联网平台与赢利模式，最终医疗品质很难得到真正的提升。医疗品质本身最核心的内核是什么？在正确思想的指导下，要有一些医学的基础理论方面的改变，否则我们很难在医学上得到真正的突破。

虽然现在 “互联网+医疗”的风险和边界上不明晰，但也不需否定这一新业态，而是为关注“互联网+医疗”的发展为人们提供思考问题，即需要尽可能的防控风险的发生，保障医疗安全[6]。其中最关键的还是要看“互联网+医疗”中的医疗质量，没质量的支撑，即时“互联网+医疗”发展再快也解决不了当下医疗问题，甚至有可能迷失在追求数据于经济中，而忽视医学的发展进步。

四、展望

在我国14亿人口的基数下，健康产业的前景非常广阔，从生活出发，用最低的健康成本来实现最大的健康产业。传统医疗的未来会在互联网带来巨大的创新空间和发展机遇，前景正在挑战着所有人的想象力。从2015年的“互联网+医药”，到2016年的“医药互联网+”，涌现出一大批创业公司，几乎已经囊括了当前市场上所有的医药相关创业和创新形式。BAT的进入，使得传统医药产业与互联网产业相互渗透速度加快。

“互联网+医疗”将成未来医疗的主要形态，小毛病完全可以通过互联网看病解决，未来医药保健品线上线下同步销售，让医改红利惠及更多群众，消灭“看病难、看病贵”的情况！自我量化管理成为可能，患者可以记录疾病发作前后的行为和感受，积累数据，可控制自身行为，减少疾病发作频率和强度烈度，就医时这些数据也可作为临床辅助判断。随着新技术，基因测序、植入式健康监测仪的出现应用，生理数据采集越来越容易，可获得性成本越来越低，更重要的是，医疗行为正在逐步从医院转移到家庭，各种医疗小设备将会出现如监测心音、测血压、血糖，心电图等，让生命体征可以实时连续的动态变化记录下来。将会给健康带来极大的便利。随着移动智能终端和医学常识的普及，把健康意识渗透到生活的每个死角，而且移动互联网也在预防疾病上扮演重要角色。可以有满足未来的医疗保健需求，

大数据开启的智能时代,医疗领域将发生颠覆性的变化,医疗的互联网化、智能化，将进一步延长我们的寿命和提高我们的生活质量。

[1]Hey T.The Fourth Paradig-Data-Intensive Scientific Discovery[C].International Symposium on Information Management in a Changing World.Springer,Berlin,Heidelberg,2012:1.

[2]George Tzanis.Biological and Medical Big Data Mining[J].International Journal of Knowledge Discovery in Bioinformatics(IJKDB),2014,4(1).

[3]俞乔,杜修立,赵昌文,林一心,高先海.有限医疗资源在全病种范围配置的有效性分析[J].中国社会科学,2013,10:85.

[4]钟平玉.经济发展中的大数据伦理问题浅析[J].市场研究,2017(4):8-9.

[5]刘星,王晓敏.医疗大数据建设中的伦理问题[J].伦理学研究,2015（6）:120.

[6]孙东东.“互联网+医疗”风险的认识与防控[J].科技导报,2017(1):156-158.