健康医疗大数据的认知与场景实践

张柯欣

摘 要：本文介绍了健康医疗大数据的相关概念和一些具体应用，探讨了健康医疗大数据的特点和应用架构。通过对临床数据、健康信息、医学文献等研究场景的大数据应用实践，提出了从具体场景开展健康医疗大数据应用研究的一些思路。展望了健康医疗大数据的发展趋势。

关键词：健康医疗大数据；场景实践；医学文献

中图分类号：TP311.13；TP39 文献标识码：A DOI：10.3969/j.issn.1006-1959.2018.07.001

文章编号：1006-1959（2018）07-0001-02

大数据作为创新、竞争、生产力提高的前沿，是信息时代新的财富，大数据已经上升为我国国家战略之一。大数据应用的深度及广度已经使其从一个技术领域演化为当今社会生活中的一个越来越重要的发展基础。健康医疗作为人类社会发展的一个重要基础，与大数据发生了千丝万缕的联系，健康医疗大数据也在这一背景下产生并迸发了越来越旺盛的生命力，并将持续深入的影响社會生活的许多方面。健康医疗大数据已经开始全面应用在医学领域。

1健康医疗大数据的认知

1.1健康医疗大数据的内容 健康医疗大数据是指健康医疗活动产生的数据的集合，涵盖人的全生命周期，既包括个人健康，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[1]。目前对于大数据的概念并不统一，个人认为大数据是相对于传统数据而言，超出了传统数据的采集、存储、管理、分析等某个或多个方面的数据及相应的数据处理技术及应用。它是计算机及数据技术发展到一定程度后，与互联网络技术、人工智能技术及社会科学的发展相结合而形成的新一代数据技术和数据应用领域。大数据的数据特征一般用4V来描述：类型繁多（Variety）、处理速度快（Velocity）、体量巨大（Volume）、数据价值（Value）[2]。具体到健康医疗大数据上，则代表着从深度和广度及其他维度远远超越现有普通医疗数据的数据信息和信息处理架构及思维。

1.2健康医疗大数据的特点 健康医疗数据包括一般的健康管理信息和临床医疗信息，从广度和深度及时间等维度扩展后都可以形成健康医疗大数据。在广度方面，依据一定的标准可以将孤立的科室或医院数据在区域或者行业内联结，对于行业发展、国家的供给侧改革和卫生管理等方面都有重要意义。在深度方面，现在临床采集的医疗数据实际基本上是单一层次的，大部分医疗信息孤立而很少发生关联，随着传感器技术的发展和数据处理能力的提高，之前不能采集或者不好采集的临床数据及基因分析等都可以纳入个人健康医疗大数据中，拓展现在医疗数据的范畴。在时间维度上，现有离散和孤立的医疗和健康数据可以通过技术手段连续采集并处理，在其他信息技术如人工智能的支持下形成实时健康数据分析，真正实现“未病先治”的目标。

由于健康医疗领域的特点，现在健康医疗大数据的信息大部分还是离散、非结构化而难以理解和应用的。人工处理的代价过高而很难实际进行，不过随着新一代信息技术的快速发展和医学信息技术的不断完善，新一代的健康医疗大数据已经呼之欲出，应该是数据元内涵丰富、外部接口简洁易联、组织层次丰富而稳定的新结构体，这样健康医疗大数据将为人类提供更好的医学服务。

1.3健康医疗大数据的应用架构 从国家层面来说，各国政府往往都制定有大数据国家政策及相应法律、制定或遵循国际与国家的一些大数据标准。我国健康医疗大数据对照大数据参考架构，也是一个构件层级分类体系。包括“IT 价值链”和“信息价值链”，五个主要的模型构件代表在健康大数据系统中存在的不同技术角色：系统协调者、数据提供者、大数据应用提供者、大数据框架提供者和数据消费者。另外两个非常重要的模型构件是安全隐私与管理。对于健康医疗数据来说，安全隐私的保护非常重要[3]。

健康医疗大数据的关键技术包括健康医疗大数据采集；健康医疗大数据存储、管理和处理；健康医疗大数据分析和挖掘；健康医疗大数据呈现和应用等。对于当前健康医疗大数据应用设计中的一些瓶颈和技术性难题，个人认为还是抓住健康医疗中的本质性问题，即从医学信息的数据本体设计和医学信息关联的数据结构设计着手，利用最新的医学科技知识和发现，结合最新信息科技设计算法，半智能化的解决海量非结构化数据的处理问题。因此在现有参考架构上还需设计新的医学健康逻辑架构，以满足健康医疗各个领域对大数据应用的迫切需求。

2健康医疗大数据的场景实践

健康医疗大数据的应用场景很多，包括人口健康信息平台、健康医疗行业治理大数据应用、健康医疗临床和科研大数据应用、公共卫生大数据应用、智慧健康医疗便民惠民服务、远程医疗应用体系、法规和标准体系建设、网络可信体系建设、健康医疗数据安全保障等。如何在具体的场景实践应用大数据技术，是健康医疗研究人员需要思考的问题。

2.1临床医疗信息大数据 在医学临床中，医生往往要依据耗费大量时间采集到的很少量信息准确判读患者的病情，因此患者得到的医疗服务质量并不能完全满意。真正基于大数据的临床医疗服务应该基于医疗物联网和现代医学传感器技术，全视角、多维度、全时长的医疗数据采集和基于医疗人工智能的辅助分析或诊断。医生和患者都可以把精力关注到关键的医疗问题上，患者可以得到更好的医疗服务。

在当前技术条件仍然有限的情况下，医疗服务机构可以在具体的病种上引入视频或连续采集传感器进行自动或半自动数据采集，脱敏后的数据分析一般都会对医疗服务质量的提高起作用。更简单的方法是利用电子病历或开发专用病历系统，记录临床病例信息，在有经验的设计人员指导下，一般也会提高医疗科研水平。

2.2健康信息大数据 健康信息与个人健康管理息息相关，也是提高社会人群健康水平和幸福指数的关键环节。除了体检数据和医疗保险数据外，对普通人帮助最大的是实时健康监测数据。尽管当前已经开发了诸多健康手环、佩戴式生理监测设备，总的来说健康监测能力和准确度仍有待提高。这一领域仍有待医学生理信号传感器和分析技术的不断提高。在大数据的视角下，需要建立在医学检测技术的突破与创新基础上的大数据分析项目的开展。大数据技术方兴未艾，医院医学检测技术发展相对滞后。医学科研人员和大数据工程师、医疗仪器开发人员的紧密合作将有望加快健康大数据的应用发展。

2.3医学文献大数据 医学文献的分析与研究在当前具有非常重要的意义。当前医学研究领域已经进入了机器自动分析或者辅助分析的场景，研究人员必须依靠相应的文献分析软件来完成对领域全景的了解和对某个具体医学技术的分析。某种意义上来说，医学研究人员也必须成为熟练的软件用户或软件需求提出者。文献分析软件、文本自动分析软件、知识图谱软件、关联分析和聚类分析软件等等今后可能成为医学研究人员必会的基本技能，从几万篇或几十万篇文献中迅速找到自己的关注点，并快速分析出具体医学领域的研究热点和盲点，形成自己的学术思想，在医学海洋中驾驭自己的医学之舟，是医学人才的必备技能。

3 展望

目前，健康医疗大数据的发展现在还远远说不上完善，其深厚的内涵和广阔的前景还都隐藏在地平线以下。未来的发展仍然依赖医学科技的进步和人工智能等信息技术的推动。作为医学工作者，能掌握一些大数据的概念和思维，从自己身边每天接触到的数据入手设计医学数据应用场景，与日益增加的大数据研究人员和工程师合作，就可以设计出新的健康医疗大数据应用场景并产生相应的学术成果，反过来可以提高日常的医学服务水平和服务效率。健康医疗大数据用户会形成一个庞大的互助服务社区，提高每个人的健康医疗水平，使我国的健康医疗水平不断得到提高。

参考文献：

[1]孟群，毕丹，张一鸣，等.健康医疗大数据的发展现状与应用模式研究[J].中国卫生信息管理杂志，2016，13（6）：547-552.

[2]代涛.健康医疗大数据发展应用的思考[J].医学信息学杂志， 2016，37（2）：1-8.

[3]金兴，王咏红.健康医疗大数据的应用与发展[J].中国卫生信息管理杂志，2016，13（2）：187-190.

编辑/成森