大数据在健康管理领域中的应用探讨

谭清立，张军港

(1. 广东药科大学 医药商学院，广东 中山 528400；2. 广东药科大学 健康学院，广东 广州 510310)

近年来，在时代需要和政策鼓励下，健康管理学科得到快速发展。与此同时，如今高度信息化，互联网数据的获取、分析和整合已经进入大数据时代。对于大数据，调查者或科研人员不再拘泥于采用抽样调查这种容易产生抽样误差的随机分析方法进行数据处理，而是将所有数据进行统合分析[1]。大数据为健康管理提供了强大的技术支持，也为健康管理的深化应用提供了新的思路。据统计，全球大数据与健康管理领域年均发文量达1 000篇以上，全球有89个国家和地区进行了该方面的研究[2]。而目前关于大数据应用于健康管理领域的探讨还较少见，本文就大数据在智能穿戴设备、电子健康档案、大学生心理等健康管理领域的应用进行综述。

1 大数据及智能穿戴设备在健康管理中的应用

智能设备上的健康管理类APP利用大数据分析方法进行健康监测、分析、评估等。智能穿戴设备主要包括智能手环、智能运动鞋等，具有步数测量、心率监控、GPS定位、数据储存甚至数据分析等功能。这些设备通过蓝牙将数据传输至绑定的智能终端上，配套相应的APP，对数据进行简单的统计分析，最终在APP上呈现统计结果。部分智能穿戴产品还能加载智能系统，独立分析数据。智能穿戴设备在健康管理中的发展模式可能是：智能穿戴+智能终端(手机或智能穿戴设备本身)+云服务器。云服务器在大数据的基础上根据检测数据并结合穿戴者个人信息进行综合分析，得出即时性或阶段性的报告，最后反馈至智能终端[3]。世界卫生组织指出：全球23%的成年人和81%的在校青少年存在身体活动不足。该组织也在“2013—2020年预防和控制非传染性疾病全球行动计划”中提出：让更多的人参与身体活动是减少非传染性疾病负担的关键[4]。具有大数据分析能力的智能穿戴产品能在提高个人身体活动及运动健身等的延续性上提供极大助益。Washington等[5]在11名健康大学生中进行了一项基于Fitbit的身体活动干预的非随机试验，干预后相比基线数据，总体步数增加了23%(P=0.039)。在未来，运用大数据分析的智能穿戴产品在健康管理中必然还有更广的应用。比如，老人、儿童和残疾人的自理能力差，身边无人照看时无法独立应对突发情况，若智能穿戴设备的使用者突发疾病导致监测数据出现异常，则设备自动发出警报告知亲属和救护中心，及早采取措施挽救生命[6]。智能穿戴产品以及智能终端更关注大数据的个人纵向性，因此如何将其扩展成个体以及群体间纵横交织的立体大数据网络将成为新的研究和发展方向。

2 大数据技术在电子健康档案建设中的应用

国外在铺展立体大数据网络上的研究已进行多年。该网络在电子健康档案上得以实现，档案以信息化共享交换平台为支撑，包含了个体基本卫生服务核心数据的结果数据集合，能全面反映居民个人全生命周期健康状况和接受医疗卫生服务数量的数字化记录[7]。2006年，欧盟统一发行欧洲健康保险卡，记录公民的个人健康信息，供医疗机构信息终端应用[8]。加拿大发布电子健康档案蓝图，建立了加拿大卫生信息网络系统[9]。截止2017年，我国居民电子健康档案建档率已达到76.4%。也有调查认为，我国居民电子健康档案数据存在真实性问题[10]。从研究深度看，在Web of Science-SCL 数据库搜索以“Electronic health records”为篇名的文献共有5 308篇，其中48.34%来自美国，来自中国的仅占1.074%；在中国知网以“电子健康档案”为篇名搜索得到1 391篇论文，其中以“电子健康档案的应用”为题的论文数仅有35篇[11]。

3 大数据技术在大学生心理健康管理中的应用

以学校信息化管理系统为依托进行大学生心理健康研究成为新的研究方向[12]。国内部分高校采用《症状自评量表SCL-90》对学生进行心理健康评估测试，寻找大学生心理健康的支持性资源，判断在校生心理咨询、心理治疗等心理服务需求量[12]。在收集到的心理健康大数据中，筛选潜在的心理风险因素，制定可行的策略促进大学生心理健康。此外，还可从大数据分析中寻找有心理障碍的学生，及早进行心理疏导和治疗。

4 现有研究的缺陷与不足

智能穿戴在健康管理领域的应用前景值得期待，但目前大多数智能穿戴产品采集数据无标准、不规范，数量众多但质量不高，所收集数据的准确性也无法得到保证，不能确定其是否真正具有价值，也就不能为临床诊断、健康评估提供有效支持。孙迪[13]等在智能穿戴设备安全风险分析监测试验中，对50批次的锂电池安全性、电磁兼容性、信息安全性、环境适应性等四个项目进行检测，其中有35批次产品不符合格，占采样50批次的70%，而这些产品生产商不乏国内知名企业。

电子健康档案的构建和管理亦存在困难和缺陷，其信息盗窃、信息泄露等信息安全问题发生率高低与否与管理人员的个人职业素养密切相关，给隐私保障制度的确立及优化设置了障碍。在所收集的大量结构性和非结构性健康数据杂糅交错的背景下，建立一种统一化的非结构性数据整合方法亦成为一大难题。

大数据技术在大学生心理健康管理的应用研究日益深入，但却仍旧停留在集体组织填写心理健康评估量表、学校统一收集数据并进行分析的层面。对个体个性化心理差异、量表监测评估能力有限、学生填写量表时的刻意隐瞒等问题关注不足。

可见，目前大数据在各大健康领域应用的理论体系尚不成熟，仍处于初步研究阶段。另外，建立健全第三方健康管理体系、政企合作开发利用健康大数据等领域的理论研究仍待深入。

5 展望

国家相关医疗卫生机构组建“健康大数据云平台”，易导致效率低及医疗卫生服务需求者个人全生命周期健康“大数据”的纵向跨度窄化问题。此时，建立健全独立于相关医疗卫生机构之外的“第三方健康大数据”的管理体系较为合理。然而，据调查，全球大数据每年以50%的速度增加，而在我国大数据增长过程中政府数据占总量的80%，就目前国内政府数据的利用情况来看，多为简单的数据统计和公开，大量有价值的政府数据被低估[14]。再者，医疗卫生机构是采集和存储健康大数据的主要机构，获得的数据较为准确，具有较高的商业开发价值[15]。政府医疗卫生机构掌握的健康大数据低市场化应用与市场化运营管理的健康管理企业的高健康数据需求形成矛盾关系。因此，建议政府应消除信息壁垒，实现第三方健康信息运营服务机构与医院信息平台的数据互联互通，实现疾病预警和预测，为患者建立全维度信息库，以健康档案为载体，为业务和服务的联动提供信息基础[16]。

政企合作开发居民健康大数据需要处理好以下问题：高效的数据产品构建模式和数据共享商业模型尚未建立、企业竞争激烈产生数据寻租、政府与企业利益中的差异导致合作中产生矛盾[16]。所以，政企均应建立健全市场经营许可的考核制度、促成用户隐私保护相关法律法规的完善、加强健康数据管理人员的素质培训等。而健康信息数据涉及到大量个人隐私信息需要保护，故政企联合模式必须由政府主导或是建立强有力的政府监督体系。

综上所述，大数据技术不仅为健康管理的发展提供了强大的支持，还使得两大产业呈现互利共赢的结合模式。现阶段，两大领域的结合仍处于起步阶段，成熟的合作模式仍然需要接受时间和实践的检验。