摘要：數(shù)據(jù)都是由一系列不同的應用程序、設備和地理研究活動生成的。大數(shù)據(jù)的應用就是從收集到的海量數(shù)據(jù)中提取有價值的信息用于天氣預報、災害評估、犯罪偵測和健康產(chǎn)業(yè)等。在全球人口隨著人類壽命的延長而持續(xù)增加的同時，疾病治療的思路和方法也正在迅速進化，而這些快速變化背后的一些決策必須基于大數(shù)據(jù)。

　　近些年來，隨著醫(yī)療衛(wèi)生信息公開的腳步加快，有關醫(yī)療保健方面的大數(shù)據(jù)正在迅速生成，涉及到患者治療、護理以及各種監(jiān)護要求。從前，人們只能看著這些寶貴的數(shù)據(jù)白白丟失;而現(xiàn)在因為技術(shù)的不斷進步，人們處理數(shù)據(jù)的能力和技術(shù)也不斷增強，這些數(shù)據(jù)有望被運用到智慧醫(yī)療方面，即讓患者就醫(yī)更方便、疾病診斷更加高效，以及醫(yī)療信息更加準確。所以醫(yī)療大數(shù)據(jù)在當前社會醫(yī)療發(fā)展變革中扮演著很重要的角色。

　　醫(yī)療大數(shù)據(jù)具有體量大、速度快、多樣性高及準確性強四大特征

　　現(xiàn)代醫(yī)療保健系統(tǒng)生成的數(shù)據(jù)量持續(xù)增長，其驅(qū)動因素是數(shù)據(jù)存儲和處理體系結(jié)構(gòu)成本的降低以及醫(yī)療系統(tǒng)業(yè)務流程的優(yōu)化和改進。有統(tǒng)計顯示，一般的醫(yī)療機構(gòu)每年會產(chǎn)生1TB到20TB的數(shù)據(jù)，一些大醫(yī)院甚至可以產(chǎn)生300TB到1PB的數(shù)據(jù)。

　　與此同時，醫(yī)療系統(tǒng)正在以越來越快的速度生成數(shù)據(jù)。隨著醫(yī)療體系的數(shù)字化和信息化發(fā)展，收集的結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)量和種類越來越多。電子病歷等新興結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)使得醫(yī)療數(shù)據(jù)收集速度呈現(xiàn)飛躍式增長。

　　大數(shù)據(jù)醫(yī)療還具有多樣性高的特征。多樣性是指數(shù)據(jù)的形式，即文本、醫(yī)學圖像、音頻、視頻和傳感器數(shù)據(jù)。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)信息包括臨床數(shù)據(jù)(患者記錄數(shù)據(jù))，其中必須由特定的設備簡單地收集、存儲和處理。非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)包括電子郵件、照片、視頻、音頻以及其他與健康相關的數(shù)據(jù)，如醫(yī)院的醫(yī)療報告、醫(yī)師記錄、紙質(zhì)處方和x光片等。但結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)僅占醫(yī)療保健數(shù)據(jù)的5%到10%，非結(jié)構(gòu)化信息則占大多數(shù)。

　　數(shù)據(jù)的準確性是進行準確醫(yī)療診斷的基礎。不同的數(shù)據(jù)源在其數(shù)據(jù)可信度和可靠性級別上有所不同。醫(yī)療數(shù)據(jù)分析的任務是從海量數(shù)據(jù)中提取有用的信息來為病人的治療做出決策建議，所以要盡可能剔除掉毫無價值或具有誤導性的數(shù)據(jù)，提高信息的可靠性。

　　大數(shù)據(jù)目前已在多種醫(yī)療場景中廣泛應用，取得了顯著成果

　　醫(yī)療大數(shù)據(jù)有效地提高了醫(yī)院的護理能力。當所有記錄都被數(shù)字化時，醫(yī)療保健中的分析能力可用于識別護理模式并發(fā)現(xiàn)大量醫(yī)療記錄中的關聯(lián)，可以更快速有效地評估患者的癥狀。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析大量的電子病歷可以提供更好的護理和相關措施的見解，識別潛在的錯誤并標記錯誤，提高醫(yī)療機構(gòu)的護理能力。

　　通過大數(shù)據(jù)技術(shù)分析，可以對患者的生理狀況進行實時監(jiān)測追蹤。今天，各種設備監(jiān)測各種患者的行為——從血糖監(jiān)測儀到胎兒監(jiān)護儀，再到心電圖，再到血壓儀，形成了醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控體系。慢性病，例如糖尿病，需要實時監(jiān)測身體機能。大數(shù)據(jù)技術(shù)在其中發(fā)揮的作用就是，識別潛在的健康問題并在情況惡化之前提供護理建議。

　　大數(shù)據(jù)還能夠有效解決醫(yī)療機構(gòu)運營成本過高的問題。由于人員管理不善，各種醫(yī)療機構(gòu)經(jīng)常面臨高水平的財務浪費。基于大數(shù)據(jù)的預測分析可以通過預測入院率和幫助分配人員來解決這個問題。除此之外，在醫(yī)療保險業(yè)，通過開發(fā)基于多種因素的身份分析和預測模型(如醫(yī)療歷史、先前的索賠、社交媒體數(shù)據(jù)等)，保險公司甚至可以在索賠的早期階段正確評估索賠的合法性。

　　醫(yī)療大數(shù)據(jù)多元化的發(fā)展方向

　　未來，大數(shù)據(jù)技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)更密切的結(jié)合有利于提供實時準確的醫(yī)療反饋，使得醫(yī)療虛擬管家服務可以與患者互動，詢問他們的健康問題，評估他們的癥狀，然后指導患者進行最有效的護理。除此之外，再加上互聯(lián)網(wǎng)云技術(shù)的應用，將分享各地區(qū)的醫(yī)療資源，有利于提高醫(yī)療資源不發(fā)達地區(qū)的醫(yī)療水平，給這些地區(qū)的患者提供更加有效的醫(yī)療建議。

　　精準醫(yī)療，也稱為“個性化醫(yī)療”，需要預測疾病，定制治療方法，并根據(jù)個體的基因構(gòu)成開具藥物處方。由于大數(shù)據(jù)技術(shù)的可用性和迅速發(fā)展使得精準醫(yī)療成為可能。尤其在結(jié)合人工智能技術(shù)之后，使得輔助手術(shù)機器人能夠更加精準的實現(xiàn)“微創(chuàng)”手術(shù)，從而減輕患者的痛苦。

　　在今后流行病管控上，醫(yī)療大數(shù)據(jù)也能給予很多的貢獻。例如，在流行病發(fā)展的初期階段，利用大數(shù)據(jù)實時分析平臺，挖掘出流行病的共性，可以篩選感染的早期預警信號，為醫(yī)療機構(gòu)識別高風險人群。

　　大數(shù)據(jù)在醫(yī)療保健領域的推廣與應用仍然存在阻力

　　盡管大數(shù)據(jù)已經(jīng)在很多產(chǎn)業(yè)發(fā)揮出了巨大的潛能，但這一技術(shù)在醫(yī)療領域推廣的過程中，仍然存在著一些有待克服的困難。

　　首先，會面臨數(shù)據(jù)聚合的挑戰(zhàn)。患者和與其相關數(shù)據(jù)通常分布在許多醫(yī)院，行政辦公室，政府機構(gòu)，服務器和文件柜中。將它們整合在一起并安排所有數(shù)據(jù)供應者在未來進行協(xié)作時需要進行大量規(guī)劃。除了存儲格式(紙張，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫，電子病歷等)之外，還需要確定和提高這些數(shù)據(jù)的準確性和質(zhì)量。這不僅需要數(shù)據(jù)清理(通常是一個很大程度上是手動的過程)，還需要對數(shù)據(jù)治理進行審查(數(shù)據(jù)是否準確記錄，或者在多年的時間內(nèi)出現(xiàn)錯誤)。

　　一旦數(shù)據(jù)得到驗證和匯總，就需要解決各種與流程和政策相關的問題。我國的法律法規(guī)目前在這方面還沒有明確的說明。訪問控制，身份驗證，傳輸過程中的安全性以及其他規(guī)則使任務復雜化，這就需要一套規(guī)范且受監(jiān)督的流程來提高整個過程的效率(例如在政府監(jiān)督下引入亞馬遜AWS云服務數(shù)據(jù)分析)。

　　實現(xiàn)最終的醫(yī)療保健領域的大數(shù)據(jù)分析需要各個組織參與其中，這其中就要求調(diào)整他們的業(yè)務方式。這其中可能需要數(shù)據(jù)科學家以及具備運行分析技能的IT人員。盡管云服務提供商解決了部分問題，但因為某些原因，有些組織可能會不得不“廢除并替換”其大部分IT基礎架構(gòu)。醫(yī)生和管理員可能需要時間才能相信大數(shù)據(jù)所能提供的建議。

　　結(jié)語

　　大數(shù)據(jù)剛剛開始推動醫(yī)療保健體系革命，并在許多方面促進行業(yè)發(fā)展。它在醫(yī)學中的作用使我們可以圍繞個體患者建立更好的健康狀況和更好的預測模型，提供了改善患者護理并推動醫(yī)療機構(gòu)改革的解決方案。但是，它需要利益相關者，供應商，制藥商，政府和政策制定者以及科學和研究團體進行協(xié)作和創(chuàng)新，以重塑其醫(yī)療體系的設計和性能。