試談大數據技術在醫療健康信息化中的應用

李雪

摘要：第一，重要性方面，醫療健康大數據屬于國家核心的基礎性戰略資源，產生巨大的實際應用價值。第二，目前現狀方面，大數據開始改變行業管理環節、數據分析環節、數據利用環節的基本方式，而醫療健康屬于大數據應用過程最有可能導致革命性變革的核心領域。我國正式建立醫療健康基礎數據庫，開展人口健康信息化工作體系構筑，同時信息技術在醫學研究環節、健康管理環節等領域均已深入應用。第三，后續發展方面，全面保持醫療健康大數據的核心先發優勢，從根本上加強數據實現長期獲取、儲存和運算環節的基本能力，全面推動臨床檢測和廣大患者信息深入應用，全面突破健康信息使用過程中法律制度和核心技術瓶頸。

關鍵詞：大數據技術;醫療健康;信息化

隨著社會不斷的進步與發展，大數據技術應用于多方面領域，大數據技術就是以數據統計分析進行深度融合的產物，極大地推動了整個領域的發展，將它運用到醫療中，能夠為居民健康帶來很大的便利[1]。如今醫療健康大數據正式對醫療健康的基礎工作模式帶來了強烈的影響，醫療健康大數據與人類的健康生活息息相關，隨著醫療健康管理平臺、醫療健康儀器設備等普及應用，醫療健康大數據也呈爆炸式增長[2]。

1大數據技術在醫療健康信息化中的發展現狀

1.1國外方面

在醫療、保險、制藥合作領域，針對服務商達成的具體的醫院、商業保險、制藥的多方合作模式和解決方案等方面，經過數十年深入摸索，產業化實際應用初顯鋒芒[3]。目前lnovalon屬于美國最大醫療的技術數據庫服務商，通過全面分析和深入改進臨床的實際治療結果，切實為美國國家質量基本保證委員會、醫療保險等核心部門提供基礎服務。正式服務多達85萬醫務工作者、多達37萬醫療機構及多達71%的美國公民，同時具備300億的各類醫學案例。但是，通常受限于較長的當地市場驗證周期、海量繁雜非結構化數據處理環節、數據使用合規性要求、定價模式轉變環節等各類原因，該大數據公司已歷經20年深入發展，方才有效摸索出根據保險公司部分、醫療機構部分、制藥部分及生物技術公司部分深入服務的各類商業服務模式，后續數據應用需求和商業模式仍在持續拓展。

在大數據指導精準診療環節領域，國際上部分機構按照基因組大數據，實現個體化合理治療，同時為靶向用藥提供合理的治療指導[4]。例如，在開展非小細胞肺癌藥物研發過程里面，經過大量基因基礎數據篩選環節后，發現只有當各類患者出現K-RAS核心基因未產生突變情況時，采取特羅凱和易瑞實施靶向治療特別有效。一旦患者本身攜帶K-RAS基因，則通常推薦采取K-RAS靶向抑制劑實施。同時，國外高校和醫療機構也合理利用大數據開展精準診斷，例如，美國斯坦福大學正式建立的數據庫Hivdb內部，可實現對艾滋病患者完成基因測序后，經過比對發現基因本身的抗藥性及突變情況，針對性地采取艾滋病治療方案。另外，利用醫學自然語言處理將醫學術語標準化，具體是醫學名詞，及周邊可能范圍及它們之間的關系，對生物數據或者醫療數據進行數據挖掘與二次利用，可應用于健康管理或者可穿戴設備。但是，盡管國際上諸多組織開始積累大量的PB級別組學基礎數據，切實用于各類企業及醫療健康大數據研究，卻均存在動態數據實際獲取難度大、臨床癥狀核心影響因素多、個體部分與群體部分之間篩選結果因果關系混亂等具體難題。

在開展健康管理領域，對各類大數據的精確獲取和實施健康管理功能，全面推動可移動穿戴設備實現精細化發展、專業化發展。隨著經濟的發展和科技的進步，海量的醫療信息數據為醫療信息化帶來了新的挑戰[5]。早在2014年，美國境內的Empatica公司正式研發出一款用于癲癇發作實時監測智能手表，通過機器有效學習，真正識別驚厥性癲癇的具體發作，同時向護理人員實時發送警報?？梢娫谖磥?，各類數據海量積累、實施格式化收集存儲以及共享機制深入探索均屬于醫療健康大數據合理應用的關鍵環節。

1.2國內方面

近年來，在各類政策要求、社會環境條件和先進技術創新等直接影響下，我國大數據產業在科研領域、公衛等領域實現從無到有的發展。目前全國各地發展醫療健康領域的各類大數據積極性特別高，行業實際應用實現快速推廣，市場經濟規模明顯加強。在2015-2020年期間，我國醫療健康領域大數據市場規模正式超過30億元。如今，大數據發展戰略正式上升為國家發展戰略高度，國家正式從戰略規劃環節、技術能力環節以及應用與管理環節三個角度，全面推進大數據的基礎發展政策，促進大數據產業發展環節從理論研究階段正式進入應用階段。

2大數據技術在醫療健康信息化中的發展趨勢

隨著各類采集手段全面革新、規則持續優化及AI的深入發展，醫療健康大數據方面開始產生大量新技術、新應用和新產品，切實開辟了大數據應用的核心領域。

在醫療處理方案大數據方面，積極開展云醫療，提供在云計算部分、物聯網部分、5G通信部分以及多媒體部分等先進新技術基礎上，按照醫療技術，采取AI和機器深入學習，通過機器有效判斷病理各類檢驗結果，確保醫療資源共享，符合廣大人民群眾日益加強的健康需求的基本醫療服務。

在健康基礎服務平臺大數據方面，杭州阿里巴巴集團不斷布局醫療健康領域，成為醫療健康行業有效提供特別全面的互聯網處理方案的核心健康數據機構。同時騰訊實際控股的企鵝醫院開業，通過線上部分、線下部分有效結合的基本模式，采取在線注冊的超過43萬?？漆t院醫生提供各類轉診服務。

在醫藥大數據方面，各類企業致力于先進信息技術在目前醫藥研發領域的深入應用，核心產品和基本服務涵蓋藥物開發階段和臨床研究階段等領域，結合大數據，幫助廣大研發人員解密各類疾病的生物衍生物信息或某種藥物作用原理信息，真正將醫藥研發階段中海量數據全部變成具有可讀、可試、可用性質的各類知識，有效實現跨學科各類數據合理連接。

在生物信息大數據方面，華大基因等生物信息行業核心龍頭企業借助于各類大數據的基本優勢，全面開展基因組部分、轉錄組部分、蛋白質部分、疾病表型組部分、表觀遺傳組部分及進化組部分等核心生物信息大數據深入研究，成為醫療大數據技術有效進步的關鍵動力。

3大數據技術在醫療健康信息化中的應用途徑

我國正式建立醫療健康基礎數據庫，開展人口健康信息化工作體系構筑，同時信息技術在醫學研究環節、健康管理環節等領域均已深入應用。亟待全面保持醫療健康大數據的核心先發優勢，從根本上加強數據實現長期獲取環節、儲存環節和運算環節的基本能力，全面推動臨床檢測和廣大患者信息深入應用，全面突破健康信息使用過程中法律制度和核心技術瓶頸。

3.1健全法律法規

頒布醫療健康大數據資源管理要求和開放共享各類法律法規。確保健康信息服務管理環節規范，信息使用環節權限明確，各方基本合法權益得到完善保護，規范醫療健康大數據基礎服務活動。同時，設立醫療健康大數據核心委員會，全面推動醫療健康大數據基礎資源集聚和有效共享的具體建設。保證全部主體在實施醫療健康大數據采集過程、傳輸過程、存儲過程、利用過程、開放過程等的基本權利、核心責任和基礎義務特別明確。確保風險可控原則下促進最大限度的各類醫療健康數據開放，全面建立具有中國特色性質的醫療健康大數據開放過程、共享過程與應用過程的深入引導和監管協同發展的基本模式。

3.2促進產業應用示范

設立大數據創新應用階段專項基金。全面支持研發醫療健康相關的先進AI技術、先進3D打印技術、科學醫用機器人、各類大型醫療設備、促進健康和康復的核心輔助器械以及各類可穿戴設備。促進研發成果轉化過程，加強數字醫療核心設備、物聯網核心設備以及智能健康產品的具體質量。實現健康管理產業全面升級，有效建立醫療信息基礎系統，產生中國特色性質的醫療健康大數據發展產業新業態。

3.3實現產業發展

全面打造醫療健康大數據方面的全球生命創新工作中心。從核心工具開發環節、地貧"清零"環節、腫瘤精準防控環節、超級物種研究環節、地球數字化環節、深海生物多樣性環節、DNA 身份認定環節、基因與兒童認知環節專項工作開始，深入建立各類產業創新集聚區，產生跨領域、多層次的先進生物醫療產業鏈。全面培育醫療健康大數據研發階段、應用階段與延伸階段等各類支撐產業。深入建設包括生物數據收集環節、測序儀研發生產環節、精準診療研發環節、可穿戴設備研制環節等先進生物醫療數據產業園。

3.4促進信息安全防護力度

提升醫療健康大數據的實際安全管控力度。深入研究制定各類醫療健康大數據的具體管理辦法，全面完善信息安全管理的基礎機制。明確數據采集階段、傳輸階段、存儲階段、使用階段、開放階段等各環節的核心范圍邊界、基礎責任主體和各類具體要求。提升病毒防范部分、漏洞管理部分、入侵防范部分、身份認證部分、訪問控制部分、信息傳輸部分和存儲加密保護部分等各類安全防護措施。提升大數據安全監測力度和預警力度，合理建立安全信息通報環節和應急處置過程聯動的基礎機制，識別風險隱患，高效化解。

3.5推動大數據核心機構設立

促進組建國家級別的醫療健康大數據基礎研究院、大數據基礎系統以及計算技術國家工程重點實驗室。采取國家與地方聯合共建的基本方式，建立多模態類型的健康大數據高性能處理工作平臺，確保TB-PB級的多模態類型健康大數據處理環節及分析能力，建成具有開放性特點的健康大數據融合階段、處理階段及智能分析階段的基礎平臺。同時，建立健康大數據的基礎研究中心，全面開展醫療健康數據的存儲環節、分析環節、建模環節、使用環節等研究數字化生命的先進技術。另外，建立公共服務工作平臺，深入推動大數據核心基礎理論、大數據領域的未來新型計算工作體系、大數據實際驅動的先進智能應用技術等，實現關鍵技術有效研發和成果轉化。

3.6完善醫療健康的基礎數據庫

全面促進醫療健康信息工程項目。利用大數據領域、云計算領域、互聯網+領域、物聯網領域等先進新技術，有效建立和完善健康檔案部分、電子病歷部分和全員人口部分三大基礎核心數據庫。同時，推動人口健康實現信息化建設，形成具有統籌協調、規范有序特點的人口健康信息化管理工作機制，有效建設和完善各類標準體系，真正匯集多方核心資源，完成構建人口健康大數據的基礎中心。開展基本健康基因身份證試點工作，基因身份證就是利用法庭科學DNA STR分型技術，選取適當數量的STR基因座進行鑒定、開發而來。這項工作的開展不僅保護自身隱私，還能夠進行生物識別，識別個體。

3.7提升核心技術

全面開展醫療大數據多模態類型、非結構化收集環節、大數據分析和融合環節、知識庫融合環節、個體化健康管理環節和公共衛生大數據分析環節、數據治理環節和隱私保護環節等核心技術的深入研究。同時，提升醫療健康海量數據的存儲清洗環節、分析挖掘環節、安全隱私保護環節等各類核心技術攻關。此外，集中攻克實現醫療健康大數據開展高效讀取收集環節標準化、大數據管理環節容量擴增等各類核心技術。

3.8完善大數據標準基礎體系

全面構建醫療健康大數據的基礎標準規范，推進醫療健康大數據實現產業標準體系有效建設，有效建立根據醫療衛生機構方面、健康管理機構方面、大數據企業方面等各類數據標準體系，符合醫療健康大數據開展收集環節、傳輸環節、存儲環節、分析環節、應用環節，深入完善包括數據采集領域、資源分類領域、開放共享領域、交換交易領域、數據安全領域、融合應用領域等核心共性標準，完成跨部門、跨層級、跨系統的各類數據交換與有效共享。

3.9促進國際創新合作

引進國外先進社區內部健康發展模式和豐富經驗，全面打造國際通用合理的醫療健康大數據產業發展模式。同時，提升國際交流力度，全面推進醫療健康大數據未來應用發展過程的交流合作。另外，積極鼓勵廣大企業和科研單位全面開展對各類國際先進技術有效學習和深入創新，搭建中國醫療健康領域的大數據國際視野論壇。

結束語

綜上所述，為全面落實“健康強國”的基本政策號召，深入啟動百萬人次的基本健康基因身份證試點工作，切實維護區域內廣大居民的各類健康權益，促進區域醫療健康的各類大數據中心，實現區域醫療各類健康數據資源的有效管理，科學建立大數據應用工作體系，特別需按照目前數據資源挖掘環節與健康管理環節和評估環節、疾病預防環節，加強區域整體健康情況，真正實現各類醫療健康大數據有效應用的基礎目標。

參考文獻

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