医疗健康管理和服务大数据应用研究

1、医疗健康治理和服务大数据应用研究电政二班 郝思佳 13354089摘要： 本文首先从医疗信息化的背景动身，概述了目前医疗信息化的建设现状、市场分析以及建设流程。再详细举例阐述了目前医疗健康治理和服务大数据在我们日常生活中的应用，包括临床决策、远程医疗、个性医疗等等。最后分析了医疗大数据目前所面对的挑战，以及提出了相应的改进建议。关键词：大数据 医疗健康 治理 服务 信息化目录TOC o 1-3 h z u HYPERLINK l _Toc435207513 一、医疗大数据信息化背景 PAGEREF _Toc435207513 h 3 HYPERLINK l _Toc435207514 1.1医

2、疗大数据概述 PAGEREF _Toc435207514 h 3 HYPERLINK l _Toc435207515 1.1.1大数据的定义 PAGEREF _Toc435207515 h 3 HYPERLINK l _Toc435207516 1.1.2医疗大数据的来源 PAGEREF _Toc435207516 h 3 HYPERLINK l _Toc435207517 1.1.3医疗大数据的应用 PAGEREF _Toc435207517 h 4 HYPERLINK l _Toc435207518 1.2医疗数据信息化建设现状 PAGEREF _Toc435207518 h 4 HYPE

3、RLINK l _Toc435207519 1.2.1信息化建设内容及要点 PAGEREF _Toc435207519 h 5 HYPERLINK l _Toc435207520 1.2.2信息化建设分类情况 PAGEREF _Toc435207520 h 6 HYPERLINK l _Toc435207521 1.2.3信息化建设投资情况 PAGEREF _Toc435207521 h 6 HYPERLINK l _Toc435207522 1.3医疗数据信息化体系市场分析 PAGEREF _Toc435207522 h 8 HYPERLINK l _Toc435207523 1.3.1信息

4、化建设市场空间 PAGEREF _Toc435207523 h 9 HYPERLINK l _Toc435207524 1.3.2信息化建设投资前景 PAGEREF _Toc435207524 h 9 HYPERLINK l _Toc435207525 1.4医疗数据信息化建设流程 PAGEREF _Toc435207525 h 10 HYPERLINK l _Toc435207526 1.4.1信息化建设资金来源 PAGEREF _Toc435207526 h 10 HYPERLINK l _Toc435207527 1.4.2信息化建设决策者 PAGEREF _Toc435207527 h

5、 10 HYPERLINK l _Toc435207528 二、医疗大数据在医疗健康治理与服务中的应用 PAGEREF _Toc435207528 h 11 HYPERLINK l _Toc435207529 2.1 临床决策支持系统 PAGEREF _Toc435207529 h 11 HYPERLINK l _Toc435207530 2.2 远程医疗及远程病人监控 PAGEREF _Toc435207530 h 11 HYPERLINK l _Toc435207531 2.3 电子档案分析与公共健康 PAGEREF _Toc435207531 h 12 HYPERLINK l _Toc4

6、35207532 2.4大数据在医疗个性化服务中的应用 PAGEREF _Toc435207532 h 12 HYPERLINK l _Toc435207533 2.4.1基因测序 PAGEREF _Toc435207533 h 12 HYPERLINK l _Toc435207534 2.4.2个性化药物开发 PAGEREF _Toc435207534 h 13 HYPERLINK l _Toc435207535 2.4.3个人健康治理 PAGEREF _Toc435207535 h 14 HYPERLINK l _Toc435207536 三、医疗大数据面对的挑战 PAGEREF _Toc

7、435207536 h 15 HYPERLINK l _Toc435207537 3.1 医疗数据的整合 PAGEREF _Toc435207537 h 15 HYPERLINK l _Toc435207538 3.2 医疗数据的存储 PAGEREF _Toc435207538 h 15 HYPERLINK l _Toc435207539 3.3 医疗数据的挖掘利用 PAGEREF _Toc435207539 h 16 HYPERLINK l _Toc435207540 3.4 医疗数据的安全爱护 PAGEREF _Toc435207540 h 16 HYPERLINK l _Toc43520

8、7541 四、医疗大数据应用改进 PAGEREF _Toc435207541 h 16 HYPERLINK l _Toc435207542 4.1 同步变革数据治理方式 PAGEREF _Toc435207542 h 16 HYPERLINK l _Toc435207543 4.2 建立完善的区域卫生信息化标准体系 PAGEREF _Toc435207543 h 17 HYPERLINK l _Toc435207544 4.3 积极探究利用数据挖掘技术 PAGEREF _Toc435207544 h 17 HYPERLINK l _Toc435207545 4.4完善医疗预警机制 PAGERE

9、F _Toc435207545 h 17 HYPERLINK l _Toc435207546 4.5 完善医疗隐私爱护机制 PAGEREF _Toc435207546 h 18 HYPERLINK l _Toc435207547 五、总结 PAGEREF _Toc435207547 h 18 HYPERLINK l _Toc435207548 六、参考文献 PAGEREF _Toc435207548 h 19医疗大数据信息化背景 医疗行业作为关系人民生命安全和国家稳定和重要行业而一直受到国家和各级部门的重视，如何有效的提高我国的医疗水平，更好的为人们提供医疗服务，国家和医疗行业所关注的问题。

10、随着计算机网络的进展，医疗行业也在不断的建设满足自身应用的行业应用信息系统。然而，由于国家早期对医疗行业信息化建设的认识不足，而医院自身对医疗行业的投资和认识都较低，导致我们国家医疗行业的信息化建设起步较晚，而且医疗行业的信息化建设相对其他行业的信息化建设要落后专门多，而且各个医院都存在专门大的差异。 信息化建设关于推动医疗行业自身的进展和体高工作效率，同时，为患者提供更及时更准确的服务都起到了至关重要的作用。因此，正是看到了信息化建设对医疗行业进展的重要作用和目前医疗行业信息化的落后现状。政府和医院自身都开始不断的加强信息化的建设，不仅公布了相关的各种进展规划纲要，鼓舞医疗行业的信息化建设，

11、同时，医院自身也在不断的加大信息化建设的投资。医疗行业信息化建设的第二个浪潮差不多来到，也是医院关于自身信息化建设投资的又一个高峰期。作为网络设备提供商，我们也要开始重视医疗行业的信息化建设进展。关于我们来讲，医疗行业的建设依旧一个空白，然而，通过深入的分析医疗行业的应用和进展，将会是一个特不大的“馅饼”。1.1医疗大数据概述 1.1.1大数据的定义大数据其本质是信息爆炸时代 对数据的核心价值再挖掘,被大部分专业人士认为是计算机行业继云计算、物联网之后 IT 产业又一次颠覆性的技术变革。其有四个特征: 一是数据量大,起始计量单位至少是 P(1000 个T);二是数据类型繁多,包括音频、视频、图

12、片、地理位置信息等等;三是数据价值密度相对较低,需要强大的机器算法 迅速完成数据价值的“提纯”;四是处理速度快,时效性要求高。可将其归纳为4个“V”:Volume, Variety,Value,Velocity。1.1.2医疗大数据的来源 医疗大数据的来源要紧包括四类:1.制药企业/生命科学:药物研发是相当密集型的过程,关于中小型的企业也在 TB 以上的。在生命科学领域,随着计算能力和基 因测序能力逐步增加,美国哈佛医学院个人基因组项目负责人詹森 鲍比就认为,到2015年,将会有 5000万人拥有个人基因图谱,而一个基因组序列文件大小约为750MB。2.临床医疗/实验室数据:临床和实验室数据整

13、合在一 起,使得医疗机构面临的数据增长特不快,一张一般 CT 图像含有大约 150MB 的数据,一个标准的病 理图则接近 5G B。假如将这些数据 量乘以人口数量和平均寿命,仅一个社区医院累积的数据量,就可达数 TB 甚至数 PB 之多。3.费用报销/利用率:患者就医过程中产生的费用信息、报销信息、新农合基 金使用情况等。4.健康治理/社交网络:随着移动设备和移动互联网 的飞速进展,便携化的生理设备正在普及,假如个体健康信息都能连入互联网,由此产生的数据量不可估量。1.1.3医疗大数据的应用麦肯锡公司(世界级领先的 全球治理咨询公司)在其报告中指 出,排除体制障碍,大数据分析可 以关心美国医疗

14、服务业一年制造 3000 亿美元的附件价值,包括医 疗服务业 5 大领域(临床业务、付款/定价、研发、新的商业模式、 公众健康)的 15 项应用:(1) 临床操作包括:比较研究、临床决策支持系统、医疗透明度、远程病人监控、对病人档案的先进分析。(2) 付款/定价包括:自动化系统、基于卫生经济学和疗效研究的定价打算。(3) 研发包括:预测建模、提高临床试验设计的统计工具和算法、临床试验数 据的分析、个性化治疗、疾病模式的分析。(4) 新的商业模式包 括:汇总患者的临床记录和医疗保险数据集、网络平台和社区。 (5) 公众服务:改善公众健康监控。141.2医疗数据信息化建设现状 自从计算机出现之后，

15、通过几年的进展诞生了计算机网络；网络的诞生，极大的提高了各个行业的信息交互速度和工作效率。随着计算机技术和网络技术的进展，为了实现更高效的信息交互和资源共享，提高生产效率，各个行业的网络建设规模也在不断的扩展，每个行业都在预备开始或正在进展自己的信息化建设，作为关系民生的医疗行业从十年前就开始了行业内的信息化建设。党的十五届五中全会提出“大力推进国民经济和社会信息化，是覆盖现代化建设全局的战略举措。以信息化带动工业化，发挥后发优势，实现社会生产力的跨越式进展”。“九五”以来，我国医疗信息化建设取得了明显进展：实施国家卫生信息网建设项目，信息化基础设施建设已见成效。然而，由于医疗行业自身的特点，

16、医疗行业信息化建设起步较晚，技术力量薄弱，资金投入不足，与其他行业和卫生事业的实际需求相比，还处于初级时期，有相当的差距。 同时，医疗行业由于其自身应用的专门性，医院的网络建设不能照搬其他行业的网络建设，为了适应医疗行业自身的网络应用，2002年国家卫生部在医疗行业的全国卫生信息化进展规划纲要提出了医疗行业建设的差不多原则是：标准统一、保证安全、以法治业、经济实效、因地制宜。1.2.1信息化建设内容及要点 依照医疗行业的总体应用区分，将医疗行业的信息化建设划分为三个部分；从广义上讲，一个完整的医院信息系统要紧包括医院治理信息系统（HMIS）、临床治理信息系统（CIS：有的地点写作：HCIS）和

17、局域医疗卫生服务系统（GMIS）三部分：医院治理信息系统（HMIS）临床治理信息系统（CIS）局域医疗卫生服务系统（GMIS）门、急诊挂号子系统住院病人医嘱处理子系统计算机化的病人病案系统（CPR）门、急诊病人治理及计价收费子系统病人床边信息系统科研支持系统 住院病人治理子系统护理信息系统教学支持系统药库、药房治理子系统门诊大夫工作站系统Internet医学情报系统病案治理子系统临床实验室检查报告子系统（LIS）远程诊断与教学医疗统计子系统医学影像诊断报告处理系统人事、工资治理子系统放射科信息治理系统（RIS）财务治理与医院经济核算子系统手术室治理子系统医院后勤物资供应子系统功能检查科室信息治

18、理子系统 固定资产、医疗设备治理子系统病理卡片治理及病理科信息系统院长办公综合查询与辅助决策支持系统血库治理子系统营养与膳食打算治理子系统临床用药咨询与操纵子系统医学图象实时传输与查询、归档系统（Picture Archiving and Communication System,PACS） 其中，临床医疗信息系统可能包括的内容专门多，甚至可能是专科、专病、专课题的信息 处理系统，上表给出一些常见系统的例子。1.2.2信息化建设分类情况 医疗行业通过近十年的信息化建设，全国有90的三级医院和二甲医院在过去五年差不多完成了医院信息化的建设，各大、中、小型医院都差不多建设了覆盖整个医院或部分办公区

19、域的计算机网络，然而，由于地域和医院自身实力的不同，医院的网络建设也有着明显的差不。 医院自身有一定的资金实力，处于信息化进展较快的大中型都市的医院，医院的信息化建设较完善，网络建设也具有了一定的规模，不仅建设了覆盖整个医院的完整的计算机网络，而且建设了较全面的HMIS系统，要紧是满足医院自身的办公和运营需要，通过覆盖各办公区域和门诊收费部门的计算机网络和HMIS系统，极大的提高了医院自身的办公、门诊收费、挂号、费用核算、药品器械治理等工作的效率。更有实力的大型医院差不多建设了自己的CIS系统网络，通过覆盖住院部、放射科、检验科、手术室的网络系统，在为住院病人提供更为完善住院服务的同时，协同各

20、个部门之间的工作和数据交互，提高医院整理的工作和生产效率。而有少部分的大型医院，正在着手建设GMIS系统网络。 处于信息化建设的较为落后都市的中小型医院，信息化的建设相对比较落后，位于医疗信息化建设的初级时期，仅建设了覆盖要紧办公区域的计算机网络，HMIS系统的建设也要紧是为了满足日常的简单办公需要，没有一套特不完整的HMIS系统。计算机网络也停留在几年前的网络建设规模，大都采纳的是较老的非网管交换机，进行简单的网络连接，搭建了满足简单办公需要的计算机网络。稍有实力的中型医院，尽管差不多建设了覆盖要紧办公区域和各门诊、挂号收费部门的计算机网络，然而网络建设仍然比较简单，网络设备也都差不多是落后

21、和淘汰设备了，仅能满足目前简单的HMIS系统的需要，为各办公部门和收费部门提供简单的服务。1.2.3信息化建设投资情况 据悉，国外医院建设HIS的投入一般达到每年总经费预算的24%，长期以来国内对HIS的投入不够重视，认为没有直接的经济收入。 目前中国有3万多家医院，其中有6000家左右是三甲以上的医院。5万多个防疫站，在信息化上的投入大约占医疗卫生服务市场容量（4000亿元到5000亿元之间）的千分之一，而与国外医院信息系统建设的投资大约占其总投资24相比，明显不足。举个例子，在信息化投入上，美国麻省医院一年为4亿美元，而北京协和医院一年只有400万元人民币。 美国医院年花费统计： 美国医院

22、HIS投资水平： 中国医院HIS投资水平： 尽管目前我国医院信息化的资金差不多全部靠自筹，国家对医院的财政拨款较少，但随着医疗消费每年20的高速增长，加上国家政策的大力扶持，以后医院信息化中资金的问题会得到较好的改善。1.3医疗数据信息化体系市场分析 全国卫生信息化进展规划纲要（2003-2010年）提出2010年卫生信息化建设的奋斗目标，即“建立起较完备、标准统一规范、系统安全可靠，与卫生改革与进展相适应的卫生信息化体系，经济发达地区卫生信息化建设和信息技术应用达到中等发达国家水平，其余地区卫生信息化建设要处与进展中国家的前列”。 十年前我们谈论的是如何基于商业化的数据库建设医院治理信息系统

23、，而今天，我们谈论的却是无胶片化、无纸化、无线化、移动计算、临床信息系统、PACS、治理与临床决策、系统集成与安全、流程再造，甚至是数字化医院的实现。数字化医院的标准：三部分的统一：数字化医疗设备计算机网络平台医疗行业业务软件三无医院：无纸化无胶片无线网 医院信息化的全然目的是减少医疗错误、提高医疗服务质量、操纵医疗成本和医疗费用的增长。当今我国医疗行业所面对的所有挑战，医院信息化是一个功能强大的应对武器。这正是当今医疗卫生信息化成为世界性热潮的全然缘故。1.3.1信息化建设市场空间 从全国的整体形式看，目前，全国有90的三级医院和二甲医院在过去五年差不多完成了计算机，网络平台的建设，重点建设

24、是为了满足医疗治理信息系统的需要；这些医院第一时期的信息化建设差不多差不多完成。 全国80以上三级医院，特不是三甲医院，都面临着网络升级改造，这些医院将从原有简单的10/100M网络，非网管交换设备，升级到1000M主干网络甚至10G主干网络，他们这各时期的网络建设要紧是满足完善的医院临床治理信息系统（CIS）的需要，其中以PACS系统，LIS系统，RIS系统最为突出。 而全国20的三甲医院正在向建设数字化医院的目标迈进，建设：以人为本，以病人为中心，以医护人员为主体的数字化医院。目的旨在：提高医疗质量，提高工作效率，简化病人就医流程。 通过近十几年的进展，我国医院信息系统(Hospital

25、Information System，HIS)建设差不多初具规模。信息系统的进展经历了从单机系统、局域网络系统到整个医院网络信息系统的几个时期。在医院网络建设中差不多比较普遍地使用结构化网络布线、采纳以太网和光纤网络技术，各种网络交换技术和网络应用也大量地使用。国际进展趋势表明，医院信息系统已从重在费用和信息治理的治理信息系统时期逐渐进展到面向临床医疗信息治理的CIS(Clinic Information System)时期，包括电子病历(Computer-based Patient Records CPR)系统、医学影象系统(Picture Achieving and Communicati

26、on System, PACS)、实验室检查系统和远程医疗等交互式网络信息服务功能的开发和应用。 远程医疗正在迅猛进展。我国的远程医疗近几年进展迅速，一些闻名的医学院校、医院都建立了远程会诊中心。 另外，智能卡将在医药卫生系统广泛应用。目前在个不医院里出现了IC卡进行电话预约挂号，随着以病人为中心的治理模式逐渐被广泛同意，付费、查询、保健、急救医疗等领域都将出现智能卡的使用。 目前，医疗行业信息化建设的第一个时期差不多差不多完成，信息化建设差不多开始重新洗牌。医疗行业差不多开始考虑更换第一时期的系统和设备，同时考虑临床信息系统的建设甚至更高的应用系统和数字化医院的建设。1.3.2信息化建设投资

27、前景 全国卫生信息化进展规划纲要（2003-2010年）提出：在医疗服务领域，信息化建设资金要紧来源于单位自筹，通过信息化手段提高效率、降低成本和提高服务质量，各单位应按总收入2-4%的比例投入信息化建设。 在2005-2009年的以后5年间，医疗行业的信息化市场与其他行业相比，将接着保持快速的增长，今后三年，国家每年将对医疗卫生系统投资80多亿元，是以往的8倍。另据计世资讯研究结果表明，2004年中国医卫行业的IT投资规模为35亿元人民币，比2003年增长25，与其他行业相比，医疗行业的IT投资仍然保持着较高速度的增长。 近年来，随着医院对加强治理和信息化认识的提高。一般国内大型医院信息化投

28、入能够达到年收入的0.5%，有些医院开始讨论2%的投入标准。卫生部要求，各单位应按总收入24%的比例投入信息化建设。假如全国医院能够达到24%的投入，能够制造一个每年80亿到160亿人民币的医院信息化大市场。以后几年中，我国将有超过70%的医院实现信息化治理，可能市场总量将达到200多亿元。1.4医疗数据信息化建设流程1.4.1信息化建设资金来源 医疗行业目前的各种建设包括信息化的建设中，一个三级甲等医院要实施全院的信息化建设，至少需要几千万元甚至上亿元的投资。而我国国家对医院信息化的投入较少，医院本身又因政策的制约，信息化的投资无法计入成本，更无法考虑收回。医院因受赢利限制，更情愿投资于专门

29、快产生效益的医疗设备，而专门难拿出一笔巨资投入于信息化的建设。然而医院的进展又迫切需要信息化系统的治理。 而且中国的风险投资机制还不够成熟。国外专门多医院要上这种大型的信息化系统，差不多上靠银行贷款或者吸引风险投资来进行。风险投资作为一种中间桥梁对推动新技术起到一种催化剂的作用。然而中国尽管有所谓的高新科技资金和风险投资，却是一种“后风险投资”，也确实是讲必须在评估之后，才能拿到项目，然后是等待资金。常常延误了专门多大好的机会。1.4.2信息化建设决策者 医疗行业的信息中心一直处于比较尴尬的地位；在一些信息化建设较好的大医院，网络中心的地位相对较高，而且在医院的各种建设中规划中都有一定的发言权

30、，能够讲医院的CIO和CEO是坐在一个板凳上的；而在在一些信息化建设相对落后的中小型医院，网络中心的地位相对较低，同时，在一些医院的建设规划等方面都没有太多的发言权，有的信息中心甚至在医院被认为是和电工房一样的，在如此的中小型医院，信息化建设的拍板权集中在院长或副院长的手里，有时甚至被分到基建科的手里，网络中心一直得不到专门好的地位提升。 信息系统是要为企业战略服务的，CIO从信息技术的角度来设计和策划企业的进展和竞争战略，因此他不应该仅仅是辅助决策信息的提供者，而且应该是决策者之一。而在中国的医院，真正的在CIO体系制度的确立尚有待时日。目前实际上是由主管副院长加计算机室主任共同承担CIO的

31、职责。对信息化的理解与重视往往因人而异，政策缺乏连贯性。一个稳定的、有职有权的CIO职位关系到信息系统的成败、也关系到一个现代化、数字化医院运转的成败。“中国医院CIO制度建立之时，便是中国e-hospital的实现之日。” 从目前医疗医院网络中心自身来看，专门多的网络中心都在不断的为自己的部门争取更高的地位，同时也在为网络中心在医院的各种建设上争取一定的决策权。11二、医疗大数据在医疗健康治理与服务中的应用 医疗行业的传统数据应用具有重要的参考价值,必须明确的是大数据的进展是建立在已有的技术基础、数据积存之上的拓展。新的信息分析技术 和通讯技术为传统的医疗网络应用和数据分析带来了新的思路。

32、在对用户的诊疗数据、健康监测数据的采集和分析的基础之上,能够实现用户躯体状况的预测、监控,甚至能够确定用户是哪一类的疾病的易感人群。提高用户的健康状况水平,降低用户的患病风险。精准分析包括病人体征数据、费用数据和疗效数据在内的大型数据集,能够关心大夫确定临床上最有效和最具有成本效益的治疗方法。医疗护理系统将有可能减少过度治疗,比如幸免副作用大于疗 效的治疗方式。2.1 临床决策支持系统 临床决策支持,是指大夫在诊疗过程中,能对大夫的实时诊疗决策制定做出关心的各种资源。常见的 有科研文献、在线期刊、专家会诊意见、循证医学证据、临床决策支持系统(CDSS)等。临床决策支持 系统,是通过数据、模型等

33、,以人机交互辅助临床工 作人员决策的计算机应用系统。 得益于对非结构化数据的分析能力的日益加强, 临床决策支持系统在大数据分析技术的关心下变得更 加智能。比如能够使用图像分析和识不技术,识不医 疗影像数据,或者挖掘医疗文献数据建立医疗专家数 据库,从而为大夫提出诊疗建议。文献1介绍一种 基于生理数据的云计算用药决策支持系统,使用了基于生理数据和药物剂量及临床表现的历史数据用以指 导早产儿药物剂量。文献2探讨了一些不便到达的专门地区的远程临床咨询服务系统的技术挑战,介绍了基于移动终端的远程临床决策支持系统。文献3论述了利用临床心脏影像大数据支持的人工智能和先进计算,用以实现个性化的治疗。利用机器

34、学习对临 床数据建模,用以实现疾病的预测、康复和临床决策支持,为大夫的治疗提供了新的思路。2.2 远程医疗及远程病人监控 从对慢性病人的远程监控系统采集数据,并将分析结果反馈给监控设备(查看病人是否正在遵从医嘱),从而确定今后的用药和治疗方案。利用移动智能终端及穿戴式设备实现对病人的远程监控,将患者的状态、参数纳入到病人的病历之中。特不是在慢性病患者的治疗过程中,远程监护能够有效的监测用户的健康状况。文献4介绍的一种针对糖尿病人的远程医疗和远程病人监护系统,系统包括可穿戴式的、便携式的生理参数监测设备,能够对病人的生理参数进行实时监控,在专家系统和大夫的 监控之下进行长期的跟踪治疗,是远程监控

35、的典型应用。文献5介绍了移动健康的相关技术和体系结构,并对互联网通讯技术的进展对远程医疗的 推动进行了详细的阐述。2.3 电子档案分析与公共健康 在病人档案方面应用高级分析能够确定哪些人是某类疾病的易感人群,进行药物使用的安全性分析。文献6通过对相关病人的电子病历以及药品代理商的药物资料进行数据分析,用以完成药品安全监测,防 止药品滥用事件的发生。文献7综述了几种通过对基 因和遗传等数据进行建模来推断疾病的埋伏期、易感 群体、传染性的方法。通过全面分析病人特征数据和 疗效数据,然后比较多种干预措施的有效性,能够找 到针对特定病人的最佳治疗途径。文献8介绍了通过 电子医疗记录进行公共卫生监测和传

36、染病操纵的几种 方法,文献9以心衰为例子综述了使用电子病历进行 疾病预测建模的挑战与策略,并对几种智能算法进行 了分析。文献10对使用电子档案进行数据挖掘完成研 究工作和临床治疗的意义和面临的挑战进行了阐述, 电子病历的数据挖掘有利于新的疾病分级策略的建立 和对未知疾病的相关临床症状进行分析,结合基因数 据,能够实现对基因表达的生物机制研究。2.4大数据在医疗个性化服务中的应用 试想一下，以后你的手环会提醒你最近睡眠质量差，下周流感来袭你专门有可能要感冒;或者你的车载系统会提醒你下个路过的商圈流感人群聚拢，能够先摇上窗户各种智能设备的出现是因为人们对智能生活的不断追求，健康治理是智能设备避不开

37、的一个进展方向。有业内专家指出，疾病预测关注的角度与民众的生活息息相关，不但能够关心民众更有针对性地预防疾病，也能够让相关的医疗、快消等行业在大数据的关心下，优化资源分配、提升运转效率。美国罗彻斯特大学医学院精神病学和内科教授恩格尔(G. L .Engel)在1977年科学杂志上发表的题为科研信息化技术与应用的论文指出，我们需要新的医学模式,对生物医学的挑战”的文章中指出,现有的占统治地位的疾病模式是生物医学模式,以分子生物学的可测量的生物学变量来分析疾病,没有将病患的社会、心理和行为方面纳入到医学模式之中。通过对病人生理参数的长期监测,挖掘病人电子档案,实现疾病的预测、疾病的建模差不多广泛应

38、用在医疗领域。大数据背景下,把患者的健康数据包括锻炼适应、生活适应、社交媒体信息等等纳入到疾病模式的分析和建模中来,能够更有针对性的针对个体实现个性化的治疗,也是生物心理社会医学的一个进展方向,例如能够通过对社交媒体数据进行文字关键字分析来分析青青年心理压力。122.4.1基因测序 随着大数据的飞速进展,它差不多把触角触及到专门多领域。在医疗健康领域,美国差不多开始利用大数据应用来防止流感蔓延,而伴随科学技术的不断进展,也让以 往无比昂贵的基因测序变得不再遥不可及,基因测序的成本差不多逼近 1000 美元。目前美国拥有 2000多家从事人类基因序列分析的公司, 而且预测以后会有更多的企业将涉足

39、这一领域。这就意味着,个性化医疗的时代即今后临。成立于2011年的初创公司Bina Technology 近期获得了650万美元的风险投 资,Bina Technology 要紧从事的工作确实是利 用大数据来分析人类的基因序列,他们的分析 成果将为研究机构、临床医师等下游医疗服务行业提供最基础的研究 素材。研究型大学、制药公司和临床大夫利用 Bina Technology 的技术对基因数据进行分析,能够利用这些数据发觉基因中罕见的病变信息,而正是这些病变信息造成了癌症、新生儿疾病、镰刀状细胞性贫血等。基因测序不同时期所达到的效果如下图所示。 Bina Technology 打算与威斯 康星州的

40、医疗中心展开合作,将对 新生儿重症监护室的儿童进行完整 基因组序列测定。在以后几年内, 该团队希望以后每一位新生儿都能 够同意 Bina Technology 提供的完 整基因分析数据。斯坦福大学基因 学研究的 Michael Snyder 博士在Bina Technology 平台正式公布之前先进行了初期试点工作。实验表明,Bina Technology 平台在 5个小时内可完成几百人的基因序列分 析,按照传统的分析方法,这需要 花费一周时刻来完成。 随着从基因测序解决方案中得到越来越多的遗传信息,以后对基因组进行可扩展分析的需求显然将会越来越多。尽管技术仍需要数年时刻来进展,然而从长远来看

41、,它 们可能对我们的健康产生专门大阻碍,怎么讲医学是一个整体。我们也有理由相信,个性化医疗时代距离我们已不再遥远 2。2.4.2个性化药物开发 另一种在研发领域有前途的大数据创新,是通过对大型数据集 ( 例如基因组数据 ) 的分析进展个性化治疗。该应用考察遗传变异、对特定疾病的易感性和对专门药物的反应三者之间的关系, 然后在药物研发和用药过程中考虑个人的遗传变异因素。专门多情况下,病人用同样的诊疗方案然而疗效却不一样,部分缘故是遗传变异。针对不同的患者采取不同的诊疗方案, 或者依照患者的实际情况 调整药物剂量,能够减少副作用。 个性化医疗目前还处在初期时期。麦肯锡可能,在某些案例中,通过减少处

42、方药量能够减少30% 70% 的医疗成本。比如, 早期发觉和治疗能够显著降低肺癌给卫生系统造成的负担,因为 早期的手术费用是后期治疗费用 的一半。 苹果公司的传奇总裁史蒂夫 乔布斯在与癌症斗争的过程中采纳了不同的方式,成为世界上第一个对自身所有DNA和肿瘤DNA进行排序的人。为此,他支付了高达几 十万美元的费用,他得到的不是一个只有一系列标记的样本,而是包 括整个基因密码的数据文档。关于一个一般的癌症患者,大夫只能期 望他或她的 DNA 排列同试验中使用 的样本足够相似。然而,史蒂夫 乔布斯的大夫们能够基于乔布斯的 特定基因组成,按所需效果用药。假如癌症病变导致药物失效,大夫 能够及时更换另一

43、种药,也确实是乔布斯所讲的“从一片睡莲叶跳到另一片上”。通过大数据技术开发出的个性化药物将乔布斯的生命延长了好几年。2.4.3个人健康治理 利用大数据技术,对个人健康进行全生命周期治理,实现在任 何时刻、任何地点都能够访问相关 信息,从而保证了健康信息的一致性连续性,如 Google Health、 微软的 Health Vault 等平台。健康 治理系统的最要紧特点确实是:个人的健康状态得得到了连续观测,健康分析人员能够有效地对个人健康状况进行分析,以便在躯体处于非健康状态时得到及时的干预。 在健康治理领域中最需要解 决的问题确实是及时发觉躯体的健康异常和重大疾病风险预警,传统情况下我们会通

44、过年度体检来实现这一要求,然而体检时刻跨度大,同时地域的覆盖能力也不足够,可穿戴式设备（如下图） 能够实现跨地域大人群躯体异常实时发觉。通过体征数据(如心率、脉率、呼吸频 率、体温、热消耗量、血压、血糖 和血氧、激素和 BMI 指数,体脂含 量)监测来关心用户治理重要的生理活动。现时期能够利用的体征数据传感器包括:体温传感器热通量传感器:用来监测热量消耗能力,能够用于血糖辅助计算和新陈代谢能力推算体重计量传感器:用于计算 BMI 指数脉搏波传感器:推算血压,脉率等数据生物电传感器:可用于心电、脑电数据采集,也可用来推算脂肪含量等光学传感器:推算血氧含量,血流速设备初始会将一天设 定数十个检测点

45、,只需累积28个检测结果即可建立个人初级模型,利用大数据技术对所有产生数据进行分析,汇总成一个健康风险指数,用户能够看到自己的健康风险指数和同龄、同性不人群的平均风险指数,同时能明确自己的健康风险在同龄人群中的排位。同时,利用大数据技术, 设备会依照使用者实际情况进行调整,一旦数据显示异常,就会加大检测密度,反之则会拉长检测间 隔,进行动态调整。这些数值交叉分析结果能够用来分析用户现在的体质状况,进行健康风险评估,并能够结合数据给出几项关键生理活动:睡眠、饮食、运动和服药的个性化改善建 议,让用户保持在一个稳定的躯体健康状况。13三、医疗大数据面对的挑战3.1 医疗数据的整合 对“小数据”而言

46、,最差不多、最重要的要求确实是减少错误,保障质量,在大数据时代,同意不精确的出现差不多成为一个新的亮点,而非缺点。分散挂接于卫生信息共 享平台下的各类医疗卫生机构中, 产生了大量的异构数据,使得数据采集、整合变得十分困难,现有平台的数据质量并不理想。毋庸置疑, 关于个人信息来讲,每一次的历史诊疗数据都必须准确无误。然而, 只把目光集中在提高数据质量上, 忽视那些不精确数据的利用将无法 适应那个大数据时代。错误并不是大数据固有的特性,而是一个亟需我们去处理的现实问题,同时有可能长期存在。在这种情况下,是否能够忽略数据本身的差错,使我们掌握利用更多的数据。3.2 医疗数据的存储 不断膨胀的医疗信息

47、数据中混 杂着大量非结构化数据,分析数据来源日趋多样化,目前的存储架构差不多无法满足大数据应用的需要, 在处理和查询大数据集时更是力不从心。第一是容量问题:“大容量”通常可达到PB 级的数据规模,因 此,海量数据存储系统一定要有相应等级的扩展能力。除数据规模巨大之外,还拥有庞大的文件数量, 因此如何治理文件系统层累积的元 数据也是一个难题。第二是延迟问题:医疗大数据应用存在实时性问 题,需对数据进行实时或准实时的处理、秒级的查询需求响应。在卫生信息化调研过程中,专门多医务人员反映调阅数据速度慢,放射科大夫调阅病人CT影像要等待数分钟。显然,静态的存储方案无法满足数据动态演化所带来的挑战。第三是

48、并发访问:一旦认识到医疗大数据分析应用的潜在价值,就会将更多数据集纳入系统进行比较,同时让更多的人使用这些数据。而这些数据则可能存储在多个地点的多种不同类型的存储设备上,并发问题将会日益突出。3.3 医疗数据的挖掘利用 当前区域卫生信息平台数据的利用要紧分为直接利用和间接利用两大类。直接利用包括信息调阅共享、卫生服务智能提示与诊断辅助,还有各类基于信息共享的业务 协同服务等。间接利用要紧是依照卫生行政与治理需求,实现的 BI 统计,绩效分析等。而在企业中, 已有许多开始深入研究医疗数据的 挖掘利用 5,并差不多从大数据中找到了与医疗卫生相关的潜在价值, 例如:2009年甲型 H1N1 流感爆发

49、的几周前,谷歌公司成功预测动机流感的传播;苹果公司总裁史蒂夫乔布斯的大夫们能够基于他的特定基因组成,按所需效果用药。能够讲,医疗卫生系统人员关于服务器中大量的医疗数据利用度不够, 大部分还停留在关注数据的精确性,而非数据关联性的时期。卫生治理部分每年都投入大量资金,对数据进行维护治理,然而不断增加的数据、设备为政府带来了沉重负担,这些数据的价值还未真正体现出来。3.4 医疗数据的安全爱护 正如纳米科技时代的到来一样,任何一项高新技术的进展在推 进社会进展前进的同时,必定会产生一定的负面作用。医疗数据和 应用呈现指数级增长趋势,也给动 态数据安全监控和隐私爱护带极大的挑战。媒体曾爆出温州多家医院

50、 信息系统遭黑客侵入,医药信息外泄;央视“315”晚会曝光了罗维邓白氏公司非法买卖公民个人信息事件。卫生信息安全现已存在着“内忧外患”,信息泄露事件造成恶 劣阻碍,其背后暴露出的政策衔接不到位、治理监督不严格等问题值得关注和反思。大数据时代的到来, 产生新的安全性问题,例如过去可不能有数据混合访问的情况,但大数 据的分析需要多类数据相互参考等 问题让人更为担忧。四、医疗大数据应用改进4.1 同步变革数据治理方式庞大的数据量在存储上是一个特不严峻的问题,除对网络、硬件、软件进行升级以保证数据存储系统的灵活性,使其能够适应各种 不同应用类型和数据场景之外,闸 北区还在积极探究存储虚拟化技术。以“上

51、海市云计算产业基地” 落户于我区为契机,选取市北医院作为试点,打算在试点成熟的基础上,全区推广。希望通过对虚拟化 技术的充分利用,实现数据的大容量存储和快速处理,并能有效降低治理成本。在数据安全方面,闸北区正在加快推进医疗卫生行业信息安全综合防护体系建设,制定有效的安全爱护措施和审计机制;提高信息系统的灾难恢复能力和抗攻击能力;同时,强化安全监督,建立信息安全监控体系;健全信息安全通报制度,完善信息安全应急指挥和应急处置预案。在享受大数据时代带给我们丰收果实的同时通过有效的治理措施防患于未然。4.2 建立完善的区域卫生信息化标准体系逐步以 ISO/HL7 标准化文档传输方式替换原有的以接口对接

52、进行 数据交互的传统方式。在结合国家和上海市卫生信息标准的基础上, 开发统一的标准,形成覆盖领域全 面、系统架构合理的区域卫生信息 化标准体系。以信息标准和技术规 范的形式,提出闸北区区域层面信 息收集、交换和共享以及使用的参考模型、原型、差不多数据集、数据 字典等。这些具体标准相互之间有 较高的相容性和一致性,同时能在时刻上保持前后的长期连贯性。通过标准化采集的数据能够快速进入平台数据仓库,由数据仓库进行有效梳理,借助数据清洗与转换技术 得以整合,以便之后更好地利用这 些数据。4.3 积极探究利用数据挖掘技术2011 年,闸北区开发并应用了“基于区域医疗卫生共享信息的决策支持系统”,通过数据

53、仓库对海量信息去伪、剔重、过滤,并以丰富的图表形式展示给使用者,系 统应用效果明显,区域卫生机构治理效率和效能得以提高。现有的 BI 虽实现了强大的查询分析功能, 但对共享信息的更深层次挖掘还未涉及。对信息进行归纳性推理和联 想,查找数据间内在的某些关联, 发掘现时BI所不能发觉的、隐含的、有潜在价值的数据已纳入研究打算中。例如:运用各种数据挖掘算 法探求各种疾病之间的相互关系、进展规律,总结各种治疗方案的诊疗效 果,预测以后某段 时刻各医疗机构的 病房使用情况、用药情况等等。144.4完善医疗预警机制百度商业市场部总经理陈志峰对大数据的挖掘治理做了一个想象的比喻，他讲，电影让子弹飞中有一句经

54、典台词“不急，让子弹飞一会。”子弹在飞与击中目标的过程，以及过程中看客心态，射击者心态，与我们当下的一种环境十分相像：大数据与公共卫生建设。在过去的几年间，大数据技术之于公共卫生就像一颗高速飞出的子弹，一直飞在空中，无法真正为公共卫生提供成熟可操作的解决方案。传统的公共卫生治理中，一般要求大夫在发觉新型流感病例时告知疾病操纵与预防中心。但这种处理方式有一个致命弊端：流行疾病的传播性远远快于后置传递的信息人们都会在发病多日后才选择医院就诊，从就诊到医院发出诊断预警信息，这其中约有一至两周的滞后周期。这也就直接导致，当一场流行疾病真正在公众中爆发时，可能错过了最佳预警时期。因此，在公共卫生流行疾病

55、的治理中，如何抓住这往往被忽略的黄金一周成为关键。这一时期中，人们在网络上询问各种关于病症的问题，以及自我治疗的方法。不管是询问病症关键词，依旧药品关键词都能够成为大数据预警的触发机制。大数据公司能够通过实时监控，发觉不同病症的地域分布、触及人群广度，并结合医疗工作者丰富的经验值来组合推断流行疾病爆发的可能性。这种尝试通过大数据的挖掘治理，分析实现流行疾病预警治理的模式得到了中国疾病预防操纵中心副主任、中科院院士高福的认同，他认为，大数据在公共卫生预防操纵上的作用专门关键，通过大数据能够在流感到来之前为人们提供一些解释性信息，为流感的预防提供缓冲时刻。大数据终于不再只是飞，落地中国公共卫生治理

56、也只是一个美好的开始，那个数据库的模型能够更加丰富，例如：在数据收集端，通过智能移动健康设备实现个人健康数据实时监测，数据即可输送至公共卫生治理大数据库，也能够建立个人健康治理电子档案。在数据利用端，通过个人电子健康档案，可实现家族疾病以及慢性疾病的实时监控，并对此实现长期对症治疗。154.5 完善医疗隐私爱护机制 首先,我们现有的隐私爱护和隐私执行的国际标准是基于传统的告知和许可的条件下,比如 cookie,你收集我的信息的时候, 要告知我。然而,如此的模式在大数据环境下就不成立了,因为大数据强调的是二次应用,使用者无法预测今后大数据的使用和功能。在 这种情况下,今后的趋势将不单单依托个人的

57、许可,而是更强调数据 使用者的责任,此方面可借鉴美国 HIPAA 法案。美国的医疗服务行业必须遵守该国政府 1996年颁布健康保险隐私及责任法案(Health Insurance Portability and Accountability Act,HIPAA)。该 法案制定了一系列安全标准,就保 健打算、供应商以及结算中心如何 以电子文件形式来传送、访问和存 储受爱护的健康信息做出了详细规 定。法案规定在确保私密性的情况 下保存患者信息档案 6 年,还详细规定了医疗机构处理患者信息规范,以及违反保密原则,通过电子邮件或未授权网络注销患者档案的处罚方案。 其次,在信息爱护上,强调时效性。比如,

58、保险公司只能存储 6 年个人健康档案信息。通过时刻上的爱护,平衡了大数据的二次应用以及隐私。因此建议,我国卫生主管部门在信息隐私方面,尤其是医疗隐私方面应尽快出台相关法律法规,指导我们幸免在系统建设当中出现的问题。13五、总结 本文首先从医疗信息化的背景动身，概述了目前医疗信息化的建设现状、市场分析以及建设流程。再详细举例阐述了目前医疗健康治理和服务大数据在我们日常生活中的应用，包括临床决策、远程医疗、个性医疗等等。最后分析了医疗大数据目前所面对的挑战，以及提出了相应的改进建议。医疗领域的海量数据的积存,并不是完全的新的概念,而是在医疗机构的临床治疗、实验中一直存在的,随着信息化程度的加深,越

59、来越多的诊疗数据以可分析的方式逐渐积存。同时,随着移动互联网和穿戴式医疗的进展,用户的日常监测变得可行, 猎取的数据方式与数据来源得到了极大拓展。我们能够更方便地去获得一些与自身息息相关的健康知识。然而我们也看到了目前医疗大数据所面临的挑战：数据比较分散不集中，假如患者去多家医院问诊那么将会导致数据的不连续；数据存储技术较难，目前专门多医院依旧用的老旧的病历本来存储患者信息；医疗信息安全难以保障，一旦资料泄露，将会导致个人隐私曝光，更可怕的是基因信息的泄露还会让恐惧分子有可乘之机制造“基因武器”医疗大数据的利用是一把双刃剑，利用好了利国利民，利用不行则能引起社会混乱。为此，我们呼吁建立一个完整

60、的、完善的、安全的、隐私的医疗大数据治理体系，让我们的个人健康信息能够得到最有效最安全的利用。利用现代技术与我们所学知识，为那个世界作出我们的一点贡献。通过同步变革数据治理方式、建立完善的区域卫生信息化标准体系、积极探究利用数据挖掘技术、完善医疗预警机制、完善医疗隐私爱护机制等等方法，为社会打造一个更为便捷有用安全的医疗治理体系。 总而言之,医疗与健康与人类的生活息息相关,随着技术的进展,如何更好的利用技术服务人类,促进人类的进展,在大数据时代背景下变得更加迫切。医疗健康大数据的应用,不仅仅能够为人类带来更好的医疗健康服务,更为重要的是在应用中,大数据方法能够不断发觉新的知识内容,促进医学知识