大数据在医疗个性化服务中的应用
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① 卫生部统计信息中心，北京市，100044
作者简介：许德泉（1985），男，硕士学位；研究方向：电子政务与信息安全；E-mail：xudq@https://www.360docs.net/doc/df9581298.html,
许德泉① 杨慧清①
文章编号：1672-5166（2013)04-0301-04 中图分类号：R-37 文献标志码：A
摘?要 大数据技术是近来的一个技术热点，本文简要谈一下大数据技术在医疗行业，重点是医疗个性化服务方面的应用，并就应用过程中遇到的挑战进行简要分析。关键词 大数据 个性化服务
The Application of Big Data on Healthcare Personalized Service Xu Dequan, Yang Huiqing
Center for Statistics and Information of Ministry of Health of the People’s Republic of China, Beijing 100044, China
Abstract Big Data technology is hot spot of recent technology, and this paper talks about the application of big data technology in the healthcare industry, focusing on the personalized service, and the challenges encountered during the application.Key words Big data, Personalized service
1 引言
随着社会经济及技术的发展和对传统医学先进理念的吸收融合，人们逐渐认识到“以健康为中心”和“治未病”理念是现代医疗服务的发展趋势，由此健康服务模式开始从传统单向的被动健康服务模式向互动的主动健康服务模式转变，具体体现在：一是“未病先防”（即预防保健）；二是“既病防变”或“已病早治”；三是连续性的医疗服务（如图1），而医疗个性化服务在主动健康服务体系中占据了重要的角色。
通过先进的信息技术和网络技术帮助个人的主动健康服务引起人们的重视。什么是“大数据”？指所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。临床实验数据，居民的行为与健康管理数据形成了“大数据”，如何对其进行分析利用，是当下研究的工作重点。利用好“大数据”可以提升医疗价值，形成个性化医疗，即基于基因科学的医疗模式，同时通过对居民健康影响因素进行分析，对患者健康信息进行整合，为疾病的诊断和治疗提供更好的数据证据，进行居民健康知识库的积累，从而改进居民健康[1]。
本文仅就大数据技术在基因测序、个性化药物及个人健康管理等医疗个性化服务方面的作用展开论述。
大数据在医疗个性化服务中的应用
doi:10.3969/j.issn. 1672-5166.2013.04.05
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2 基因测序
随着大数据的飞速发展，它已经把触角触及到很多领域。在医疗健康领域，美国已经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发展，也让以往无比昂贵的基因测序变得不再遥不可及，基因测序的成本已经逼近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，而且预测未来会有更多的企业将涉足这一领域。这就意味着，个性化医疗的时代即将来临。
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 主要从事的工作就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、制药公司和临床医生利用Bina Technology 的技术对基因数据进行分
析，能够利用这些数据发现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、镰状细胞性贫血等。基因测序不同阶段所达到的效果（如图2）所示。
Bina Technology 计划与威斯康星州的医疗中心展开合作，将对新生儿重症监护室的儿童进行完整基因组序列测定。在未来几年内，该团队希望以后每一位新生儿都能够接受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 平台正式发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，这需要花费一周时间来完成。
随着从基因测序解决方案中得
到越来越多的遗传信息，未来对基因组进行可扩展分析的需求显然将
会越来越多。虽然技术仍需要数年时间来发展，但是从长远来看，它们可能对我们的健康产生很大影响，毕竟医学是一个整体。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]。
3 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)的分析发展个性化治疗。该应用考察遗传变异、对特定疾病的易感性和对特殊药物
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。很多情况下，病人用同样的诊疗方案但是疗效却不一样，部分原因是遗传变异。针对不同的患者采取不同的诊疗方案，或者根据患者的实际情况调整药物剂量，可以减少副作用。
个性化医疗目前还处在初期阶段。麦肯锡估
计，在某些案例中，通过减少处方药量可以减少
图1?
早期干预、视点前移，以疾病/人为中心的服务模式（主动服务模式）
图2?基因测序不同阶段所达到的效果（从简单的DNA排序
到个性化药物开发）
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30%～70%的医疗成本。比如，早期发现和治疗可以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[3]。
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用了不同的方式，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。对于一个普通的癌症患者，医生只能期望他/她的DNA 排列同试验中使用的样本足够相似。但是，史蒂夫·乔布斯的医生们能够基于乔布斯的特定基因组成，按所需效果用药。如果癌症病变导致药物失效，医生可以及时更换另一种药，也就是乔布斯所说的“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[4]。
4 个人健康管理
利用大数据技术，对个人健康进行全生命周期管理，实现在任何时间、任何地点都可以访问相关信息，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。健康管理系统的最主要特点就是：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，以便在身体处于非
健康状态时得到及时的干预。
在健康管理领域中最需要解决的问题就是及时发现身体的健康异常和重大疾病风险预警，传统情况下我们会通过年度体检来实现这一要求，但是体检时间跨度大，同时地域的覆盖能力也不足够，可穿戴式设备（如图3）能够实现跨地域大人群身体异常实时发现。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）监测来帮助用户管理重要的生理活动。现阶段可以利用的体征数据传感器包括：①体温传感器；②热通量传感器：用来监测热量消耗能力，可以用于血糖辅助计算和新陈代谢能力推算；③体重计量传感器：用于计算BMI 指数；④脉搏波传感器：推算血压，脉率等数据；⑤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；⑥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，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，用户可以看到自己的健康风险指数和同龄、同
性别人群的平均风险指数，并且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，设备会根据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可以用来分析用户现在的体质状况，进行健康风险评估，并可以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身体健康状况[5]。
5 面临的挑战
首先，我们现有的隐私保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。但是，这样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
预测将来大数据的使用和功能。在这种情况下，将来的趋势将不单单
图3?
通过可穿戴式设备实时监测体征数据
依托个人的许可，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年颁布的《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，就保健计划、供应商以及结算中心如何以电子文件形式来传送、访问和存储受保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，在信息保护上，强调时效性。比如，保险公司只能存储6年个人健康档案信息。通过时间上的保护，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，指导我们避免在系统建设当中
出现的问题[6]。
6 结语
突破大数据的困境有三个要
素：一要有制度建设，建成数据资
源共享体制与机制；二要有技术支
撑，有数据资源继承与管理工具、
互操作标准、数据分析软件、可视
化信息展示等；三，也是最关键
的，要有人才队伍，要有承担分析
数据的人，他们集黑客和定量分析
员于一身，成为数据科学家[1]。
“大数据”是一种社会现象，医
疗数据积累起来以后，如果不加以
利用，就会像石油埋在地下，一点
价值也没有。当积累了一定的医疗
数据之后，我们应找到方法去汲
取、策划和分析这些数据，让它们
发挥更大的价值，助医疗个性化服
务一臂之力。■
参?考?文?献
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[收稿日期：2013-06-26
修回日期：2013-07-02]
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医学大数据重塑整个精准医疗体系
医学大数据重塑整个精准医疗体系医学大数据的架构具有很强的扩展性,在获取人体的基本数据以后,不仅可以构建人体的解剖结构和生理结构,而且可以从分子层面去构建微观模型。例如,基于一些复杂的数学模型,可以从DNA序列推演到mRNA结构,最后构建这段DNA序列表达的蛋白结构。近年来包括医学在内的多种学科不断交叉融合,学术界的交流以及创业公司都在努力推动多种技术的融合。在医学上不仅仅牵涉到临床医学,同时涉及生物学、分子生物学、细胞生物学、化学等等,以及自动化,包括检测、统计、分析、影像等方面都会涉及。当然,数学肯定是最基础的,建立数学模型、复杂的算法都跟数学基础息息相关。新兴的大数据即数据科学,也离不开基础的计算机科学。所以,未来医学是众多学科融合的综合科学,大数据的价值是众多领域量化的数据融合,这就是技术趋势 市场需求是重要驱动 去解决实际临床问题更多依赖于医生的经验,不论是生理层面还是分子层面许多都还没有被完全的量化,而是记录在医生的经验当中。医院也已经采集到很多数据,存放在不同的计算机系统中,但是基本以数据孤岛的形式存在,并没有被充分利用和挖掘,而这些其实就是做基础研究最重要的数据 医学大数据发展有三大价值驱动力,首先是生活质量的提高,人们对生命质量或者是健康质量的不断追求和高标准的要求,其次是在高品质生命健康需求下促使成的生命科学技术的进步,最后是基于生命科学技术进步的临床手段不断丰富,临床治疗质量不断提高,这就是整个医学大数据价值驱动的核心。此外,巨大的患者人体组织器官替换的市场需求也是重要的驱动因素 整个再生医学行业的大背景是全球每年大概有8000多万的各种组织器官的需求,包括脏器器官、软骨、胰、颅颌面、眼膜等,目前只能通过捐献满足,而捐献所
大数据在医疗行业的应用
大数据在医疗行业的应用 医疗行业很早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战。在互联网大框架的结构下，大圣众包威客平台为你解读，作为一个行业的流行语，互联网+医疗的个性化服务，能给医疗保健工作者和消费者带来哪些真正的福利呢？ 据相关专项研究指出，如果能排除体制障碍，大数据分析可以帮助美国医疗服务业一年创造3000亿美元的附加价值，重点集中于医疗服务业4大领域：临床业务、付款定价、研发、新商业模式、公众健康，涵盖了十多项应用场景。 领域一：临床操作 1.比较效果研究：大数据分析获取最佳性价比治疗方案
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，可以找到针对特定病人的最佳治疗途径。研究表明，对同一病人来说，医疗服务提供方不同，医疗护理方法和效果不同，成本上也存在很大差异。医疗护理系统实现CER，将有可能减少过度治疗(比如避免那些副作用比疗效明显的治疗方式)，以及治疗不足。 2.临床决策支持系统：提高准确性，减少医疗事故率 临床决策支持系统可提高工作效率和诊疗质量。临床决策支持系统分析医生输入条目，比较其与医学指引不同地方，提醒医生防止潜在的错误，如药物不良反应。医疗服务提供方可以降低医疗事故率和索赔数，尤其是那些临床错误引起的医疗事故。大数据分析技术将使临床决策支持系统更智能，如可以使用图像分析和识别技术，识别医疗影像(X光、CT、MRI)数据，或者挖掘医疗文献数据建立医疗专家数据库，从而给医生提出诊疗建议。 3.医疗数据透明度：实现高效管理，降低成本
提高医疗过程数据的透明度，可以使医疗从业者、医疗机构绩效更透明，间接促进医疗服务质量提高。数据分析可以带来业务流程的精简，通过精益生产降低成本，找到符合需求的工作更高效的员工，从而提高护理质量并给病人带来更好的体验，也给医疗服务机构带来额外的业绩增长潜力。公开发布医疗质量和绩效数据还可以帮助病人做出更明智的健康护理决定，这也将帮助医疗服务提供方提高总体绩效，从而更具竞争力。 4.远程病人监控：慢性病患者高效照护 根据统计，中国各类慢性病患者超过3亿人，尤其是我国进入老龄化时代以后，将存在非常大的照护缺口，远程病人监护系统对治疗慢性病患者非常有用。远程病人监护系统包括家用心脏监测设备、血糖仪，甚至还包括芯片药片，芯片药片被患者摄入后，实时传送数据到电子病历数据库。更多的好处是，通过对远
大数据在医疗行业应用调研报告
关于大数据在医疗行业应用的调研报告 1引言 早期的医学研究成果、病人的信息等，往往都以纸质档的形式锁在文件柜中。近年来，随着计算机技术、互联网技术、信息技术等的高速发展，医疗领域内的信息包括病历数据、医学检验数据和医学影像数据等正从纸质的单一数据信息向系统的数据信息方式转变。与此同时，大型卫生信息平台、医疗业务体系也在逐步建立完善。这就决定了，大数据技术必将对医疗卫生领域带来重大影响。 大数据技术使得我们可以不再完全依赖于随机采样，通过分析挖掘获取小数据无法提取的有价值信息。大数据技术可以通过临床决策支持、医疗药品研发、健康危险因素分析等方面为医疗领域从大体量、高复杂的数据中提取价值，将有可能给医疗行业开拓一个新的黄金时代。 2大数据技术在医疗领域的应用情况及发展前景 2.1大数据技术在医疗领域的应用 大数据技术在医疗领域的技术层面、业务层面都有十分重要的应用价值。在技术层面：大数据技术可以应用于非结构化数据的分析、挖掘，大量实时监测数据分析等，为医疗卫生管理系统、综合信息平台等建设提供技术支持；在业务层面：大数据技术可以向医生提供临床辅助决策和科研支持，向管理者提供管理辅助决策、行业监管、绩效考核支持，向居民提供健康监测支持，向药品研发提供统计学分析、就诊行为分析支持。 （1）大数据技术在医疗系统、医疗信息平台建设中的应用 大数据技术可以通过建立海量医疗数据库、网络信息共享、数据实时监测等方式，为国家卫生综合管理信息平台、电子健康档案资源库、国家级卫生监 督信息系统、妇幼保健业务信息系统、医院管理平台等提供基本数据源，并提 供数据源的存储、更新、挖掘分析、管理等功能。通过这些系统及平台，医疗 机构之间能够实现同级检查结果互认，节省医疗资源，减轻患者负担；患者可 以实现网络预约、异地就诊、医疗保险信息即时结算。 （2）大数据技术在临床辅助决策中的应用
大数据分析及其在医疗领域中的应用-图文(精)
第７期 ２４ ２０１４年４月１０日 计算机教育 ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｄｕｃａｔｉｏｎ ◆新视点 文章编号：１６７２．５９１３（２０１４）０７—００２４－０６ 中图分类号：Ｇ６４２ 大数据分析及其在医疗领域中的应用 邹北骥 （中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙４１００８３） 摘要：互联网和物联网技术的快速发展给数据的上传与下载带来了前所未有的便利，使得互联网上 的数据量急剧增长，由此产生了针对大数据的存储、计算、分析、处理等新问题，尤其是对大数据的挖掘。文章分析当前大数据产生的背景，阐述大数据的基本特征及其应用，结合医疗领域，论述医疗 大数据分析的目的、意义和主要方法。 关键词：大数据；物联网；医疗；大数据挖掘 １ 大数据早已存在，为何现在称之为大
数据时代 计算与数据是一对孪生姐妹，计算需要数据，数据通过计算产生新的价值。数据是客观事 物的定量表达，来自于客观世界并早已存在。例 如，半个世纪前，全球的人口数量就有数十亿，与之相关的数据就是大数据；但是在那个时代，由于技术的局限性，大数据的采集、存储和处理 还难以实现。 互联网时代之前，采集世界各地的数据并让它们快速地进入计算系统几乎是一件不可想象的 事情。２０世纪８０年代兴起的互联网技术在近３０ 年里发生了翻天覆地的变化，彻底地改变了人们的工作和生活方式【ｌ】。通过互联网人们不仅可以下载到新闻、小说、论文等各类文字数据，而且可以轻而易举地下载到音乐、图像和视频等多媒体数据，这使得互联网上的数据流量急剧增长。据统计，现在互联网上每分钟流人流出的数 据量达到１ ０００ ＰＢ，即１０亿 ＧＢｔ２１。 推动大数据产生的另一个重要因素是物联网技术。近几年发展起来的物联网技 术通过给每个物品贴上标签 并应用ＲＦＩＤ等技术实现了
大数据医疗的五大方向
医疗健康 云计算大数据的五大方向、15项应用 医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。因此，医疗行业将和银行、电信、保险等行业一起首先迈入大数据时代。 1989年，Gartner提出BI概念。2008年，Gartner将BI概念进一步升级为高级分析(AdvancedAnalytics)。2011年，麦肯锡阐释大数据概念。虽然名称不同，但实际上它们要解决的问题从来没变过。只不过，现在的大数据分析技术能处理相比20年前更大量、多样、实时(3V)的数据，即大数据。相比20年前的BI，现在的大数据分析能够产生更大的商业价值，大数据存储和分析技术的发展也得益于商业场景中数据量的激增和数据种类的多样化。 因此在实施大数据分析项目之前，企业不仅应该知道使用何种技术，更应该知道在什么时候、什么地方使用。除了较早前就开始利用大数据的互联网公司，医疗行业可能是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。因此，医疗行业将和银行、电信、保险等行业一起首先迈入大数据时代。麦肯锡在其报告中指出，排除体制障碍，大数据分析可以帮助美国的医疗服务业一年创造3000亿美元的附加价值。本文列出了医疗服务业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，这些场景下，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用，提高医疗效率和
医疗效果。 临床操作 在临床操作方面，有5个主要场景的大数据应用。麦肯锡估计，如果这些应用被充分采用，光是美国，国家医疗健康开支一年就将减少165亿美元。 1.比较效果研究 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，可以找到针对特定病人的最佳治疗途径。 基于疗效的研究包括比较效果研究(ComparativeEffectivenessResearch，CER)。研究表明，对同一病人来说，医疗服务提供方不同，医疗护理方法和效果不同，成本上也存在着很大的差异。精准分析包括病人体征数据、费用数据和疗效数据在的大型数据集，可以帮助医生确定临床上最有效和最具有成本效益的治疗方法。医疗护理系统实现CER，将有可能减少过度治疗(比如避免那些副作用比疗效明显的治疗方式)，以及治疗不足。从长远来看，不管是过度治疗还是治疗不足都将给病人身体带来负面影响，以及产生更高的医疗费用。 世界各地的很多医疗机构(如英国的NICE，德国IQWIG，加拿大普通药品检查机构等)已经开始了CER项目并取得了初步成功。2009年，美国通过的复与再投资法案，就是向这个方向迈出的第一步。在这一法案下，设立的比较效果研究联邦协调委员会协调整个联邦政府的比较效果的研究，并对4亿美元投入资金进行分配。这一投入想要获得成功，还有大量潜在问题需要解决，比如，临床数据和保险数据的一致性问题，当前在缺少EHR(电子健康档案)标准和互操作性的前提下，大围仓促部署EHR可能造成不同数据集难以整合。再如，病人隐私问题，想要在保护病人隐私的前提下，又要提供足够详细的数据以便保证分析结果的有效性不是一
山东省健康医疗大数据管理办法
山东省健康医疗大数据管理办法 第一条为了促进和规范健康医疗大数据应用发展，提升健康医疗服务水平，满足公众健康医疗需求，培育经济发展新动能，根据《中华人民共和国基本医疗卫生与健康促进法》《中华人民共和国网络安全法》等法律、法规，结合本省实际，制定本办法。 第二条本省行政区域内健康医疗大数据的采集、汇聚、存储、开发、应用及其监督管理等活动，适用本办法。 本办法所称健康医疗大数据，是指在疾病防治、健康管理等过程中产生的，以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的健康医疗数据集合，以及对其开发应用形成的新技术、新业态。 第三条健康医疗大数据活动应当坚持政府主导、开放融合、创新驱动、安全可控原则，严格遵守生物安全、网络安全等法律、法规，依法保守国家秘密、商业秘密，保护个人隐私以及维护信息安全。 第四条县级以上人民政府应当将健康医疗大数据开发应用纳入国民经济和社会发展规划，组织制定、实施有利于健康医疗大数据创新融合发展和人才培养的政策措施，构建健康医疗大数据产业链，探索“互联网+医疗健康”服务新模式，推动健康医疗产业规范有序发展。 第五条县级以上人民政府大数据主管部门、卫生健康主管部门负责健康医疗大数据的统筹协调、监督指导、组织实施工作，网信、公安、医疗保障、药品监督管理等部门在各自职责范围内做好相关工作。
健康医疗大数据管理机构根据省人民政府的授权，承担健康医疗大数据的日常管理等工作，并可以通过依法委托、购买服务、协议合作等方式建设、运营、维护和使用健康医疗大数据平台。 第六条政府有关部门、医疗卫生机构和健康服务企业应当按照健康医疗大数据资源目录和相关标准规范，依法开展数据采集。 健康医疗大数据资源目录由省人民政府卫生健康主管部门会同医疗保障、药品监督管理等部门编制，报省人民政府大数据主管部门备案。 健康医疗大数据资源目录由基础信息、公共卫生、计划生育、医疗服务、医疗保障、药品管理、新型业态等组成。 第七条政府举办的医疗卫生机构和国有健康服务企业，应当依法将其提供服务产生的健康医疗相关数据汇聚到健康医疗大数据平台。 鼓励前款规定之外的数据生产单位，将其产生的健康医疗数据汇聚到健康医疗大数据平台。 法律、法规对个人隐私和个人信息保护另有规定的，依照其规定执行。 第八条省人民政府大数据主管部门、卫生健康主管部门应当会同有关部门，建立健康医疗大数据共享开放机制，明确共享开放的具体规定和评估机制。 县级以上人民政府卫生健康主管部门应当采取措施，推进健康医疗大数据平台与医疗卫生机构建立共享机制。
大数据+精准医疗
大数据+精准医疗 2012年全国居民慢性病死亡率为533/10万，占总死亡人数的86.6%。心脑血管病、癌症和慢性呼吸系统疾病为主要死因，占总死亡的79.4%，其中心脑血管病死亡率为271.8/10万，癌症死亡率为144.3/10万（前五位分别是肺癌、肝癌、胃癌、食道癌、结直肠癌），慢性呼吸系统疾病死亡率为68/10过标化处理后，除冠心病、肺癌等少数疾病死亡率有所上升外，多数慢性病死亡率呈下降趋势。慢性病的患病、死亡与经济、社会、人口、行为、环境等因素密切相关。一方面，随着人们生活质量和保健水平不断提高，人均预期寿命不断增长，老年人口数量不断增加，我国慢性病患者的基数也在不断扩大；另一方面，随着深化医药卫生体制改革的不断推进，城乡居民对医疗卫生服务需求不断增长，公共卫生和医疗服务水平不断提升，慢性病患者的生存期也在不断延长。慢性病患病率的上升和死亡率的下降，反映了国家社会经济条件和医疗卫生水平的发展，是国民生活水平提高和寿命延长的必然结果。当然，我们也应该清醒地认识到个人不健康的生活方式对慢性病发病所带来的影响，综合考虑人口老龄化等社会因素和吸烟等危险因素现状及变化趋势，我国慢性病的总体防控形势依然严峻，防控工作仍面临着巨大挑战。 大数据的分析和应用都将在医疗行业发挥巨大的作用，提高医疗效率和医疗效果。 一、临床操作 在临床操作方面，有5个主要场景的大数据应用： 1．比较效果研究 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，可以找到针对特定病人的最佳治疗途径。 基于疗效的研究包括比较效果研究(Comparative Effectiveness Research， CER)。研究表明，对同一病人来说，医疗服务提供方不同，医疗护理方法和效果不同，成本上也存在着很大的差异。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，可以帮助医生确定临床上最有效和最具有成本效益的治疗方法。医疗护理系统实现CER，将有可能减少过度治疗(比如避免那些副作用比疗效明显的治疗方式)，以及治疗不足。从长远来看，不管是过度治疗还是治疗不足都将给病人身体带来负面影响，以及产生更高的医疗费用。 2．临床决策支持系统 临床决策支持系统可以提高工作效率和诊疗质量。目前的临床决策支持系统分析医生输入的条目，比较其与医学指引不同的地方，从而提醒医生防止潜在的错误，如药物不良反应。通过部署这些系统，医疗服务提供方可以降低医疗事故率和索赔数，尤其是那些临床错误引
医疗大数据的应用
医疗大数据的应用 医疗大数据带给人类的福音早在2009年google公司的一个案例中直接可以体现，google借助大数据技术比美国疾病控制与预防中心提前1到2周预测到了甲型H1N1流感爆发，此事震惊了医学界和计算机领域的科学家。 (1)服务居民。居民健康指导服务系统，提供精准医疗、个性化健康保健指导，使居民能在医院，社区及线上的服务保持连续性。例如，提供心血管、癌症、高血压、糖尿病等慢性病干预、管理、健康预警及健康宣教;同时减少患者住院时间，减少急诊量，提高家庭护理比例和门诊医生预约量。 卢红强调，无论做慢病管理还是随访也好，尤其是做健康管理，都是需要有数据支撑的，没有数据支撑，所有的健康管理都是虚的。她举例表示，单纯从体检数据不可能给患者做到全面的健康咨询和精准健康管理服务的。体检是有限的，一定要结合患者的医疗数据，所以做好这件事情是一定要有一个数据的平台来支撑的，这个数据平台做什么?就是把分散在医院各方面的数据聚集起来，提供一个可视化的展现形式，提供给大夫，大夫透过这些数据、结果来更好的为患者提供健康服务。 (2)服务医生。临床决策支持，如用药分析、药品不良反应，疾病并发症，治疗效果相关性分析，抗生素应用分析，或者是制定个性化治疗方案。 这些都是要以药品质量反映，疾病的并发症，这些在我们的信息系统中都有不同程度的体现。卢红举例说，不良反映，最早以前我们医院是有一套体系，大家报药品的不良反映，但是报完了之后没有反馈，这个信息收集完了之后报给国家，国家没有把这个信息反馈给医院。我们就提出建议：医院作为数据的供给者，非常希望上级可以把数据的结果反馈回来。后来，上级定期把结果反馈回来，我们从内网中体现出来，医生就能够经常看到。 (3)服务科研。包括疾病诊断与预测、提高临床实验设计的统计工具和算法，临床实验数据的分析与处理等方面。在目前的医院里，喜欢做科研的医生对这方面的呼声非常高，第一是希望自己有一个平台，把自己所关注的病例能够及时的放到平台中来进行管理。第二个，当这些数据都放进去以后，他会透过这个数据来设计一些科研的方案，透过这 个平台能够产生一些他认为的指标 出来，反过来这些指标对他的临床工 作又有一定的指导意义。 (4)服务管理机构。对行政管理部门是 有一定的意义的。 (5)公众的健康服务。包括危及健康因 素的监控与预警、网络平台，社区服 务等方面。大家都知道，上海在卫生 医疗领域积累了大量的数据，行业专 家通过诊疗数据作相关疾病的分析， 最后得出一个分布图，在浦东这个区 域里，糖尿病的患者究竟是聚集在哪 一个区域，高血压的患者又是在哪一 个区域，肝癌的患者在哪一个区域， 得到了这样一个分析数据以后，再进 一步分析这个区域里的人的饮食习 惯，或者是这个区域的人群来源结 构，这一个地区的人群饮食习惯，都 做了进一步的分析，去找到他患糖尿 病或者是高血压的一个因素在哪里， 这就是一个很典型的大数据分析得 到的结果，反过来为公共决策部门进 行服务的典型案例。 大数据平台让医生从录入者变成使 用者 卢红认为信息化推行这么多年仍有 很多问题的一个非常重要的原因，就 是医生只是数据的录入者，没有真正 成为数据的使用者、利用者。 随着大数据技术的不断成熟，通过建 立大数据平台、数据的支撑，让医生 在治疗、随访等实际工作中受益。让 医生的角色真正从录入者向使用者 转变。 卢红将大数据平台带来医疗服务及 医生的益处主要归于以下几类： 1、精准医疗。 比如说抗菌药物的使用，抗菌药物需 要控制，但是大家总也找不出很好的 方法去控制。我们有很多的规定，但 是这些规定如果没有平台支撑的控 制，这种规定都是空的。第一没办法 执行下去，第二没有办法核查。比如 说这位患者用某一个抗菌药物，理论 上用了3天就不能用了，必须要做抗 菌药物的耐药性的检测，耐药性的检 测是送给微生物检查，微生物室得到 一个结论，这个患者对哪个菌种耐 药，马上就要换。但是实际的工作中 常常是这个大夫可能用了这个抗菌 药物用了10天，觉得没有效果了又 换，又用了几天没有效果，才想起来做耐 药性的检测，但是如果系统在这方面能够 很好的把控的话，我相信抗菌药物使用， 按照国家的标准，抗菌药物的使用是一定 能够控制下来的。 2、个人治疗计划。 通过对历次住院信息的分析，制定本次治 疗计划，为医生提供参考。这就是对一个 个体，上次有公司到医院来讲课，他说我 能够把患者历次的信息都看得到，我说你 看到只是仅仅展现出来，大夫所需要的不 仅仅是把这些信息看到，而是需要能够把 历次的住院信息中的某个专科疾病所关 注的指标，用一种时序的方式展现出来， 这就是需要大数据的分析手段来给大夫 提供这样的展现形式，只有这样，我们的 大夫才能一目了然。前面关注的指标是透 过什么发生了这样的变化，他就非常清晰 了。 如果简单的展示，上次看他的病情是什 么，第二次是什么，第一次用了什么药， 第二次用了什么，其实这个没有太大的意 义。只有对这些数据进行分析，透过时序 的方法展现出来，对我们的大夫才会有指 导意义。 3、为医生和科研服务。 通过对某个专科疾病的分析提供可参考 的治疗方案，为科研提供分析数据。 举个例子不同的医院疾病不一样，比如说 某个医院有10个前10位的看病最多的， 就把这10个看病最多的医院病案搜索出 来，用大数据的方法分析好，就能为医生 提供非常好的服务。 4、为患者健康服务提供数据支撑。 健康管理，慢病管理，病人随访等等。尤 其是健康管理，如果没有一个数据支撑的 管理都是空话，包括慢病管理也好，因为 慢病管理虽然是糖尿病，但是有可能产生 了一个并发症，肯定到医院治疗过，这些 数据都是要被收集到这个平台里的，提供 给管理慢病的大夫。包括社康的大夫他也 是非常需要这些数据的，透过这样的数据 支撑，就可以提供很好的服务。 大数据可以带给医院、医生、患者这么多 好外，如何让这一切能为现实，医院能做 些什么呢?卢红谈到，目前医院在尝试通 过一些数据分析公司来做平台建设的工 作，通过平台提供数据服务，包括健康管 理、慢病管理、病人随访，包括转诊、科 研等等，都要建立在这个平台上。透过底 层的大数据分析支撑，来为这些所有的业 务提供数据支撑的服务。
大数据与健康医疗
大数据与健康医疗 1.德国于2011年提出（）新理念，旨在整合、联网一个地区的医疗资源，可善医疗服务。（5.0 分） A.“科学时代” B.“模式转变” C.“联网健康” D. “健康监测” 我的答案：C答对 2.2016年10月份，“健康中国（）规划”得以发布，在这个规划里面也把医疗健康大数据应用创新与发展列入了国家一项重要任务。（5.0分） A.2023 B.2030 C.2020 D.2010 我的答案：B答对 3.我国各地市区域医疗信息化平台招投标正在快速展开，预计未来几年公共卫生信息化将保持在（）的高速增长。（5.0分）
A.20%-30% B.20%-35% C.20%-40% D.30%-50% 我的答案：A答对 4.下列选项不属于健康医疗大数据应用发展中的要点的是（）。（ 5.0 分） A.互联互通 B.标准规范 C.政策支撑
D.应用创新 我的答案：D答对 1.1970年哈佛大学在关于资源三角形的论述中指出（）是推动社会发展的三种基本资源。 （10.0 分）） A.材料 B.能源 C.信息 D.数据 我的答案：ABC答对 2.下列选项属于健康大数据的背景是（）（10.0分）） A.行业复杂，极难标准化 B.医院资源有限，利用有限 C.个人信息缺乏，信息不对称
D.真正的健康医疗大数据 我的答案：ABCD答对 3.下列选项属于健康医疗大数据特征的包括（）。（10.0分）） A.数据规模大 B.数据结构多样 C.数据增长快 D.数据价值高 我的答案：ABCD答对4.下列选项属于健康医疗大数据来源的是（）。（10.0分）） A.医疗领域内数据资源 B.行业数据资源 C.学科相关数据资源
大数据在医疗领域的应用(下)
大数据在医疗领域的应用（下） 宁家骏——国家信息化专家咨询委员会委员 二、大数据与云计算相向而行、发展迅速 （三）大数据时代及其特点 我们说现在我们进入大数据时代，为什么叫大数据时代？大家知道，是因为人类前进的脚步有了重大的变化，我们已经从农业社会进入到工业社会，又从工业社会进入到了信息社会，当今我们面临着一个生活、工作和思维方式的巨大变革的时期，就是我们说的大数据的时代。 为什么叫大数据时代呢？也是因为我们人类对信息的利用和认识的手段，经过了5次巨大的变革。比如开始最早的时候，我们的猿人，我们的先祖直立起来，能够进行语言的交换，这是第一轮。之后，在公元3500年有了文字。之后，大家知道是我们国家的骄傲，到了15世纪，我们毕升发明了活字印刷。到了19世纪开始有了电子，比如说电话、广播。到了上世纪有了电视。但是现在大家知道，从20世纪末开始到本世纪，人们更加青睐的互联网。互联网最大的问题就给我们带来了方便。大家过去查个东西很麻烦，以前我们大家知道，比如说过去国家图书馆，你去查资料挺麻烦，你要查一个国外的一个数据库的东西，是报刊的东西，也非常麻烦，还要花很多钱，现在很方便。所以这是我们看到时代的变化，在这样一个时代点上，它推动了我们认知的格局，就是你认识世界、了解世界，你实际是变化，所以这一点是非常重要的。 就是我们开通了新的望远镜，开通萨德，这个坦率说，对我们威胁还是非常大，所以这也就是我们为什么现在更加重视这种数据的分析，比如说韩国部署了萨德，最大的一个问题就是它能够监测我们各种的这种卫星、导弹，我们的部署和活动的信息，所以这是为什么我们坚持反对，这一点是我们一个很大的一个，可以说是必须引起高度警惕的一件事情。所以大数据的利用成了新时代的一个显微镜，一个望远镜。 我们说为什么叫大数据时代？我们要理解大数据，就是因为当今我们有三大定律还在发挥重要作用。第一个就是大家熟知的摩尔定律，英国人摩尔提出说，同一个面积的集成电路上可容纳的晶体管的数，每18个月翻一番，同时性能提高一倍。这个就说明什么呢？我们现在对数据的存储和管理，它的效率越来越高，而且越来越方便了，因为能力提高了，价钱还越来越便宜。 第二个定律就是我们常说叫吉尔德定律，吉尔德定律就是指的在当前，我们凡是一个成功的商业运作，总是把价格最低的资源尽可能消费掉，来保留价格最贵的资源。我们举个例子，比如现在大家上网老是找wifi，因为wifi免费不花钱，你自己流量就可以省一些，而现在的这个发展的趋势，将来就是都可以免费上网，而且速度会越来越高。 第三个定律叫麦特卡尔夫定律，这个老麦是以太网的发明人，也就是我们过去常说的一种网络连接方式，特别是局域网，它的核心的思想就是物以多为贵，就是网络的价值与用户数的平方成正比，也就是你上网的人越多，创造的价值越大。所以这个是为什么当今互联网时代，大家都在争夺用户、争夺入口的一个重要的原因。基于这三大定律我们可以看到，在新的时期，数据成为重要的战略资源，在这样一个背景下面，我们可以看到，就是大数据它的应用呈现了很好的前景，所以这一点是我们必须看到，比如航空公司利用数据搞清楚，怎么样来确定我的航班，怎么样来给航班进行定价，银行利用这个大数据决定把贷款贷给谁，贷给谁，谁最有效益，而且还没有风险。 前面讲了，大数据是不讲为什么，它不讲究数据之间为什么有勾连，它只讲这个关联性，各位领导可能都知道，一个非常熟悉的一个例子，叫做“啤酒尿布效应”，这是在美国的沃尔玛超市里头，超市的经理发现了，就是到了周末的时候，这个尿布的销售量有提高，啤酒销售量也提高，后来这个经理就真正到现场去研究、调研。大家知道，美国人他都是周末的时候，到超市去买一大堆东西回来。然后他就注意到了，一些男性的顾客他要给小孩买纸尿布的时候，他想想给自己还是买点东西，就买啤酒。所以超市老板发现这个之后，本来这两个东西毫不相关，但是通过这个调研之后，它相关了之后，他就在商店里头，把这个啤酒和尿布靠的很近，方便大家买。第二，把那个最不好卖的，价格最贵的啤酒跟尿布放得最近，这样照顾一些人，反正我拿着方便，我也不管什么，这提高了它上涨的效应。 所以大数据的价值重在于挖掘，而挖掘就是分析，我们不仅仅是为了数据而数据，而分析就是找出它们的关联程度，找出它们的交点，找出它们的规律，来提高我们的洞察力。所以我们说大数据它颠覆了很
大数据在医疗卫生中的应用前景
大数据在医疗卫生中的应用前景 本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！ 摘要：随着科学技术的飞速发展，互联网、云计算等得到了广阔的发展及应用。在信息化的发展下，各种网络信息的数据种类及数据规模也呈现出爆炸式的增长。与此同时，以“互联网+医疗”的新型医疗服务得到了一定的发展，各种医疗信息更是规模庞大。可以说，医疗卫生领域已经进入“大数据时代”。本文将简单概述大数据的含义及意义，指出大数据在医疗卫生中的发展应用前景。 关键词：大数据;医疗卫生;应用前景 在当代医疗行业发展中，传统的病例检查报告、病情诊断报告及医疗数据、相关的医疗影像资料都已实现了由纸质化向电子化的转变。随着医疗行业服务需求的不断加剧，形成的电子数据更是呈现出爆炸式增长。通过汇聚并不断完善这些数据，可有效实现医疗卫生行业的有效发展，提升医疗卫生服务质量。因此，大数据在医疗卫生中的应用及前景广泛。 一、大数据的含义及意义 目前大数据在各行各业取得了广泛应用。而所谓
大数据针对于不同行业有不同的定义。概括来说，它主要是指规模及数据量巨大的数据。针对于医疗卫生来说，大数据主要是指由医学诊断、患者行为及管理、医保、研发等形成的海量的、高增长率、多样化的信息资产。这些信息隐含着巨大的信息量及潜在价值，若得到有效开发，必能使每个医疗卫生行业的参与方受益无穷[1]。在熟练掌握大数据分析的基础上，通过深层次挖掘关联性及价值性的信息，必能在信息化的基础上实现医疗行业的一体化及智能化的发展。 二、大数据在医疗卫生中的应用前景 (一)在医疗卫生数据存储、分析及决策中的应用 以大数据为基础建立的医疗云平台，可以有效将大量临床诊断数据，如诊断结果等结构数据、医学影像数据如X光、CT扫描等上传至云端数据库，在借助于网络技术实现数据的分类存储，以电子数据为基础的信息在降低管理成本的同时，又能实现对数据的快速查阅。此外，通过有效的数据挖掘技术，可以成功开采网络大数据中的临床数据资源，结合国内外先进的医疗资源，最终实现对于数据的有效分析[2]。从我国目前的医疗保障来看，到2020年止，我国的医疗保障资金将出现700多亿元的缺口，这一形式将使得医疗分配具有相当的严峻性。借助于大数据的网络平
大数据在健康医疗领域的应用现状
大数据在健康医疗领域的应用现状 摘要：医疗大数据具有极大的价值，挖掘医疗大数据中的价值信息对于疾病诊断、治疗方 案确定、流行病预测、医学研究和药物副作用分析等方面具有重要的意义。从某种意义上讲，医疗大数据系统对于改善人类生活环境、提高生活质量、获得更高的幸福指数均有重要的作用。 关键词：医疗大数据应用 在大数据时代，我们每天都生活在数据的世界中。全球每秒钟发送2.9 百万封电子邮件，一分钟读一篇的话，足够一个人昼夜不息的读5.5 年…每天会有2.88 万个小时的视频上传到Youtube，足够一个人昼夜不息的观看3.3 年…推特上每天发布 5 千万条消息，假设10 秒钟浏览一条信息，这些消息足够一个人昼夜不息的浏览16 年…每天亚马逊上将产生6.3 百万笔订单…每个月网民在Facebook 上要花费7 千亿分钟，被移动互联网使用者发送和接收的数据高达1.3EB…Google 上每天需要处理24PB 的数据… 大数据时代，数据不再是社会生产的“副产物”，而是可被二次乃至多次加工的原料，是可再生资源，从中可以探索更大价值，它变成了生产资料。然而不可再生资源呢？据统计，全球煤炭资源仅供开采162年、石油仅供开采40年，天然气仅供开采65年。那么大数据对于人类医疗健康，临床试验等，是否能起到指示性的作用呢？ 1大数据在医疗卫生领域的应用现状 1.1医疗卫生领域数据资源现状分析 近年来，我国医疗卫生领域吸纳了国内外当前先进的信息技术，信息化程度得到很大提高，我国卫生统计建起了覆盖国家、省、市、县、乡、村六级的从业人员达10万人的工作网络，90余万家医疗卫生机构通过统计直报系统上报了年报及月报，建立了动态的医疗卫生机构、卫生人力等信息库，卫生资源与卫生服务利用、疾病报告与健康监测等大型数据资源库。自1993年开始，每5年在全国范围内开展的国家卫生服务调查，现已建立连续性的，覆盖全国31个省20万人口的家庭基本信息、人口基本信息、患病、就医、基本医疗卫生服务利用等200余项指标的数据库，形成了可进行时间序列分析的系列海量数据。目前，县及县以上医院基本建立了医院信息系统，20%的县及县以上医院建立起以病人为中心、以电子病历为基础的挂号、收费、处方、治疗一体化管理信息系统。全国县级新农合管理信息系统基本建成，省、市级监管平台正在逐步完善，各级新农合管理部门、经办机构、定点医疗机构以及其他相关部门间建立计算机网络联接和数据资源共享。深化医改以来，各地基本建立了基本药物监测评价管理系统，实现对各地基本药物和增补药物品种数量、采购情况、缺失的基本药物品种数量、销售价格、配备使用、补偿及报销情况的监管时，产生了大量数据资源。国家卫生综合管理信息平台是我国卫生信息资源管理的重要组成部分，实现了医疗卫生机构统计数据和各级卫生行政部门在线汇总数据，仅在当前开始运行阶段，就已采集传染病信息5千多万条、突发公共卫生事件信息20多万条、近5百万人电子健康档案数据、3百多万人新农合数据近4千万条、1千多万人的诊疗数据。北京、上海、安徽等12个省份也已建立电子健康档案资源库。另外，国家传染病与突发公共卫生事件网络直报系统的建立，实现了
医疗行业大数据应用
随着大数据在医疗与生命科学研究过程中的广泛应用和不断扩展，其数量之大和种类之多令人难以置信。比如：一个CT图像含有大约150MB的数据，而一个基因组序列文件大小约为750MB，一个标准的病理图则大得多，接近5 GB。如果将这些数据量乘以人口数量和平均寿命，仅一个社区医院或一个中等规模制药企业就可以生成和累积达数个TB甚至数个PB级的结构化和非结构化数据。 在中国，2010年，国家公布的“十二五”规划中指出要重点建设国家级、省级和地市级三级卫生信息平台，建设电子档案和电子病历两个基础数据库等诸项目标，也就是推进医疗信息化的“3521”工程。过去由于缺少统一的电子病历系统(EMR)标准，中国的电子病历系统发展比较缓慢，医院之间不能实现共享病患信息共享，医疗服务水平也因此受到影响。为改善这一现状，国家会逐渐加大对电子病历的投入，适应这一趋势，各级医院也将加大在数据中心，IT外包等领域的投入。而随着医疗信息数据的几何倍数增长，医院信息存储将越来越受到重视，医疗信息中心的关注点也将由传统“计算”领域转移到“存储”领域上来。 有“弊”就有“利” 对于许多医疗和生命科学机构而言，努力控制大数据造成的呈螺旋上涨的成本、复杂性和风险已经成为一个至关重要的问题。然而，从另一个角度来看，医疗大数据能够带来的收益要远远超出管理它们的成本，如开放新的具有医疗价值的信息源、提高诊断准确性和速度、预测疾病和健康形态，以及取得生命科学创新的不同见解。美国管理咨询公司麦肯锡全球研究院（MGI）预测，如果美国的医疗行业能够有效利用不断增长的大数据来提高效率和质量，那么每年可创造超过
3000亿美元的额外价值。而且，在欧洲的发达国家中，仅在提高运行效率一项上，政府行政管理部门就可以利用大数据节省1000亿欧元以上的费用。 对于大多数成功的医疗机构来说，利用大数据已经成为提高生产力、改进护理水平、增强竞争力、加快增长和创新的关键策略。那么，我们该如何在两方面进行平衡，实现可观的效果和利润呢？ 答案存在于数据经济学中，即如何使从数据中获取价值的成本低于数据能产生的效益？如果我们能够有效地将数据存储、处理和保护成本降至最低，然后利用尖端技术将数据转化成支持临床需要与业务增长的可执行信息，我们就能实现最高的数据经济效益。 医疗大数据的挑战 然而，如何有效地将大数据存储成本降至最低，是企业和IT领导者，尤其是内容驱动的医疗和生命科学企业面临的根本性挑战。因为除了数据数量和形态的迅速增加，医疗数据还需要越来越长的保留期。患者的病历可能需要保存70或80年，甚至更长。许多情况下，病历还必须以原始格式永久保存，以满足法规遵从的要求。同样，生命科学研究机构有选择性的选择价值足以保留和维护数十年的数据，以期为新研究提供依据。 另外，许多医疗与生命科学研究机构在竭力应对资源紧张、持续的业务增长和新医疗技术带来的挑战。事实上，存储消费速度加快，存储资产未得到充分利用，对空间的持续需求以及动力和冷却成本的增加，都推动了总体拥有成本的不断攀升。而且，一旦存储系统的安全性出现问题，导致医疗数据丢失，医院会面临更严重的局面。对于研究机构来说，数据存取是创新和竞争力的核心。这样看来，
大数据应用在医疗的五大方向
大数据应用在医疗的五大方向 导读：医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。因此，医疗行业将和银行、电信、保险等行业一起首先迈入大数据时代。在这里列出了医疗服务业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，这些场景下，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用，提高医疗效率和医疗效果。 大数据医疗五大应用 一、临床操作 在临床操作方面，有5个主要场景的大数据应用。麦肯锡估计，如果这些应用被充分采用，光是美国，国家医疗健康开支一年就将减少165亿美元。
1.比较效果研究 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，可以找到针对特定病人的最佳治疗途径。基于疗效的研究包括比较效果研究(Comparative Effectiveness Research，CER)。研究表明，对同一病人来说，医疗服务提供方不同，医疗护理方法和效果不同，成本上也存在着很大的差异。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，可以帮助医生确定临床上最有效和最具有成本效益的治疗方法。医疗护理系统实现CER，将有可能减少过度治疗(比如避免那些副作用比疗效明显的治疗方式)，以及治疗不足。从长远来看，不管是过度治疗还是治疗不足都将给病人身体带来负面影响，以及产生更高的医疗费用。 世界各地的很多医疗机构(如英国的NICE，德国IQWIG，加拿大普通药品检查机构等)已经开始了CER项目并取得了初步成功。2009年，美国通过的复苏与再投资法案，就是向这个方向迈出的第一步。在这一法案下，设立的比较效果研究联邦协调委员会协调整个联邦政府的比较效果的研究，并对4亿美元投入资金进行分配。这一投入想要获得成功，还有大量潜在问题需要解决，比如，临床数据和保险数据的一致性问题，当前在缺少EHR(电子健康档案)标准和互操作性的前提下，大范围仓促部署EHR可能造成不同数据集难以整合。再如，病人隐私问题，想要在保护病人隐私的前提下，又要提供足够详细的数据以便保证分析结果的有效性不是一件容易的事情。还有一些体制问题，比如目前美国法律禁止医疗保险机构和医疗补助服务中心(Centers for Medicare and Medicaid Services)(医疗服务支付方)使用成本/效益比例来制定报销决策，因此即便他们通过大数据分析找到更好的方法也很难落实。 2.临床决策支持系统 临床决策支持系统可以提高工作效率和诊疗质量。目前的临床决策支持系统分析医生输入的条目，比较其与医学指引不同的地方，从而提醒医生防止潜在的错误，如药物不良反应。通过部署这些系统，医疗服务提供方可以降低医疗事故率和索赔数，尤其是那些临床错误引起的医疗事故。在美国Metropolitan儿科重症病房的研究中，两个月内，临床决策支持系统就削减了40%的药品不良反应事件数量。
大数据在健康医疗领域的应用现状
大数据在健康医疗领域的应用现状 摘要:医疗大数据具有极大的价值,挖掘医疗大数据中的价值信息对于疾病诊断、治疗方案 确定、流行病预测、医学研究和药物副作用分析等方面具有重要的意义。从某种意义上讲，医疗大数据系统对于改善人类生活环境、提高生活质量、获得更高的幸福指数均有重要的作用。 关键词:医疗大数据应用 在大数据时代，我们每天都生活在数据的世界中。全球每秒钟发送 2.9 百万封电子邮件,一分钟读一篇的话，足够一个人昼夜不息的读5.5 年…每天会有 2.８8万个小时的视频上传到Yｏutube，足够一个人昼夜不息的观看3．3 年…推特上每天发布 5 千万条消息,假设10 秒钟浏览一条信息,这些消息足够一个人昼夜不息的浏览16年…每天亚马逊上将产生6.３百万笔订单…每个月网民在Ｆacebｏok 上要花费7千亿分钟，被移动互联网使用者发送和接收的数据高达1.3EB…Gｏogle 上每天需要处理２4PＢ的数据… 大数据时代，数据不再是社会生产的“副产物”，而是可被二次乃至多次加工的原料，是可再生资源,从中可以探索更大价值,它变成了生产资料。然而不可再生资源呢?据统计，全球煤炭资源仅供开采162年、石油仅供开采40年，天然气仅供开采65年。那么大数据对于人类医疗健康，临床试验等，是否能起到指示性的作用呢？ 1大数据在医疗卫生领域的应用现状 １．1医疗卫生领域数据资源现状分析 近年来,我国医疗卫生领域吸纳了国内外当前先进的信息技术，信息化程度得到很大提高，我国卫生统计建起了覆盖国家、省、市、县、乡、村六级的从业人员达10万人的工作网络,9０余万家医疗卫生机构通过统计直报系统上报了年报及月报，建立了动态的医疗卫生机构、卫生人力等信息库,卫生资源与卫生服务利用、疾病报告与健康监测等大型数据资源库。自1993年开始,每5年在全国范围内开展的国家卫生服务调查，现已建立连续性的,覆盖全国31个省2０万人口的家庭基本信息、人口基本信息、患病、就医、基本医疗卫生服务利用等200余项指标的数据库，形成了可进行时间序列分析的系列海量数据。目前,县及县以上医院基本建立了医院信息系统,2０%的县及县以上医院建立起以病人为中心、以电子病历为基础的挂号、收费、处方、治疗一体化管理信息系统。全国县级新农合管理信息系统基本建成,省、市级监管平台正在逐步完善,各级新农合管理部门、经办机构、定点医疗机构以及其他相关部门间建立计算机网络联接和数据资源共享。深化医改以来,各地基本建立了基本药物监测评价管理系统,实现对各地基本药物和增补药物品种数量、采购情况、缺失的基本药物品种数量、销售价格、配备使用、补偿及报销情况的监管时,产生了大量数据资源。 国家卫生综合管理信息平台是我国卫生信息资源管理的重要组成部分，实现了医疗卫生机构统计数据和各级卫生行政部门在线汇总数据，仅在当前开始运行阶段，就已采集传染病信息5千多万条、突发公共卫生事件信息2０多万条、近5百万人电子健康档案数据、3百多万人新农合数据近４千万条、1千多万人的诊疗数据。北京、上海、安徽等１2个省份也已建立电子健康档案资源库。另外,国家传染病与突发公共卫生事件网络直报系统的建立,实现了