第一節　醫療大數據的認識

一、醫療大數據的概念

醫療大數據是相對于一般數據而言的，指的是人們利用大數據軟件分析、管理、捕捉大容量數據，以達到對大數據分析獲得新的認知，從而創造新的價值的來源。

醫療大數據的應用主要指的是將各個層次的醫療信息和數據，利用互聯網以及大數據技術進行挖掘和分析，為醫療服務的提升提供有價值的依據，使醫療行業運營更高效，服務更精準，最終降低患者的醫療支出。

二、醫療大數據的主要來源

隨著醫療衛生信息化建設進程的不斷加快，醫療數據的類型和規模也在以前所未有的速度迅猛增長，那么，這些數據到底是怎么產生的？又都來自于哪里呢？經過簡單地梳理，可以把它們歸檔在下圖所示中。

1.病人就醫過程中產生的信息

從患者進入醫院開始，掛號環節便將個人姓名、年齡、住址、電話等信息輸入完全了；隨后在醫生就醫環節，病患的身體狀況、醫療影像等信息也將被錄入數據庫；看病結束以后，患者結算的過程中，又將費用信息、報銷信息、醫保使用情況等信息添加到醫院的大數據庫中，這將形成了醫療大數據最基礎也是最龐大的原始資源。

2.臨床醫療研究和實驗室數據

臨床和實驗室數據整合在一起，使得醫療機構面臨的數據增長非?？?，一張普通CT圖像含有大約150MB的數據，一個標準的病理圖則接近5GB的數據。如果將這些數據量乘以人口數量和平均壽命，僅一個社區醫院累積的數據量就可達數萬億字節甚至數千萬億字節（PB）之多。

3.制藥企業和生命科學

藥物研發所產生的數據是相當密集的，對于中小型的企業也在百億字節（TB）以上。在生命科學領域，隨著計算能力和基因測序能力逐步增加，將會有越來越多的人擁有個人基因圖譜，而一個基因組序列文件大小約為750MB。

4.智能穿戴設備帶來的健康管理

隨著移動設備和移動互聯網的飛速發展，便攜式的可穿戴醫療設備正在普及，個體健康信息都將可以直接連入互聯網，由此實現對個人健康數據進行隨時隨地地采集，而帶來的數據信息量將更是不可估量的。

三、醫療大數據的特性

除了擁有大數據所具有的“4V”特征外，醫療大數據還具有如下圖所示的醫療領域特有的特征。

1.多態性

醫療大數據包括純數據（如體檢、化驗結果）、信號（如腦電信號、心電信號等）、圖像（如B超、X射線等）、文字（如主訴、現/往病史、過敏史、檢測報告等），以及用以科普、咨詢的動畫、語音盒視頻信息等多種形態的數據，是區別于其他領域數據的最顯著特征。

2.不完整性

醫療數據的搜集和處理過程經常相互脫節，這使得醫療數據庫不可能對任何疾病信息都能全面反映。大量數據來源于人工記錄，導致數據記錄的偏差和殘缺，許多數據的表達、記錄本身也具有不確定性，病例和病案尤為突出，這些都造成了醫療大數據的不完整性。

3.時間性

患者的就診和疾病的發病過程在時間上有一個進度，醫學檢測的波形和圖像都是時間的函數，這些都具有一定的時序性。

4.冗余性

醫學數據量大，每天都會產生大量信息，其中可能會包含重復、無關緊要甚至相互矛盾的記錄。

四、醫療大數據的價值

大數據技術在醫療衛生領域共有四大價值，具體如下圖所示。

五、醫療大數據的發展趨勢

大數據技術在醫療領域的發展將呈現下圖所示的發展趨勢。

1.大數據技術在未來為決策提供更多的支持

隨著醫療和健康數據的急劇擴容及幾何級的增長，利用包括影像數據、病歷數據、檢驗檢查結果、診療費用等在內的各種數據，運用大數據技術對各種數據進行篩選、分析，為廣大患者、醫務人員、科研人員及政府決策者提供服務和協助，必將成為未來醫療領域工作的重要方向。

2.提供越來越多的個性化服務

利用“大數據”，公共衛生研究機構能夠更早地預測即將爆發的傳染病及其傳播范圍和規模。對于個體而言，大數據就是全數據，通過集中全部診療信息、體檢信息形成個體的全健康檔案，可以使患者得到更有針對性的治療方案。

3.催生新的業務模式和服務模式

除了一般的為診斷提供支持的服務外，運用大數據技術還可以解決“看病難”的問題，例如通過“云計算+大數據”就可以形成網絡平臺，患者可以實現網絡預約、異地就診、醫療保險信息即時結算；醫療機構之間能夠實現同級檢查結果互認，節省醫療資源，減輕患者負擔。大數據技術在醫療領域將不斷催生新的業務模式和服務模式。

4.處理過程及傳輸的實時化、及時化

大數據技術未來在醫療領域的應用會越來越多，許多服務都需要實時的統計分析結果，為決策提供支持。處理過程及傳輸的實時化、及時化是未來大數據技術在醫療領域發展的重要趨勢之一。

5.大數據技術在醫療領域的不斷創新

目前，與大數據相關的技術和工具非常多，給企業提供了更多的選擇。在未來，為了使大數據技術在醫療領域內使用更方便，還會繼續出現新的技術和工具，如新的數據及分析模型與技術、Hadoop分發、下一代數據倉庫等，這也是大數據領域的創新熱點。