智慧健康與大數據

謝金柱，胡銀環，金新政

（華中科技大學健康信息資源研究中心，湖北 武漢 430030）

智慧健康與大數據

謝金柱，胡銀環，金新政*

（華中科技大學健康信息資源研究中心，湖北 武漢 430030）

智慧健康離不開數據的支撐，隨著信息通信技術的快速發展以及智慧健康模式的興起，大數據技術在智慧健康中的重要性日益凸顯。本文從智慧健康與大數據的概念及特點出發，分析了大數據技術在智慧健康中的綜合應用。

智慧健康；大數據

0 引言

隨著社會的發展和人們健康需求的擴大，更全面更智慧的健康服務成為每位居民的切實需要。近幾年，信息通信技術不斷完善，云計算、移動互聯網、物聯網、大數據處理挖掘等技術不斷進步發展，健康服務也逐漸智能化、智慧化。智慧健康，作為智慧城市建設中的重要一環，是醫療事業、健康產業發展的必經之路。

大數據是智慧健康的重要信息基礎，通過大數據技術采集、挖掘分析與處理健康信息，衛生信息平臺的決策者與建設者便于對居民健康數據進行管理，為健康服務消費者提供更個性化、智慧化以及高效性的服務，提高居民健康水平。

1 智慧健康概述

IBM《智慧的城市在中國》白皮書［1］中提出的智慧城市，能夠對安居、醫療、環保、公共安全、城市服務等活動的各種需求，做出智能響應的城市生活。在這一過程中，需要充分運用信息通信技術，感知、分析、整合城市運行核心系統的各項關鍵技術。智慧健康，作為智慧城市建設中的重要一環，也是電子健康信息技術和智慧城市相結合的產物，其建設與發展離不開大數據技術的支撐。

面臨我國醫療健康領域中亞健康、慢性病群體數量的擴大以及龐大老年群體的社會護理需求增大的挑戰，智慧健康的提出為解決這一難題提供了新的出路。目前各地對智慧健康正展開如火如荼的研究，但對其概念還未形成統一、權威的界定。Solanas［2］等學者在其研究中對智慧健康以及電子健康和移動健康進行了界定區分，電子健康產業鏈設計范圍廣，包含了移動健康與智慧健康。作為電子健康的一部分，智慧健康與移動健康存在重合部分。世界衛生組織提出移動健康作為電子健康的一部分，主要通過移動技術提供衛生服務和信息。倪榮等［3］認為智慧健康是通過對信息技術的應用和信息資源的深度挖掘，建立覆蓋城鄉居民和各級醫療衛生機構的信息化保障系統，對居民健康進行更智慧地分析，并提供疾病預警與決策支持。綜合以上觀念，本文認為，“智慧”是一種能迅速、靈活、正確地理解和解決事物的能力。“健康”包括身體健康、心理健康、社會適應良好和有道德。因此智慧健康可以理解為以智能技術、健康技術、網絡技術等創新科學技術為支撐的，為人類健康提供服務功能的復雜動態系統［4］。

圖1 協同與智慧化特征

智慧健康具有以下特征：

（1）感知與互聯：通過嵌入式智能設備以及可穿戴設備等智能傳感設備，采集個人的各項生理指標、運動數據、起居狀態等健康信息并進行實時監測。通過互聯網連接智能傳感設備，智能存儲、管理并使用這些健康信息。

（2）泛在化：運用互聯網、物聯網以及無線感知穿戴設備等技術，在時間上，連續、隨機、定期的監測生命體征與健康服務，空間上，無論靜止的地點還是移動的空間，都可以實行監測，為智慧健康的建設提供信息支持。

（3）協同與智慧：在信息基礎設施的基礎上，運用物聯網技術、云計算、大數據對數據進行處理以及挖掘分析，開展智能化的健康服務。（如圖1）

（4）以人為本：智慧健康將人類的健康作為長遠目標，以個體為信息采集對象，并對其健康進行跟蹤分析處理與反饋，創建一個平臺將健康服務提供者（醫生、護士、醫院養老服務者等）與需求者（健康人、患者等）融合起來，滿足個性化的健康需求，提供針對性的定制衛生健康服務。

2 大數據

隨著信息通信技術的快速發展，全球數據容量也正飛速膨脹。國際數據中心（IDC）預估全球數據儲存量將在未來十年增長50倍［5］。數據技術、數據應用以及數據價值的重大變革為各個領域的發展都提供了新的思路。2011年，EMC公司在第11屆EMC世界年度大會上首次提出了“大數據”的概念，隨后，IBM、麥肯錫等研究咨詢機構也發布了關于各項大數據的研究報告，《Nature》、《Science》等雜志也相繼出版專刊探討大數據的特征及其為社會發展所帶來的機遇與挑戰。

對于大數據的定義，國際數據中心提出，大數據是一種新的架構與技術，對其運用能更經濟地從高頻率、大容量、不同結構與類型的數據中挖掘價值。信息專家涂子沛認為［6］，大數據是對海量數據進行交換、整合與分析，從而發現新知識，創造更大的價值。我們可以理解為大數據的本質在于從大量的不同類型結構的數據中獲取信息，創造價值。

醫療健康大數據包括醫療信息數據以及移動健康數據。由于醫療健康領域的特殊性，醫療健康大數據除了具有體量大、速度快、模態多、難辨識以及價值密度大的特征［7］外，還具有以下特征［8］：

（1）多態性：健康數據在表達上具有文本、數字、圖像多種形式。對于其中非結構化的語言形式，在標化上存在難度。醫療健康數據的多態性會加大數據的分析難度，拖慢處理速度。

（2）時效性：個體的健康數據具有時效性，是某一段時間（即時的、連續的）的健康狀態。

（3）不完整性：醫療健康數據在采集處理過程中可能會存在脫節，對個體健康狀態的反映有限。

（4）隱私性：在數據采集挖掘中會涉及到個體的隱私信息，尤其是將醫療數據、移動健康監測數據與網絡行為以及社交信息整合時，其隱私泄露所帶來的不良影響更為嚴重。因此在醫療健康大數據的采集挖掘中要注重其信息安全性。

3 大數據與智慧健康關系

3.1 大數據為智慧健康管理提供決策支持

通過大數據對健康數據進行采集挖掘，把握規律，對生命體征及健康狀態進行監測，分析個體的身體狀況。同時對健康數據進行儲存管理，在居民進行健康咨詢或到醫療機構就診時，可以通過這些健康數據進行更準確的診療以及制定更合理的治療方案，為有關健康的決策提供支持。

3.2 大數據將提高居民健康水平

通過大數據的基礎信息支持，構建智慧健康平臺并與智能感知設備相連，實時實地監測、分析用戶身體狀況，并給予生活護理指導。用戶通過這一平臺管理健康，預防疾病，提高國民健康意識，提升健康水平。

3.3 智慧健康為大數據提供應用市場，大數據為智慧健康提供信息支持

對于結構類型多樣、規模大、來源廣的數據，大數據技術相較于傳統的信息處理技術更具優勢，智慧健康這一平臺為大數據技術的應用提供了市場。同時，智慧健康的建設需要有標準規范的信息體系：智慧健康的管理需要深度整合與分析健康數據；智慧健康平臺需要信息共享、打破信息孤島。而大數據技術在這一過程中，能夠提供健康信息采集、存儲、處理、挖掘價值的服務，為智慧健康提供決策分析與信息支持。

4 大數據技術在智慧健康中的應用

智慧健康的建設是建立在標準規范的信息資源體系之上的，大數據技術可以實現醫療健康數據的采集、存儲、分析處理、決策分析（如圖2），構建標準規范的信息資源體系，從而助力智慧健康的建設與發展。

圖2 智慧健康信息資源體系

4.1 現狀

美國處于大數據發展的前沿，實施了“大數據的研究和發展計劃”，將其運用到各個領域；英國建立的國民醫療服務系統，存儲了龐大、完備的醫療數據；日本醫療大數據市場的發展方向主要有醫療數據的統計分析服務、存儲分析工具以及醫療服務在線推廣；韓國建立了國民健康數據認證和國民健康數據管理認證兩個系統，對全國國民醫療信息進行管理；歐洲多國也展開了健康大數據的建設。

我國自原衛生部出臺《全國衛生信息化發展綱要》以來，醫療健康大數據已經成為衛生信息化的重要研究領域以及重點研究方向；第十二屆全國人民代表大會上提出的“互聯網+”的行動計劃，為大數據在醫療健康行業的應用提供了政策環境；2015年國家衛計委網絡安全與信息化工作組全體會議明確提出：要推進健康醫療大數據的應用。這些政策環境促進了大數據在醫療健康領域的應用，也使得智慧健康的建設從中受益。目前，我國多地陸續展開了衛生信息化的建設，朝著智慧健康這個方向努力。

4.2 應用

4.2.1 數據采集

醫療大數據的采集包括網絡大數據以及來自各類傳感設備采集的數據，包括文本、數字、圖像等形式。對于醫療健康大數據的采集，我們可以通過：①醫療機構信息系統采集每位就診者的臨床數據，包括其基本情況、診療數據、檢查數據、電子病歷等；②穿戴式傳感器以及移動終端采集移動健康大數據，包括心電數據、生命體征參數（呼吸、體溫、脈搏和血壓）、運動健康（包括：用戶行為模式、身體運動信息以及活動記錄數據等，如地理信息、鍛煉信息、跌倒檢測，步態檢測分析、習慣記錄等）以及其他相關數據。

數據采集中，由于數據的形式多樣，來源不一，所以在對這些醫療健康數據進行集成時，需要進行數據清洗，消除其重復或不一致的數據。由于移動終端設備的技術與功能的限制以及各設備的標準不一致，通過這一途徑所得到的數據在專業性與全面性上專業醫療機構的檢測相比，還存在差距。因而，在進行數據采集時，要規范穿戴式設備的標準，同時保證數據在傳遞過程中的準確性和安全性。

4.2.2 數據存儲

醫療健康大數據的存儲包括對無結構、半結構化以及結構化數據的存儲。在對采集的醫療健康大數據進行存儲時，下列問題需要得到解決：海量文件的存儲與管理、小文件的存儲、索引與管理；大文件的分塊與存儲；系統的擴展性與可靠性。

因而，在這一環節，我們需要根據CAP原則（一致性、可用性、分區容錯性），分析已采集的數據，選擇合適的存儲方案。大數據的存儲硬件基礎設施和數據管理軟件兩部分（表1）。同時，數據存儲系統需要提供功能接口、快速查詢等編程模型，以便于數據的分析和交互。

4.2.3 數據處理

表1 數據存儲［9］

智慧健康動態系統中，數據的價值不言而喻。對于來源廣、規模大、類型結構多樣的醫療健康數據，我們需要對其進行處理分析，發現隱藏在數據中的潛在價值，如未知的相關性、隱藏的模式等，同時起到預測作用，為醫務人員、個體以及健康管理者提供決策支持，影響健康水平以及治療方案。在其分析處理上有流式處理以及批處理兩種方式，會運用到計算技術、數據挖掘技術以及大數據可視化技術，如表2。

表2 數據處理技術

4.2.4 數據決策分析

智慧健康需要對衛生健康領域中的各種需求及問題作出及時、智能的響應。通過對海量、多源、結構模式多態的醫療健康數據的分析，智慧健康可以形成高質量的數據資產，為其發展提供清晰明確的數據支撐。醫療健康大數據的分析結果，可以為醫改提供決策支撐，為科學地制定醫保預算、實現醫保控費提供數據支持，同時提升醫療機構診療水平以及居民健康水平。常見的大數據決策分析技術主要包括數據知識模型、面向智慧健康決策支持的分布式海量數據管理技術、輔助決策模型的組合技術以及輔助決策技術等。

大數據與智慧健康決策有著緊密的聯系。從主體上看，大數據為智慧健康決策提供了經驗以及行動邏輯，強調了多元社會主體的共同參與；在決策過程中，大數據提供了實時連續決策的軌跡與路徑；在方式上，大數據解決了智慧健康決策中數據驅動決策的技術難題；在決策目標上，大數據能夠增加智慧健康的公共利益導向與動機，實現雙贏。

5 總結與展望

目前，我國智慧健康還處于萌芽階段，在智慧健康中使用大數據技術對健康信息進行采集、存儲、處理、決策分析等，可以挖掘醫療健康數據中的價值，為醫師的臨床決策提供支持；對病人進行遠程監控，對慢性病患者進行監測與管理；預測疾病易感染群，維護公共健康；分析疾病模式，提供個性化治療等，從而對各種健康需求作出及時、智能響應。

總而言之，在大數據的時代背景下，智慧健康的發展能從中獲益。大數據在智慧健康中的應用，不僅可以提供更優質的醫療健康服務，提升國民健康水平，對健康需求與健康問題作出及時、智能的響應，更能夠發現新的知識與價值，為醫學知識以及技術的進步提供思路與方法。為了進一步推進大數據在智慧健康中的發展應用，我們需要：①提供大數據在智慧健康應用中的政策支持，推動基于大數據技術的智慧健康新模式；②加快相關技術的研發和標準規范建設，加強智慧健康中數據信息的安全性；③加強海量、多來源、多類型醫療健康數據的融合應用，促進健康服務的智慧化與個性化。

［1］ IBM. http://www.ibm.com/smarterplanet/cn/zh/smarter_cities/overview/.

［2］ Solanas A， Patsakis C， Conti M， et al. Smart health: A context-aware health paradigm within smart cities［J］. IEEE Communication Magazine， 2014， 52（8）: 74-81.

［3］ 倪榮， 居斌， 江濤， 葉火杰. 從數字健康邁向智慧健康［J］. 中國衛生信息管理雜志. 2013， 10（2）： 105-108.

［4］ 韓曉丹， 金新政. 智慧健康研究熱點分析［J］. 2016， 2（6）: 2-7.

［5］ Lucas Mearian. World's data will grow by 50X in next decade， IDC study predicts［ EB/OL ］. http://www.computerworld.com/s/ article/9217988/Worlds_will_grow_by_50X_in_next_decade_IDC_study_predics.

［6］ 涂子沛.大數據［M］.桂林：廣西師范大學出版社，2012: 54-58.

［7］ 程學旗， 靳小龍， 王元卓，等. 大數據系統和分析技術綜述［J］. 軟件學報. 2014， 25（9）: 1889-1908

［8］ 顏延， 秦興彬， 樊建平， 王磊. 醫療健康大數據研究綜述［J］. 2014， 5（6）: 3-16.

［9］ 李學龍， 龔海剛. 大數據系統綜述［J］. 中國科學， 2015，45（1）: 1-44.

Smart Health and Big Data

XIE Jin-zhu， HU Yin-huan， JIN Xin-zheng*
（Research Centre of Health Information Resource，HUST，Wuhan 430030，Hubei， China）

Data is the basis of smart health. With the rapid development of Information and Communication Technology （ICT）and the rise of smart health mode， the importance of big data in smart health is more and more prominent. In this paper， on the basis of the concepts and characteristic of smart health and big data， we analyzed the appliance of big data in smart health.

Smart health； Big data

“國家科技支撐計劃項目”資助（項目編號：2008BAI52B00）

謝金柱，女，碩士研究生在讀，研究方向：醫院管理。

金新政，男，華中科技大學同濟醫學院 管理學教授，研究生導師，系華中科技大學健康信息資源研究中心主任。主要研究方向是信息管理、衛生事業管理和軟科學。