健康大數據在醫療衛生領域中的應用及挑戰

牟忠林，王雅潔，陳娟，張文詩

（海南醫學院研究生院，海南 海口571199）

健康大數據在醫療衛生領域中的應用及挑戰

牟忠林，王雅潔，陳娟，張文詩

（海南醫學院研究生院，海南 海口571199）

健康大數據是醫療衛生領域中非常重要的資源，合理利用健康大數據的優勢服務醫療衛生事業是大勢所趨。健康大數據將在醫藥研發、疾病診療、健康危險因素分析、公共衛生應急管理、居民健康管理和精準醫療等方面發揮不可替代的作用。但是健康大數據在醫療衛生領域中的應用也面臨著一些挑戰，例如居民隱私數據泄漏的風險，缺少制度機制層面的聯動協同，缺乏更為專業的人才隊伍等問題。因此未來應在這些方面加大工作力度，保證健康大數據在醫療衛生領域的應用中發揮出更大的作用。

大數據；醫療衛生；公共衛生；健康管理

2011年5月，EMC(易安信)公司在世界年度大會上首次正式提出了“大數據”(big data)的概念，隨后國內外著名研究和咨詢機構開展了一系列相關研究，從此大數據正式進入公眾視野并且開始影響人們的生活。國際數據公司研究報告指出：2013年全球數據總量超過4.4 ZB，并且每兩年將翻一番，預計2020年將達到44 ZB[1]。大數據技術作為看待世界的一種新視角，能夠超越傳統的數據統計方法而獲得有價值的信息，更為高效、便捷地服務于經濟社會發展，被稱作是引領全球未來繁榮發展的主要技術變革之一。健康大數據又稱為醫療健康大數據，作為大數據系統中的重要組成部分，是醫療衛生領域中的寶貴資源。科學合理地利用健康大數據，充分發揮海量的數據規模、多樣的數據類型和快速的數據流轉等優勢是醫療衛生領域發展的大勢所趨。

1 健康大數據的主要數據資源

健康大數據，從理論上來說，其主要數據資源包括醫療服務的電子健康檔案系統數據，政府和社會在醫學研究方面的學術數據，臨床實驗數據，醫院醫療保險的費用結算數據，居民活動、健康管理數據，政府公布的人口與公共衛生數據，醫療供應系統，公共經濟社會生活中網絡產生的數據等，這些數據資源構成了醫療衛生領域健康大數據的初期數據資源[2]。健康大數據的數據量龐大且類型繁多，既有大量的結構化數據，也包含半結構化和非結構化數據。

從實踐層面看，我國的健康大數據資源主要來自醫療衛生領域的信息統計。近年來，我國醫療衛生行業信息化日趨完善，建立起了覆蓋國家、省、市、縣、鄉、村的數據統計和上報工作網絡，約有一百萬家的醫療衛生機構采用統計直報系統上傳相關數據信息，建立了包括醫療衛生人力和衛生機構、疾病報告與健康監測、衛生資源與衛生服務等不同的動態的大型數據資源庫。從20世紀90年代初開始，我國每5年就在全國范圍內開展一次衛生服務調查工作，并且建立了具有連續性的、覆蓋全國各個地區的包含20萬人口的家庭和人口基本信息、患病、就醫、基本醫療衛生服務等超過200項指標的數據庫，業已形成了可進行時間序列分析的海量數據，并且數據的增長速度呈現出前所未有的良好態勢。縣級以上醫院基本建立起以患者為中心，涵蓋門診業務、臨床電子病歷、檢驗、影像、醫保、遠程醫療、教學等醫院所有業務流程以及電子圖書、電子病案管理、設備物資管理、職能監控等在內的一體化管理信息系統。新型農村合作醫療管理信息系統也已經基本建立，衛生管理部門、新農合經辦機構和定點醫療機構三者之間已經建立了網絡聯接和數據資源的共享模式。此外，基本藥物監測評價管理系統的建立也實現了對全國各地基本藥物與增補藥物的品種和采購情況、缺失的基本藥物品種數量和銷售價格、補償及報銷情況都實現了統計和監管[3]。

2 健康大數據在醫療衛生領域中的應用

隨著我國醫療改革進程不斷加快，我國衛生統計工作和信息化建設都得到了顯著提升。根據麥肯錫的估算，如果健康醫療大數據得到合理有效的利用，每年可以為美國產生3 000多億美元的財富價值[4]。我國是世界上人口最多和經濟發展最為迅速的國家，如果我們國家充分利用健康大數據，搭建運行高效的數據平臺，將為不同的患者、醫務工作人員、醫療生產廠商、醫療衛生科研人員、醫學教育者和政策制定者提供及時準確的信息，并在醫藥研發、疾病診療、公共衛生政策制定、健康危險因素評估和精準醫療研究等方面創造出更為巨大的經濟價值和社會價值。健康大數據在我國醫療衛生領域應用前景將十分廣闊，具體表現在以下幾個方面。

2.1 健康大數據提高醫藥研發效率 大數據技術的核心是對搜集到的數據進行專業化的處理，發現隱藏在不同數據之間的相關性。對健康數據加工處理后，也可以對不同患者的疾病、行為或者情緒進行個性化的分析，挖掘患者疾病的特點與其生活習慣之間的關系，并針對患者的疾病特點或癥狀(靶點)研制出不同的藥品。醫藥研發機構或者公司在藥品研發階段，利用健康大數據技術來分析公眾的疾病趨勢和藥品需求量，并據此確定出更富效率的投入產出比，合理地配置藥材資源。除了降低研發成本外，健康大數據還能夠幫助醫藥研發機構或者公司縮短藥物的上市時間，增加藥物臨床試驗的成功率，獲得市場準入，盡早將更具針對性、更高治療成功率和更高潛在市場回報的藥物推向市場。以往經驗發現，使用預測模型后可以幫助醫藥企業把新藥物從研發到推廣市場的周期從大約13年減少到8～10年。使用過程中并能實施有效實時監控。

2.2 健康大數據實現疾病診療的科學管理 隨著物質生活水平的不斷提高，我國居民的疾病譜發生了顯著的變化。醫院可以通過健康云平臺智能采集每位居民的健康數據，并且根據病情為患者安排專家提供專業的咨詢服務。專家通過對患者的健康狀況做進一步精確診斷后，告知患者未來可能存在的健康隱患，減輕患者的醫療負擔，實現疾病預防診療的科學化管理。同時醫院等衛生機構也可通過遠程醫療系統產生的數據進行實時分析，處理最新數據。利用健康大數據分析醫療資源的使用情況，實現醫療機構的科學管理以及醫療衛生資源的高效配置，提升我國醫療衛生服務水平和效率。此外，大數據還可以提升醫療價值，形成個性化醫療，將生物學數據(如基因、蛋白質組學等相關數據)和患者電子健康病歷數據結合起來，使基因測序、個性化藥物和患者的疾病診療等個性化醫療變成臨床實踐[5]。

2.3 健康大數據提高公共衛生應急管理能力 傳染性疾病和重大疫情嚴重危害著社會公眾的生命安全和社會秩序，而健康大數據能夠有效的提高公共衛生部門的應急管理能力。醫療衛生部門可以建立覆蓋所轄區域的衛生管理信息平臺，收集信息并建立居民的健康信息數據庫，利用大數據技術對公共衛生數據進行實時監測和分析，快速檢測傳染病，對疫情進行全面監測，并通過監測疫情進行預警和處置，這將大大減少醫療支出、降低傳染病等疫情的感染率。與此同時，公共衛生部門還可以通過為社會公眾提供準確有效的健康咨詢服務，提高他們的健康危險意識和衛生防范意識，這也能夠在一定程度上降低疫情感染和傳播的風險概率。如寨卡病毒，很快在大數據的支撐下分析其結構，得到了有效的防控。

2.4 健康大數據提升危險因素分析水平 通過互聯網與醫療衛生信息系統和相關信息系統對社會公眾的健康狀況進行監測，可以系統全面地獲得與健康危險因素有關的數據，再通過大數據技術的深度挖掘分析，找尋出真正威脅公眾的健康危險因素。收集的相關數據具體包括：生物因素(包括致病性細菌、真菌、病毒等微生物的監測數據)、環境因素(包括空氣、土壤、水文等監測數據)、社會因素(包括收入水平、人口遷移、營養條件、教育就業等監測數據)、心理因素(包括抑郁、自閉、憤怒等監測數據)、家庭遺傳因素、衛生服務因素以及個人行為等方面的因素。運用大數據技術對收集到的健康危險因素進行比對和關聯分析，針對在不同環境和不同社會條件下生活的人群進行測評，最終確定健康危險因素，并且可以根據確定的危險因素得知特定的疾病容易在哪些特定的生態環境和社會環境中發生。最后針對社會公眾的生活領域進行有針對性的干預，促進居民健康水平的提高，同時引導社會公眾去有意識地改變和保護環境。

2.5 健康大數據有效地實現居民健康管理 居民電子健康檔案是居民健康管理方面的重要基礎數據，運用大數據技術進行分析處理，可以為居民提供個體化的健康管理服務，改變傳統的營養學和健康學的模式，從環境、營養、社會、心理、運動等不同的方面對不同的居民進行高效的健康服務和管理，有效地幫助和指導社會公眾保持身心健康。此外，大數據技術還可以整合分析患者的健康信息，并且通過分析后的數據為患者進行遠程診斷和治療提供更好的數據證據，減輕患者的心理壓力。因此通過大數據技術對居民健康大數據進行分析，能夠實現對居民的身心健康的智能化監測，分析影響居民身心健康的因素，進一步幫助居民提高健康管理水平。

2.6 健康大數據為精準醫療提供有效支撐 精準醫療是以個體化治療為基礎，應用基因組、蛋白質組學技術結合患者生存環境、生活方式和臨床數據，精確地篩選出疾病潛在的治療靶點，并根據疾病不同的病理生理學基礎將患者分類，最終實現能夠針對特定患者制定個體化的疾病預防與治療方案[6]。據美國相關研究機構的測算，美國醫療系統每年因不必要和無效果的治療而浪費7 500億美元，占美國醫療總開支的近三成。而在我國，無效醫療耗費情況則更加嚴重。如今，精準醫療已納入我國“十三五”重大科技專項。根據精準醫療計劃，我國將重點研發一批國產新型醫療器械和防治藥物，并努力形成一批由我國定制并經國際認可的疾病診療指南、臨床路徑和干預措施。精準醫療將為醫學發展帶來一場全新的變革，改變現階段的診斷、治療模式。應該說，精準醫療的研究就是以健康大數據作為有效的支撐，在健康大數據研究的基礎上，通過對疾病的精準分類、預防、診斷，為社會公眾制個性化、精準化的疾病防治方案，獲得疾病發生分子機制的知識體系。其中，隨著近年來國家對精準醫療的關注及扶持逐漸上升，癌癥液體活檢、癌癥的個體化療法等醫療技術身處其中發展迅速。同時，健康大數據還提供具備實時知識產出能力的持續學習型基礎設施，開發具有預防性、預測性和可參與性的醫療系統[7]，為藥物遺傳學、分層醫療保健領域、可穿戴設備和可植入傳感器提供數據支撐和技術支持[8]。大數據分析是精準醫學發展的助推器，同時也是跨界合作的重要領域。

3 健康大數據在我國醫療衛生領域應用中的挑戰

大數據技術已經深刻改變了人們的生活，并且影響和推動著醫療衛生領域的統計調查和信息化建設工作。科學的運用大數據技術對我國健康數據進行專業化分析處理，能夠有效的解決醫療衛生領域曾經難以解決的一些復雜問題。但大數據技術并不是萬能解藥，如何借助大數據技術更好地發揮健康大數據的作用還存在許多風險及挑戰。

3.1 健康大數據可能導致居民隱私數據泄漏 醫療衛生領域大數據的采集工作不可避免地會涉及患者的隱私問題和公眾的基本信息，包括患者的病情、部分家庭成員的基本情況甚至基因等遺傳數據等。醫療大數據的所有權、管理權、控制權和運營權分別掌握在患者、政府、醫院和第三方機構，健康大數據的應用也需要他們多方的交流和溝通。目前電子病歷及其他醫院信息系統、醫用軟件和器材在安全隱私的保護方面依舊缺少具可操作性的有效的標準。目前電子病歷及其他醫院信息系統、醫用軟件和器材在安全隱私的保護方面依舊缺少具可操作性的有效的標準。用于科學研究的醫療大數據，盡管都經過匿名化的加工處理，但是仍然存在身份被重新識別和確認的風險，在法規政策上也未形成健全的體制，各合作機構在獨自占有數據的前提下，也沒有去有效地解決由共享產生的數據安全和數據隱私的問題。近些年發生的一系列私人信息泄露的教訓警醒我們，部分旨在保護個人隱私的傳統措施，例如告知與許可、匿名化、模糊化等處理手段，在大數據的背景條件下存在失去效用的可能。加之這些醫療數據因保護不力而出現泄露，可能會使患者及家庭成員的生活和工作遭受到不可預知的騷擾[9]。美國前總統克林頓簽署的《健康保險攜帶和責任法案》就專門為安全與隱私的保護及信息的給你共享制定了策略，為美國電子病例的廣泛使用奠定了基礎。隨著健康大數據廣泛應用，信息的可信賴性成為數據共享與交換的前提。我們要在技術上進行強化，更要在政策法規上給予足夠的重視。目前加快明文法律法規的制定、清晰對健康數據所有權的定義，同時在管理、物理設施和技術層面加強多系統的保密性、一致性和可用性是突破健康數據交換與共享瓶頸最有效的方法。

3.2 健康大數據缺乏制度機制層面的聯動協同 健康大數據是多領域的合作和數據融合，并且數據來源豐富。其中醫療衛生領域中的各項數據，不僅涵蓋了醫院行政管理和服務結算等方面的數據，同時也涉及到其他海量復雜的數據資源，包括患者在治療時的臨床數據、實驗室檢查數據和醫學影像數據等內容，甚至包括生物學當中的基因學數據以及當地的公共衛生數據。除了以上所提到的數據之外，全社會在其他領域產生的數據資源也可能成為健康大數據的潛在數據來源。我國互聯網用戶已經超過了5億，包括醫療企業數據在內的萬億GB級別的數據每年都在以超過50%的速度呈現爆炸式增長，這已經成為醫療衛生領域健康大數據的優勢。但是我們同時應該看到，從我國的現實情況來看醫療衛生領域的各類數據目前大多散存在各地區和各部門，如何進行有效的數據融合，如何將有效的融合數據提供給科研協作單位，如何實現跨機構的協作機制，如何促進產學研合作，這就需要醫療衛生相關部門和機構之間通力合作，突破因地區、部門、機構利益造成的壁壘，打破傳統的管理機制局限，打通不同業界健康數據的共享渠道，實現數據技術應用的有機融合，為醫療大數據的共享提供一個有利的環境，在制度機制層面實現聯動協同。為了達成這一目標，從宏觀上來講，國家需要在更高層面上進行協調統籌，從法律層面出臺相關政策，整合政府、企業、科研機構等各方面數據。從微觀上來講，醫院、科研機構和企業都應該提高管理水平，制定出切實而行的規章制度，從內部規范數據的采集和上報工作，有效地實現醫療健康大數據的標準和規范化。

3.3 健康大數據需要實現信息技術層面的創新 醫療衛生領域的數據存在較大的復雜性和特殊性，而普通的文件系統只能提供最底層和最基本的存儲能力支持，因此對于健康大數據國家和全社會需要大力開發與之復雜性和特殊性相適應的文件系統。此外，為了改進健康大數據的管理工作，可能還需要在文件系統的基礎之上建立數據庫系統，然后通過構建索引實現高效的數據查詢和篩選等功能，最后通過數據分析技術從健康數據庫中提取出對人們有用的知識。從本質上來講，大數據的支撐技術與基礎平臺都是屬于云計算技術范疇，也就是說云計算技術在衛生領域中對數據資料的存儲、管理和分析等功能的支撐是健康大數據應用的前提[10]。

3.4 健康大數據需要進行更為準確的相關性分析 健康大數據從本質上來說是將許多不同領域之間的相關數據通過專業化的處理，從中建立起較強的相關性。這就要求醫療衛生統計去收集和利用關系不甚緊密甚至看來毫無聯系的數據。從技術層面講大數據雖然需要獲取全部的信息數據，但是在一些情況下可以允許少量數據不精確或者丟失。因為大數據技術與之前相比已經大幅度的提高了統計分析的精準度，但是健康大數據的半結構化和非結構化的數據在統計分析時具有較高的難度，需要進行更為準確的相關性分析。因此，為了提高健康大數據的可靠性，這就對包括醫院在內的醫療衛生服務機構提出了更高的要求，對于數據處理和上報時要注意實時性和準確性，醫療衛生領域的統計調查研究部門和醫療衛生機構應該引起足夠的重視。

3.5 健康大數據的應用缺乏專業的人才隊伍 健康大數據和大數據技術的有效應用是建立在醫療衛生服務系統高度信息化的基礎之上，而現實情況是國內醫療衛生信息化水平較低，無法完全滿足和適應大數據技術的要求。國內醫療衛生信息化水平較低主要有兩個原因，一是因為我國還有部分地區醫療衛生硬件設施較為落后，無法開展健康數據的采集和上報工作；另外一個更重要的原因是因為衛生部門和醫療機構嚴重缺乏專業技術人員。由于我國的健康大數據的應用還處于起步階段，整個醫療衛生行業非常缺乏既熟悉醫療業務又擅長信息技術的高水平復合型人才，加之許多醫療機構的人才流動性較大，很難形成有效的知識積累，進而影響信息化進程。當代社會的競爭是技術和人才的競爭，歸根結底是專業人才的競爭，如果醫療衛生行業長期缺乏既熟悉醫療業務又擅長信息技術的人才，那么我國醫療衛生領域的大數據技術就很難發揮真正的作用。因此國家教育部門需要逐步提升醫學信息技術人才的能力。除此之外加快開展醫學專業人才相關教育培養工作也是時代所需，只有將醫學專業人員和信息技術人才結合起來，才能更好地適應醫學大數據時代的發展，更好地面臨大數據時代的挑戰。

4 結論

醫療衛生事業作為改善我國全民健康的重要基礎和保障，在近些年的高速發展的同時累積了我國民眾的各式各樣的數據資源，這些數據資料連同全社會其他相關的數據信息構成了我國的健康大數據，健康大數據的建立將會推動我國醫療衛生事業的發展。健康大數據在我國醫療衛生領域中的應用前景十分廣闊，具體表現在醫藥研發、疾病診療、健康危險因素分析、公共衛生應急管理、居民健康管理和精準醫療等方面。但是發揮健康大數據的作用還面臨著許多挑戰：一是健康大數據可能面臨居民隱私數據泄漏的風險，二是需要實現制度機制層面的聯動協同，三是需要實現信息技術層面的創新，四是進行更為準確的相關性分析，五是需要培養更為專業的人才隊伍。因此下一步應在健康大數據隱私保護和數據安全、制度管理、技術創新和人才隊伍培養等方面加大工作力度，保證健康大數據在醫療衛生領域的應用中發揮出更大的作用。

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Application and challenges of medical health big data in the field of health care.

MU Zhong-lin,WANG Ya-jie, CHEN Juan,ZHANG Wen-shi.Graduate School,Hainan Medical University,Haikou,571199,Hainan,CHINA

Medical health big data is a valuable resource in the field of health care,and making full use of the advantages of health big data to service the medical and health enterprise is the general trend.Medical health big data will play an irreplaceable role in the field of pharmaceutical research and development,disease diagnosis and treatment, health risk factors analysis,public health emergency management,resident health management and precision medicine. However,the application of medical health big data in the field of health care also faces some challenges,such as the risk of data leakage of the privacy of residents,lack of linkage and coordination of institutional mechanisms,lack of a more professional working team.Therefore,much more efforts should be done to protect the privacy of health data and data security,enhance system management,technical innovation and personnel training to ensure that the health big data can play a greater role in the field of medical and health applications in the future.

Big data;Health care;Public health;Health management

R195

A

1003—6350（2017）02—0173—04

10.3969/j.issn.1003-6350.2017.02.001

2016-12-07)

國家自然科學基金（編號：81260156）；海南省高等教育教學改革研究項目重點課題（編號：HNJC2014-36）

王雅潔。E-mail:wangyajie323@163.com