大數(shù)據(jù)背景下國內公共衛(wèi)生管理的研究

李果慶 李昭慧 金珂 劉紫微 桑藝格

【摘 ?要】本文在介紹了大數(shù)據(jù)相關概念與特征后，分析了大數(shù)據(jù)在公共衛(wèi)生管理（下文皆寫為“公衛(wèi)管理”）中數(shù)據(jù)量大、應用范圍廣等優(yōu)勢，也探討了其相關技術不完善與應用人才少、不易管理等劣勢，以及數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)整合難度大、醫(yī)療信息平臺尚未聯(lián)通等問題，提出了其需要注意的數(shù)據(jù)泄露風險。研究目的是為了探討讓大數(shù)據(jù)技術更好地與公衛(wèi)管理相結合的可能性。本次研究參考了許多相關文獻，在前人的基礎上我們稍作發(fā)展寫就此文。并在文末提出深度挖掘醫(yī)療大數(shù)據(jù)、提高其真實性和安全性等建議。以此讓大數(shù)據(jù)在公衛(wèi)管理中更好地發(fā)揮出它的優(yōu)勢，降低突發(fā)性公衛(wèi)事件對社會經(jīng)濟的影響。

【關鍵詞】大數(shù)據(jù);公共衛(wèi)生事件;應急管理

引言

隨著信息多元化的發(fā)展和醫(yī)療技術的不斷改革，公共衛(wèi)生管理日益成為世界各國關注的焦點。同時，大數(shù)據(jù)技術的形成和不斷完善讓眾多專家、學者們意識到將其運用于公衛(wèi)管理中的重要性。目前，在大數(shù)據(jù)背景下我國公衛(wèi)應急管理制度由于數(shù)據(jù)過于龐大、數(shù)據(jù)挖掘技術不夠完善、醫(yī)療信息平臺尚未完全聯(lián)通等方面依舊存在許多不足，而大數(shù)據(jù)技術的運用也給公衛(wèi)應急管理帶來了新的挑戰(zhàn)和風險。因此，如何解決這些新的挑戰(zhàn)和風險，是本文所研究的主要內容。參考文獻主要來自中國知網(wǎng)。

1.大數(shù)據(jù)的定義和特征

1.1 大數(shù)據(jù)的定義

大數(shù)據(jù)的定義歷來解釋不一，現(xiàn)引用以下幾種觀點來幫助我們理解大數(shù)據(jù)這一概念：美國國家標準與技術研究院認為大數(shù)據(jù)是用來描述在我們網(wǎng)絡的、數(shù)字的、遍布傳感器的、信息驅動的世界中呈現(xiàn)出的數(shù)據(jù)泛濫的常用詞語;麥肯錫全球研究所認為大數(shù)據(jù)通常指的是大小超越傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具抓取、存儲、管理和分析能力的數(shù)據(jù)群;國內學者在進行大數(shù)據(jù)研究時多引用以上和其他大數(shù)據(jù)在國外的概念，此外國內對“海量數(shù)據(jù)”這一說法認同度較高，習慣稱大數(shù)據(jù)為海量數(shù)據(jù)。從上面對大數(shù)據(jù)的定義中我們可以總結出大數(shù)據(jù)的幾個主要特征。

1.2大數(shù)據(jù)的特征

大數(shù)據(jù)具有4“V”特征：即volume（數(shù)據(jù)量大）、velocity（速度）、variety（數(shù)據(jù)類型多樣）、value（價值）。

（1）為什么叫“大”數(shù)據(jù)（volume）？Facebook每天更新超過1，000萬張照片，YouTube平均每月有8億訪問者，平均每秒上傳超過一小時的視頻，Twitter上的信息量每年幾乎翻一番，互聯(lián)網(wǎng)時代，人人都是大數(shù)據(jù)的制造者。

（2）大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生速度非常快（velocity）。例如，歐洲核子研究中心的大型強子對撞機在工作狀態(tài)下能每秒產(chǎn)生PB級的數(shù)據(jù)。在日常生活中，由于用戶群過于龐大，在極短的時間里就可以產(chǎn)生更加龐大的數(shù)據(jù)量，比如國內每日產(chǎn)生的GPS位置信息。

（3）大數(shù)據(jù)的類型是多種多樣的（variety）。按產(chǎn)生數(shù)據(jù)的主體劃分，有感知設備對現(xiàn)實世界進行測量而獲得的數(shù)據(jù)，有移動設備的傳感器收集的用戶行為數(shù)據(jù);按數(shù)據(jù)格式劃分，可以分為結構化數(shù)據(jù)、半結構化數(shù)據(jù)和非結構化數(shù)據(jù)。此外還有其他分類標準。

（4）利用好大數(shù)據(jù)，可以以低成本創(chuàng)造高價值（value）。大數(shù)據(jù)最大的價值在于通過從大量不相關的各種類型的海量數(shù)據(jù)中，挖掘出對模式預測有價值的數(shù)據(jù)，并通過AI或數(shù)據(jù)挖掘進行深度分析，從而發(fā)現(xiàn)新規(guī)律和新知識。如果有了全國幾萬感染者的數(shù)據(jù)，對這些數(shù)據(jù)進行分析就能預測疫情的發(fā)展態(tài)勢，從而在公共衛(wèi)生應急管理中做出更有針對性的決策，最終達到控制疫情的效果。

2.大數(shù)據(jù)在公共衛(wèi)生管理中的優(yōu)勢分析

2.1數(shù)據(jù)挖掘是大數(shù)據(jù)在公衛(wèi)管理里發(fā)揮優(yōu)勢的前提

在這里首先引出兩個概念：數(shù)據(jù)挖掘和醫(yī)學數(shù)據(jù)挖掘。

（1）數(shù)據(jù)挖掘是指在不完全的、大量且隨機的數(shù)據(jù)中通過某種算法找出數(shù)據(jù)中所隱藏的、人們未知的、具有潛在價值的知識和信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘具有自身獨有的理念，給人們解決問題提供了一種新的思路和方法。

（2）基于大數(shù)據(jù)的醫(yī)學數(shù)據(jù)挖掘是一門覆蓋面廣、技術難度大的新興交叉學科。它是計算機技術、人工智能和現(xiàn)代醫(yī)學相結合的產(chǎn)物，需要從事計算機和統(tǒng)計學的研究人員與醫(yī)務工作者之間的充分合作。隨著理論研究的深入和進一步的實踐探索，醫(yī)學數(shù)據(jù)挖掘在疾病的診療、醫(yī)學科研以及公衛(wèi)管理等方面發(fā)揮了強有力的作用，而這也是大數(shù)據(jù)在公衛(wèi)應急管理里發(fā)揮其優(yōu)勢的前提。

2.2大數(shù)據(jù)應用在公共衛(wèi)生應急管理中的優(yōu)勢

（1）大數(shù)據(jù)應用范圍十分廣，這意味著，在進行公衛(wèi)管理時能靠大數(shù)據(jù)獲得幾乎所有需要的信息。從交通出行數(shù)據(jù)到醫(yī)院確診數(shù)據(jù)到醫(yī)療物資數(shù)據(jù)，從多樣的數(shù)據(jù)里可以得到全面的信息。新冠疫情防控前期，電信企業(yè)利用大數(shù)據(jù)分析技術聚焦重點地區(qū)、省份，特別是在關鍵時間節(jié)點，提供了人員的流動信息以及疫情的態(tài)勢;中國電子科技集團建立了風險人群感知大數(shù)據(jù)平臺，在這個基礎上還研發(fā)了密切接觸者測量儀，每個人只要輸入自己的姓名、身份證，就能知道自己是不是密切接觸者;中國信息通訊研究院研發(fā)了重點醫(yī)療物資的調度和保障平臺，極好地實現(xiàn)了調度和保障的有效性。

（2）大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)量十分大，對海量數(shù)據(jù)進行挖掘分析可以讓相關部門在進行公衛(wèi)管理時結合數(shù)據(jù)庫中提煉出大量的潛在有效信息對特定人群進行分析診斷并得出診斷結論;也可以通過分析處理一些歷史數(shù)據(jù)挖掘出與疾病相關的重要信息并形成結論。例如在對抗新冠肺炎疫情中，通過追蹤感染者與疑似感染人群的歷史出行數(shù)據(jù)、消費數(shù)據(jù)，摸清這些人過去的出現(xiàn)狀況來預測相關地區(qū)的疫情發(fā)展趨勢，對傳染病進行有效遏制;疾病的分布通常隨人口的年齡，性別，職業(yè)等而變化，也與人群的日常行為和生活環(huán)境有關。對醫(yī)院病例數(shù)據(jù)庫中的病人群體的相關信息進行整合分析，可以從中得出各類社會群體與疾病間的相互關聯(lián)性，判斷出易感染易發(fā)病人群與潛在傳染源，降低疾病的蔓延程度與負面影響。這些都是大數(shù)據(jù)在應急管理中的優(yōu)勢所在。

3.目前運用大數(shù)據(jù)進行公共衛(wèi)生管理時存在的劣勢、問題與風險

3.1運用大數(shù)據(jù)進行公衛(wèi)管理的劣勢

（1）與傳統(tǒng)管理手段相比，大數(shù)據(jù)式的管理顯然對技術的要求更高。比如數(shù)據(jù)挖掘技術，數(shù)據(jù)挖掘本身就是一種新的數(shù)據(jù)處理技術，它融合了數(shù)據(jù)庫、機器學習、人工智能等領域的理論和技術。因此醫(yī)療數(shù)據(jù)挖掘對技術的要求極其嚴苛。而目前，中國的數(shù)據(jù)挖掘技術還處于起步階段，相關可應用人才還不足以滿足社會需要。在不斷增長的海量數(shù)據(jù)群中挖掘出有價值的數(shù)據(jù)進行分析，仍是一大挑戰(zhàn)。

（2）大數(shù)據(jù)加大了管理的難度。醫(yī)學人才與技術人才彼此獨立，兩者間存在著專業(yè)壁壘不能輕易打破，而運用大數(shù)據(jù)進行公衛(wèi)管理時是需要雙方甚至更多方密切合作的。如果不能對各主體進行有效的管理，在進行數(shù)據(jù)分析時數(shù)據(jù)與醫(yī)學間的知識轉化過程會極大地拉低工作效率，這在以高速高效為應急防控關鍵的重大突發(fā)性公衛(wèi)事件中是相當不利的。

3.2運用大數(shù)據(jù)進行公衛(wèi)管理存在的問題

（1）數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)整合難度大。一方面是前文提到的數(shù)據(jù)挖掘本身就是一種新技術，其發(fā)展并不充分，國內相關技術還不完善;一方面是數(shù)據(jù)太過龐大太過多樣，且數(shù)據(jù)增長速度正在不斷加快，在進行數(shù)據(jù)挖掘與整合時對技術和管理的要求都在不斷提高。

（2）醫(yī)療信息平臺尚未完全聯(lián)通。國內的醫(yī)療衛(wèi)生信息化還處于一種各自開發(fā)、各自建設的狀態(tài)，區(qū)域醫(yī)療衛(wèi)生信息數(shù)據(jù)中心還在建設當中，區(qū)域內醫(yī)療機構信息互聯(lián)互通還未實現(xiàn)，各醫(yī)療信息平臺位于“信息孤島”仍是還未充分解決的現(xiàn)實問題。

3.3使用大數(shù)據(jù)技術進行公衛(wèi)管理的潛在風險

（1）假數(shù)據(jù)的風險。大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)具有較高的信噪比，在龐大的數(shù)據(jù)海洋里也容納了“假”數(shù)據(jù)、“臟數(shù)據(jù)”，如果不能過濾掉那些非真實數(shù)據(jù)，則會不同程度地影響到數(shù)據(jù)分析結果的真實性，甚至可能帶來“矯枉過正”的后果。

（2）數(shù)據(jù)泄露的風險。云計算等大數(shù)據(jù)技術、醫(yī)療保健信息的集中化收集和一些大型數(shù)據(jù)庫的建立，不僅使私人醫(yī)療數(shù)據(jù)遭受個人或不良團體攻擊竊取的風險加大了，也為第三方出于商業(yè)目的在未經(jīng)授權的情況下濫用患者的健康信息提供了便利。醫(yī)療大數(shù)據(jù)與其他類型的大數(shù)據(jù)相比要更加敏感，患者數(shù)據(jù)泄漏可能會給其個人帶來被孤立、傷害等后果，而數(shù)據(jù)隱私保護問題尚無完美的解決方案。

4.建立大數(shù)據(jù)的相關建議

4.1建立建全數(shù)據(jù)挖掘、篩選體制，將應急管理與現(xiàn)代化信息技術充分結合

（1）在數(shù)據(jù)準備階段要確保途徑準確、提供數(shù)據(jù)人員真實可靠，從源頭上遏制數(shù)據(jù)的不真實性。

（2）在數(shù)據(jù)儲存階段，面對數(shù)量大、病例和數(shù)據(jù)類型復雜、數(shù)據(jù)變化快的醫(yī)學數(shù)據(jù)時，需要進行分類和模式化整理。還要注重數(shù)據(jù)更新，需要完善多級聯(lián)動的數(shù)字化信息采集系統(tǒng)來提高數(shù)據(jù)采集的及時性，以便在第一時間采集到新的數(shù)據(jù)，這樣在重大突發(fā)性公共衛(wèi)生事件發(fā)生時，可以第一時間地獲取到多源的數(shù)據(jù)來進行風險評價、疾病防控，為醫(yī)院和相關政府部門應對風險提供全面的數(shù)據(jù)支持。

（3）在篩選階段，建立或選取成熟有效的大數(shù)據(jù)模型，比如通過已有的傳染病模型（SI，SIR等模型）來提供一定的理論數(shù)據(jù)基礎，作為大數(shù)據(jù)篩選的類比模本。要在突發(fā)性公共衛(wèi)生事件發(fā)生時快速構建應急管理數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)庫分類檢索系統(tǒng)，這樣在需要各類不同數(shù)據(jù)時就可以通過檢索快速準確地提取出相關數(shù)據(jù)。

4.2增強數(shù)據(jù)互用性，促進信息共享

公共衛(wèi)生領域需要全面實現(xiàn)信息的標準化，建立有效的數(shù)據(jù)分析、管理系統(tǒng)，搭建基于云計算的大數(shù)據(jù)研究技術平臺，形成系統(tǒng)、成熟的大數(shù)據(jù)分析方法和模型，實現(xiàn)公共衛(wèi)生數(shù)據(jù)收集、整理、共享、挖掘、分析、決策一體化。

4.3提高數(shù)據(jù)的安全性

（1）完善數(shù)據(jù)保密與隱私保護的相關的法律法規(guī)，確定由具有保密資質的國家公共安全信息維護部門來組織相關部門獲得私人信息以外的時空活動信息。

（2）病例數(shù)據(jù)庫在系統(tǒng)后臺運行時，讓公眾只能查看自身及其周邊整體情況，無權限調查、獲取他人具體的數(shù)據(jù)資料，從而進一步保障數(shù)據(jù)安全問題。

（3）最重要的是在技術上提高數(shù)據(jù)的安全性，做好數(shù)據(jù)加密，牢固數(shù)據(jù)防火墻，對醫(yī)療數(shù)據(jù)進行集中儲存管理，確定好有權限獲取數(shù)據(jù)資料的管理層與相關工作人員，建立追責問責機制。

5.結束語

在應用大數(shù)據(jù)技術進行公衛(wèi)管理上中國已經(jīng)具備了一定的基礎，而2020年中國對新冠疫情的防控也說明了大數(shù)據(jù)應用在公衛(wèi)管理上的卓有成效。然而，公共衛(wèi)生領域需要的大數(shù)據(jù)十分龐雜，醫(yī)療數(shù)據(jù)具備一定的敏感性，目前國內的大數(shù)據(jù)技術仍處于起步階段，在應用大數(shù)據(jù)時存在的數(shù)據(jù)泄露風險，這些都制約著用運用大數(shù)據(jù)進行公衛(wèi)管理。同時也說明，大數(shù)據(jù)在公衛(wèi)管理上還有十分寬廣的發(fā)展空間。國內應該在已有技術基礎上，加強對相關技術人才、復合型人才的培養(yǎng)力度，注重技術創(chuàng)新，完善關于數(shù)據(jù)隱私保護的相關法律法規(guī)，將應急管理與現(xiàn)代化信息技術充分結合，早日建立完善的數(shù)字化公衛(wèi)管理體系。

參考文獻

[1]彭宗超，黃昊，吳洪濤，謝起慧. 新冠肺炎疫情前期應急防控的“五情”大數(shù)據(jù)分析[J].治理研究.2020（2）：6-20

[2]秦文哲，陳進，董力.大數(shù)據(jù)背景下醫(yī)學數(shù)據(jù)挖掘的研究進展及應用[J].中國胸心血管外科臨床雜志.2016 （1）：55-60.

[3]劉彥培， 劉恩順. 醫(yī)學數(shù)據(jù)挖掘綜述[J]. 光明中醫(yī).2018 （12）： 1714-1716.

[4]張世紅，徐國桓，劉會霞，龔文濤.數(shù)據(jù)挖掘在醫(yī)學上的應用[J].醫(yī)學信息學雜志.2004（06）：408-410.