大數據的定義及特征

大數據顧名思義就是數量極其龐大的數據資料。的意義在于提供“大見解”：從不同來源收集信息，然后分析信息，以揭示用其他方法發現不了的趨勢。早期，IBM定義了大數據的5v特性：大量性（ Volume）, 多樣性（Variety）, 快速性（Velocity）價值（Value）真實（Veracity）。

醫療大數據的爆發

早期，大部分醫療相關數據是紙張化的形式存在，而非電子數據化存儲， 比如官方的醫藥記錄，收費記錄，護士醫生手寫的病例記錄，處方藥記錄，X光片記錄，磁共振成像（MRI）記錄，CT影像記錄等等。隨著強大的數據存儲，計算平臺，及移動互聯網的發展，現在的趨勢是醫療數據的大量爆發及快速的電子數字化。以上提到的醫療數據都在不同程度上向數字化轉化。移動互聯網、大數據、云計算等多領域技術與醫療領域跨界融合，新興技術與新服務模式快速滲透到醫療各個環節，并讓人們的就醫方式出現重大變化，也為中國醫療帶來了新的發展機遇。

醫療大數據的應用

大數據技術在醫療領域的技術層面、業務層面都有十分重要的應用價值在技術層面：大數據技術可以應用于非結構化數據的分析、挖掘，大量實時監測等，為醫療衛生管理系統、綜合信息平臺等建設提供技術支持；在業務層面：大數據技術可以向醫生提供臨床輔助決策和科研支持，向管理者提供管理輔助決策、行業監管、績效考核支持，向居民提供健康監測支持，向藥品研發提供統計學分析、就診行為分析支持。

1.大數據在醫療系統、信息平臺建設中的應用

大數據技術可以通過建立海量醫療數據庫、網絡信息共享、數據實時監測等方式，為國家衛生綜合管理信息平臺、電子健康檔案資源庫、國家家級衛生監信息系統、婦幼保健業務信息系統、醫院管理平臺等提供基本數據源，并提供數據源的存儲、更新、挖掘分析、管理等功能。通過這些系統及平臺，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；患者可以實現網絡預約、異地就診、醫療保險信息即時結算。

2.大數據技術在臨床輔助決策中的應用

在傳統的醫療診斷中，醫生僅可依靠目標患者的信息以及自己的經驗和知識儲備，局限性很大。而大數據技術則可以將患者的影像數據，病歷數據、檢驗檢查結果、診療費用等各種數據錄入大數據系統，通過機器學習和挖掘分析方法，大夫即可獲得類似癥狀患者的疾病機理、病因以及治療方案，這對于大夫更好地把握疾病的診斷和治療十分重要。

3.大數據技術在醫療科研領域中的應用

在醫療科研領域，運用大數據技術對各種數據進行篩選、分析，可以為科研工作提供強有力的數據分析支持。例如健康危險因素分析的科研中，利用大數據技術可以在系統全面地收集健康危險因素數據，包括環境因素，生物因素，經濟社會因素，個人行為和心理因素，醫療衛生服務因素，以及人類生物遺傳因素等的基礎上，進行比對關聯分析，針對不同區域、家族進行評估和遴選，研究某些疾病發病的家族性、地區區域分布性等特性。

4.大數據技術在健康監測中的應用

在居民的健康監測方面，大數據技術可以提供居民的健康檔案，包括全部診療信息、體檢信息，這些信息可以為患病居民提供更有針對性的治療方案。對于健康居民，大數據技術通過集成整合相關信息，通過挖掘數據對居民健康進行智能化監測，并通過移動設備定位數據對居民健康影響因素進行分析，為居民提供個性化健康事務管理服務

5.大數據技術在醫藥研發、醫藥副作用研究中的應用

在醫藥研發方面，醫藥公司能夠通過大數據技術分析來自互聯網上的公眾疾病藥品需求趨勢，確定更為有效率的投入產出比，合理配置有限研發資源。此外，醫藥公司能夠通過大數據技術優化物流信息平臺及管理，使用數據分析預測提早將新藥推向市場。在醫藥副作用研究方面，醫療大數據技術可以避免臨床試驗法、藥物副作用報告分析法等傳統方法存在的樣本數小、采樣分布有限等問題，從千百萬患者的數據中挖掘到與某種藥物相關的不良反應，樣本數大，采樣分布廣，所獲得結果更具有說服力。此外，還可以從社交網中搜索到大量人群服用某種藥物的不良反應記錄，通過比對分析和數據挖掘方法，更科學、更全面地獲得藥物副作用的影響。

總結

中國在醫學大數據的應用上面臨諸多困境，最重要的是目前在政策法規、倫理研究、安全技術等數據共享的頂層設計方面準備不足，醫院內部和醫院之間信息孤島林立，科研機構間的數據共享名存實亡。盡管我們在基因測序技術、計算科學及機器學習方面有一定的優勢，缺乏臨床數據體系的檢驗，這些數據難以產生信息和知識，更談不上應用和行動。科技部近期發布的關于精準醫學的科技專項中，已將上述頂層設計中的缺陷列入重點支持的內容，以構建良好的醫學大數據應用生態系統。相信政策導向可以帶動學術界、醫療行業及產業界聯動，共同推進醫學大數據為中國的公共衛生、臨床醫學及基礎醫學的進步發揮作用，增進人民的福祉。

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