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醫(yī)療大數(shù)據(jù)范文第1篇

當(dāng)前云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)飛速發(fā)展，數(shù)據(jù)的種類和規(guī)模以前所未有的速度增長(zhǎng)，如何管理和利用大數(shù)據(jù)成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。云計(jì)算和大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)處理及服務(wù)方式產(chǎn)生巨大影響。文章闡述了云計(jì)算和大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵特征基礎(chǔ),結(jié)合醫(yī)療領(lǐng)域，論述了大數(shù)據(jù)的研究意義及云計(jì)算下大數(shù)據(jù)處理方式。闡述了云計(jì)算下大數(shù)據(jù)技術(shù)不僅改變了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理模式，必將帶來極大的經(jīng)濟(jì)與社會(huì)價(jià)值。

【關(guān)鍵字】

云計(jì)算；大數(shù)據(jù)；醫(yī)療行業(yè)數(shù)據(jù)；應(yīng)用研究

一、前言

隨著社會(huì)的發(fā)展，人們?nèi)粘Ｉ钆c工作產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量越來越大，人類已經(jīng)步入了大數(shù)據(jù)時(shí)代。數(shù)據(jù)變化具有以下趨勢(shì)：第一是海量數(shù)據(jù)的需求。數(shù)據(jù)基本是以每年成倍的速度進(jìn)行增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)量的需求分析也更細(xì)，對(duì)它的門檻要求也更低，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫無法滿足這種需求。第二是快的需求。數(shù)據(jù)得到的同時(shí)，希望有智能的產(chǎn)生，希望能夠直接產(chǎn)生效果。第三現(xiàn)在的開發(fā)者，需求是多樣化的，很多時(shí)候關(guān)系型數(shù)據(jù)庫并不是最優(yōu)的解決方案。數(shù)據(jù)的不斷增長(zhǎng)，給數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)管理和分析利用帶來了機(jī)遇;在這些包括個(gè)人信息、消費(fèi)記錄等的海量數(shù)據(jù)之中，蘊(yùn)含著許多有價(jià)值的信息，能夠?yàn)槠髽I(yè)經(jīng)營(yíng)及管理提供參考。云計(jì)算作為這個(gè)大數(shù)據(jù)時(shí)代的主流技術(shù)，對(duì)于大數(shù)據(jù)的應(yīng)用管理又有著重要影響。云計(jì)算是大數(shù)據(jù)的IT基礎(chǔ)，而大數(shù)據(jù)是云計(jì)算的一個(gè)重要應(yīng)用。

二、大數(shù)據(jù)的概念與意義

1、大數(shù)據(jù)的概念

大數(shù)據(jù)，即巨大數(shù)據(jù)量，不能夠通過主流的軟件工具，在適當(dāng)?shù)臅r(shí)間內(nèi)收集管理處理及組織起來，使之作為企業(yè)決策的有用信息。大數(shù)據(jù)，需要特別的技術(shù)，由大規(guī)模并行處理（MPP）數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘網(wǎng)格、分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫、云計(jì)算平臺(tái)、互聯(lián)網(wǎng)和可擴(kuò)展的存儲(chǔ)系統(tǒng)組成。“大數(shù)據(jù)”，需要更多的決策權(quán)及洞察發(fā)現(xiàn)力及過程地大規(guī)模優(yōu)化能力，應(yīng)對(duì)新模式高增長(zhǎng)率及信息資產(chǎn)多樣化。大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義并不是一個(gè)巨大的數(shù)據(jù)信息的掌握，而是因?yàn)檫@些包含了專門的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)可以概括為4個(gè)“V”（大量Volume，多樣Va－riety，價(jià)值Value，高速Velocity）。首先，龐大的數(shù)據(jù)量。大數(shù)據(jù)的初始測(cè)量單元至少為P（1000個(gè)T），E（100萬個(gè)T）或Z（10億個(gè)T）；二、數(shù)據(jù)類型豐富。例如，網(wǎng)絡(luò)日志，視頻，圖片，位置信息等。第三，低密度，高商業(yè)價(jià)值。第四、快速處理速度。這最后一點(diǎn)是傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)本質(zhì)上是不同的。大數(shù)據(jù)技術(shù)，是一種先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，能夠從各類數(shù)據(jù)快速獲取有價(jià)值地信息，它需要新地加工方式，實(shí)現(xiàn)更大決策力地海量高增長(zhǎng)率及多樣化的信息。

2、大數(shù)據(jù)的意義

面對(duì)大數(shù)據(jù)直接從所有的數(shù)據(jù)分析，挖掘所需信息。分析數(shù)據(jù)挖掘是混合的有不同來源數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，要求其對(duì)樣品的精度高并且關(guān)注數(shù)據(jù)相關(guān)性地研究。大數(shù)據(jù)為云計(jì)算及計(jì)算能力提供了解決空間，對(duì)于大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)挖掘及云計(jì)算業(yè)務(wù)，大數(shù)據(jù)需要高效節(jié)能的海量云服務(wù)器，并從海量數(shù)據(jù)提取有價(jià)值地信息，能夠?qū)φ鹑诹闶蹔蕵芳懊襟w領(lǐng)域帶來革命性的變化。云計(jì)算是基礎(chǔ)信息存儲(chǔ)，為數(shù)據(jù)共享和挖掘方法提供有用的工具，通過數(shù)據(jù)的分析和預(yù)測(cè)使決策更加準(zhǔn)確。中國(guó)擁有龐大地高度復(fù)雜性充滿變化的用戶群體，將成為世界數(shù)據(jù)量最大的國(guó)家。探索基于大數(shù)據(jù)的解決方案能夠解決海量數(shù)據(jù)帶來的問題，并使國(guó)內(nèi)產(chǎn)業(yè)升級(jí)和提高效率。

三、云計(jì)算技術(shù)與大數(shù)據(jù)結(jié)合應(yīng)用

1、云計(jì)算技術(shù)

云計(jì)算，是互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施底層的抽象，是互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)服務(wù)的使用和交付模式，并提供一個(gè)具有擴(kuò)展性和虛擬性地動(dòng)態(tài)資源。云計(jì)算，將加工程序自動(dòng)分割成許多較小子程序，通過互聯(lián)網(wǎng)使一個(gè)或多個(gè)服務(wù)器搜索大量系統(tǒng)的計(jì)算和分析的巨大處理能力。最后將計(jì)算處理結(jié)果反饋給用戶。云計(jì)算，強(qiáng)調(diào)動(dòng)態(tài)計(jì)算能力，大數(shù)據(jù)，是靜態(tài)計(jì)算的對(duì)象。

2、云計(jì)算與大數(shù)據(jù)關(guān)系

云計(jì)算和大數(shù)據(jù)是相輔相成的關(guān)系。云計(jì)算提供了大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和操作地一個(gè)計(jì)算平臺(tái)，大數(shù)據(jù)則利用分布式處理方法來應(yīng)用此平臺(tái)，云計(jì)算與大數(shù)據(jù)，前者強(qiáng)調(diào)計(jì)算能力，需要處理大量復(fù)雜數(shù)據(jù)：包括數(shù)據(jù)獲取、整理、轉(zhuǎn)換、統(tǒng)計(jì)。云計(jì)算，要用大量數(shù)據(jù)作為運(yùn)算地基礎(chǔ)，兩者是必然趨勢(shì)結(jié)合。在具體實(shí)際應(yīng)用中，云計(jì)算促進(jìn)了大數(shù)據(jù)的實(shí)際應(yīng)用，這種應(yīng)用出現(xiàn)在公共問題領(lǐng)域等。借助云計(jì)算、云存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)丟失、病毒入侵等問題的優(yōu)勢(shì)，保障數(shù)據(jù)安全和爆炸性增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)為企業(yè)帶來了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。

四、大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)應(yīng)用

1、醫(yī)療行業(yè)數(shù)據(jù)分析

隨著醫(yī)院信息化的快速發(fā)展，醫(yī)療行業(yè)產(chǎn)生大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，如何使這些數(shù)據(jù)提供幫助，即節(jié)約醫(yī)療成本，提高醫(yī)療質(zhì)量，目前，醫(yī)療數(shù)據(jù)的應(yīng)用，還有一些問題，一是醫(yī)療數(shù)據(jù)分散在各個(gè)醫(yī)療機(jī)構(gòu)，二是數(shù)據(jù)利用率很低，醫(yī)院信息系統(tǒng)積累了大量的數(shù)據(jù)，但在大多數(shù)情況下僅限于管理層面，很少涉及臨床專業(yè)水平。在面對(duì)大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)積累的情況下，如果可以進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘，可以獲得大量的有價(jià)值的信息，可以幫助醫(yī)療和醫(yī)院決策者，從而推動(dòng)到醫(yī)院提供更好的醫(yī)療服務(wù)，提高治療質(zhì)量。大數(shù)據(jù)技術(shù)將在醫(yī)療領(lǐng)域的公共基礎(chǔ)服務(wù)領(lǐng)域應(yīng)用，將能夠幫助醫(yī)院推動(dòng)醫(yī)療行業(yè)的進(jìn)步。

2、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用

由于區(qū)域醫(yī)療信息化及醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)地應(yīng)用，能夠產(chǎn)生大量地?cái)?shù)據(jù)：如測(cè)試結(jié)果、成本數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、基因數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)等，并且還包括大量的在線實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和處理的需求數(shù)據(jù)，它們滿足大數(shù)據(jù)4V特征，屬于大數(shù)據(jù)類別。為了創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)和社會(huì)價(jià)值，如何有效地管理利用這些海量地醫(yī)療數(shù)據(jù)是醫(yī)療行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用前景廣泛。主要包括以下幾個(gè)方面：

（1）臨床決策支持系統(tǒng)

將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于臨床決策支持系統(tǒng)，能使系統(tǒng)更加智能化。由于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的強(qiáng)大的分析能力。例如：在醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫通過數(shù)據(jù)挖掘，為醫(yī)師提出更合理的診斷及治療意見，提醒醫(yī)生對(duì)于預(yù)防潛在的錯(cuò)誤，例如由于藥品不良反應(yīng)等，通過采用圖像分析與識(shí)別技術(shù)，對(duì)醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別并提高診斷和治療的質(zhì)量。

（2）個(gè)性化地醫(yī)療系統(tǒng)

通過對(duì)患者進(jìn)行如基因組數(shù)據(jù)分析的個(gè)性化醫(yī)療大型數(shù)據(jù)。綜合分析患者的特點(diǎn)及療效數(shù)據(jù)及對(duì)患者進(jìn)行基因測(cè)序的調(diào)查，對(duì)某一疾病患者的藥物特殊性和敏感性的反應(yīng)關(guān)系,及在治療過程中的特殊性進(jìn)行靶向治療。

（3）監(jiān)測(cè)與預(yù)報(bào)流行病

在中國(guó)疾病預(yù)防控制中心，建設(shè)突發(fā)公共衛(wèi)生事件和國(guó)家傳染病網(wǎng)絡(luò)報(bào)告系統(tǒng)已投入運(yùn)行，每年存儲(chǔ)的病例報(bào)告和信息有600多萬左右，覆蓋了全國(guó)所有縣疾病控制機(jī)構(gòu)信息的年度報(bào)告。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)報(bào)告海量數(shù)據(jù)可以進(jìn)行綜合性地分析及檢測(cè)，對(duì)于通過綜合疾病監(jiān)測(cè)及反應(yīng)程序，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)傳播時(shí)間和路徑，方便采取有效措施，減少傳染病的患病率。流感的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)是利用大數(shù)據(jù)技術(shù)成功案例。谷歌公司對(duì)流感準(zhǔn)確預(yù)測(cè)的成功案例是大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用。谷歌公司把美國(guó)最常使用的搜索條目。與流感疫情在美國(guó)疾病預(yù)防控制中心的數(shù)據(jù)相比，確診了是否感染流感。人們通過使用特定的如“咳嗽和發(fā)熱藥”搜索詞，便獲得流感治療的互聯(lián)網(wǎng)信息，建立了特定的搜索條件和時(shí)間空間與流感之間聯(lián)系。比美國(guó)疾病控制和預(yù)防中心的數(shù)據(jù)提前一周。檢測(cè)流感傳播路徑，他們的判斷很及時(shí)。近年來，醫(yī)療行業(yè)面臨著海量數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)，許多國(guó)家都在積極推動(dòng)醫(yī)療信息化的發(fā)展。因此，大數(shù)據(jù)技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用前景十分廣闊。

五、結(jié)束語

大數(shù)據(jù)技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的大規(guī)模應(yīng)用尚不完全成熟，但隨著高速網(wǎng)絡(luò)、云計(jì)算中心等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)日趨完善和大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，醫(yī)學(xué)領(lǐng)域發(fā)展的趨勢(shì)，將是推動(dòng)大數(shù)據(jù)技術(shù)的個(gè)性化、創(chuàng)新化，便利化醫(yī)療。云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，全球范圍內(nèi)數(shù)據(jù)增長(zhǎng)規(guī)模越來越大，大數(shù)據(jù)將被應(yīng)用到各行各業(yè)，不僅改變了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理模式，帶來了新的思維、業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型和管理創(chuàng)新，提高企業(yè)和公共部門的生產(chǎn)力和競(jìng)爭(zhēng)力，也會(huì)帶來巨大的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)價(jià)值。大數(shù)據(jù)已成為新發(fā)明和新服務(wù)的來源，是社會(huì)新的財(cái)富。

作者：郭群 單位：遼寧對(duì)外經(jīng)貿(mào)學(xué)院信息管理系

參考文獻(xiàn)：

［1］張德豐.大數(shù)據(jù)走向云計(jì)算［M］.北京：人民郵電出版社.2014.4.1.

醫(yī)療大數(shù)據(jù)范文第2篇

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；醫(yī)療；大數(shù)據(jù)挖掘

引言

隨著信息時(shí)代的不斷發(fā)展，海量的數(shù)據(jù)被產(chǎn)生出來。在人們的日常生活中，方方面面都可能產(chǎn)生數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)反應(yīng)了社會(huì)規(guī)律和自然規(guī)律，被認(rèn)為是一筆重要的戰(zhàn)略資源，與自然資源等可以相提并論。有統(tǒng)計(jì)顯示，一般的醫(yī)療機(jī)構(gòu)每年會(huì)產(chǎn)生1TB到20TB的數(shù)據(jù)，一些大醫(yī)院甚至可以產(chǎn)生300TB到1PB的數(shù)據(jù)。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，人們處理數(shù)據(jù)的能力和技術(shù)也不斷增強(qiáng)。從前，人們只能看著這些寶貴的數(shù)據(jù)白白丟失；現(xiàn)在，這些數(shù)據(jù)有望被運(yùn)用到智慧醫(yī)療方面，即讓患者就醫(yī)更方便、疾病診斷更加高效，以及醫(yī)療信息更加準(zhǔn)確。

一、大數(shù)據(jù)概述

（一）大數(shù)據(jù)的定義

隨著智能手機(jī)、平板電腦、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等各式各樣傳感器的涌現(xiàn)，數(shù)據(jù)源呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，信息數(shù)量迅速擴(kuò)大。從這些海量數(shù)據(jù)中提取有用信息并加以利用，已經(jīng)成為戰(zhàn)略性發(fā)展和要求。大數(shù)據(jù)可以通過在海量數(shù)據(jù)中提取的有用信息，挖掘新的認(rèn)知，創(chuàng)造新的價(jià)值，從而改變市場(chǎng)關(guān)系和組織機(jī)構(gòu)。

關(guān)于大數(shù)據(jù)的定義，目前學(xué)術(shù)界仍然沒有獲得統(tǒng)一共識(shí)。一般認(rèn)為，大數(shù)據(jù)指的是巨量數(shù)據(jù)結(jié)合，是指無法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具和軟件進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)能力才能加以挖掘和應(yīng)用的數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)不是單純的海量數(shù)據(jù)，而是大量種類繁多、價(jià)值密度低、處理速度要求快和實(shí)效性要求高的數(shù)據(jù)的集合。目前，大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)、金融、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。

（二）大數(shù)據(jù)的特征

通常，用4個(gè)V（即Volume， Variety， Value， Velocity）來概括。

一是體積巨大。截止到目前，人類生產(chǎn)的所有印刷材料的數(shù)據(jù)量是300PB，大企業(yè)一年生產(chǎn)出的數(shù)據(jù)量大多處于TB量級(jí)。

二是數(shù)據(jù)種類繁多。對(duì)此，人們把這些數(shù)據(jù)分為結(jié)構(gòu)化稻鶯頭墻峁夠數(shù)據(jù)。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)多以文本為主，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)則包括音頻、視頻、地理位置信息等。這些數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)的挖掘處理能力提出了更高要求。

三是價(jià)值密度低。在大量不斷生產(chǎn)的數(shù)據(jù)流中，只有極少數(shù)的數(shù)據(jù)是有價(jià)值的，如何在海量數(shù)據(jù)中挖掘真正有用的數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)“提純”成為大數(shù)據(jù)工作者研究的重點(diǎn)。

四是處理速度快。據(jù)統(tǒng)計(jì)，預(yù)計(jì)到2020年，全球數(shù)據(jù)使用量將達(dá)到35.2ZB。在如此海量的數(shù)據(jù)面前，各國(guó)政府及企業(yè)能否加快處理數(shù)據(jù)的效率，將成為成敗的關(guān)鍵。

（三）大數(shù)據(jù)的意義

大數(shù)據(jù)最重要的意義是預(yù)測(cè)。比如，商業(yè)公司對(duì)消費(fèi)者日常的購買行為和使用商品習(xí)慣進(jìn)行匯總和分析，了解到消費(fèi)者的需求，從而改進(jìn)已有商品并適時(shí)推出新的、消費(fèi)者很可能會(huì)滿意的商品。知名互聯(lián)網(wǎng)公司谷歌對(duì)其用戶每天頻繁搜索的詞匯進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，從而進(jìn)行相關(guān)的廣告推廣和商業(yè)研究。

由于大數(shù)據(jù)的處理迫在眉睫，近年來各國(guó)政府和全球?qū)W術(shù)界都掀起了一場(chǎng)大數(shù)據(jù)技術(shù)的革命，都在積極研究大數(shù)據(jù)的挖掘技術(shù)和分析手段。很多國(guó)家都把大數(shù)據(jù)技術(shù)研究上升到了國(guó)家戰(zhàn)略高度，提出了一系列的大數(shù)據(jù)技術(shù)研發(fā)計(jì)劃，從而推動(dòng)政府機(jī)構(gòu)、學(xué)術(shù)界、相關(guān)行業(yè)和各類企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行探索和研究。

可以說大數(shù)據(jù)是一種寶貴的戰(zhàn)略資源，其潛在價(jià)值和增長(zhǎng)速度正在改變著人類的工作、生活和思維方式。可以想見，在未來，各行各業(yè)都會(huì)積極擁抱大數(shù)據(jù)，積極探索數(shù)據(jù)挖掘和分析的新技術(shù)、新方法，從而更好地利用大數(shù)據(jù)。當(dāng)然，大數(shù)據(jù)并不能主宰一切。大數(shù)據(jù)雖然能夠發(fā)現(xiàn)“是什么”，卻不能說明“為什么”；大數(shù)據(jù)提供的是一些描述性的信息，而創(chuàng)新還是要人類自己來實(shí)現(xiàn)。

二、大數(shù)據(jù)對(duì)醫(yī)學(xué)研究的影響

（一）大數(shù)據(jù)改變醫(yī)學(xué)診斷手段

大數(shù)據(jù)分析為許多醫(yī)學(xué)難題的解決提供了新途徑，改變了一些疾病診斷方式。大數(shù)據(jù)可以挖掘出大量以往的相似疾病案例，通過分析這些診斷數(shù)據(jù)，對(duì)疑難雜癥進(jìn)行快速判別。如，在心臟病的診斷過程中，首先采集心臟數(shù)據(jù)并轉(zhuǎn)化為心臟圖譜，然后根據(jù)圖譜進(jìn)行建模，模型中的變量包括壓力、張力、僵硬度等，最后根據(jù)這個(gè)模型分析心臟疾病病情，并作出相應(yīng)的診療方案。此外，還可以利用圖像處理技術(shù)，將心臟數(shù)據(jù)建模成為一個(gè)虛擬實(shí)體，通過設(shè)置不同的參數(shù)，模擬觀察各類手術(shù)或者藥物對(duì)心臟機(jī)能造成的影響，從而在診療之前就對(duì)診療后心臟疾病可能的走勢(shì)做出預(yù)測(cè)，為獲取疾病診治方法提供了手段。

（二）大數(shù)據(jù)可預(yù)測(cè)病情的擴(kuò)散趨勢(shì)

當(dāng)流行病發(fā)生時(shí)，可以對(duì)疾病已有的擴(kuò)散趨勢(shì)和感染人數(shù)進(jìn)行建模，對(duì)每一個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，從而對(duì)流行病進(jìn)行統(tǒng)計(jì)研究，預(yù)測(cè)病情的擴(kuò)散趨勢(shì)，為疾病防治提供參考。同時(shí)，當(dāng)下一次疫情發(fā)生時(shí)，可以調(diào)出往年數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，了解規(guī)律，從而有望抑制病情的進(jìn)一步擴(kuò)張。

（三）大數(shù)據(jù)有望決定現(xiàn)代醫(yī)藥學(xué)研究成敗的關(guān)鍵

當(dāng)前在我國(guó)，優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源有限，患者往往需要爭(zhēng)搶醫(yī)療資源，才能獲得一個(gè)寶貴的治療機(jī)會(huì)。然而，患者個(gè)體差異巨大，疾病種類繁多，且仍然有很多現(xiàn)代醫(yī)療技術(shù)無法解釋和治療的疑難雜癥，使得診斷很難標(biāo)準(zhǔn)化和自動(dòng)化。同時(shí)，醫(yī)生在治療時(shí)，治療手段和方法、治療進(jìn)度等并不公開透明，缺少病人的主動(dòng)參與。此外，醫(yī)生工作強(qiáng)度大，醫(yī)療資源不足，誤診漏診現(xiàn)象時(shí)有發(fā)生，使得醫(yī)患矛盾不斷加劇，醫(yī)患關(guān)系已經(jīng)在近年來成為了一個(gè)社會(huì)問題。大數(shù)據(jù)醫(yī)療則可以使患者主動(dòng)參與到醫(yī)療過程中。醫(yī)生可以在海量數(shù)據(jù)中找到病人的既往病史、體質(zhì)特征、健康數(shù)據(jù)等資料作為輔助，從而更好更快地為病人做出準(zhǔn)確的判斷。

此外，以往醫(yī)院的醫(yī)療數(shù)據(jù)都是獨(dú)立的，病人若首次在某家醫(yī)院就診，醫(yī)生還需要花費(fèi)時(shí)間和精力了解病人的既往病史，既降低了診治效率，也增加了病人就醫(yī)的時(shí)間成本。大數(shù)據(jù)使得醫(yī)院之間互通數(shù)據(jù)成為了可能，可避免患者在多個(gè)不同的醫(yī)院之間進(jìn)行重復(fù)診治而付出高昂的醫(yī)療費(fèi)用。大數(shù)據(jù)醫(yī)療有望構(gòu)建一個(gè)以患者為中心的個(gè)性化平臺(tái)，為患者提供疾病治療、疾病管理、掛號(hào)預(yù)約、健康數(shù)據(jù)查詢等多方面的服務(wù)，充分尊重患者的價(jià)值觀和需求，協(xié)調(diào)不同專業(yè)的醫(yī)療服務(wù)。可以說，大數(shù)據(jù)有望帶來醫(yī)學(xué)研究、臨床決策、疾病管理、醫(yī)療衛(wèi)生決策等方面的改變甚至革新，從而帶來整個(gè)醫(yī)療模式的轉(zhuǎn)變。

三、大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用

（一）疾病預(yù)防

大數(shù)據(jù)可以幫助研究者比之前任何時(shí)候都更了解健康影響因素。有統(tǒng)計(jì)顯示，大約只有10%到15%的健康影響因素已經(jīng)被現(xiàn)代醫(yī)學(xué)確定，而剩下的85%到90%的影響因素，包括基因、健康行為、自然和社會(huì)環(huán)境均未被確定。利用大數(shù)據(jù)，研究者可以將患者的家族病史、醫(yī)療記錄等與平日的生活習(xí)慣、飲食習(xí)慣、收入、教育等方面聯(lián)系起來，通過對(duì)海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析比對(duì)，研究這些健康影響因素相互之間的關(guān)聯(lián)。通過對(duì)不同區(qū)域、不同年齡的人群進(jìn)行評(píng)選，篩選健康相關(guān)危險(xiǎn)因素，并制作健康監(jiān)測(cè)評(píng)估圖譜數(shù)據(jù)庫和知識(shí)庫，提出有針對(duì)性的疾病預(yù)防計(jì)劃，以促進(jìn)居民健康水平的提高，降低患病風(fēng)險(xiǎn)。這樣一來，大數(shù)據(jù)可以顯著提高醫(yī)療和健康服務(wù)，且對(duì)不同的人群提供不同的干預(yù)措施和針對(duì)性的解決方案。

大數(shù)據(jù)還可以整合和分析公共衛(wèi)生數(shù)據(jù)，提高疾病預(yù)報(bào)能力，加強(qiáng)對(duì)疾病的監(jiān)測(cè)。例如，Asthmapolis公司為哮喘患者研發(fā)了一種追蹤器，記錄患者吸入器的使用，并⑹據(jù)傳輸?shù)街醒霐?shù)據(jù)庫進(jìn)行分析，用來了解個(gè)人患者的疾病進(jìn)程和使用習(xí)慣。將這些數(shù)據(jù)與疾病預(yù)防中心的哮喘危險(xiǎn)因素?cái)?shù)據(jù)結(jié)合，能夠有助于醫(yī)生為患者制定更加個(gè)性化的預(yù)防、治療計(jì)劃。

（二）臨床應(yīng)用

在醫(yī)學(xué)臨床方面，大數(shù)據(jù)有著廣泛的應(yīng)用天地，包括相對(duì)療效研究、醫(yī)療資料的透明化、病人病歷的進(jìn)階分析、藥物副作用分析和遠(yuǎn)距離監(jiān)測(cè)病患。

1.相對(duì)療效研究

信息時(shí)代使得電子病歷的普及成為可能。目前，電子病歷結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)已逐漸成熟，通過大數(shù)據(jù)分析海量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，比較分析不同的干預(yù)措施的有效性。這為臨床治療決策提供了非常有用的參考信息。在醫(yī)療護(hù)理系統(tǒng)中利用大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)相對(duì)療效研究，將大大提高疾病診療的效率，減少過度治療以及治療不足。

2.醫(yī)療資料的透明化

大數(shù)據(jù)分析可以對(duì)不同醫(yī)院的治療費(fèi)用、治療質(zhì)量與績(jī)效進(jìn)行評(píng)估和比對(duì)，并快速呈現(xiàn)出來，讓患者一目了然。此外，大數(shù)據(jù)有望精簡(jiǎn)業(yè)務(wù)流程，從而降低成本，提高醫(yī)療護(hù)理質(zhì)量并給患者帶來更好的就診體驗(yàn)。

3.患者病歷的進(jìn)階分析

目前，電子病歷系統(tǒng)包括三部分?jǐn)?shù)據(jù)，即電子病例數(shù)據(jù)、醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)和醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)。電子病歷是病人自述病癥、醫(yī)生記錄產(chǎn)生的以文字標(biāo)書為主體的數(shù)據(jù)，是一種非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)來自于醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)設(shè)備，主要包括各種數(shù)據(jù)，具有標(biāo)準(zhǔn)性和規(guī)范性的特點(diǎn)，是一種結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)則包括X光片、B超影像等來自醫(yī)學(xué)影像設(shè)備的數(shù)據(jù)，由于這些數(shù)據(jù)以圖像為主，因此是一種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。構(gòu)建電子病歷系統(tǒng)，可以全面掌握患者的病情演進(jìn)情況。大數(shù)據(jù)可以對(duì)海量的患者病歷和檔案進(jìn)行進(jìn)階分析，確定哪些人是某類疾病的高危感染人群，并按照不同患者的既往病史為其提供不同的治療模式和不同的預(yù)防性保健方案，才能達(dá)到最佳治療效果。

4.藥物副作用分析

在臨床用藥的過程中，藥物使用可能會(huì)引起患者的不良反應(yīng)。這種不良反應(yīng)會(huì)導(dǎo)致藥物不能發(fā)揮原本的作用，治療效果減弱，嚴(yán)重時(shí)甚至導(dǎo)致患者死亡，同時(shí)不合理的用藥也可能大大集中患者的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。來自美國(guó)的統(tǒng)計(jì)顯示，每年美國(guó)有70度萬人因?yàn)樗幬锔弊饔檬艿絺蛘咚劳?。通過對(duì)產(chǎn)生藥物副作用的患者病情進(jìn)行分析，挖掘出不同藥物的副作用可能產(chǎn)生的情況，從而提高患者疾病的治療質(zhì)量，指導(dǎo)臨床用藥，減少藥物副作用或不當(dāng)用藥對(duì)患者的傷害，并指導(dǎo)新藥研發(fā)。

5.遠(yuǎn)距離監(jiān)測(cè)病患

隨著傳感器的進(jìn)步和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，大量可穿戴設(shè)備、各類App等出現(xiàn)，能夠?qū)崟r(shí)獲取病人的健康信息。許多高血壓、心臟病、糖尿病患者在家中測(cè)量的血壓、心率、體重、血氧、吐氣流量等健康指標(biāo)和數(shù)據(jù)都可以傳回醫(yī)院或健康管理中心，給醫(yī)療人員提供診斷參考，便于給患者提供飲食和生活建議。

（三）互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療

互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展與大數(shù)據(jù)技術(shù)的進(jìn)步使得在線醫(yī)療成為了可能。在互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療網(wǎng)站上，患者提供病癥相關(guān)數(shù)據(jù)，醫(yī)生根據(jù)這些病癥數(shù)據(jù)，對(duì)患者的病癥情況進(jìn)行初步判斷。該方法能夠在一定程度上環(huán)節(jié)醫(yī)療資源不足和分布不均的情況，但是無法從根本上解決這一難題。由于常常有非專業(yè)人員給出診斷答案以及缺乏詳盡的病理數(shù)據(jù)，通過互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療網(wǎng)站很難得到準(zhǔn)確的醫(yī)療治療。此外，網(wǎng)絡(luò)藥房也在近年來逐漸興起。通過網(wǎng)絡(luò)藥房，患者可以購買非處方藥，或是提供醫(yī)生的處方購買處方藥，等待藥品送貨上門的。這種方式減少了患者去藥房或者醫(yī)院的時(shí)間成本，有一定的發(fā)展空間。

四、大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用的幾個(gè)關(guān)鍵問題

將大數(shù)據(jù)全面應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域中，構(gòu)建醫(yī)療大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，除了國(guó)家政府從政策層面鼓勵(lì)支持和加強(qiáng)引導(dǎo)之外，各級(jí)政府及醫(yī)院等相關(guān)機(jī)構(gòu)也需要行動(dòng)起來，積極迎接大數(shù)據(jù)。

（一）推廣電子病歷，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化采集

各級(jí)政府應(yīng)鼓勵(lì)醫(yī)院使用電子病歷。在使用電子病歷的醫(yī)院中對(duì)醫(yī)生作出一些規(guī)范性的要求，使電子病歷記錄規(guī)范。此外，醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)和影像檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的采集和存儲(chǔ)也需要規(guī)范，同事要建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)系統(tǒng)來分門別類的存儲(chǔ)這些信息。在推廣電子病歷和構(gòu)建醫(yī)療大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化十分重要，是技術(shù)實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵問題。

（二）確保數(shù)據(jù)庫的安全性

病歷是患者的個(gè)人隱私。將這些隱私信息被轉(zhuǎn)移到線上時(shí)，應(yīng)該注意數(shù)據(jù)庫的安全性，保障患者的個(gè)人隱私。技術(shù)部門要持續(xù)更新病毒庫，定時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)進(jìn)行查漏補(bǔ)缺，同時(shí)不斷攻克技術(shù)難關(guān)，加強(qiáng)數(shù)據(jù)庫的安全性，確保患者隱私信息得到保障。

（三）大數(shù)據(jù)挖掘分析方法

要想真正將大數(shù)據(jù)為己所用，適當(dāng)?shù)拇髷?shù)據(jù)挖掘分析方法必不可少。大數(shù)據(jù)挖掘的核心內(nèi)容是數(shù)據(jù)的特征與屬性提取，并依據(jù)特征和屬性進(jìn)行分類。在此基礎(chǔ)上，對(duì)不同屬性的數(shù)據(jù)類型進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，從而獲得有價(jià)值的信息。目前，大數(shù)據(jù)挖掘分析方法包括分類、估計(jì)、預(yù)測(cè)、聚變等。大數(shù)據(jù)相關(guān)從業(yè)人員有必要不斷學(xué)習(xí)理論知識(shí)，同時(shí)在實(shí)踐中積累大數(shù)據(jù)挖掘分析經(jīng)驗(yàn)，從而提高大數(shù)據(jù)分析能力。

五、結(jié)語

大數(shù)據(jù)分析是當(dāng)前計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)領(lǐng)域的熱點(diǎn)。各個(gè)領(lǐng)域都認(rèn)識(shí)到了大數(shù)據(jù)可能帶來的好處，獲得大數(shù)據(jù)并挖掘其中有價(jià)值的信息對(duì)于領(lǐng)域發(fā)展十分重要，也是未來科學(xué)發(fā)展的必然方向。在醫(yī)療領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)有著廣泛的應(yīng)用空間，可以用在包括疾病預(yù)防、臨床應(yīng)用、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療等方面?？梢哉f，醫(yī)療大數(shù)據(jù)是未來醫(yī)療領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)。目前，在醫(yī)療行業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)方面，我國(guó)還處于初級(jí)階段，政府、醫(yī)院及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)人員需要共同努力，才能讓大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域發(fā)揮作用。

參考文獻(xiàn)：

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[2]周光華，辛英，張雅潔，胡婷，李岳峰.醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域大數(shù)據(jù)應(yīng)用探討[J].中國(guó)衛(wèi)生信息管理雜志.2013（4）：74-76

醫(yī)療大數(shù)據(jù)范文第3篇

巧合的是，當(dāng)天有媒體報(bào)道了我國(guó)30省份至少有275位艾滋病感染者個(gè)人信息遭泄露的事件。犯罪分子在詐騙電話中能準(zhǔn)確地描述出病患的個(gè)人信息，包括真實(shí)姓名、身份證號(hào)、聯(lián)系方式、戶籍信息、確診時(shí)間、隨訪的醫(yī)院或區(qū)縣疾控等等，并謊稱能為病患辦理補(bǔ)助而需要收取不菲的手續(xù)費(fèi)。中國(guó)疾病預(yù)防控制中心相關(guān)負(fù)責(zé)人于7月17日表示，國(guó)家艾滋病感染者相關(guān)信息系統(tǒng)被列為國(guó)家網(wǎng)絡(luò)信息重點(diǎn)安全保護(hù)對(duì)象，目前已經(jīng)報(bào)案，將積極配合公安部門盡快破案。此事還引起了世界衛(wèi)生組織駐華代表處和聯(lián)合國(guó)艾滋病聯(lián)合規(guī)劃署駐華代表處的關(guān)注。7月18日，兩家代表處聯(lián)合發(fā)表聲明，強(qiáng)調(diào)“加強(qiáng)現(xiàn)有系統(tǒng)以杜絕類似信息入侵事件再次發(fā)生，至關(guān)重要”。

國(guó)家對(duì)于健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的安全十分重視，據(jù)統(tǒng)計(jì)，《意見》中，“安全”這個(gè)詞出現(xiàn)了33次。而此次疑似真實(shí)發(fā)生的醫(yī)療數(shù)據(jù)安全事件，成為“安全是核心基礎(chǔ)”的最佳注腳。

他山之石，可以攻玉

――英國(guó)健康醫(yī)療數(shù)據(jù)安全的審查和建議

不止我們，許多其他國(guó)家也發(fā)生了一系列事件，向全世界宣告了他們對(duì)健康醫(yī)療數(shù)據(jù)安全的關(guān)切。在英國(guó)，國(guó)家醫(yī)療服務(wù)體系（National Health Service， NHS）于2016年7月6日做出停止care.data健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺(tái)的決定中，“安全”即是重要原因之一。

在很大程度上，NHS決定關(guān)閉care.data，是基于7月6日的兩份評(píng)估報(bào)告。第一份報(bào)告《安全的數(shù)據(jù)，安全的醫(yī)療》（“Safe Data， Safe Care”）由英國(guó)醫(yī)療質(zhì)量委員會(huì)（Care Quality Commission，CQC）。醫(yī)療質(zhì)量委員會(huì)是英格蘭健康和社會(huì)醫(yī)療的獨(dú)立監(jiān)管機(jī)構(gòu)，其職責(zé)是監(jiān)控、檢查和評(píng)價(jià)醫(yī)療服務(wù)，促進(jìn)醫(yī)療服務(wù)符合標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范以保證其質(zhì)量和安全。作為獨(dú)立第三方，CQC經(jīng)常地區(qū)、國(guó)家級(jí)的健康和社會(huì)醫(yī)療質(zhì)量報(bào)告。2015年9月，受英國(guó)衛(wèi)生大臣委托，CQC對(duì)NHS處理病人敏感數(shù)據(jù)過程的安全現(xiàn)狀進(jìn)行審查，并提出改進(jìn)數(shù)據(jù)安全的建議。

第二份報(bào)告《對(duì)數(shù)據(jù)安全、同意和選擇退出的審查》（“Review of Data Security， Consent and Opt-Outs”）是由英國(guó)“國(guó)家健康和醫(yī)療數(shù)據(jù)守護(hù)者”（National Data Guardian for Health and Care， NDG）。2015年9月，英國(guó)衛(wèi)生大臣也委托其與CQC緊密合作，共同提出新的數(shù)據(jù)安全標(biāo)準(zhǔn)、測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)安全合規(guī)的新方法，以及獲取同意共享數(shù)據(jù)的新模式。在英國(guó)，NDG由衛(wèi)生大臣任命，其主要職責(zé)是確保公眾能夠信任醫(yī)療健康系統(tǒng)將保護(hù)個(gè)人信息，以及個(gè)人信息將被用于提高健康醫(yī)療水平。

CQC和NDG在對(duì)533起數(shù)據(jù)安全事故調(diào)查后發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)事故與紙質(zhì)的醫(yī)療記錄相關(guān)，且80%到90%的數(shù)據(jù)安全事故是因?yàn)楣ぷ魅藛T的習(xí)慣無意之中引起的，比如點(diǎn)擊了不安全的鏈接、丟失了存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的介質(zhì)等。但是隨著醫(yī)療信息系統(tǒng)的普及、數(shù)據(jù)的逐步集中化及對(duì)公眾開放訪問入口，如果不提升安全防護(hù)水平，更嚴(yán)重、更大規(guī)模數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)將會(huì)增加。綜合CQC和NDG的報(bào)告，英國(guó)NHS數(shù)據(jù)安全工作中存在以下問題：

首先，雖然很多機(jī)構(gòu)都建立了數(shù)據(jù)安全方面的策略與規(guī)程，但并沒有在日常工作中得到有效實(shí)施，很多機(jī)構(gòu)只依賴策略和規(guī)程，而不是通過檢測(cè)驗(yàn)證系統(tǒng)是否足夠安全，也未要求其供應(yīng)商也遵循同樣的管理措施。

其次，NHS的絕大部分工作人員認(rèn)可數(shù)據(jù)安全的重要性，但是培訓(xùn)質(zhì)量參差不齊，有些機(jī)構(gòu)培訓(xùn)覆蓋面不夠，未涉及合同商、數(shù)據(jù)共享方、臨時(shí)員工等，有些機(jī)構(gòu)未將安全事故經(jīng)驗(yàn)作為培訓(xùn)內(nèi)容的重要參考。

再次，機(jī)構(gòu)往往不清楚如何從目前存在的大量安全標(biāo)準(zhǔn)中選取合適的參考，許多機(jī)構(gòu)很少去學(xué)習(xí)其他機(jī)構(gòu)保護(hù)數(shù)據(jù)安全的做法，也很少請(qǐng)外部第三方機(jī)構(gòu)做專業(yè)的安全測(cè)評(píng)。

針對(duì)上述問題，CQC和NDG提出的建議簡(jiǎn)要概括如下：第一，每個(gè)機(jī)構(gòu)的領(lǐng)導(dǎo)應(yīng)該明確數(shù)據(jù)安全的責(zé)任人和其職責(zé)，類似于組織醫(yī)療事務(wù)和財(cái)務(wù)的管理和問責(zé)制度，包括建立有效的內(nèi)審機(jī)制，必要時(shí)進(jìn)行外審以驗(yàn)證安全措施有效性，對(duì)惡意類數(shù)據(jù)安全事件進(jìn)行嚴(yán)厲處罰等；第二，所有的工作人員應(yīng)該獲得足夠的資源，包括正確的信息、工具、培訓(xùn)等，以便于他們履行數(shù)據(jù)安全處理和共享的職責(zé)；第三，IT系統(tǒng)和所有的安全協(xié)議都應(yīng)該按照實(shí)際的病人治療過程和一線工作人員的需求進(jìn)行設(shè)計(jì)；第四，應(yīng)該按照新的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)要求設(shè)計(jì)自評(píng)估系統(tǒng)，并選取優(yōu)秀的案例供其他機(jī)構(gòu)進(jìn)行同步學(xué)習(xí)；第五，NHS應(yīng)該修改通用財(cái)務(wù)合同模板，確保各機(jī)構(gòu)能夠落實(shí)數(shù)據(jù)安全標(biāo)準(zhǔn)，地方機(jī)構(gòu)和供應(yīng)商簽署的合同也應(yīng)有相應(yīng)的條款，當(dāng)供應(yīng)商無法滿足安全要求時(shí)不應(yīng)與其續(xù)簽合同。

雖然NHS以及care.data計(jì)劃在數(shù)據(jù)安全管理方面受到詬病，但從以上審查結(jié)果中不難看出，英國(guó)作為健康和醫(yī)療大數(shù)據(jù)集中應(yīng)用的先行者，已經(jīng)在數(shù)據(jù)安全方面做了很多有價(jià)值的工作，比如配套的法律法規(guī)、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，任命了專門的數(shù)據(jù)保護(hù)官員，建立了獨(dú)立的監(jiān)管和審計(jì)機(jī)構(gòu)，建立了數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)管理的信息系統(tǒng)等。

但是，由于健康和醫(yī)療數(shù)據(jù)的高度敏感性，對(duì)其進(jìn)行集中存儲(chǔ)和管理后，一方面會(huì)引起惡意人員的高度關(guān)注，另一方面一旦發(fā)生數(shù)據(jù)泄露其影響面非常廣，對(duì)于每個(gè)病人來說其后果很難挽回；因此，健康醫(yī)療數(shù)據(jù)的安全工作可謂難上加難，即便英國(guó)具備一定的基礎(chǔ)，其數(shù)據(jù)安全治理也未在一開始取得理想的效果，但從近期頻繁的安全審查中可以看出，英國(guó)政府建立的數(shù)據(jù)安全監(jiān)督機(jī)構(gòu)、數(shù)據(jù)保護(hù)官等正在發(fā)揮積極作用，正視已出現(xiàn)的問題并提出注重實(shí)效的解決方案，以重新贏回公眾的信任。

善治病者，必醫(yī)其受病之處

――我國(guó)健康醫(yī)療數(shù)據(jù)安全形勢(shì)嚴(yán)峻

早在2013年底，國(guó)家衛(wèi)生和計(jì)劃生育委員會(huì)就了《關(guān)于加快推進(jìn)人口健康信息化建設(shè)的指導(dǎo)意見》，提出在“十三五”期間將大力推動(dòng)全國(guó)人口健康信息大平臺(tái)的建設(shè)。從安全需求上來說，這個(gè)信息平臺(tái)一是將承載全國(guó)13億公民的人口、健康、醫(yī)療等隱私信息，數(shù)據(jù)保密性要求高；二是將提供公民個(gè)人醫(yī)療保障、診療等信息化服務(wù)不能中斷，業(yè)務(wù)連續(xù)性要求高；三是將為國(guó)家衛(wèi)生計(jì)生行業(yè)未來發(fā)展提供決策依據(jù)，信息容錯(cuò)率要求高。然而目前，我國(guó)在健康醫(yī)療數(shù)據(jù)安全保障方面情況堪憂，行業(yè)整體安全態(tài)勢(shì)趨于嚴(yán)峻。主要問題包括：

首先，行業(yè)合并導(dǎo)致底數(shù)不清。衛(wèi)生、計(jì)生行業(yè)合并時(shí)間并不算太長(zhǎng)，業(yè)務(wù)層面的整合已初步實(shí)現(xiàn)，但數(shù)據(jù)層面的整合尚屬起步階段，在實(shí)際執(zhí)行過程中易滋生死角盲區(qū)。從網(wǎng)上已公開的醫(yī)療行業(yè)信息安全事件中不難發(fā)現(xiàn)，絕大多數(shù)安全事件的第一步突破點(diǎn)來自于安全管控體系的“法外之地”。

其次，行業(yè)信息安全人才與經(jīng)費(fèi)保障缺口較大。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，醫(yī)療行業(yè)2015年整體信息化建設(shè)資金超過300億，但信息安全投入不足6億，占比不足2%，而對(duì)于有較高安全保障要求的行業(yè)，安全占比普遍超過10%；在人才隊(duì)伍方面，專業(yè)信息安全從業(yè)人員嚴(yán)重缺失，許多機(jī)構(gòu)甚至出現(xiàn)“身著白大褂的大夫在看病之余兼職管安全”的狀況。

再次，缺乏具備行業(yè)特色的信息安全指導(dǎo)框架。健康醫(yī)療行業(yè)特殊性較高，目前行業(yè)雖然已推行國(guó)家信息安全等級(jí)保護(hù)要求，但尚未建設(shè)具備行業(yè)業(yè)務(wù)特點(diǎn)的信息安全保障體系，也沒有專門的行業(yè)信息安全技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，不利于有針對(duì)性地開展安全防護(hù)工作。

第四，行業(yè)網(wǎng)絡(luò)涉及面廣，不易管控。我國(guó)醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)總數(shù)已超百萬，以藥品方面為例，我國(guó)有6000多家化學(xué)制藥企業(yè)，藥品經(jīng)營(yíng)流通企業(yè)17000多家，而作為世界制藥大國(guó)的美國(guó)，才分別為200多家和50多家。超大規(guī)模、超復(fù)雜接入對(duì)構(gòu)建安全的衛(wèi)生計(jì)生網(wǎng)絡(luò)來說，難度巨大。

另外，不易樹立行業(yè)信息安全標(biāo)桿。全國(guó)醫(yī)療信息化及軟件生產(chǎn)供應(yīng)商達(dá)數(shù)百家。以行業(yè)龍頭東軟集團(tuán)為例，其擁有的市場(chǎng)份額不足5%，離散化的分布導(dǎo)致安全的最佳實(shí)踐無法快速復(fù)制推廣，在現(xiàn)有保障能力下也很難做到“避輕就重”“抓大放小”。

醫(yī)療大數(shù)據(jù)范文第4篇

【關(guān)鍵詞】遺傳算法 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 醫(yī)療大數(shù)據(jù) 應(yīng)用

醫(yī)療行業(yè)具有其本身的特殊性和復(fù)雜性，醫(yī)療大數(shù)據(jù)所包含數(shù)據(jù)信息更加駁雜，借助醫(yī)療大數(shù)據(jù)能夠有效的轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)的決策依據(jù)。同時(shí)，借助醫(yī)療大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以完成對(duì)患者的相關(guān)病情研究，并合理對(duì)患者進(jìn)行用藥。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用價(jià)值十分明顯?；诖?，本文分析基于遺傳算法的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用，分別對(duì)基于遺傳算法的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和具體在醫(yī)療大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用進(jìn)行闡述，具體內(nèi)容如下。

1 遺傳算法的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析

1.1 數(shù)據(jù)挖掘

醫(yī)院對(duì)日?；颊咝畔⑹占⑺幬镄畔浫牒拖嚓P(guān)管理信息充斥著醫(yī)院的數(shù)據(jù)庫，導(dǎo)致數(shù)據(jù)數(shù)量日漸增加。而這些龐大的數(shù)據(jù)信息中，涵蓋了作用明顯的數(shù)據(jù)信息和作用不顯著的數(shù)據(jù)信息。而為了從這些駁雜的醫(yī)療信息中，獲取有效的病例信息、藥物信息，需要選擇有效技術(shù)類型。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)則是一種從海量數(shù)據(jù)、存在噪聲和模糊的數(shù)據(jù)中進(jìn)行目標(biāo)信息的提取，并對(duì)相近的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行提取。借助數(shù)據(jù)挖掘可以為醫(yī)院完成治療預(yù)測(cè)和降低醫(yī)療成本、明確各類藥物的基本情況，實(shí)現(xiàn)對(duì)藥物副作用的發(fā)現(xiàn)、輔助公共衛(wèi)生檢測(cè)，積極推動(dòng)醫(yī)院醫(yī)療服務(wù)水平和服務(wù)質(zhì)量的提升。

在實(shí)際的醫(yī)療大數(shù)據(jù)挖掘中，可以對(duì)分類算法、聚類算法、實(shí)踐序列和的關(guān)聯(lián)規(guī)則和回歸預(yù)測(cè)等方法進(jìn)行應(yīng)用，從而完成對(duì)醫(yī)療大數(shù)據(jù)的有效挖掘，進(jìn)而獲取準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)信息，保障醫(yī)院醫(yī)療服務(wù)的質(zhì)量和相關(guān)決策的效率。

1.2 遺傳算法

遺傳算法是建立在的“自然選擇”和“適者生存”的基礎(chǔ)上，結(jié)合具體的適應(yīng)度值情況，先在某一特定種群中選取一定數(shù)值的染色體，并通過對(duì)種群進(jìn)行迭代，從而獲得滿足終止條件的最優(yōu)解。遺傳算法在迭代過程中，主要是通過選擇、交叉和變異等操作方式，促使種群完成自然選擇。且遺傳算法的關(guān)鍵內(nèi)容主要以染色體編碼、種群初始化和適應(yīng)度函數(shù)等。常見的遺傳算法實(shí)例有人工魚群算法、蟻群算法等。

借助遺傳算法的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠有效完成對(duì)醫(yī)療大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)信息的攫取，并獲得有效醫(yī)療數(shù)據(jù)信息為醫(yī)療服務(wù)奠定基礎(chǔ)。

2 遺傳算法的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用

2.1 數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο?/p>

從數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基本能力上看，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以完成對(duì)任意類型的數(shù)據(jù)信息存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)信息挖掘。根據(jù)醫(yī)療大數(shù)據(jù)的基本情況，基于遺傳算法的數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο笫腔ヂ?lián)網(wǎng)的相關(guān)醫(yī)療數(shù)據(jù)信息和醫(yī)院內(nèi)部的患者病例、藥物信息、費(fèi)用信息和管理信息等內(nèi)容。其具體的數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)是根據(jù)使用者的基本需求，完成對(duì)目標(biāo)信息的獲取。

2.2 基于遺傳算法的k-means算法改進(jìn)

基于遺傳算法的k-means算法改進(jìn)有效的將遺傳算法和k-means算法相結(jié)合，在具體的醫(yī)療大數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用，具體的算法設(shè)計(jì)如下：

（1）編碼方案和種群初始化；設(shè)聚類中心的坐標(biāo)為d維，k個(gè)簇的每個(gè)染色體長(zhǎng)度為k×d，染色體為{P1，P2，P3……Pk}，其中Pi={Pj1，Pj2，Pj3……Pjd}。對(duì)于對(duì)應(yīng)的每條染色體，隨機(jī)從n個(gè)對(duì)象中的k個(gè)為的初始聚類中心坐標(biāo)。

（2）適應(yīng)度函數(shù)的選取，為了保障醫(yī)療大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的有效性，必須要對(duì)適應(yīng)度函數(shù)進(jìn)行合理選擇，具體的適應(yīng)度函數(shù)如下公式（1）所示：

（3）操作選擇。為了完成對(duì)遺傳算法的更好操作，需要對(duì)遺傳算法的早熟問題進(jìn)行控制，可以選擇引入免疫機(jī)制。

按照上述方式，選擇基于遺傳算法的k-means算法，可以有效使k-means算法快速收斂，從而有效減少算法所應(yīng)用的時(shí)間，并獲得最優(yōu)解，為醫(yī)療大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘奠定基礎(chǔ)。

2.3 應(yīng)用實(shí)例

以基于遺傳算法的k-means算法改進(jìn)在血液系統(tǒng)疾病費(fèi)用統(tǒng)計(jì)分析為例。在醫(yī)院日常營(yíng)業(yè)中，改進(jìn)后的k-means算法可以根據(jù)患者的年齡、性別和患者等信息完成分組，且客觀的顯示血液疾病的分布情況，應(yīng)用基于遺傳算法的k-means算法改進(jìn)，可以獲取患者年齡和性別的基礎(chǔ)信息，還可以的對(duì)不同年齡和性別分組下的臨床生化指標(biāo)特征進(jìn)行解讀，從而相關(guān)統(tǒng)計(jì)人員能得到目標(biāo)數(shù)據(jù)。

將基于遺傳算法改進(jìn)的k-means算法應(yīng)用到醫(yī)療費(fèi)用數(shù)據(jù)的處理。主要是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，并得到初始聚類中心情況，再根據(jù)遺傳算法，完成對(duì)聚類中心的迭代和更改，并得到最終的聚類結(jié)果。通過聚類結(jié)果可以將不同類型的血液系統(tǒng)疾病的總例數(shù)和具體的治療費(fèi)用進(jìn)行展示，從而使得相關(guān)結(jié)算人員能夠獲得較為準(zhǔn)確的費(fèi)用信息。選擇基于遺傳算法的k-means算法，可以完成對(duì)醫(yī)療費(fèi)用的預(yù)測(cè)，經(jīng)過檢驗(yàn)得知，具體預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性可以達(dá)到92.21%。

3 結(jié)束語

結(jié)合基于遺傳算法的k-means算法優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)對(duì)醫(yī)療大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用。在血液系統(tǒng)疾病費(fèi)用的統(tǒng)計(jì)分析中，借助化后的算法可以完成對(duì)不同血液疾病的病例數(shù)和治療費(fèi)用等信息的獲取，以達(dá)到降低醫(yī)院治療成本的效果，再為提高醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量提供有效的數(shù)據(jù)信息，推動(dòng)醫(yī)院醫(yī)療質(zhì)量水平的提升。借助遺傳算法的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在提高醫(yī)療數(shù)據(jù)挖掘效率的基礎(chǔ)上，更為直接的提高了數(shù)據(jù)挖掘的質(zhì)量，為醫(yī)院決策提供數(shù)據(jù)信息，這是符合現(xiàn)代醫(yī)院大數(shù)據(jù)應(yīng)用的需求。

參考文獻(xiàn)

[1]張寧，李祥，鹿珂珂.遺傳算法在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的應(yīng)用研究[J].儀表技術(shù)，2015（12）.

醫(yī)療大數(shù)據(jù)范文第5篇

因此在實(shí)施大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目之前，企業(yè)不僅應(yīng)該知道使用何種技術(shù)，更應(yīng)該知道在什么時(shí)候、什么地方使用。除了較早前就開始利用大數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)公司，醫(yī)療行業(yè)可能是讓大數(shù)據(jù)分析最先發(fā)揚(yáng)光大的傳統(tǒng)行業(yè)之一。醫(yī)療行業(yè)早就遇到了海量數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)，而近年來很多國(guó)家都在積極推進(jìn)醫(yī)療信息化發(fā)展，這使得很多醫(yī)療機(jī)構(gòu)有資金來做大數(shù)據(jù)分析。因此，醫(yī)療行業(yè)將和銀行、電信、保險(xiǎn)等行業(yè)一起首先邁入大數(shù)據(jù)時(shí)代。麥肯錫在其報(bào)告中指出，排除體制障礙，大數(shù)據(jù)分析可以幫助美國(guó)的醫(yī)療服務(wù)業(yè)一年創(chuàng)造3000億美元的附加價(jià)值。本文列出了醫(yī)療服務(wù)業(yè)5大領(lǐng)域(臨床業(yè)務(wù)、付款/定價(jià)、研發(fā)、新的商業(yè)模式、公眾健康)的15項(xiàng)應(yīng)用，這些場(chǎng)景下，大數(shù)據(jù)的分析和應(yīng)用都將發(fā)揮巨大的作用，提高醫(yī)療效率和醫(yī)療效果。

臨床操作

在臨床操作方面，有5個(gè)主要場(chǎng)景的大數(shù)據(jù)應(yīng)用。麥肯錫估計(jì)，如果這些應(yīng)用被充分采用，光是美國(guó)，國(guó)家醫(yī)療健康開支一年就將減少165億美元。

1.比較效果研究

通過全面分析病人特征數(shù)據(jù)和療效數(shù)據(jù)，然后比較多種干預(yù)措施的有效性，可以找到針對(duì)特定病人的最佳治療途徑。

基于療效的研究包括比較效果研究(Comparative Effectiveness Research，CER)。研究表明，對(duì)同一病人來說，醫(yī)療服務(wù)提供方不同，醫(yī)療護(hù)理方法和效果不同，成本上也存在著很大的差異。精準(zhǔn)分析包括病人體征數(shù)據(jù)、費(fèi)用數(shù)據(jù)和療效數(shù)據(jù)在內(nèi)的大型數(shù)據(jù)集，可以幫助醫(yī)生確定臨床上最有效和最具有成本效益的治療方法。醫(yī)療護(hù)理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)CER，將有可能減少過度治療(比如避免那些副作用比療效明顯的治療方式)，以及治療不足。從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看，不管是過度治療還是治療不足都將給病人身體帶來負(fù)面影響，以及產(chǎn)生更高的醫(yī)療費(fèi)用。

世界各地的很多醫(yī)療機(jī)構(gòu)(如英國(guó)的NICE，德國(guó)IQWIG，加拿大普通藥品檢查機(jī)構(gòu)等)已經(jīng)開始了CER項(xiàng)目并取得了初步成功。2009年，美國(guó)通過的復(fù)蘇與再投資法案，就是向這個(gè)方向邁出的第一步。在這一法案下，設(shè)立的比較效果研究聯(lián)邦協(xié)調(diào)委員會(huì)協(xié)調(diào)整個(gè)聯(lián)邦政府的比較效果的研究，并對(duì)4億美元投入資金進(jìn)行分配。這一投入想要獲得成功，還有大量潛在問題需要解決，比如，臨床數(shù)據(jù)和保險(xiǎn)數(shù)據(jù)的一致性問題，當(dāng)前在缺少EHR(電子健康檔案)標(biāo)準(zhǔn)和互操作性的前提下，大范圍倉促部署EHR可能造成不同數(shù)據(jù)集難以整合。再如，病人隱私問題，想要在保護(hù)病人隱私的前提下，又要提供足夠詳細(xì)的數(shù)據(jù)以便保證分析結(jié)果的有效性不是一件容易的事情。還有一些體制問題，比如目前美國(guó)法律禁止醫(yī)療保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)和醫(yī)療補(bǔ)助服務(wù)中心(Centers for Medicare and Medicaid Services)(醫(yī)療服務(wù)支付方)使用成本/效益比例來制定報(bào)銷決策，因此即便他們通過大數(shù)據(jù)分析找到更好的方法也很難落實(shí)。

2.臨床決策支持系統(tǒng)

臨床決策支持系統(tǒng)可以提高工作效率和診療質(zhì)量。目前的臨床決策支持系統(tǒng)分析醫(yī)生輸入的條目，比較其與醫(yī)學(xué)指引不同的地方，從而提醒醫(yī)生防止?jié)撛诘腻e(cuò)誤，如藥物不良反應(yīng)。通過部署這些系統(tǒng)，醫(yī)療服務(wù)提供方可以降低醫(yī)療事故率和索賠數(shù)，尤其是那些臨床錯(cuò)誤引起的醫(yī)療事故。在美國(guó)Metropolitan兒科重癥病房的研究中，兩個(gè)月內(nèi)，臨床決策支持系統(tǒng)就削減了40%的藥品不良反應(yīng)事件數(shù)量。

大數(shù)據(jù)分析技術(shù)將使臨床決策支持系統(tǒng)更智能，這得益于對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析能力的日益加強(qiáng)。比如可以使用圖像分析和識(shí)別技術(shù)，識(shí)別醫(yī)療影像(X光、CT、MRI)數(shù)據(jù)，或者挖掘醫(yī)療文獻(xiàn)數(shù)據(jù)建立醫(yī)療專家數(shù)據(jù)庫(就像IBM Watson做的)，從而給醫(yī)生提出診療建議。此外，臨床決策支持系統(tǒng)還可以使醫(yī)療流程中大部分的工作流流向護(hù)理人員和助理醫(yī)生，使醫(yī)生從耗時(shí)過長(zhǎng)的簡(jiǎn)單咨詢工作中解脫出來，從而提高治療效率。

3.醫(yī)療數(shù)據(jù)透明度

提高醫(yī)療過程數(shù)據(jù)的透明度，可以使醫(yī)療從業(yè)者、醫(yī)療機(jī)構(gòu)的績(jī)效更透明，間接促進(jìn)醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量的提高。

根據(jù)醫(yī)療服務(wù)提供方設(shè)置的操作和績(jī)效數(shù)據(jù)集，可以進(jìn)行數(shù)據(jù)分析并創(chuàng)建可視化的流程圖和儀表盤，促進(jìn)信息透明。流程圖的目標(biāo)是識(shí)別和分析臨床變異和醫(yī)療廢物的來源，然后優(yōu)化流程。僅僅成本、質(zhì)量和績(jī)效數(shù)據(jù)，即使沒有與之相應(yīng)的物質(zhì)上的獎(jiǎng)勵(lì)，也往往可以促進(jìn)績(jī)效的提高，使醫(yī)療服務(wù)機(jī)構(gòu)提供更好的服務(wù)，從而更有競(jìng)爭(zhēng)力。

數(shù)據(jù)分析可以帶來業(yè)務(wù)流程的精簡(jiǎn)，通過精益生產(chǎn)降低成本，找到符合需求的工作更高效的員工，從而提高護(hù)理質(zhì)量并給病人帶來更好的體驗(yàn)，也給醫(yī)療服務(wù)機(jī)構(gòu)帶來額外的業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)潛力。美國(guó)醫(yī)療保險(xiǎn)和醫(yī)療補(bǔ)助服務(wù)中心正在測(cè)試儀表盤，將其作為建設(shè)主動(dòng)、透明、開放、協(xié)作型政府的一部分。本著同樣的精神，美國(guó)疾病控制和預(yù)防中心(Centers for Disease Control and Prevention)已經(jīng)公開醫(yī)療數(shù)據(jù)，包括業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。

公開醫(yī)療質(zhì)量和績(jī)效數(shù)據(jù)還可以幫助病人做出更明智的健康護(hù)理決定，這也將幫助醫(yī)療服務(wù)提供方提高總體績(jī)效，從而更具競(jìng)爭(zhēng)力。

4.遠(yuǎn)程病人監(jiān)控

從對(duì)慢性病人的遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)收集數(shù)據(jù)，并將分析結(jié)果反饋給監(jiān)控設(shè)備(查看病人是否正在遵從醫(yī)囑)，從而確定今后的用藥和治療方案。

2010年，美國(guó)有1.5億慢性病患者，如糖尿病、充血性心臟衰竭、高血壓患者，他們的醫(yī)療費(fèi)用占到了醫(yī)療衛(wèi)生系統(tǒng)醫(yī)療成本的80%。遠(yuǎn)程病人監(jiān)護(hù)系統(tǒng)對(duì)治療慢性病患者是非常有用的。遠(yuǎn)程病人監(jiān)護(hù)系統(tǒng)包括家用心臟監(jiān)測(cè)設(shè)備、血糖儀，甚至還包括芯片藥片，芯片藥片被患者攝入后，實(shí)時(shí)傳送數(shù)據(jù)到電子病歷數(shù)據(jù)庫。舉個(gè)例子，遠(yuǎn)程監(jiān)控可以提醒醫(yī)生對(duì)充血性心臟衰竭病人采取及時(shí)治療措施，防止緊急狀況發(fā)生，因?yàn)槌溲孕呐K衰竭的標(biāo)志之一是由于保水產(chǎn)生的體重增加現(xiàn)象，這可以通過遠(yuǎn)程監(jiān)控實(shí)現(xiàn)預(yù)防。更多的好處是，通過對(duì)遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)的分析，可以減少病人住院時(shí)間，減少急診量，實(shí)現(xiàn)提高家庭護(hù)理比例和門診醫(yī)生預(yù)約量的目標(biāo)。

5.對(duì)病人檔案的先進(jìn)分析

在病人檔案方面應(yīng)用高級(jí)分析可以確定哪些人是某類疾病的易感人群。舉例說，應(yīng)用高級(jí)分析可以幫助識(shí)別哪些病人有患糖尿病的高風(fēng)險(xiǎn)，使他們盡早接受預(yù)防性保健方案。這些方法也可以幫患者從已經(jīng)存在的疾病管理方案中找到最好的治療方案。

付款/定價(jià)

對(duì)醫(yī)療支付方來說，通過大數(shù)據(jù)分析可以更好地對(duì)醫(yī)療服務(wù)進(jìn)行定價(jià)。以美國(guó)為例，這將有潛力創(chuàng)造每年500億美元的價(jià)值，其中一半來源于國(guó)家醫(yī)療開支的降低。

1.自動(dòng)化系統(tǒng)

自動(dòng)化系統(tǒng)(例如機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù))檢測(cè)欺詐行為。業(yè)內(nèi)人士評(píng)估，每年有2%~4%的醫(yī)療索賠是欺詐性的或不合理的，因此檢測(cè)索賠欺詐具有巨大的經(jīng)濟(jì)意義。通過一個(gè)全面的一致的索賠數(shù)據(jù)庫和相應(yīng)的算法，可以檢測(cè)索賠準(zhǔn)確性，查出欺詐行為。這種欺詐檢測(cè)可以是追溯性的，也可以是實(shí)時(shí)的。在實(shí)時(shí)檢測(cè)中，自動(dòng)化系統(tǒng)可以在支付發(fā)生前就識(shí)別出欺詐，避免重大的損失。

2.基于衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)學(xué)和療效研究的定價(jià)計(jì)劃

在藥品定價(jià)方面，制藥公司可以參與分擔(dān)治療風(fēng)險(xiǎn)，比如基于治療效果制定定價(jià)策略。這對(duì)醫(yī)療支付方的好處顯而易見，有利于控制醫(yī)療保健成本支出。對(duì)患者來說，好處更加直接。他們能夠以合理的價(jià)格獲得創(chuàng)新的藥物，并且這些藥物經(jīng)過基于療效的研究。而對(duì)醫(yī)藥產(chǎn)品公司來說，更好的定價(jià)策略也是好處多多。他們可以獲得更高的市場(chǎng)準(zhǔn)入可能性，也可以通過創(chuàng)新的定價(jià)方案，更有針對(duì)性療效藥品的推出，獲得更高的收入。

在歐洲，現(xiàn)在有一些基于衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)學(xué)和療效的藥品定價(jià)試點(diǎn)項(xiàng)目。

一些醫(yī)療支付方正在利用數(shù)據(jù)分析衡量醫(yī)療服務(wù)提供方的服務(wù)，并依據(jù)服務(wù)水平進(jìn)行定價(jià)。醫(yī)療服務(wù)支付方可以基于醫(yī)療效果進(jìn)行支付，他們可以與醫(yī)療服務(wù)提供方進(jìn)行談判，看醫(yī)療服務(wù)提供方提供的服務(wù)是否達(dá)到特定的基準(zhǔn)。

研發(fā)

醫(yī)療產(chǎn)品公司可以利用大數(shù)據(jù)提高研發(fā)效率。拿美國(guó)為例，這將創(chuàng)造每年超過1000億美元的價(jià)值。

1.預(yù)測(cè)建模

醫(yī)藥公司在新藥物的研發(fā)階段，可以通過數(shù)據(jù)建模和分析，確定最有效率的投入產(chǎn)出比，從而配備最佳資源組合。模型基于藥物臨床試驗(yàn)階段之前的數(shù)據(jù)集及早期臨床階段的數(shù)據(jù)集，盡可能及時(shí)地預(yù)測(cè)臨床結(jié)果。評(píng)價(jià)因素包括產(chǎn)品的安全性、有效性、潛在的副作用和整體的試驗(yàn)結(jié)果。通過預(yù)測(cè)建?？梢越档歪t(yī)藥產(chǎn)品公司的研發(fā)成本，在通過數(shù)據(jù)建模和分析預(yù)測(cè)藥物臨床結(jié)果后，可以暫緩研究次優(yōu)的藥物，或者停止在次優(yōu)藥物上的昂貴的臨床試驗(yàn)。

除了研發(fā)成本，醫(yī)藥公司還可以更快地得到回報(bào)。通過數(shù)據(jù)建模和分析，醫(yī)藥公司可以將藥物更快推向市場(chǎng)，生產(chǎn)更有針對(duì)性的藥物，有更高潛在市場(chǎng)回報(bào)和治療成功率的藥物。原來一般新藥從研發(fā)到推向市場(chǎng)的時(shí)間大約為13年，使用預(yù)測(cè)模型可以幫助醫(yī)藥企業(yè)提早3～5年將新藥推向市場(chǎng)。

2.提高臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)的統(tǒng)計(jì)工具和算法

使用統(tǒng)計(jì)工具和算法，可以提高臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)水平，并在臨床試驗(yàn)階段更容易地招募到患者。通過挖掘病人數(shù)據(jù)，評(píng)估招募患者是否符合試驗(yàn)條件，從而加快臨床試驗(yàn)進(jìn)程，提出更有效的臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)建議，并能找出最合適的臨床試驗(yàn)基地。比如那些擁有大量潛在符合條件的臨床試驗(yàn)患者的試驗(yàn)基地可能是更理想的，或者在試驗(yàn)患者群體的規(guī)模和特征二者之間找到平衡。

3.臨床實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析

分析臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)和病人記錄可以確定藥品更多的適應(yīng)癥和發(fā)現(xiàn)副作用。在對(duì)臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)和病人記錄進(jìn)行分析后，可以對(duì)藥物進(jìn)行重新定位，或者實(shí)現(xiàn)針對(duì)其他適應(yīng)癥的營(yíng)銷。實(shí)時(shí)或者近乎實(shí)時(shí)地收集不良反應(yīng)報(bào)告可以促進(jìn)藥物警戒(藥物警戒是上市藥品的安全保障體系，對(duì)藥物不良反應(yīng)進(jìn)行監(jiān)測(cè)、評(píng)價(jià)和預(yù)防)?；蛘咴谝恍┣闆r下，臨床實(shí)驗(yàn)暗示出了一些情況但沒有足夠的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)去證明，現(xiàn)在基于臨床試驗(yàn)大數(shù)據(jù)的分析可以給出證據(jù)。

這些分析項(xiàng)目是非常重要的?？梢钥吹阶罱鼛啄晁幤烦肥袛?shù)量屢創(chuàng)新高，藥品撤市可能給醫(yī)藥公司帶來毀滅性的打擊。2004年從市場(chǎng)上撤下的止痛藥Vioxx，給默克公司造成70億美元的損失，短短幾天內(nèi)就造成股東價(jià)值33%的損失。

4.個(gè)性化治療

另一種在研發(fā)領(lǐng)域有前途的大數(shù)據(jù)創(chuàng)新，是通過對(duì)大型數(shù)據(jù)集(例如基因組數(shù)據(jù))的分析發(fā)展個(gè)性化治療。這一應(yīng)用考察遺傳變異、對(duì)特定疾病的易感性和對(duì)特殊藥物的反應(yīng)的關(guān)系，然后在藥物研發(fā)和用藥過程中考慮個(gè)人的遺傳變異因素。

個(gè)性化醫(yī)學(xué)可以改善醫(yī)療保健效果，比如在患者發(fā)生疾病癥狀前，就提供早期的檢測(cè)和診斷。很多情況下，病人用同樣的診療方案但是療效卻不一樣，部分原因是遺傳變異。針對(duì)不同的患者采取不同的診療方案，或者根據(jù)患者的實(shí)際情況調(diào)整藥物劑量，可以減少副作用。

個(gè)性化醫(yī)療目前還處在初期階段。麥肯錫估計(jì)，在某些案例中，通過減少處方藥量可以減少30%~70%的醫(yī)療成本。比如，早期發(fā)現(xiàn)和治療可以顯著降低肺癌給衛(wèi)生系統(tǒng)造成的負(fù)擔(dān)，因?yàn)樵缙诘氖中g(shù)費(fèi)用是后期治療費(fèi)用的一半。

5.疾病模式的分析

通過分析疾病的模式和趨勢(shì)，可以幫助醫(yī)療產(chǎn)品企業(yè)制定戰(zhàn)略性的研發(fā)投資決策，幫助其優(yōu)化研發(fā)重點(diǎn)，優(yōu)化配備資源。

新的商業(yè)模式

大數(shù)據(jù)分析可以給醫(yī)療服務(wù)行業(yè)帶來新的商業(yè)模式。

1.匯總患者的臨床記錄和醫(yī)療保險(xiǎn)數(shù)據(jù)集

匯總患者的臨床記錄和醫(yī)療保險(xiǎn)數(shù)據(jù)集，并進(jìn)行高級(jí)分析，將提高醫(yī)療支付方、醫(yī)療服務(wù)提供方和醫(yī)藥企業(yè)的決策能力。比如，對(duì)醫(yī)藥企業(yè)來說，他們不僅可以生產(chǎn)出具有更佳療效的藥品，而且能保證藥品適銷對(duì)路。臨床記錄和醫(yī)療保險(xiǎn)數(shù)據(jù)集的市場(chǎng)剛剛開始發(fā)展，擴(kuò)張的速度將取決于醫(yī)療保健行業(yè)完成EMR和循證醫(yī)學(xué)發(fā)展的速度。

2.網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)和社區(qū)

另一個(gè)潛在的大數(shù)據(jù)啟動(dòng)的商業(yè)模型是網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)和大數(shù)據(jù)，這些平臺(tái)已經(jīng)產(chǎn)生了大量有價(jià)值的數(shù)據(jù)。比如PatientsLikeMe.com網(wǎng)站，病人可以這個(gè)網(wǎng)站上分享治療經(jīng)驗(yàn);Sermo.com網(wǎng)站，醫(yī)生可以在這個(gè)網(wǎng)站上分享醫(yī)療見解;Participatorymedicine.org網(wǎng)站，這家非營(yíng)利性組織運(yùn)營(yíng)的網(wǎng)站鼓勵(lì)病人積極進(jìn)行治療。這些平臺(tái)可以成為寶貴的數(shù)據(jù)來源。例如，Sermo.com向醫(yī)藥公司收費(fèi)，允許他們?cè)L問會(huì)員信息和網(wǎng)上互動(dòng)信息。