來源:賽迪顧問 作者:陳榮佳
當前我們正處於一個資料爆炸性增長的Big Data時代，各類資訊系統在醫療衛生機構的廣泛應用，以及醫療設備和儀器的逐步數位化，使得醫院積累了更多的資料資源，這些資料資源是非常寶貴的醫療衛生資訊，對於疾病的診斷、治療、診療費用的控制等都是非常有價值的。
如何在Big Data時代做好醫療衛生資訊化建設，是值得我們思考的問題。
一、Big Data時代對醫療資訊化建設新要求
據估計,一個100萬人口的城市，50年所積累的醫療資料量就會達到10PB級別。隨著醫療資訊化建設加快，醫療衛生資料量爆發式增長，醫療衛生領域已迎來了自己的“Big Data時代”，Big Data相關特性對醫療資訊化建設提出了新的要求。
(一)資料量爆發式增長，要求醫療資訊化架構可擴展
醫療衛生資料主要來源於三方面：
1、生命科學領域及醫藥研發領域
在生命科學領域，隨著高通量測序的技術發展和逐步應用，生命科學領域的資料量正在高速增長，每台高通量的測序儀每天可產生約100GB的資料，僅華大基因一家中國基因公司，每天就有一百多台這樣的測序儀在滿負荷的運行著，產生10TB的資料。在醫藥研發領域，藥物研發是相當密集型的過程，一家中小型製藥企業年累積的資料量也在TB以上。
2、醫療領域
就醫療機構診療資料看，診療資料結構複雜包含大量半結構化或非結構化資料，單個半結構化資料(如心電圖、B超、CR、CT等)的資料量遠遠大於單個結構化資料(如XML文檔)，如一張普通CT圖像大約150MB、一個標準的病理圖接近5GB，而一個XML文檔大小約幾十K，隨著醫療機構資訊化建設轉向臨床資訊系統，越來越多醫院將重點建設PACS、LIS系統，從而產生大量非結構化診療資料。
醫療領域Big Data除醫療機構診療資料外，患者在醫療機構就醫過程中還將產生掛號、繳費、診斷結論、診療過程等資料。根據中共衛計委2014年頒佈的《人口健康資訊管理辦法(試行)》要求，電子健康檔案、電子病歷、全員人口資訊等，人口健康資訊需要實現長期保存，醫療領域資料量將逐年累積增加。
3、行動醫療領域
隨著行動網路、物聯網技術的快速發展，可穿戴式醫療設備逐步從概念走向現實。可穿戴式設備最重要的應用就在醫療健康管理領域，從谷歌眼鏡、蘋果手錶到耐吉腕帶等均具備一定醫療健康管理功能，為用戶提供身體素質指標監測、疾病資料跟蹤等服務。隨著可穿戴式設備的快速發展，未來將產生大量的醫療健康資料。
面對來源豐富且日益膨脹的醫療衛生資料，目前醫療資訊化的儲存架構，無法滿足Big
Data應用的需要，在處理和查詢Big Data集時更是力不從心,需要設計新的以資料為中心的運算模型和系統架構，把醫療衛生各個業務系統獨立的、分散的、不同品牌或不同級別的儲存產品統一到一個或幾個大的儲存池下，形成邏輯上統一的整體，進而根據資料整合或應用整合的需要，將資料移轉到相應的儲存空間，從而實現醫療資訊化中儲存架構的統一規劃和部署。
(二)資料價值高，要求醫療資訊化建設重視資料採擷
醫療衛生資料結構較為複雜，除了普通結構化資料外，多為半結構化或者非結構化的資料,如心電圖、B超、CT、MR、CR、等臨床影像檔多為非結構化資料。在“Big Data”時代，傳統的資料庫分析系統正面臨著一次歷史性變革。
目前國際上已經有許多機構，開始深入研究醫療資料的挖掘利用，並已經從Big
Data中找到了與醫療衛生相關的潛在價值，例如：早在2009年，甲型H1N1流感爆發的幾周前，Google開發“谷歌流感趨勢”延伸服務，通過分析大量使用者對於流感有關詞條所做的搜索記錄辨識流感爆發，與官方機構相比Google能提前1-2周預測流感爆發，預測結果與官方資料相關性高達97%。
蘋果前總裁史蒂夫•賈伯斯在與胰腺癌症鬥爭的過程中也應用了Big Data技術，他是世界上第一個對自身所有DNA和腫瘤DNA進行排序的人，通過分析整個基因資料的Big Data文檔，賈伯斯的醫生能基於他的特定基因組成按需用藥。資料顯示，胰腺癌患者的死亡率極高,出現症狀後患者的平均壽命僅為9個月，5年生存率不到2%，但是賈伯斯通過Big Data技術開發出的個性化藥物將生命延長了好幾年。
相對國外醫療衛生資料採擷的進展，中國醫療衛生資料採擷才剛剛起步，大部分醫療衛生機構還停留在資料的精確性層面，而非從資料關聯性方面分析挖掘資料價值，需要加大對醫療衛生Big Data分析的投入，通過對醫療衛生Big Data有效的儲存、處理、查詢和分析，輔助醫生做出更為科學和準確的診斷和用藥決策，説明醫院根據患者潛在需求開發全新個性化服務及自動服務，説明相關研究機構突破醫療方法和藥物革新，支援地區甚至全國醫療行業主管部門優化醫療資源及服務配置。
二、Big Data時代醫療資訊化建設的建議
Big Data時代醫療資訊化建設從產業角度看，未來將創建一個以患者為中心，資料快速流通，精准分析的價值鏈條。在此鏈條中政府、醫療衛生機構、醫療資訊化軟硬體提供商等應明確各自定位，協同合作，才能在Big Data時代做好醫療資訊化建設。
(一)政府應發揮政策制定、產業發展推動作用
政府在醫療資訊化建設中主要發揮政策制定、產業發展推動作用。目前醫療資訊化標準建設不完備，基礎的電子病歷和電子健康檔案建設標準雖然已經頒布，但目前並沒有頒布針對Big Data時代醫療資訊化建設中，涉及的各項資料的採集、傳輸、處理及相關醫療資訊架構的標準。
(二)醫療衛生機構應前瞻部署醫療資訊化建設
醫療衛生機構是醫療資訊化建設主體，在進行醫療資訊化建設過程中應該有前瞻意識，勇於將新一代資訊技術融入醫療資訊化建設過程中。目前一些三甲醫院*已經進行了諸如行動醫療、遠端醫療等嘗試，但對於大資料在醫療衛生機構應用仍然較為保守，仍停留在BI用大資料輔助辦公階段，用於臨床精准用藥的較少，未來隨著大資料相關技術的逐步成熟，醫療衛生機構應逐步將大資料從輔助辦公拓展到提高臨床醫療服務品質方面。
(三)ICT廠商應加大上下游合作，瞄準Big Data下醫療資訊化建設積極開發新產品
軟硬體設備廠商作為醫療資訊化技術的提供者，應瞄準Big Data下醫療資訊化建設新機遇開發新產品，加大上下游產業鏈合作，如針對可穿戴設備產生的大量健康監測資料，醫療資訊化軟硬體設備廠商，可以與下游醫療衛生機構合作，將醫療服務前置，使患者能夠儘快發現可能的健康隱患。
甚至在家中就能通過智慧終端機定期查看可穿戴設備中記錄的健康資訊，並得到醫療機構相關醫生給予的醫療健康診斷資訊及就診建議，實現“治已病”向“治未病”的轉移;由於可穿戴設備小巧、輕薄的特點對電池的續航能力和CPU、無線傳輸晶片的功耗提出更為苛刻的要求。
醫療資訊化軟硬體設備廠商，需要軟硬體廠商與上游處理器、記憶體、電源、無線通訊、軟板、感測器、執行器等主要零部件廠商合作，共同開發具有功耗低功能強的可穿戴式醫療產品。
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