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第三节 医疗大数据（第1页）

““互联网+”

医疗健康的应用与发展研究（..）”

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第三节

医疗大数据

一、概述

作为大数据重要应用领域的医疗行业，也开始面临大数据的挑战。

医疗行业每天都产生大量的数据，其中不仅有诊疗病历信息，还有多种类型的影像、病理检查等生物学信息，甚至还有将来越来越平民化的基因组测序数据。

有些信息的单个文件就很大，例如：一个CT图片的大小约150MB，一个标准的病理图将近5GB，一个基因组测序文件大小约750MB。

而这些信息数据的集合更是呈现出几何倍数的增长，其数量之大、种类之繁杂令人难以置信，这给医疗卫生部门的信息储存以及整个医疗产业带来了前所未有的巨大压力。

随着大数据技术的发展及应用，这些海量的医疗信息资源将发挥巨大的价值。

开展医疗大数据研究与应用的主要工作就是对医疗领域各环节产生海量的、异构的数据进行组织和管理的基础上，对这些数据蕴含的价值进行挖掘和利用，为个性化医疗、临床决策支持、疾病分析等提供技术支撑。

以临床支持决策为例，以IBMWatson为代表的临床决策系统通过建立医疗文献及专家数据库，已经可以依据与疗效相关的临床、病理及基因等特征，为医生提出规范化临床路径及个体化治疗建议，不仅可以提高工作效率和诊疗质量，也可以减少不良反应和治疗差错。

在美国Metropolitan儿科重症病房的研究中，临床决策支持系统就避免了40%的药品不良反应事件。

同时世界各地的很多医疗机构（如英国的NICE，德国IQWIG等）也已开展比较效果研究（CER）项目并取得了初步成功。

在医疗大数据的应用实践方面，我国一些省市已经进行了一些探索。

以下列举两个我囯医疗大数据实践案例：

1．为了应对巨大的数据量和服务量的压力，原上海市卫生局信息中心联合英特尔及万达信息股份有限公司，启动了“上海健康信息网云计算”

项目，主要研究利用大数据技术实现三级医院、区级医院、社区卫生服务中心信息的互联互通、数据共享和卫生资源整合，从而真正建立以患者为中心的信息化系统。

截至2014年初，“上海健康信息网云计算”

项目已经完成第二阶段“基于健康档案的卫生信息化工程”

的建设，促进了上海市各大医院诊疗流程的规范化和标准化，同时也对全市十多万台医生工作站提供实时的智能提示服务。

下一阶段，还将利用分布式存储、分布式计算进一步挖掘大数据在综合管理、辅助决策、数据挖掘、数据探索等重点领域的价值，并将同样的机制与民营医院进行互联互通、协同服务。

2．浙江、广东、四川、上海等地已经开展了以信息化为手段、全方位、实时监控参保者医疗保险使用情况的“智能监管平台”

的应用实践。

该应用主要是通过制定和实现医保不合理费用的判定规则，通过智能审核系统实现对不符合限定条件的费用进行自动发现与标识，并提示审核人员做重点审核，最终达到遏制“过度诊疗”

行为、控制医疗费用不合理上涨、规范诊疗行为的目的，并为将来医保谈判购买性价比高的医疗服务奠定技术基础和提供数据支撑。

二、应用类型

随着大数据技术的不断发展、大数据相关保障条件的不断完善以及医疗行业大数据应用需求的不断增长，大数据的分析和应用在医疗行业的很多方面都将发挥巨大的作用。

（一）基因组测序

个人基因组中包含了健康信息，所以通过了解个人基因组序列，可以预测在不同情况下可能的健康状况。

利用基因组信息进行健康评估和疾病诊疗，首先要弄清楚个人的基因组全序列，同时要知道特定的基因组DNA序列与健康状况的关系。

已故苹果公司CEO史蒂芬·乔布斯为了治疗自己的癌症，就在患病期间花了10万美金进行了自己的癌症和全基因谱的测序，并针对测序结果定制了个性化的治疗药物，但是最终没有为他的治疗带来重要帮助。

随着基因测序技术、基因与疾病关系的研究深入及大数据技术的发展，一方面将使得基因测序的时间更短、测序价格更接近普通消费者；另一方面在未来根据个人不同基因疾病，量身定制的个性化治疗方案的治疗效果将越来越明显。