作者：临青溪
现今社会，是一个信息化的时代。大量的数据充斥着我们的生活，大数据技术已经覆盖了几乎所有的领域，在医疗方面也不例外。数据的收集和分析对于医疗事业是不可或缺的。
医疗的发展过程中，从开始到现在一直秉持着理论加临床的形式，以数据来呈现。可以说大数据的收集与分析是如今医学的支撑。
那么，在这个大数据的背景下，医疗事业要如何发展，它的突破口在哪里？
一、医疗发展现状
1、什么是大数据
“大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。”
大数据的特点，由IBM提出，被称为5V特点，分别是Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）和Veracity（真实性）。
2、大数据背景下的医疗概况
大数据的发展，在医疗方面可以说是发扬光大，大数据技术在医疗领域的项目管理也越来越受到重视。目前，大数据技术在临床数据，基因研究，健康管理等方面使用较多。
但是，大数据的应用在医疗行业还处在发展初期。有存在的问题，也有突破。
2015年，香港理工大学研发大数据分析平台，对于癌症的基因组分析得到了重大的突破，有助确立由核磷蛋白导向的治疗策略。对于像是癌症、糖尿病和罕见病等的基因数据的收集和研究，有利于寻找治疗这些病的方案。
谷歌在H1N1流感预测方面的成功也是大数据技术在医疗方面的应用成果。
目前，在大数据下的比较新型的医疗类型为精准医疗。精准医疗是是一种将个人基因、环境与生活习惯差异考虑在内的疾病预防与处置的新兴方法。
说到精准医疗，不可不说的是个体化医疗，将病人的医疗记录、基因组测序数据等其他数据收集，并加以分析，针对个例病人制定出个体化医疗服务和精准的治疗方案。
2015年1月30日，美国总统奥巴马推出“精准医学计划”，并提议为此计划投入2.15亿美元，希望精准医学可以引领医学新潮流。2016年6月，法国方面也宣布投资6.7亿欧元启动精准医疗计划。
3、我国医疗大数据现状
我国对于医疗大数据越来越重视，首先可以从政策中看出——
2016年1月，《国务院关于整合城乡居民基本医疗保险制度的意见》中，说到要完善信息系统，“整合现有信息系统，支撑城乡居民医保制度运行和功能拓展。推动城乡居民医保信息系统与定点机构信息系统、医疗救助信息系统的业务协同和信息共享，做好城乡居民医保信息系统与参与经办服务的商业保险机构信息系统必要的信息交换和数据共享。强化信息安全和患者信息隐私保护。”
同年6月，又在《国务院办公厅关于促进和规范健康医疗大数据应用发展指导意见》中，正式将医疗大数据纳入国家战略。
我国医疗的发展还有着许些不足之处。
a、医保收支不平衡
我国的医保支出远大于收入，加之老龄化的加剧，使得这个缺口越来越大。
b、过度医疗造成浪费
乱开药，开大处方的药，一直是我国医疗界的问题。这种情况的频繁发生，不仅给病患带去远超过原本的医疗支出，也造成了不必要的浪费。据悉，我国在医疗上的损失过亿。
c、 医疗统一信息难
在网络环境下，医疗信息的统一变得更加的复杂，且医院分布不均也导致了信息的分散。
在这个医疗大数据起步阶段，我国的医疗大数据将逐步走入快速发展阶段。
a、医疗信息投资加大
医疗信息化是医疗大数据发展的一种必然现象，这种现象大大有利于医疗大数据的管理。
b、我国医疗大数据将步入快速发展阶段
一般来说，事物的发展有这么几个阶段，探索阶段，起步阶段，快速发展阶段，成熟阶段。目前，我国的医疗大数据正处于起步阶段，但是很快将步入快速发展阶段。预计到2020年，医疗大数据市场规模将达到390亿元。
c、 新的商业模式的形成
医疗大数据的发展使得我国产生了几种新的商业模式，例如，新型的医疗机构，远端监测病患或者医疗平台的医患对话；医疗保险公司，帮助提高医疗风险意识；制药企业，个体化医疗服务和精准化医疗的发展等。
二、为什么要发展大数据医疗
1、提高效益
大数据技术为医院、医疗系统和医疗办公等提高效益。
在临床方面，大数据技术可以帮助做出更加有效的医学研究，使用临床相关性更强和成本更加低廉的方法来诊断和治疗病患。
大数据技术可以帮助预测医学上的传染性疾病，其准确性已达到了70%-90%。在分析疾病模式和其爆发传播途径等的同时，可以提高医疗机构监测疾病的能力和反应的速度。还能更快更准确地研发疫苗，增加治疗疾病的能力。
在医院引入大数据，可以改变医护人员的工作方式，据了解某个医院曾计算过，通过数据分析得来的人事配置调节，可以帮助医院节省85万美元的开支。利用大数据这个资源，让医院更叫有效地去规划，整合疾病管理、医院运营等方面的一个决策体系。
2、减少浪费
大数据技术的支持可以避免数据缺失而导致的资源浪费。
我们可以举个简单的例子，医院首先不能收集到病患的资料，不知道他以前的病史或者健康报告，那么，医生不能很好地了解病患的情况，就可能会开出一些不必要的药物或者进行一些原本不需要的基础治疗，这就意味着浪费掉了许些医疗资源。
当然这也是医院对于大数据利用的现状。大数据医疗则可以很好地除了这个问题，可以更加有效地做出治疗，并且判断后续发病迹象，从而降低临床失败，加快新治疗方法或者新药物的研发。
与此同时，在医疗器械也可以帮助降低损耗，更加具有针对性。
3、个性化医疗
大数据医疗包含各种电子病历、临床资料，亦或者基因数据，以便寻找到与病患最匹配的治疗方法，提高医疗服务。大数据可以让治疗根据一个人的习惯和基因来定制，让医生预测健康问题，从而做出最好最正确的决策。
对于一些高危患者，可以拥有足够的时间进行对疾病的针对性预防，降低疾病的危害性。
三、大数据应用于医疗难在哪里
1、数据收集之难：
a、数据获取
早年的医学研究和个人病历，都是不公开的，不会进行信息的共享。其主要原因在于病人的隐私问题，医院或者医疗机构之间的利益冲突，还有就是缺乏电子病历，传播不方便。
b、数据获取的成本高
数据从收集开始就需要有所支付，如数据交易所等，还有数据的分析、解读，从大数据变成中数据，再变成小数据的直观体现的这个过程所需的成本同样不小。
c、保证数据的完整性与真实性
在采集数据时，我们首先要保证的是它的完整性，也就是一个量的问题。若只是一些数据的堆积，那不叫做大数据，大数据往往需要TB、PB级的数据。
同时，也要保证数据的真实性，这就是质的问题。数据若是采集不够精确，对于之后的分析是个很大的问题，也可能是使得这次的分析结果无效，那么分析就失败了。浪费人力物力，终究得到一个无用结果，而导致公司生产的产品的使用都会出现问题，对于我们可不是什么好事！
2、人才缺失——数据的分析
在医疗数据分析这块需要医疗人员、数学家、程序员等，因为我们需要对数据进行分析加工，并且整理归类，这里需要各种算法。这就需要形成一条产业，采集人员、科研人员、程序开发员、运营人员等都是不可缺少的，且需要对医学有一定的了解。
还有，智能识别、算法等也制约着大数据的应用。
3、法律缺失——数据的安全性
数据的安全性也是一个难点，国外也有不少这样的案例——数据的泄露。泄露数据会导致个人隐私信息丢失或者公开，可能会造成个人的损失或者伤害。
另外一点，数据的监管也是个问题。即使我们进行了准确的分析，也得到了分析的结果，但是对于要不要公开也是一个难点。因为公开这些数据可能会要担负一些风险，或大或小。
四、大数据医疗发展的突破口
1、规范数据的标准
我们需要明确标准化的数据才是我们需要的数据。很多时候，我们会发现我们采集到的数据虽然量很大，有用的却只是其中很小的一部分。
所以，如何收集到有效的，准确的数据是我们的一个突破口。数据是大数据医疗的“最基础”，做好数据才能有利于医疗事业的发展。同时，也要保证数据的算法的跟进。
我们可以走的一条路子是，产生专门收集、整合数据的机构，形成一个新的产业链。由他们做出最初的筛选，或者得出分析结果，直接作用于医院、医疗结构等，这样可以节省其他医疗机构的时间。
大数据医疗公司的发展是大数据医疗发展的必须的一步。
2、医疗流程的重塑
在这个大数据医疗产业中，不仅仅需要医护人员，还需要数据工程师、心理师、营养师等这样一个综合性的团队。我们从诊断开始，到治疗、康复和后续监测等都需要这样一个复合型的医疗团队。
3、三大医疗形式的发展
在大数据背景下，医疗事业的发展，需要精准医疗、连续式医疗、远程医疗三大医疗形式突破性发展。
a、精准医疗
目前，精准医疗才起步，各国都在做一些疗效比较研究，基因库建立等，并取得了一些成绩。当然，这还不够，我们需要有针对性的治疗，推出更加有效，准确的个性化治疗方法，以便减少过度治疗和治疗不足的情况发生，降低医疗成本。
b、连续式医疗
连续式医疗也是一个新的医疗模式，大数据在此可以做到整合医院的资源，以较小的成本给出一个最完善的治疗服务方案，使得病人在治病时，获得一切所需的医院内部或者外部的资源，以建立医院于病人的贴心照料。
而且，人性化的医疗也会逐步走入日常生活中去，对于病人的生活习惯进行关注，了解病人是否按时服药等病人出院后的后续服务，有利于建立和谐的医患关系。
c、远程医疗
远程医疗方面的数据，对于慢性病病患尤其重要。通过监控慢性病人的情况，分析目前药物治疗的效果，并对其之后的治疗方式进行调整。
例如，现今的糖尿病患者，通过家用血糖仪、其他APP，或者病人身体中植入芯片等方式，将病人的数据收集起来，并上传病历数据库。这样的实时数据，有助于医生随时了解病人的情况，一旦病情发生变化，医生可以通知病人就医，以减少病人紧急情况的发生。
4、药品和医疗器材的研究
大数据在药品、医疗器械的研究上也是一个突破。利用大数据，了解新产品的使用效果，以及它的副作用，以便做出改进，寻找更加合适的药品配方或者改进医疗器材。
当然，如果有数据支持，医生配药时给病患使用的药物，也可以避免一些药物的不良反应。
5、疾病管理及预测模型
大数据医疗需要形成一定的疾病管理和预测模式。在病人的档案中进行分析，若是某类疾病的易发人群，医生可以进行预防性保健。
同时，大数据医疗也可以帮助预测疾病的高发期或者地点等，帮助政府阻止流行性疾病的爆发或者传播，使得国家在传染病流行、快速反应应急方面做得更好，也可以提高民众的健康风险意识，降低传染病感染的风险。
6、突破现有的医疗商业模式
之前提到的大数据医疗公司是一个发展的突破口，另外，在线医疗网站或者社区也同样重要。在线医疗网站与实体的医院需要结合起来，实现病患与医生的互动。可以使得病患可以在家里就了解自己的状况，医生也可以做出初步判断是否需要就医，以便减少患者就医，和节约医生的时间，以服务更多的病患。
另外，医疗保险这条产业也需要更多的关注与支持。
总结：
总的来说，目前大数据医疗无论是国内还是国外都处于发展初期。数据是我们研究的根本，通过获取医疗数据，在保护隐私，确保数据安全的前提下，将数据合理地运用到医疗事业中去，以便推动大数据医疗这条产业各方面的发展。
相信大数据医疗会给我们带来一个新的医疗时代，会给人类的健康带来更多帮助。当然，这些医疗公司或者医院都要承受得了大数据医疗带来的冲击，克服其所面临的困难才行！
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