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1 醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)的運(yùn)用前景展望
1. 1 輔助衛(wèi)生政策制定
美國(guó)聯(lián)邦政府和州級(jí)政府自 xx 年以來(lái)制定的32， 600 余份衛(wèi)生相關(guān)政策文件均使用大數(shù)據(jù)平臺(tái)所 獲取的支持?jǐn)?shù)據(jù)。傳統(tǒng)的衛(wèi)生決策與衛(wèi)生政策制定 主要根據(jù)下級(jí)反饋、上級(jí)調(diào)研和簡(jiǎn)單的衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。在醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)的背景下， 通過(guò)建立全員人 口、健康檔案和電子病歷三大數(shù)據(jù)庫(kù)共享平臺(tái)和共享 機(jī)制， 建立覆蓋全國(guó)的基本公共衛(wèi)生、電子病歷共 享、新農(nóng)合結(jié)算、衛(wèi)生監(jiān)督、免疫規(guī)劃和預(yù)約掛號(hào)等 業(yè)務(wù)應(yīng)用， 實(shí)現(xiàn)健康醫(yī)療領(lǐng)域的數(shù)據(jù)匯聚、系統(tǒng)互聯(lián) 和信息共享， 衛(wèi)生政策制定時(shí)能以衛(wèi)生信息系統(tǒng)平臺(tái) 和各部門(mén)相關(guān)衛(wèi)生數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)， 同時(shí)采集、存儲(chǔ)、挖 掘、分析和優(yōu)化全國(guó)乃至國(guó)際相關(guān)衛(wèi)生決策所需數(shù) 據(jù)， 構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)的衛(wèi)生政策分析框架: 包括衛(wèi)生 籌資、衛(wèi)生規(guī)劃、衛(wèi)生績(jī)效評(píng)價(jià)、藥品使用監(jiān)測(cè)、衛(wèi) 生技術(shù)評(píng)估等模塊， 并開(kāi)展衛(wèi)生政策理論和應(yīng)用型研 究， 促進(jìn)衛(wèi)生決策與衛(wèi)生政策制定的透明度和科 學(xué)性。
1. 2 臨床決策支持
傳統(tǒng)臨床決策主要基于患者主訴和即時(shí)性檢查結(jié) 果等橫斷面資料。醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)將為臨床醫(yī)生提供 患者出生、經(jīng)歷、就業(yè)、居住、環(huán)境等傳統(tǒng)診療模式 下不易收集的全面資料， 幫助醫(yī)生做出高效、準(zhǔn)確、低成本的臨床決策。美國(guó)哈佛大學(xué)的亨利·麥道爾斯 博士與 IBM 公司合作， 基于衛(wèi)生大數(shù)據(jù)系統(tǒng)來(lái)監(jiān)測(cè) 早產(chǎn)兒感染情況的發(fā)生， 這套系統(tǒng)可以為早產(chǎn)兒多爭(zhēng) 取到 16 h 的治療時(shí)間， 即系統(tǒng)可以在感染癥狀明顯 發(fā)生的 16 h 前發(fā)出警示信息。美國(guó)西達(dá)賽奈（Ce- dars - Sinai） 醫(yī)療中心新開(kāi)發(fā)的信息系統(tǒng)（All Health Robotics） 通過(guò)促進(jìn)電子健康檔案系統(tǒng)（EHRs） 和醫(yī)療數(shù)據(jù)的交換， 每年可以節(jié)省21 億美元的醫(yī)療資 源。另外， 將單個(gè)樣本數(shù)據(jù)使用大數(shù)據(jù)算法進(jìn)行處 理， 可以觀測(cè)到單個(gè)樣本不能檢測(cè)出的細(xì)小差別， 為 醫(yī)生提供更加科學(xué)的、符合循證醫(yī)學(xué)原則的臨床指導(dǎo) 建議。美國(guó)杜克大學(xué)醫(yī)學(xué)中心借助普惠超級(jí)計(jì)算機(jī)的 大數(shù)據(jù)處理能力， 通過(guò)吸收325 萬(wàn)頁(yè)病案數(shù)據(jù)、 12 萬(wàn) 份臨床試驗(yàn)和 55 種醫(yī)療雜志報(bào)道的12 萬(wàn)份數(shù)據(jù)， 開(kāi) 發(fā)出了一套腫瘤治療決策工具。該工具可以根據(jù)輸入 信息自動(dòng)生成診斷、治療建議， 據(jù)統(tǒng)計(jì)該工具給出的 診療建議 89% 被臨床醫(yī)生采納 。
1. 3 藥物研發(fā)和評(píng)價(jià)
藥物研發(fā)是醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)運(yùn)用的重要領(lǐng)域。第 一， 在藥物研發(fā)立項(xiàng)階段， 通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)分析大范 圍的病案資料， 綜合藥物治療時(shí)間、出院結(jié)局、治療 費(fèi)用等信息， 判斷當(dāng)前同類(lèi)產(chǎn)品的效果和性?xún)r(jià)比， 有 針對(duì)性地進(jìn)行更有替代產(chǎn)品的研發(fā)。諾華公司治療慢 性心衰的藥物 Entresto 在立項(xiàng)階段即使用了谷歌、拓 爾思等 40 家大數(shù)據(jù)公司的3000 萬(wàn)條數(shù)據(jù)。另外， 藥物研發(fā)機(jī)構(gòu)還可以以通過(guò)收集更大范圍的健康大數(shù) 據(jù)， 找出社會(huì)公眾藥品需求的“痛點(diǎn)”， 以合理配置 資源， 確立更有市場(chǎng)前景的藥物研發(fā)項(xiàng)目。第二， 在 確定藥物研發(fā)方向階段， 藥物研發(fā)機(jī)構(gòu)在評(píng)估病案資 料大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上， 還可以利用臨床試驗(yàn)、代謝組 學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)、基因組學(xué)等數(shù)據(jù)， 來(lái)確定擬開(kāi)發(fā)藥 物個(gè)性化的治療原理。第三， 在藥物上市階段， 要全 面占有文獻(xiàn)數(shù)據(jù)、醫(yī)療數(shù)據(jù)、監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和Ⅳ期臨床試 驗(yàn)數(shù)據(jù)， 并使用大數(shù)據(jù)技術(shù)整合分析以上所有數(shù)據(jù)， 進(jìn)行全方位、多層次、多角度的分析， 以準(zhǔn)確評(píng)估藥 物上市后的經(jīng)濟(jì)性、有效性和安全性。英國(guó)藥品監(jiān)管 部門(mén)通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)， 來(lái)追蹤和整合包括促銷(xiāo)支出、藥房、廣告、制造、出版物、消費(fèi)者和科研人員等信 息， 每年使用3. 2 億條數(shù)據(jù)以監(jiān)控藥品銷(xiāo)售情況、市 場(chǎng)分布情況和用藥安全情況 。
1. 4 疫情監(jiān)測(cè)與疾病預(yù)防
通過(guò)連續(xù)分析和不斷整合疾病疫情信息， 能不斷 提高公共衛(wèi)生預(yù)警和預(yù)報(bào)能力。常超一等結(jié)合各 地的航空可達(dá)性， 并整合多種來(lái)源的數(shù)據(jù)， 對(duì)甲型H1N1 流感的航空旅行擴(kuò)散、空間分布、流行病學(xué)特 征進(jìn)行了探索性的預(yù)測(cè)估計(jì)。法國(guó)巴黎瑞爾斯醫(yī)學(xué)中 心采用 To Diseases 預(yù)測(cè)模型， 有效使區(qū)域內(nèi)的高風(fēng)險(xiǎn) 患者急診就診率降低了 42% ， 還將這部分高風(fēng)險(xiǎn)患 者的月再入院率從 29% 降到9% 。有研究顯示， 影 響健康的因素只有 10% 左右已被衛(wèi)生工作者認(rèn)定， 另外90% 的影響因素（ 社會(huì)經(jīng)濟(jì)狀況、自然環(huán)境、遺傳因素、健康行為等） 還未被確認(rèn) 。大數(shù)據(jù)技 術(shù)可以將個(gè)人和行為數(shù)據(jù)信息 （如娛樂(lè)方式、收入、飲食習(xí)慣、教育狀況等） 與醫(yī)療健康信息（如既往 史、診療信息等） 統(tǒng)籌起來(lái)， 對(duì)健康危險(xiǎn)因素進(jìn)行比 對(duì)關(guān)聯(lián)研究， 制作特定區(qū)域、特定人群的健康危險(xiǎn)因 素圖譜。這種基于社會(huì)和醫(yī)療數(shù)據(jù)、直接針對(duì)最適宜 人群實(shí)施的干預(yù)措施將會(huì)更加直接、有效。
2 醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)視角下當(dāng)前病案管理存在的不足
2. 1 病案信息孤島普遍存在
現(xiàn)階段醫(yī)院病案管理和統(tǒng)計(jì)的目的主要是歷史檔 案存儲(chǔ)、醫(yī)學(xué)法律證據(jù)留存和醫(yī)療評(píng)價(jià)， 分析利用的 水平還不夠高。且由于工作慣性和技術(shù)手段的限制， 病案資料的共享、整合、利用嚴(yán)重滯后， 使得各醫(yī)療 衛(wèi)生單位都保存有一定數(shù)量的病案資料， 但由于互聯(lián) 互通、共享利用的不足， 形成了單個(gè)數(shù)據(jù)體量較?。?0TB 數(shù)量級(jí)） 但機(jī)構(gòu)數(shù)量眾多（3 萬(wàn)余家） 的病案 信息孤島。
2. 2 原有病案管理標(biāo)準(zhǔn)不適應(yīng)大數(shù)據(jù)要求
醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)的分析、利用需基于統(tǒng)一的信息 處理標(biāo)準(zhǔn)之上。建設(shè)覆蓋大區(qū)域、多部門(mén)的病案信息 共享中心和醫(yī)療機(jī)構(gòu)內(nèi)部信息共享中心也需要基于統(tǒng) 一的信息處理標(biāo)準(zhǔn)之上。不同來(lái)源、不同維度的病案 數(shù)據(jù)單元需使用統(tǒng)一編碼機(jī)制， 才能使用大數(shù)據(jù)技術(shù) 匯總、整合為有序、統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)， 而不是雜亂無(wú)序 的大數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的病案管理核心標(biāo)準(zhǔn)有手術(shù)編碼（ICD - 9 - CM - 3） 和疾病編碼（ ICD - 10）， 這一基 于紙媒的標(biāo)準(zhǔn)已經(jīng)不適應(yīng)醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)分析的 要求。
2. 3 病案隱私和權(quán)利保護(hù)不夠
我國(guó)傳統(tǒng)病案信息的外顯方式是醫(yī)務(wù)人員借閱和 患者復(fù)印， 做好簡(jiǎn)單的借閱復(fù)印、登記即可滿(mǎn)足隱私 和權(quán)利保護(hù)的需要。但大數(shù)據(jù)技術(shù)使得病案信息的流 傳、分享變得更加便捷和不可控， 如果患者的個(gè)人信 息、病情甚至蛋白、基因等隱私信息遭到泄露， 將會(huì) 使醫(yī)院病案管理陷入極大的法律風(fēng)險(xiǎn)之中。
2. 4 病案信息的收集統(tǒng)計(jì)方法落后
我國(guó)傳統(tǒng)的病案收集方法是由臨床醫(yī)生手寫(xiě)、臨 床科室整理后上報(bào)， 導(dǎo)致病案信息匯總的時(shí)效性不 強(qiáng)， 也不便于病案信息的后期數(shù)字化處理。另外， 傳 統(tǒng)病案數(shù)據(jù)分析方法主要針對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)展開(kāi)， 即有 的病案信息處理流程、分析體系能高效地處理相對(duì)較 少的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。在醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)時(shí)代， 非結(jié)構(gòu)化 數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)量正在快速增加， 給傳統(tǒng)的病案 統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn)。
2. 5 缺乏病案管理、大數(shù)據(jù)方面的復(fù)合型人才
醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)的匯總和統(tǒng)計(jì)分析人員不僅需要 具備醫(yī)學(xué)知識(shí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)， 更需要具備互聯(lián)網(wǎng)、信 息化、大數(shù)據(jù)方面的知識(shí)和技能?，F(xiàn)階段病案管理人 員以醫(yī)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、檔案管理學(xué)等專(zhuān)業(yè)背景為 主， 其中統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、檔案管理學(xué)背景約占80% ， 醫(yī)學(xué)約占15% ， 計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)背景僅占約5% ， 前兩 類(lèi)人才普遍不具有互聯(lián)網(wǎng)思維和大數(shù)據(jù)處理能力， 使 得醫(yī)療機(jī)構(gòu)普遍缺乏病案管理、大數(shù)據(jù)方面的復(fù)合型 人才。
3 醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)視角下病案管理對(duì)策建議
3. 1 建設(shè)全國(guó)性病案信息共享平臺(tái)
醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)之所以“大”， 是因?yàn)橐獏R聚、性合海量的電子病案信息。由于電子病案信息的隱私 展和敏感性， 醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)的形成必須反互聯(lián)網(wǎng)發(fā) 全 “去中心化” 而行之， 以政府公信力為保障建設(shè) 國(guó)性病案信息共享平臺(tái)。國(guó)家衛(wèi)生與健康行政管理 部門(mén)要以服務(wù)民生、發(fā)展健康產(chǎn)業(yè)為出發(fā)點(diǎn)， 推進(jìn)建 設(shè)區(qū)域性、乃至全國(guó)性的醫(yī)療衛(wèi)生數(shù)據(jù)資源庫(kù)及其“大數(shù)據(jù)” 信息處理與共享平臺(tái)， 以整合、匯聚并開(kāi) 發(fā)利用電子病案信息， 并在保密的前提下向公眾和企 業(yè)開(kāi)放。區(qū)域性、乃至全國(guó)性病案信息共享平臺(tái)除了 電子病案信息和居民健康檔案管理系統(tǒng)以外， 還應(yīng)有 公共衛(wèi)生疫情直報(bào)系統(tǒng)、衛(wèi)生突發(fā)事件應(yīng)急處理系 統(tǒng)、醫(yī)院信息管理系統(tǒng)（ 如PACS、 CIS、 HIS） 等， 甚至使用數(shù)據(jù)挖掘、網(wǎng)絡(luò)機(jī)器人、爬蟲(chóng)技術(shù)、云計(jì)算 等互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)手段， 囊括科學(xué)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)、社交 網(wǎng)絡(luò)、患者行為、藥物研發(fā)、生命科學(xué)研究等方面的 大量生物醫(yī)學(xué)相關(guān)信息， 構(gòu)建一個(gè)內(nèi)涵豐富、外延廣 泛的病案信息共享平臺(tái)。
3. 2 制定符合大數(shù)據(jù)要求的病案標(biāo)準(zhǔn)
醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)匯聚形成的基礎(chǔ)是標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)和 規(guī)范化數(shù)據(jù)。xx 年國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會(huì)批準(zhǔn)發(fā) 布了 《GB/ T 14396 - xx 疾病分類(lèi)與代碼》， 手術(shù)分 類(lèi)編碼國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)亦在制定中， 其目的就是為后期病案 大數(shù)據(jù)管理作準(zhǔn)備。對(duì)于病案中其他數(shù)據(jù)項(xiàng)， 國(guó)家在xx年頒布新版病案首頁(yè)時(shí)， 同時(shí)發(fā)布了相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)， 醫(yī)療機(jī)構(gòu)病案統(tǒng)計(jì)管理部門(mén)應(yīng)加強(qiáng)與臨床醫(yī)師溝通， 定期在全院分專(zhuān)科組織診斷和手術(shù)填寫(xiě)培訓(xùn)， 針對(duì)各 臨床專(zhuān)科易出現(xiàn)問(wèn)題進(jìn)行專(zhuān)項(xiàng)培訓(xùn)， 提高臨床醫(yī)生病 歷書(shū)寫(xiě)的標(biāo)準(zhǔn)化能力。病案統(tǒng)計(jì)管理人員要盡快學(xué)習(xí) 和掌握上述應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)， 推行使用標(biāo)準(zhǔn)編碼。另外， 新形 勢(shì)下應(yīng)由國(guó)家衛(wèi)生與健康行政管理部門(mén)組織力量， 制 定新的、符合大數(shù)據(jù)要求的病案標(biāo)準(zhǔn)， 促進(jìn)病案信息統(tǒng)計(jì)工作和醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)的建設(shè)。
3. 3 加強(qiáng)隱私保護(hù)
目前， 很多互聯(lián)網(wǎng)專(zhuān)家認(rèn)為在將數(shù)據(jù)加入到大數(shù) 據(jù)庫(kù)之前， 通過(guò)電腦程序?qū)⒒颊吣軌虮蛔R(shí)別的信息從 醫(yī)療記錄中去除， 可以克服傳統(tǒng)病案管理私隱保護(hù)不 足的問(wèn)題]。但是， 由于缺乏獨(dú)特的識(shí)別信息， 可能導(dǎo)致其他數(shù)據(jù)不能和研究的其他樣本整合， 也不 能進(jìn)行某類(lèi)人群的大范圍研究。而且去識(shí)別化過(guò)程本 身需要處理可識(shí)別的信息， 可能使患者信息在沒(méi)有經(jīng) 過(guò)知曉、同意和授權(quán)的情況下被其他人使用。此外， 在現(xiàn)在的法律框架下， 與去識(shí)別信息有關(guān)的研究也不 受人體試驗(yàn)研究相關(guān)規(guī)定約束、不受政府隱私法規(guī)的 保護(hù)， 類(lèi)似基因信息等一些數(shù)據(jù)也很難做到合適的去 識(shí)別化。所以， 醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)還有賴(lài)于 在去識(shí)別化和加強(qiáng)隱私保護(hù)之間尋找到最佳平衡。
3. 4 積極采用現(xiàn)代信息技術(shù)記錄病案材料
為了形成對(duì)疾病或患者群的整體觀， 連續(xù)收集同 一數(shù)據(jù) （縱向數(shù)據(jù)） 和結(jié)合多種類(lèi)型的數(shù)據(jù)（如不 同患者的醫(yī)保數(shù)據(jù)、社會(huì)人口學(xué)資料、 EMRs 等） 都 是非常必要的。而數(shù)據(jù)的廣泛存在性使得數(shù)據(jù)越來(lái)越 多地以不同的形式， 散布于不同的系統(tǒng)和平臺(tái)中。醫(yī) 療大數(shù)據(jù)除了大數(shù)據(jù)所具有的 “4V” 特征外， 還具 有多態(tài)性、不完整性、時(shí)間性及冗余性等特征。為了便于進(jìn)行數(shù)據(jù)分析， 需要解決數(shù)據(jù)的異構(gòu)性及數(shù) 據(jù)的質(zhì)量問(wèn)題， 各方面產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)有待進(jìn)行有效的 整合。因此， 要積極采用現(xiàn)代信息技術(shù)， 如電子掃 描、微縮攝影、 OCR 文字識(shí)別、 HDFS、 大數(shù)據(jù)Web 工具、云計(jì)算、 Docker 技術(shù)等， 來(lái)記錄、統(tǒng)計(jì)病案 材料。
3. 5 調(diào)整優(yōu)化病案管理人員
面對(duì)醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)， 要摒棄傳統(tǒng)， 以大 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)為基準(zhǔn)調(diào)整優(yōu)化病案管理團(tuán)隊(duì)， 應(yīng)將統(tǒng)計(jì) 學(xué)、檔案學(xué)背景人員占比調(diào)整到50% 左右， 并且需 經(jīng)過(guò)相關(guān)專(zhuān)業(yè)培訓(xùn)考核； 另外聘任30% 計(jì)算機(jī)、互 聯(lián)網(wǎng)等有關(guān)專(zhuān)業(yè)人員， 解決日常統(tǒng)計(jì)相關(guān)問(wèn)題， 配合 醫(yī)療機(jī)構(gòu)、衛(wèi)生行政部門(mén)進(jìn)行數(shù)據(jù)管理； 其次可以有20% 左右的臨床、護(hù)理相關(guān)專(zhuān)業(yè)人員。科室內(nèi)部實(shí)行 輪轉(zhuǎn)制度， 使工作人員熟悉所有崗位流程， 了解數(shù)據(jù) 走向， 從源頭提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。?
1 醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)的運(yùn)用前景展望
1. 1 輔助衛(wèi)生政策制定
美國(guó)聯(lián)邦政府和州級(jí)政府自 xx 年以來(lái)制定的32， 600 余份衛(wèi)生相關(guān)政策文件均使用大數(shù)據(jù)平臺(tái)所 獲取的支持?jǐn)?shù)據(jù)。傳統(tǒng)的衛(wèi)生決策與衛(wèi)生政策制定 主要根據(jù)下級(jí)反饋、上級(jí)調(diào)研和簡(jiǎn)單的衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。在醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)的背景下， 通過(guò)建立全員人 口、健康檔案和電子病歷三大數(shù)據(jù)庫(kù)共享平臺(tái)和共享 機(jī)制， 建立覆蓋全國(guó)的基本公共衛(wèi)生、電子病歷共 享、新農(nóng)合結(jié)算、衛(wèi)生監(jiān)督、免疫規(guī)劃和預(yù)約掛號(hào)等 業(yè)務(wù)應(yīng)用， 實(shí)現(xiàn)健康醫(yī)療領(lǐng)域的數(shù)據(jù)匯聚、系統(tǒng)互聯(lián) 和信息共享， 衛(wèi)生政策制定時(shí)能以衛(wèi)生信息系統(tǒng)平臺(tái) 和各部門(mén)相關(guān)衛(wèi)生數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)， 同時(shí)采集、存儲(chǔ)、挖 掘、分析和優(yōu)化全國(guó)乃至國(guó)際相關(guān)衛(wèi)生決策所需數(shù) 據(jù)， 構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)的衛(wèi)生政策分析框架: 包括衛(wèi)生 籌資、衛(wèi)生規(guī)劃、衛(wèi)生績(jī)效評(píng)價(jià)、藥品使用監(jiān)測(cè)、衛(wèi) 生技術(shù)評(píng)估等模塊， 并開(kāi)展衛(wèi)生政策理論和應(yīng)用型研 究， 促進(jìn)衛(wèi)生決策與衛(wèi)生政策制定的透明度和科 學(xué)性。
1. 2 臨床決策支持
傳統(tǒng)臨床決策主要基于患者主訴和即時(shí)性檢查結(jié) 果等橫斷面資料。醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)將為臨床醫(yī)生提供 患者出生、經(jīng)歷、就業(yè)、居住、環(huán)境等傳統(tǒng)診療模式 下不易收集的全面資料， 幫助醫(yī)生做出高效、準(zhǔn)確、低成本的臨床決策。美國(guó)哈佛大學(xué)的亨利·麥道爾斯 博士與 IBM 公司合作， 基于衛(wèi)生大數(shù)據(jù)系統(tǒng)來(lái)監(jiān)測(cè) 早產(chǎn)兒感染情況的發(fā)生， 這套系統(tǒng)可以為早產(chǎn)兒多爭(zhēng) 取到 16 h 的治療時(shí)間， 即系統(tǒng)可以在感染癥狀明顯 發(fā)生的 16 h 前發(fā)出警示信息。美國(guó)西達(dá)賽奈（Ce- dars - Sinai） 醫(yī)療中心新開(kāi)發(fā)的信息系統(tǒng)（All Health Robotics） 通過(guò)促進(jìn)電子健康檔案系統(tǒng)（EHRs） 和醫(yī)療數(shù)據(jù)的交換， 每年可以節(jié)省21 億美元的醫(yī)療資 源。另外， 將單個(gè)樣本數(shù)據(jù)使用大數(shù)據(jù)算法進(jìn)行處 理， 可以觀測(cè)到單個(gè)樣本不能檢測(cè)出的細(xì)小差別， 為 醫(yī)生提供更加科學(xué)的、符合循證醫(yī)學(xué)原則的臨床指導(dǎo) 建議。美國(guó)杜克大學(xué)醫(yī)學(xué)中心借助普惠超級(jí)計(jì)算機(jī)的 大數(shù)據(jù)處理能力， 通過(guò)吸收325 萬(wàn)頁(yè)病案數(shù)據(jù)、 12 萬(wàn) 份臨床試驗(yàn)和 55 種醫(yī)療雜志報(bào)道的12 萬(wàn)份數(shù)據(jù)， 開(kāi) 發(fā)出了一套腫瘤治療決策工具。該工具可以根據(jù)輸入 信息自動(dòng)生成診斷、治療建議， 據(jù)統(tǒng)計(jì)該工具給出的 診療建議 89% 被臨床醫(yī)生采納 。
1. 3 藥物研發(fā)和評(píng)價(jià)
藥物研發(fā)是醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)運(yùn)用的重要領(lǐng)域。第 一， 在藥物研發(fā)立項(xiàng)階段， 通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)分析大范 圍的病案資料， 綜合藥物治療時(shí)間、出院結(jié)局、治療 費(fèi)用等信息， 判斷當(dāng)前同類(lèi)產(chǎn)品的效果和性?xún)r(jià)比， 有 針對(duì)性地進(jìn)行更有替代產(chǎn)品的研發(fā)。諾華公司治療慢 性心衰的藥物 Entresto 在立項(xiàng)階段即使用了谷歌、拓 爾思等 40 家大數(shù)據(jù)公司的3000 萬(wàn)條數(shù)據(jù)。另外， 藥物研發(fā)機(jī)構(gòu)還可以以通過(guò)收集更大范圍的健康大數(shù) 據(jù)， 找出社會(huì)公眾藥品需求的“痛點(diǎn)”， 以合理配置 資源， 確立更有市場(chǎng)前景的藥物研發(fā)項(xiàng)目。第二， 在 確定藥物研發(fā)方向階段， 藥物研發(fā)機(jī)構(gòu)在評(píng)估病案資 料大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上， 還可以利用臨床試驗(yàn)、代謝組 學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)、基因組學(xué)等數(shù)據(jù)， 來(lái)確定擬開(kāi)發(fā)藥 物個(gè)性化的治療原理。第三， 在藥物上市階段， 要全 面占有文獻(xiàn)數(shù)據(jù)、醫(yī)療數(shù)據(jù)、監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和Ⅳ期臨床試 驗(yàn)數(shù)據(jù)， 并使用大數(shù)據(jù)技術(shù)整合分析以上所有數(shù)據(jù)， 進(jìn)行全方位、多層次、多角度的分析， 以準(zhǔn)確評(píng)估藥 物上市后的經(jīng)濟(jì)性、有效性和安全性。英國(guó)藥品監(jiān)管 部門(mén)通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)， 來(lái)追蹤和整合包括促銷(xiāo)支出、藥房、廣告、制造、出版物、消費(fèi)者和科研人員等信 息， 每年使用3. 2 億條數(shù)據(jù)以監(jiān)控藥品銷(xiāo)售情況、市 場(chǎng)分布情況和用藥安全情況 。
1. 4 疫情監(jiān)測(cè)與疾病預(yù)防
通過(guò)連續(xù)分析和不斷整合疾病疫情信息， 能不斷 提高公共衛(wèi)生預(yù)警和預(yù)報(bào)能力。常超一等結(jié)合各 地的航空可達(dá)性， 并整合多種來(lái)源的數(shù)據(jù)， 對(duì)甲型H1N1 流感的航空旅行擴(kuò)散、空間分布、流行病學(xué)特 征進(jìn)行了探索性的預(yù)測(cè)估計(jì)。法國(guó)巴黎瑞爾斯醫(yī)學(xué)中 心采用 To Diseases 預(yù)測(cè)模型， 有效使區(qū)域內(nèi)的高風(fēng)險(xiǎn) 患者急診就診率降低了 42% ， 還將這部分高風(fēng)險(xiǎn)患 者的月再入院率從 29% 降到9% 。有研究顯示， 影 響健康的因素只有 10% 左右已被衛(wèi)生工作者認(rèn)定， 另外90% 的影響因素（ 社會(huì)經(jīng)濟(jì)狀況、自然環(huán)境、遺傳因素、健康行為等） 還未被確認(rèn) 。大數(shù)據(jù)技 術(shù)可以將個(gè)人和行為數(shù)據(jù)信息 （如娛樂(lè)方式、收入、飲食習(xí)慣、教育狀況等） 與醫(yī)療健康信息（如既往 史、診療信息等） 統(tǒng)籌起來(lái)， 對(duì)健康危險(xiǎn)因素進(jìn)行比 對(duì)關(guān)聯(lián)研究， 制作特定區(qū)域、特定人群的健康危險(xiǎn)因 素圖譜。這種基于社會(huì)和醫(yī)療數(shù)據(jù)、直接針對(duì)最適宜 人群實(shí)施的干預(yù)措施將會(huì)更加直接、有效。
2 醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)視角下當(dāng)前病案管理存在的不足
2. 1 病案信息孤島普遍存在
現(xiàn)階段醫(yī)院病案管理和統(tǒng)計(jì)的目的主要是歷史檔 案存儲(chǔ)、醫(yī)學(xué)法律證據(jù)留存和醫(yī)療評(píng)價(jià)， 分析利用的 水平還不夠高。且由于工作慣性和技術(shù)手段的限制， 病案資料的共享、整合、利用嚴(yán)重滯后， 使得各醫(yī)療 衛(wèi)生單位都保存有一定數(shù)量的病案資料， 但由于互聯(lián) 互通、共享利用的不足， 形成了單個(gè)數(shù)據(jù)體量較?。?0TB 數(shù)量級(jí)） 但機(jī)構(gòu)數(shù)量眾多（3 萬(wàn)余家） 的病案 信息孤島。
2. 2 原有病案管理標(biāo)準(zhǔn)不適應(yīng)大數(shù)據(jù)要求
醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)的分析、利用需基于統(tǒng)一的信息 處理標(biāo)準(zhǔn)之上。建設(shè)覆蓋大區(qū)域、多部門(mén)的病案信息 共享中心和醫(yī)療機(jī)構(gòu)內(nèi)部信息共享中心也需要基于統(tǒng) 一的信息處理標(biāo)準(zhǔn)之上。不同來(lái)源、不同維度的病案 數(shù)據(jù)單元需使用統(tǒng)一編碼機(jī)制， 才能使用大數(shù)據(jù)技術(shù) 匯總、整合為有序、統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)， 而不是雜亂無(wú)序 的大數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的病案管理核心標(biāo)準(zhǔn)有手術(shù)編碼（ICD - 9 - CM - 3） 和疾病編碼（ ICD - 10）， 這一基 于紙媒的標(biāo)準(zhǔn)已經(jīng)不適應(yīng)醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)分析的 要求。
2. 3 病案隱私和權(quán)利保護(hù)不夠
我國(guó)傳統(tǒng)病案信息的外顯方式是醫(yī)務(wù)人員借閱和 患者復(fù)印， 做好簡(jiǎn)單的借閱復(fù)印、登記即可滿(mǎn)足隱私 和權(quán)利保護(hù)的需要。但大數(shù)據(jù)技術(shù)使得病案信息的流 傳、分享變得更加便捷和不可控， 如果患者的個(gè)人信 息、病情甚至蛋白、基因等隱私信息遭到泄露， 將會(huì) 使醫(yī)院病案管理陷入極大的法律風(fēng)險(xiǎn)之中。
2. 4 病案信息的收集統(tǒng)計(jì)方法落后
我國(guó)傳統(tǒng)的病案收集方法是由臨床醫(yī)生手寫(xiě)、臨 床科室整理后上報(bào)， 導(dǎo)致病案信息匯總的時(shí)效性不 強(qiáng)， 也不便于病案信息的后期數(shù)字化處理。另外， 傳 統(tǒng)病案數(shù)據(jù)分析方法主要針對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)展開(kāi)， 即有 的病案信息處理流程、分析體系能高效地處理相對(duì)較 少的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。在醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)時(shí)代， 非結(jié)構(gòu)化 數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)量正在快速增加， 給傳統(tǒng)的病案 統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn)。
2. 5 缺乏病案管理、大數(shù)據(jù)方面的復(fù)合型人才
醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)的匯總和統(tǒng)計(jì)分析人員不僅需要 具備醫(yī)學(xué)知識(shí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)， 更需要具備互聯(lián)網(wǎng)、信 息化、大數(shù)據(jù)方面的知識(shí)和技能?，F(xiàn)階段病案管理人 員以醫(yī)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、檔案管理學(xué)等專(zhuān)業(yè)背景為 主， 其中統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、檔案管理學(xué)背景約占80% ， 醫(yī)學(xué)約占15% ， 計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)背景僅占約5% ， 前兩 類(lèi)人才普遍不具有互聯(lián)網(wǎng)思維和大數(shù)據(jù)處理能力， 使 得醫(yī)療機(jī)構(gòu)普遍缺乏病案管理、大數(shù)據(jù)方面的復(fù)合型 人才。
3 醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)視角下病案管理對(duì)策建議
3. 1 建設(shè)全國(guó)性病案信息共享平臺(tái)
醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)之所以“大”， 是因?yàn)橐獏R聚、性合海量的電子病案信息。由于電子病案信息的隱私 展和敏感性， 醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)的形成必須反互聯(lián)網(wǎng)發(fā) 全 “去中心化” 而行之， 以政府公信力為保障建設(shè) 國(guó)性病案信息共享平臺(tái)。國(guó)家衛(wèi)生與健康行政管理 部門(mén)要以服務(wù)民生、發(fā)展健康產(chǎn)業(yè)為出發(fā)點(diǎn)， 推進(jìn)建 設(shè)區(qū)域性、乃至全國(guó)性的醫(yī)療衛(wèi)生數(shù)據(jù)資源庫(kù)及其“大數(shù)據(jù)” 信息處理與共享平臺(tái)， 以整合、匯聚并開(kāi) 發(fā)利用電子病案信息， 并在保密的前提下向公眾和企 業(yè)開(kāi)放。區(qū)域性、乃至全國(guó)性病案信息共享平臺(tái)除了 電子病案信息和居民健康檔案管理系統(tǒng)以外， 還應(yīng)有 公共衛(wèi)生疫情直報(bào)系統(tǒng)、衛(wèi)生突發(fā)事件應(yīng)急處理系 統(tǒng)、醫(yī)院信息管理系統(tǒng)（ 如PACS、 CIS、 HIS） 等， 甚至使用數(shù)據(jù)挖掘、網(wǎng)絡(luò)機(jī)器人、爬蟲(chóng)技術(shù)、云計(jì)算 等互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)手段， 囊括科學(xué)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)、社交 網(wǎng)絡(luò)、患者行為、藥物研發(fā)、生命科學(xué)研究等方面的 大量生物醫(yī)學(xué)相關(guān)信息， 構(gòu)建一個(gè)內(nèi)涵豐富、外延廣 泛的病案信息共享平臺(tái)。
3. 2 制定符合大數(shù)據(jù)要求的病案標(biāo)準(zhǔn)
醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)匯聚形成的基礎(chǔ)是標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)和 規(guī)范化數(shù)據(jù)。xx 年國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會(huì)批準(zhǔn)發(fā) 布了 《GB/ T 14396 - xx 疾病分類(lèi)與代碼》， 手術(shù)分 類(lèi)編碼國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)亦在制定中， 其目的就是為后期病案 大數(shù)據(jù)管理作準(zhǔn)備。對(duì)于病案中其他數(shù)據(jù)項(xiàng)， 國(guó)家在xx年頒布新版病案首頁(yè)時(shí)， 同時(shí)發(fā)布了相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)， 醫(yī)療機(jī)構(gòu)病案統(tǒng)計(jì)管理部門(mén)應(yīng)加強(qiáng)與臨床醫(yī)師溝通， 定期在全院分專(zhuān)科組織診斷和手術(shù)填寫(xiě)培訓(xùn)， 針對(duì)各 臨床專(zhuān)科易出現(xiàn)問(wèn)題進(jìn)行專(zhuān)項(xiàng)培訓(xùn)， 提高臨床醫(yī)生病 歷書(shū)寫(xiě)的標(biāo)準(zhǔn)化能力。病案統(tǒng)計(jì)管理人員要盡快學(xué)習(xí) 和掌握上述應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)， 推行使用標(biāo)準(zhǔn)編碼。另外， 新形 勢(shì)下應(yīng)由國(guó)家衛(wèi)生與健康行政管理部門(mén)組織力量， 制 定新的、符合大數(shù)據(jù)要求的病案標(biāo)準(zhǔn)， 促進(jìn)病案信息統(tǒng)計(jì)工作和醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)的建設(shè)。
3. 3 加強(qiáng)隱私保護(hù)
目前， 很多互聯(lián)網(wǎng)專(zhuān)家認(rèn)為在將數(shù)據(jù)加入到大數(shù) 據(jù)庫(kù)之前， 通過(guò)電腦程序?qū)⒒颊吣軌虮蛔R(shí)別的信息從 醫(yī)療記錄中去除， 可以克服傳統(tǒng)病案管理私隱保護(hù)不 足的問(wèn)題]。但是， 由于缺乏獨(dú)特的識(shí)別信息， 可能導(dǎo)致其他數(shù)據(jù)不能和研究的其他樣本整合， 也不 能進(jìn)行某類(lèi)人群的大范圍研究。而且去識(shí)別化過(guò)程本 身需要處理可識(shí)別的信息， 可能使患者信息在沒(méi)有經(jīng) 過(guò)知曉、同意和授權(quán)的情況下被其他人使用。此外， 在現(xiàn)在的法律框架下， 與去識(shí)別信息有關(guān)的研究也不 受人體試驗(yàn)研究相關(guān)規(guī)定約束、不受政府隱私法規(guī)的 保護(hù)， 類(lèi)似基因信息等一些數(shù)據(jù)也很難做到合適的去 識(shí)別化。所以， 醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)還有賴(lài)于 在去識(shí)別化和加強(qiáng)隱私保護(hù)之間尋找到最佳平衡。
3. 4 積極采用現(xiàn)代信息技術(shù)記錄病案材料
為了形成對(duì)疾病或患者群的整體觀， 連續(xù)收集同 一數(shù)據(jù) （縱向數(shù)據(jù)） 和結(jié)合多種類(lèi)型的數(shù)據(jù)（如不 同患者的醫(yī)保數(shù)據(jù)、社會(huì)人口學(xué)資料、 EMRs 等） 都 是非常必要的。而數(shù)據(jù)的廣泛存在性使得數(shù)據(jù)越來(lái)越 多地以不同的形式， 散布于不同的系統(tǒng)和平臺(tái)中。醫(yī) 療大數(shù)據(jù)除了大數(shù)據(jù)所具有的 “4V” 特征外， 還具 有多態(tài)性、不完整性、時(shí)間性及冗余性等特征。為了便于進(jìn)行數(shù)據(jù)分析， 需要解決數(shù)據(jù)的異構(gòu)性及數(shù) 據(jù)的質(zhì)量問(wèn)題， 各方面產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)有待進(jìn)行有效的 整合。因此， 要積極采用現(xiàn)代信息技術(shù)， 如電子掃 描、微縮攝影、 OCR 文字識(shí)別、 HDFS、 大數(shù)據(jù)Web 工具、云計(jì)算、 Docker 技術(shù)等， 來(lái)記錄、統(tǒng)計(jì)病案 材料。
3. 5 調(diào)整優(yōu)化病案管理人員
面對(duì)醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)， 要摒棄傳統(tǒng)， 以大 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)為基準(zhǔn)調(diào)整優(yōu)化病案管理團(tuán)隊(duì)， 應(yīng)將統(tǒng)計(jì) 學(xué)、檔案學(xué)背景人員占比調(diào)整到50% 左右， 并且需 經(jīng)過(guò)相關(guān)專(zhuān)業(yè)培訓(xùn)考核； 另外聘任30% 計(jì)算機(jī)、互 聯(lián)網(wǎng)等有關(guān)專(zhuān)業(yè)人員， 解決日常統(tǒng)計(jì)相關(guān)問(wèn)題， 配合 醫(yī)療機(jī)構(gòu)、衛(wèi)生行政部門(mén)進(jìn)行數(shù)據(jù)管理； 其次可以有20% 左右的臨床、護(hù)理相關(guān)專(zhuān)業(yè)人員。科室內(nèi)部實(shí)行 輪轉(zhuǎn)制度， 使工作人員熟悉所有崗位流程， 了解數(shù)據(jù) 走向， 從源頭提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。?