健康医疗大数据要与应用紧密结合

　　大数据产业发展是一项创新的、填补空白性的工作，没有任何成熟的实践经验可以照搬照抄，其产业链条复杂，涉及面广。只有打通上中下游产业链，即数据拥有方、技术提供方、数据应用与服务方，三者联合创新，总结经验教训，才能打造共建共赢的健康医疗大数据生态系统。

　　应用突破需结合场景不断深化

　　目前我国健康医疗大数据应用领域覆盖面较广，包括公共卫生、临床科研、疾病诊断、行业治理等相关领域。但能够结合应用场景取得很好的落地效果的不多，主要在医保控费、行业监管、辅助诊断等方面实现了突破。在医保控费方面，针对社保，主要以知识库、规则库等为依托，实现了医疗保险事后监控为主，逐步向事中监控、事前提示过渡的立体化监管模式。此外，对于商业保险公司已经实现了根据个人的健康状况和运动习惯进行医保费用的精准定价。例如众安保险以用户运动量作为重大疾病保险的定价依据，用户的运动步数还可以抵扣保费。将保险产品与运动场景相结合，吸引大量热爱运动的健康群体，降低出险和理赔概率。

　　在公共卫生方面，我国的公卫管理机构已经开始运用大数据技术来提升公共卫生监测评估和决策管理能力。例如中国疾控中心启动了区域人口健康信息平台公共卫生综合应用试点工作。试点地区之一宁波市鄞州区已实现从区域到市、省、国家传染病和慢病数据实时交换共享。通过建立区域人口健康信息平台，以居民健康档案为核心，汇集每个患者个体的所有临床诊疗、公共卫生随访资料等信息，并在此基础上整合了计划免疫、妇幼保健、慢性病直报、传染病直报等公共卫生业务应用，实现公共卫生各业务领域间、公共卫生与其他行业间的业务协同和信息共享服务。

　　在临床辅助诊断方面，利用海量信息的输入分析，包括医学期刊、论文、文献、教材、临床病历等，集合自然语言和机器学习算法，打造临床决策辅助系统。根据患者已述症状，协助医生完成问诊与体格检查流程，并可以智能识别患者病历与检验指标，提醒医生可疑的疾病范围，针对可疑疾病，快速查询病因与诊断标准，提示诊断措施。该应用的核心场景是赋能基层，帮助基层全科医生实现高水平诊疗。

　　虽然我国的健康医疗大数据的应用模式已经在多个领域开展了实践，但应用的种类不够丰富、应用的层次不够深入。

　　随着人工智能技术的发展，医疗大数据公司在引入人工智能上具有天然优势，探索大数据+人工智能的应用将是未来的发展趋势。

　　整合共享亟须突破瓶颈

　　■数据标准难统一

　　其一，国家标准、行业标准多样，如ICD10疾病编码就存在国际版、国内标准版、北京版等几个版本；其二，不同机构不同医院甚至不同科室之间对标准的使用存在不一致的情况，以同一医院从临床系统和财务系统两个口径分别统计科室收入为例，也存在科室名称标准存在差异的问题；其三，各省市县在国标基础上进行的本地化拓展各有不同，如药品目录、收费项目，导致不同区域平台对接也存在标准统一的问题；此外，标准在数据产生过程中，执行情况不理想。标准不强制执行没动力，部分标准还未真正落地应用。

　　■数据整合汇聚荆棘丛生

　　一是各个地区医疗机构的信息化水平参差不齐。二级医院、基层医疗机构中电子病历使用尚未全面普及，数据无法有效收集。二是原始数据质量良莠不齐。一方面由于医护人员的使用习惯存在差异、内容填写不规范、质量缺乏监管等原因，导致关键数据项缺失、乱填、不符合规范等问题。另一方面，存在一人办理多张就诊卡，多人共用一张就诊卡现象，对后期数据分析利用造成很大干扰，需要专业人员对数据进行过滤。三是数据的后结构化效果不理想。尤其是电子病历中留存着大段的自然段落，包含了最完善的临床数据，如何将这些存量数据进行准确地结构化处理，是现阶段的一大难题。四是非临床的健康数据整合利用难。随着移动健康医疗的兴起，运动手环、睡眠枕、睡眠床垫等新兴可穿戴或家用健康设备所采集的非临床健康数据日益增多。但由于各厂商的算法和标准不统一，以及缺乏共享开放机制的支撑，这些数据的有效整合利用还存在巨大阻碍。

　　■数据共享开放面临多重障碍

　　因政策、管理、历史现状以及商业利益等因素，积累的数据主要集中在医院内部或第三方医疗信息化厂商，即使建立全民健康信息平台的地区也很难做到数据的共享开放。

　　对数据拥有者而言，“不愿、不敢、不会”共享与开放数据。所谓“不愿”，指的是有些医疗机构将数据视为自己的私产，担心一旦将数据共享开放，自身的利益会受到损失，又无法看到明显的收益；所谓“不敢”，是因为健康医疗数据涵盖了大量的个人隐私等信息，一旦泄露，风险极大；所谓“不会”，指的是政府和医疗机构不知道如何开放数据，包括如何开发数据接口，如何进行数据的清洗和匿名化处理等等诸如此类的技术性和规范性问题。这些都成为目前健康医疗大数据难以共享开放的重要瓶颈。

　　■数据安全与隐私保护堪忧

　　目前我国没有从国家层面出台针对健康医疗大数据应用发展的专项法律法规、配套政策及监督机制等，造成数据的归属权与使用权不明确、数据共享开放的管理制度缺乏、数据授权使用与全程管理机制尚未建立等问题。另外，我国现行法律对隐私权的保护较为滞后，仅在一些相关的法律中有些零散的规定，我国尚未出台统一的保护隐私信息的法律法规，对于侵犯隐私的惩罚机制没有具体规定，对隐私权的保护以及侵害隐私权的诉讼也没有形成专门的法律制度。这些都制约了我国健康医疗大数据的健康发展。

　　■健康医疗大数据人才缺失

　　由于健康医疗大数据是生物医学与信息技术、数据统计、管理等学科相结合的交叉学科，因此需要跨学科、跨领域的高、尖、精的健康医疗信息化复合型人才。而目前我国缺乏相关统一的国家人才培养战略，还未建立与产业发展需求相适应的多层次、多类型的人才培养体系。我国很少有高校设置生物医学与大数据技术相关的交叉专业，人才培养缺乏与产、学、研相结合。因此造成目前我国健康医疗大数据信息化复合型人才供给与存量不足，数据应用缺乏人才推动的困境。

　　商业模式未成熟

　　数据价值难释放

　　目前国内健康医疗大数据企业的盈利方式主要包括：数据收入、搭建平台或系统收费、软件收入、提供服务收费、免费提供服务换取流量之后靠流量变现。真正实现盈利的或者说真正实现变现的企业仍然是少数，绝大多数仍然烧资本的钱，盈利模式不清晰。如何构建完整的产业链与生态系统，还需多方共同努力探索。综上，未来几年健康医疗大数据市场将进入高投入和高速发展阶段。

　　首先是政府政策的引导以及重点工程的推进，包括各级全民健康信息平台以及产业园数据中心的建设，将会带动区域内医疗大数据投资不断增长。

　　其次是医疗服务创新需求的推动。现在很多三甲医院已经建成或在建院级平台和数据中心，这是未来医院信息化发展的趋势，也是大数据应用的基础和起点，医院需求的增强也必将带动企业的投入。

　　在产业大力发展的同时，也应平稳心态，切勿急功近利。一方面，人才、标准、法规等当前面临一系列问题的解决不可能一蹴而就，各种政策和机制的建立推广需要时间逐步磨合完善。

　　另一方面，健康医疗大数据中心以及产业园等基础性的建设工作短期内很难看到效果，不是“一次设计一次投入一次建设”所能完成的，需要持续投入。

　　此外，大数据产品和应用场景需紧密结合，如果产品功能并非刚需，使用者很难愿意为此付费，和用户需求结合起来才能体现大数据的价值。

　　薛鲁宁

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