刘景丰：大数据应该与学科建设相结合

　　近年来，“大数据”成为金融、医疗等各行业炙手可热的词。随着现代技术的发展，无数的行业专家、学者都对大数据的作用和价值给予了高度的评价。在大数据发挥作用的影响的众多领域中，医疗是不可不提的一个。

　　在日前召开的中华医学会第四次全国数字医学学术会议暨第一届全国数字化微创外科学术会议上，福建医科大学附属第一医院的刘景丰指出，大数据应该与学科建设相结合。

　　数据会成为医疗机构未来最重要的资产

　　目前，大数据并没有一个确切、统一的定义。在一众大数据定义的描述中，有两个比较为人所知和普遍接受，即麦肯锡的定义和IDC的定义。麦肯锡指出，大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行采集、存储、管理和分析的数据集合。而IDC对大数据的定义则是，大数据一般会涉及2种或2种以上数据形式，它要收集超过100TB的数据，并且是高速、实时数据。不管是哪种定义，都蕴含了大数据规模性、高速性、多样性、价值性以及复杂性的特征。

　　大数据具体到医疗领域，被称为医疗大数据。刘景丰教授指出，医疗大数据主要来源多种多样，包括制药企业/生命科学、医疗机构的临床医疗行为及其他临床应用（包括诊断相关的影像信息）、患者行为及社交网络、公共卫生、医保机构等。

　　临床数据交换的目的

　　临床数据交换能够促进临床信息的访问和检索，从而提供更加安全、及时、有效、平等，以患者为中心的医疗服务。

　　临床数据交换能够辅助公共健康管理部门分析人口健康状况，应对公共卫生事件。

　　对患者来说，临床数据交换能够为其提供连续的一致的医疗服务；贵医疗提供者来说，临床数据交换能够减少医疗成本。

　　临床数据交换的不同层次：医疗机构内的数据交换、区域内跨机构间的卫生信息共享、跨区域的临床信息交换与协同医疗、国家范围的临床数据交换基础设施、国际临床数据交换

　　医疗大数据的来源：制药企业/生命科学、医疗机构的临床医疗行为及其他临床应用（包括诊断相关的影响信息0、患者行为及社交网络、公共卫生、医保机构

　　医疗大数据的应用背景

　　所谓大数据应用，就是数据达到一定规模后能实现的小规模数据无法实现的应用。

　　其核心就是基于数据分析的趋势预测，定位偏向于临床决策、科研、创新研发及疾病预防。

　　医疗实践相对传统的个人观察、经验判断走向标准化、以数据依据为基础的医疗。

　　医疗大数据的应用领域

　　临床业务（临床决策支持系统、远程病人监控、病人档案分析）

　　付款/定价（自动化系统、基于卫生经济学和疗效研究的定价计划）

　　公众健康（快速检测传染病，全面检测疫情）

　　新的商业模式（临床记录和医疗保险数据集、网络平台和社区）

　　科研教学，学科发展（预测建模、临床实验数据的分析、医疗水平的提高、个性化治疗）

　　大数据对学科建设的重要性

　　临床科研数据的利用规划：异构信息系统、临床数据中心、单病种数据仓库、数据利用

　　构建以病人为中心的数据模型

　　临床数据中心&单病种数据库的价值：临床、科研、随访

　　大数据与学科建设结合

    1.制定各种数据的标准、传输标准；

    2.收集数据、建立大数据仓库；

    3.确定大数据应用领域、建立医疗大数据实验平台（分布式计算、云计算、数据分析与挖掘）

　　4.在医疗大数据实验平台上进行探索：调研、汇总包括数据处理、分析和统计在内的各种类现有常用计算方法和应用性软件；根据应用范畴，整合一套较为完整的、实际有效的大数据处理和挖掘模型；进行数据分析与挖掘，为临床治疗提出参考的价值和建议

　　5.人才的培养，科研与教学兼顾：创新性科研能力的培养，学科建设能力的培养、应用性技能的培养

　　经验医学向数据医学转变

　　医学更多的是经验医学，缺乏经验会制约着医疗水平的提升，不利于人才的培养和医学的发展；循证医学的发展需要结构化、标准化的大数据支撑；数据无疑会成为医疗机构未来最重要的资产。

　　面临的问题：如何有效利用沉淀的历史数据、如何处理非结构化数据、数据如何在各个不同医疗机构之间实现共享、如何消除信息孤岛”、医学的快速发展有赖于大数据技术（挖掘、分析）的发展。（通讯员：胡琼珍）