应用大数据推动“互联网+医疗”发展问题研究

张宇晴 常志远 季建菲

（沈阳工学院，辽宁 抚顺 113122）

一、大数据在“互联网+医疗”卫生领域的应用

这些年来，我国医疗卫生领域信息化程度有了很大程度上的提高，大数据在教学、管理、科研、诊断疗养等方面发挥着越来越重要的作用。

大数据在流行病产生的预测方面有着及其重要的使用，在有关部门对医疗大数据变革的剖析之后，于是就有了全球各地患者出现类似的症状，并且快速的在人群中蔓延，因此对某些流行病的发生能够进行预测的话，就能减缓或阻止流行病的蔓延，Google曾通过分析检索词汇建立特定的数据模型，成功预测了流感的传播。

大数据技能在临床辅助决策中起着重要的作用，传统的医疗，医生只能靠目标患者相信自身的知识储备和经验，这样对患者的治疗不够专业，而且局限性很大。利用医疗大数据库系统，可以成功的找到上千万患者的数据，以及他们具体与某种药物能发生不良反应，这样样本数够大，采样分布广，便有了说服力。

大数据在填补样本局限问题在临床试验中未能发现的问题，从大量的数据中识别各种各样药物的不良反应，用来弥补样本局限问题在临床试验中没有挖掘的问题，当前使用得相对成功。美国的药厂有大量的人在做这个事情，并且都拥有大量的EHR数据。药物鉴戒性有联系的应用不仅仅学术界在做，药厂也在做，像IBM这样的技能解决方案提供者同时也在做。

综上所述，大数据的研究具有及其重要的意义，医疗大数据对流行病的预测、疾病的诊断、治疗方案的确定、医学的研究等方面有着极其重要的价值。医疗大数据可以改善人们的生活环境以及人们的生活质量，这样让人们可以获得更高的幸福指数。

二、目前医疗大数据应用存在的问题

（一）缺乏对大数据的意识

观念的转变是医疗大数据应用面临的最大困难，医学是个非常传统与专业的科学，医疗从业者都具有非常专业的知识，通常依靠专业知识与经验进行医疗工作，重表象、重概括、轻逻辑、轻数据，缺乏“数据意识”，还不习惯通过大数据进行研究与治疗。我国在整个医疗服务领域的治理缺乏应有的数支撑，基础数据的缺失，导致大数据服务长期处于“无法治理”状态。由于医疗大数据的采集的独立性，没有合理有效接口，缺乏跨领域专家进行大数据权威分析解决方案，人们还没有接受大数据概念思维，仍停留在传统数据思维上，因此现在医疗领域的决策还是建立在传统数据分析方法基础上，因而没有真的转换到大数据时代的思维决策，虽然大数据的时代已经到来，可是大数据思维还有很长的路要走。

（二）大数据的收集和分析变得更加的复杂

医学研究成果或病人的病历，往往锁在医药公司的档案或医院办公室的文件柜中。病人的隐私问题、公司间的利益冲突等问题阻碍着医疗领域的信息共享，让每一次治疗都像一个孤立的事件。如果医疗领域的信息共享能取得进展，人们很有可能发现更具普遍意义的治疗方案。数据信息的来源非常广泛，因此数据的类型就更加的复杂，信息管理和分析上的就会出现大的挑战。要保证数据的后续运用，就要把大数据的数据之间相互关联，完成数据的分析，数据分析是大数据的核心技术。如今大数据在数据的解析以及管理上都比较的单一，同时，在数据解析的时候，对应的数据信息的存储以及管理同样也是很复杂的，因为它的运算规则通常是多变的。

（三）大数据的安全性受到挑战

随着数据量的不断增加，数据的应用场景不断增多，数据在存储、传输、使用中安全性越来越受到重视。大数据是把“双刃剑”，它能够造福社会，但如果被一些不法分子利用，将会损害社会利益和公众利益。数据安全问题不容忽视，中国互联网协会发表的《网民权益保护调查报告》曾显示78.2%的网民个人身份信息被泄露过、63.4%的网民个人网上活动信息被泄露过。另据360网站安全检测，扫描各类网站中，存在漏洞的占扫描网站总数的43.9%；存在高危安全漏洞的占扫描网站总数的13%。大数据相关的法律法规还不够完善，在数据价值和产权没有明确分类和清晰界定的时候，数据收集者的动机可能被隐藏，数据安全和各类隐私存在着一定的风险，网络化的生活能让犯罪分子更容易的获得信息。

三、对医疗大数据应用的建议

（一）培养大数据的意识

“理念是行动的先导”在这个数据信息飞速发展的时代，首先在理念上要高度重视大数据意识的培养。要在整个行业尽快构建基础数据体系，要推进互联网、物联网、移动互联网等技术在医疗行业的应用。医疗管理机构要坚定信息意识、数据意识，结合数据管理规则性的增强数据管理的思维就会伴随着大数据的推广而形成多元化。发达国家和研究机构均非常重视大数据，在国家层面建立了教育大数据中心，旨在利用大数据，服务科学研究、教学、培养人才以及做出各种决策。我国更要加快在高等教育和基础教育中培养数据意识，重视理解数据类型的多维度性，数据类型的多样性，是大数据时代建立全局观、数据意识的前提；注重从多种途径采集数据；加强统计意识的培养，利用数据进行统计决断，获得统计规律的意识；学习运用软件进行数据处理。

（二）简化大数据的收集和分析

建立数据结构统一、大容量、动态更新的医疗大数据库平台，建立新的信息管理框架，使大数据的收集、分析变得更加的准确、灵活和高效。针对医疗行业大数据应用特点，采用结构化与非结构化数据一体化处理、并行处理、复杂数据类型关联分析、等技术，保证系统具有高性能、高可靠、易扩展、易使用等特点。建立疾病分类诊断分析系统，建立数据诊断分析的标准方法。确立共享机制与认证机制，将数据分级和分层管理，分级授权，既可以共享数据分析检测的结果，又可以有利于保护知识产权。

（三）提升大数据信息管理的安全性

树立大数据整体安全观和防风险意识，构建大数据安全政府监管和行业自律机制，完善数据安全法律体系。构建政府监管和行业内互相监督机制，实现行业自律，相互协同、形成合力。开展对公众个人、单位团体信息安全和隐私保护教育，提高公民的风险防范意识、责任自律意。对大数据平台单位相关人员加强职业道德和法律法规等方面的教育，建立大数据安全申诉渠道和举报机制，加强社会各界监督，形成共享共治、齐抓共建。深入制定医疗行业的技术规范和防护标准，实施大数据安全认证机制。推动大数据安全产业和人才培养，为我国大数据安全发展提供强大的人才支撑和保障。