光阴荏苒，时光如流水哗哗不停，2016年又将走到岁末。这个时候，我们没有过多的时间回溯过往，抬眼望去，未来已如画卷一般在云端闪现。这其中，最耀人眼目的无疑是“大数据”。自从2012年美国宣布启动“大数据研究和发展计划”，世界各国都将目光盯向这“未来的新石油”，认为其将给未来的科技与经济发展带来深远的影响。今年6月24日，国务院办公厅发布《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》，明确提出健康医疗大数据是国家重要的基础性战略资源。那么，到底何为大数据？健康医疗大数据又将为百姓带来哪些“健康红利”？请看本期特别策划——

纵观历史长河，从古埃及人观察星象来判断农耕时间和节气，到天文学家托米勒通过观测行星数据建立著名的天体运动模型；从明代李时珍广收博采、遍尝百草著《本草纲目》，到谷歌公司利用搜索数据通过线性回归模型预测流感传播趋势和地点，人类文明的发展史实质上是一部不断利用数据提取信息、总结知识、预测未知的历史。

尽管人类善于总结，但由于过去技术水平受限，积累数据需要漫长时间，获得大量具有代表性的数据并非一件易事，因此数据的意义并未充分得到认识，数据分析发展缓慢。进入21世纪后，互联网的出现为人类提供了获取及利用数据的新平台，可用数据与日俱增。从此，全世界各领域数据汇集于此，不断扩展，很多不同领域数据开始交叉，各领域的数据再不是独立的个体，而是渐渐形成具有相关性的网络。在这样的时代背景下，“大数据”应运而生。

大数据是新型思维模式的转变

最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡。该公司在《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿领域》报告中称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”给出的定义是：大数据指的是大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。同时强调，大数据是云计算、物联网之后IT行业又一大颠覆性的技术革命。

那么，大数据仅仅是指数量庞大的数字么？答案是否定的。

今天，数据的意义远远不再局限于“数字”。大数据是从数据量、数据形态和数据分析处理方式，到理念和形态上重大变革的总和，具体包含5个层面意义：第一，数据体量巨大。第二，处理速度快，需要对数据进行近实时的分析。第三，数据类别大，来自多种数据源。第四，大数据中的内容是与真实世界中的发生息息相关的，是能够解释和预测现实事件的过程的。第五，通过分析数据可以得出如何抓住机遇及收获价值。由此可见，大数据是基于多源异构、跨域关联的海量数据分析所产生的决策流程、商业模式、科学范式、生活方式和观念形态上的颠覆性变化的总和，更是一种由量变引起质变的新型思维模式的转变。

近年来，大数据引起了产业界、科技界和政府部门的高度关注。随着学术界的推波助澜，2012年3月奥巴马宣布美国政府投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”。美国政府认为大数据是“未来的新石油”，必将给未来的科技与经济发展带来深远的影响，并将“大数据研究”上升为国家意志。我国当然也不会忽略这一点，并于2016年6月24日，国务院办公厅发布《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》，明确提出健康医疗大数据是国家重要的基础性战略资源。从此，我国医疗卫生领域也迎来了自己的“大数据时代”，人们越来越关注大数据在医疗卫生领域的诊疗、科研、管理和教学等方面的作用。

大数据后，看病不再难与贵

随着计算机科学和信息技术的快速发展，健康医疗信息化得到广泛应用，在医疗服务、健康保健和卫生管理过程中产生海量数据集，形成健康医疗大数据。曾经有业内专家非常形象地比喻，如果把医疗行业看作是一幢大楼，那么大数据技术就是这座大楼的地基，不单如此，大数据还可以为这幢大楼添砖加瓦。健康医疗大数据的发展与应用对提升医药卫生服务水平、促进健康产业发展等方面发挥着重要作用，为此，我国将其确定为重要的基础战略资源，并将福建省、江苏省及福州、厦门、南京、常州确定为健康医疗大数据中心与产业园建设国家试点工程第一批试点省市。

医疗数据是医生对患者诊疗和治疗过程中产生的数据，包括患者基本数据、电子病历、诊疗数据、医学影像数据、医学管理、经济数据、医疗设备和仪器数据等，以患者为中心，成为医疗信息的主要来源。而不断数据化的信息，在使医院数据库信息容量不断膨胀的同时，也将对疾病及患者的管理、控制和医疗研究起到积极的作用——

1.分析电子病历：医生共享电子病历可以收集和分析数据，寻找能够降低医疗成本的方法。医生和医疗服务提供商之间共享患者数据，能够减少重复检查，改善患者体验。但目前，大部分的电子病历都无法共享，这在很大程度上是出于安全和合规的考虑，但找到一个安全的方法来挖掘患者数据，这能改善医护质量并降低医疗成本。

2.分析医院系统：不妨想想我们在分析入院治疗的趋势时获得的好处。例如，对儿科病房医疗设备的统合分析可以更早地识别潜在的婴儿感染趋势。或者，再想想减少术后葡萄球菌感染的好处。通过利用大数据，医院可以知道，医生在术后开的抗生素能否有效地防止感染。

3.管理数据用于公共健康研究：医务人员会被铺天盖地的数据所淹没。诊所和医院会提交关于健康状况和免疫接种的数据，但没有大数据的话，这些数据毫无意义。大数据分析能够对患者的原始数据进行标准化整合，用以充实公共健康记录，而丰富多样的公共健康记录能催生更合理的法规，并提供更好的医疗。

4.循证医学：大多数医院和急诊室都实行“食谱化医学”，也就是说，医生对收治的患者采用同一套检查项目来确定病因。而利用循证医学，医生可以将患者的症状与庞大的患者数据库进行比对，从而更快地作出准确诊断。在这里，大数据扮演的角色是从不同来源采集信息，并对数据实施标准化。在这种情况下，带有“高血压”的记录就可以映射到另一条带有“血压升高”的记录。

5.降低再入院率：看病费用之所以上涨，原因之一是因为患者离开医院30天内，再入院率居高不下。利用大数据分析，按照过往记录、图表信息和患者特点，医院能识别高风险患者，并提供必要的护理，从而降低再入院率。

6.放大优质医疗资源的服务工具：随着健康医疗大数据的发展和完善，大数据技术与健康医疗服务的深度融合应用，能够使优势资源“下得去”，更好地推动分级诊疗落地，加快远程医疗普及，推动精准医疗发展。现在部分医改试点省开展了医学检验检查结果互认共享等方面的探索，主要是后台的大数据支撑，所有的常见病例、既往病例，都能记录在案，医生可以通过有效、连续的诊疗记录，运用大数据支撑，给患者以优质、合理的诊疗方案。

7.增强“自主健康”服务体验：主要是让健康数据“多跑路”，让人民群众“少跑腿”，提供更加优质的健康医疗卫生服务。从现在已有的实践看，互联网健康咨询、预约就诊、预约挂号、诊间结算、医保联网异地结算、移动支付等方面，都给老百姓带来更加便捷的应用服务，变“三长一短”为“三短一长”。群众体会最深的是挂号和支付，下载通过互联网、移动等方式，比较好地解决了排长队、花很长时间才能完成就诊过程等问题。

8.改变健康管理方式：“利用大数据，将各种健康数据、各种生命体征的指标，集合在每个人的数据库和电子健康档案中。通过大数据分析应用，推动覆盖全生命周期的预防、治疗、康复和健康管理的一体化健康服务，这是未来健康服务管理的新趋势。”国家卫计委副主任金小桃说。

9.监管过度医疗：医生有没有为了绩效而多开药、多做检查？因为信息不对称等缘故，患者往往没有发言权，有时还得吃哑巴亏。现在，借助大数据之手，可以对千千万万份医疗费用单据——“把脉”。2013年，成都市利用大数据建立了医疗保险智能辅助审核信息系统，实现了对全市1328.46万基本医疗保险参保人员、2221家医保定点医院、6790家医保定点零售药店、22个医保经办机构医保行为的全过程监管。成都市医保局信息管理处处长王进介绍，利用大数据不仅能筛出疑似过度医疗，还能初步判断医生用药是否符合“临床规则”，在智能辅助审核系统面前，每一单违规用药、过度诊疗行为将无所遁形，这也倒逼医院加强管理、规范医疗行为。

10.利于医药研发和评价：医药机构在新药研发阶段，能够通过大数据，分析公众的药品需求趋势，确定更为有效率的投入产出比，合理配置资源。此外，研究者也能够以一种整体的方式，评估来自基因组学、蛋白质组学、代谢组学与临床试验等数据，从而更快、更准确地研究个性化的治疗方法。大数据还能够缩短药物的上市时间，增加其临床试验的成功率。例如在中药上市后，可以利用大数据整合上市后各研究阶段可获得的所有数据，进行多角度、多层次、全方位的分析，更有利于全面把握所上市中药的安全性、有效性和经济性，从而为临床合理用药提供更有价值的参考。

以上只是大数据对医疗领域产生重大影响的几个方面，但绝对不仅局限于这些方面。医生和医院管理者获得的数据越多，就越容易发现趋势，越容易对患者数据进行标准化整合，也越容易找到治疗过程中的瓶颈。医生可以像其他领域的从业者那样运用大数据分析，唯一的不同之处在于，前者的意义更加重大，从大数据中获得的见解或许可以挽救人们的生命。

大数据带来精准医疗

目前，中国死亡率最高的疾病是恶性肿瘤、心血管疾病和呼吸道疾病。有数据显示，传统治疗方案在肿瘤治疗上的用药无效率高达75%，在老年性痴呆治疗上的用药无效率为70%，在糖尿病治疗上的用药无效率为43%。

可以看出，传统治疗方法的无效率高是这些疾病死亡率高的一个重要原因，传统“一刀切”的模式已经不适用于治疗复杂疾病。大多数疾病的发生是自身遗传密码和外界环境共同作用的结果。基于大数据分析、以基因测序为主的精准医疗可以检测人的遗传信息，针对不同的人提供定制的个性化治疗方案，提升治疗效果。因此，基于大数据的精准医疗是未来的发展趋势。

今年3月，科技部召开国家首次精准医学战略专家会议，提出了中国精准医疗计划。会议指出，到2030年前，我国将在精准医疗领域投入600亿元，其中，中央财政支出200亿元，企业和地方财政配套400亿元。3月27日，我国发布了第一批肿瘤诊断与治疗项目高通量基因测序技术临床试点单位名单。

中国工程院院士、北京大学医学部主任詹启敏指出，所谓精准医疗，就是应用现代遗传技术、分子影像技术、生物信息技术，结合患者生活环境和临床数据，实现精准的疾病分类和诊断，制定具有个性化的疾病预防和诊疗方案。包括对风险的精确预测，疾病精确诊断，疾病精确分类，药物精确应用，疗效精确评估，疗后精确预测等，“中国在基因组学和蛋白组学方法的研究位于国际前沿，分子影像、靶点、大数据等技术发展迅猛，中国在精准医疗的基础层面与西方国家保持同步，下一步的发展需要整合技术研发、临床转化、产业培育、示范推广，实现交叉融合、协同创新。”

要实现“精准医疗计划”，第一步就是基因检测：癌症是基因组疾病，每个肿瘤都有自己独特的基因图谱。精准医疗就是通过检测癌症患者的基因信息，利用DNA测序技术确认导致患者患病的基因或者受检者是否携带有肿瘤易感基因，来诊断或治疗患者的疾病。针对每位患者的基因图谱，了解癌细胞内的遗传改变，从而选择更有效的治疗癌症的方式。

第二步就是基因大数据库的建立：这一知识体系将包括遗传学、生物化学、环境和患者临床信息等各方面的数据，对数据库中各种混合数据进行有效的整合，建立信息平台支持应对肿瘤治疗的基因数据信息，开展更先进合理的生物信息学研究来满足海量数据的分析要求。同时，大数据可用于构建预测癌症、提高诊断精度以及能够反映疗效的模型，从而打通从基因组数据到临床应用的道路，发现基因突变和疾病的关系。基因数据的另一个重要用途就是预测健康风险。能够预测个体感染某种疾病的可能性并进行个性化的治疗和药物选择，以便获得最大化的疗效，并最大程度上减少不良反应；还能够用来预测和确定遗传疾病，通过详细的了解个体的基因情况，确定遗传变异导致个体患某种遗传疾病的可能性。

第三步就是精准的药物靶向治疗：传统药物治疗对于患者通常是对症下药，千篇一律，依赖靶向药物等技术进行的精准治疗，就是以大数据分析结果作为参考，根据患者的基因和所处的环境来为其定制个性化治疗方案的过程，即在合适的时间，给合适的患者，进行合适的治疗。“精准医疗”计划的目标是更好地了解人类疾病的致病机理，并根据个人基因组特点靶向用药，实现肿瘤的个体化治疗，以提高用药效率，达到最佳疗效并减少治疗费用。

然而，詹启敏指出，中国开展精准医学计划也面临着一些挑战。例如重大疾病防治形势严峻，对医改科技支撑亟待加强，自主创新能力亟待提升，统筹规划协调和投入机制亟待完善，新型诊疗技术的政策法规亟待完善等，这些都需要尽力克服。

但不管怎样，随着各项配套技术的日趋成熟与完善，精准治疗将在癌症治疗中发挥越来越重要的作用。我们有理由对未来充满希望。大数据时代已经到来，我们要顺应，更要抓住机遇，成为“大数据医疗”的受益者，而不是拒绝或逃避。