孙亚丹，崔 巍

（1.上海软中信息技术有限公司，上海 200235；2.上海软中信息系统咨询有限公司，上海 201112）

随着互联网技术、大数据技术、人工智能技术的发展和深入应用，互联网基础设施的不断完善、技术得到不断的完善和大幅提升，数字化战略规划也是愈渐明朗，互联网服务不断持续地渗透至交通、环保、金融、医疗等行业。根据CNNIC统计可知，2018年12月止，网民规模至8.29亿人口，互联网普及率达59.6%，网民规模仍有大幅攀升的趋势，因此互联网+医疗的应用应引起足够的关注。随着互联网技术的发展，医疗服务内容和服务方式产生变化，如患者的就医方式、支付方式；医生的诊疗方式、诊疗数据信息来源；药物配送形式等。医疗领域与互联网技术的融合也是逐步成熟，应用范围逐渐广泛，同时也为健康医疗领域带来了机遇和挑战。

1 互联网+医疗健康大数据

“互联网+医疗”是指互联网技术在健康医疗领域的应用和渗透，传统的就医模式实现信息化、数据化、在线化，形成了医疗服务方式、就诊方式、药物配送新形态，提高医生的服务效率核服务质量，提升患者的满意度。由于医疗行业的特殊性和技术的局限性，互联网+健康医疗的落实仍处于探索和初步应用阶段。目前现有的医院信息化建设主要是以电子病历EMR为中心的应用系统建设，构建了医院信息集成平台、临床数据中心（CDR）、运营数据中心（ODR）、科研数据中心（RDR），实现数据互连和业务协作。在“健康中国”建设的背景下，随着信息化水平的提升和医疗模式新业态的应用，患者的基本信息和就诊信息呈指数型增长。

随着技术的发展，数据的生成和收集方式的高度多样化，健康医疗大数据主要包含院内就诊的医疗大数据、公共卫生大数据以及公众健康大数据等，包含了患者的个人基本信息（如姓名、性别、身高、体重、血型等）、就诊信息、检验检查数据、PACS图像信息、个人电子病历、个人健康档案、电子处方等数据信息。通过对健康医疗大数据的分析，对医疗领域的“治未病”、辅助诊疗决策、疾病预测等方面有很大的推动作用。利用健康医疗大数据的相关关系，通过数以亿计的健康医疗大数据，辅助医生对致病因素和疾病发生率的预测，实现医生的精准化治疗，对公共卫生管理提供数据支撑；但是由于数据的质量、收集过程可能出现问题，导致健康医疗健康大数据的分析结果对于宏观层面具有指导意义，不足以支撑微观医学的具体问题分析。

2 医疗健康大数据生态系统模型

2.1 大数据生命周期理论

医疗健康大数据的运行周期跟其他数据的过程类似，主要包含综合服务、临床服务、医技服务、便民服务、医疗管理、运营管理等其他过程产生的信息数据，其中有结构化形式的和非结构化形式的病历信息。医疗健康大数据的生命周期主要从产生患者医疗建档起至数据的销毁的全过程管理，主要有数据生成、采集、传输、存储、分析、交易、应用等过程，如图1所示：

图1 医疗健康大数据生命周期

2.2 医疗健康大数据生态系统模型

医疗健康大数据的生态系统是基于医疗健康大数据生命周期的各参与的主体和相关的外部环境构成一种稳健的系统。随互联网技术、物联网等技术的提升，互联网医院、线上问诊等多种形式的互联网医疗逐渐成熟和采纳应用，互联网情境下产生的医疗健康大数据也是逐渐增长，日后也会指数级形式增加的，对医疗健康大数据应用的影响程度迅速增高。医疗健康大数据生态系统模型主要三个体系结构层次组成，如图2所示。第一层是核心层，主要是健康医疗大数据的生成、采集、分析、交易、评估以及应用等活动，包含生产医疗数据的各个健康医疗机构、卫生健康机构等应用部门、服务于医疗卫生健康领域的相关企业，直接影响健康医疗大数据的稳定性、平衡性以及效果的显著性。第二层是延伸层，主要是对健康医疗大数据生态系统中间接作用的行政机构，如工业和信息化部、公安部、国家安全部、公共卫生机构、自然资源部、财政部等，以及为本生态系统提供间接支持影响的其他组织机构。最外围的是医疗大数据生态系统的环境层，指对生态系统参与主体有直接或者间接影响的宏观环境，主要有技术环境、经济环境、政治环境以及社会文化环境，同时互联网环境对于医疗形式的作用显著，因而归结至技术环境版块，环境层是医疗健康大数据生态系统的变化的外生变量，为健康医疗的发展从宏观层次中提供资金、技术、标准、制度等各项保障。生态系统中核心层、延伸层以及环境层并不是孤立存在，而是相互关联、紧密相关，信息数据在各个层次见相关传递和交换，是生态系统的基础。

3 医疗健康大数据应用领域

随着医疗健康信息数据的积累以及人工智能等新技术的应用，医疗健康大数据的应用领域、应用范围愈加广泛，应用效果更佳显著。目前健康医疗大数据的主要应用于以下几个方面：

辅助临床诊疗和决策。临床医师通过患者的诊疗数据以及其他病历特征，针对慢性病和传染病等疾病的诊疗、过程控制，提高临床医师的诊疗效率，完善问诊质量。结合大数据技术精准分析患者的临床诊疗信息数据，为临床医生的诊疗提供精准化、个性化诊疗。

图2 互联网环境下医疗健康大数据生态模型

支持科研大数据应用和药物研发。医疗健康大数据的数据为大数据的临床医学研究奠定基础，对遗传病、癌症等疾病的提供数据支撑。在新型药物的研发过程中，通过分析临床药物试验数据和电子病历等信息数据，辅助药物效用分析和合理用药，分析耐药性和带来的不良反应，有效把控药品研发的投资策略和资源配置方案。

医疗行业治理的大数据应用。利用大数据技术对医疗健康大数据精准分类、分析和整合，根据海量数据间的相关关系以及短期内其他社会化情境的特征，对传染病等疾病进行检测和预防，对公共卫生监测提供支持，为公众健康的管理提供管理。

4 结束语

医疗健康领域新技术的应用，信息化、智能化水平显著提升，患者健康档案、电子病历的信息数据指数级增长，通过数据处理、利用、分析，挖掘出医疗健康大数据间的相关性，发现其中的有效有用的价值，提高医护人员的工作效率和工作质量，缩短患者的就诊时间，提升患者满意度，进而对我国的经济、社会等重要领域产生深远影响，为进一步推动医疗健康大数据的应用和研究，应该完善互联网情境下的医疗方式，制定相关的政策标准；推动相关技术的研发；加强相关复合型人才的培养；在网络大环境下，加强医疗健康大数据的安全和隐私保护。