大数据是需要通过非常规模式处理才能有效的采集、整合及分析。随着物联网、云计算、人工智能等新兴信息技术的发展，大数据在各行业的应用产生了翻天覆地的变化。在医学行业中，智慧医疗是一种以患者数据为中心的医疗服务，深刻影响着传统的医患面对面的接触模式。而全科医生的主要工作是疾病救治与健康管理，所以随着大数据在医学领域日新月异的发展，全科医学的发展也应该与时俱进、调整方向去适应形势。

一、大数据在医疗中的应用

（一）临床应用。临床工作中通过对大数据处理，可以提炼出有用的数据，得出有益的结论。与传统的临床医疗相比，大数据主要根据检验、影像等数据进行分析、测算，并进行最大概率的预测，为临床工作人员提供最优建议，提高临床决策能力，使临床诊断水平及效率得到有效提升。例如外科病房诊断出的椎体肿瘤的患者，根据个体的具体数据，如影像学数据（PET-CT、MRI、彩超等）、检验学数据（血常规、生化、肿瘤相关因子等），利用大数据处理，可以得到非常多的有用信息，包括：肿瘤的性质、原发还是继发、病灶的来源、患者的生存时间、手术指征及手术方式、手术常规出血量及是否采用介入栓塞血管、术后是否放化疗等。又如内科病房诊断出的乙肝患者，根据具体数据（包括乙肝定量、乙肝DNA、肝纤谱、肝彩超及CT等），利用大数据处理，能帮助临床医生了解患者乙肝病毒复制程度、导致肝硬化及肝癌的概率以及是否进行抗病毒治疗等干预措施。这种基于大数据的智慧医疗解决方案使得临床上对疾病的诊断、治疗手段、预后分析更加科学，从而减少失误。

（二）慢性病管理。慢性病起病隐匿，病程长。随着人口老龄化，慢性病成为我国的高发疾病，同时也是致贫的主要疾病，吴姝丽等调查山东省因病致贫人群的患病状况，前10位的疾病依次为高血压、脑血管病、冠心病、重性精神疾病、糖尿病、慢性阻塞性肺气肿、关节病( 髋、膝) 、类风湿关节炎、重型老年慢性支气管炎及老年性白内障[1]。可见慢性病不仅与个体的生命质量有关，而且关乎到家庭经济、社会安定等。大数据在慢性病的管理上作用巨大。在全国范围内先健全医疗大数据库，通过分析慢性病的病因、分布情况以及影响因素，可以尽早预防及治疗疾病，控制危险因素，延缓病程发展，减少医疗费用支出，提高居民的生存时间[2]。

（三）流行病管理。流行病指可以感染众多人口的传染病，能在较短的时间内广泛蔓延。2002-2003年发生在国内的SARS病毒传播事件让许多人记忆犹新，那场新发的流行病导致很多人死亡，其中包括医护人员。流行病中大家比较熟悉的有流感、结核、梅毒、艾滋、疟疾等，国人基本上对流行病有谈病色变的恐惧心理，该病的传播不仅是影响居民身体健康，还严重影响着经济发展及社会安定等，故流行病的管理非常重要。2009年，谷歌数据中心对用户在网上的搜索词条进行分析，成功预测了甲型 H1N1 流感的暴发。通过大数据分析研究特定人群中疾病、健康状况的分布及其决定因素，并制定防治疾病及促进健康的策略和措施。

（四）医疗资源管理。在分级医疗制度出台下，患者需先到社区医院就医，但存在着对基层全科医生服务不信任，扎堆去大型综合医院诊治的现象。传统的医疗模式中医疗资源 “两极分化”严重，医疗专家集中在大城市中的大型医院，所在医院人满为患；基层医院全科医生数量及质量欠缺，患者得不到良好的医疗资源。基于大数据的医疗资源共享及分配，可以实现在线远程指导和医疗帮助，提高优秀医疗资源的利用率。例如随着5G通讯技术发展，医师可以通过远程操控，利用机器人给患者手术。随着各种智能检测软件的研发，全科医生逐渐改变面对面接触的模式。比如许多慢性病患者可自行采集生命体征数据，并传送给医疗大数据服务中心，数据中心再将分析出的异常报告发送给医生并提供治疗建议，医生可以通过手机对患者进行远程医疗指导，可明显提高工作效率。

二、大数据医疗中的政策发展

于琦等研究显示中国国家层面医疗大数据政策的发展历经萌芽期，已进入快速发展期[3]。2009开始为萌芽期，虽然已经有部分政策文件提及大数据的发展，但未说明在医疗行业中的应用。从2015年开始，医疗行业大数据的相关政策数量明显增加，在国务院层面印发了多个重要文件。如2015年出台的《促进云计算创新发展培育信息产业新业态的意见》以及《促进大数据发展行动纲要》中，开始在医疗行业中提及大数据的发展并强调了其重要应用。2016年出台的《促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》以及《“健康中国2030”规划纲要》中指出，将医疗大数据纳入国家发展，全面深化其在医疗各领域的应用。由此看出，国家出台多项政策，高度重视大数据在医疗中的应用。

三、基于大数据下全科医学的发展方向

全科医学是服务于社区与家庭，将医学以及人文社会学科集中一体化的综合学科。在我国分级医疗制度的出台并推广下，居民首诊需到当地社区医院，全科医生责任重大，是居民健康的“守门人”。全科医学医疗体系在发达国家发展至今有70多年的历史，国内2010年后才开始较快发展，今后是我国医疗体制的主体和大方向。目前，国内全科医生的主要工作仍是延续传统的模式，一是面对面的提供医疗服务，二是建立健康档案，有效预防疾病的发作。

随着大数据在医疗中的应该不断的深入，预测未来会产生革命性的成果。许多医疗模式均会随之改变，全科医疗也不除外，故全科医学发展应随着时代变化调整方向。虽然服务的对象及工作的目标没有太大的变化，但是工作的方式需不断完善，以提高工作效率。利用医疗大数据处理，实现患者信息与基层医院、大型综合医院无缝对接，除减少全科医生的工作负荷外，还可让重病患者得到宝贵的抢救时间。比如大数据下的慢病管理系统，随时对在家的冠心病患者上传的生命体征进行数据分析，如果出现急性发作导致心肌梗塞，自动报警信号立即传送给社区全科医生，全科医生根据病情可适时连线大型医院专科医生，可先通过远程指导患者或家属采取自救措施，同时出动急救车去现场救治，这种争分夺秒的抢救方式可明显提高患者的存活率。

四、全科医学生培养的对策与建议

（一） 增加大数据的理论课程。通过理论学习，掌握大数据在医疗应用的原理，以便毕业后在工作中能理论联系实际，适应形势发展，提高自己的工作效率。

（二）增强大数据范围内的创新创业的教育。全科医生在技术、服务、管理、市场方面都是面临广大的基层群众。创新创业可以在这几方面下功夫，加强基于大数据下的创新创业的教育，如开发智能疾病检测或管理平台等，以实现个人梦想、造福人民健康、助力国家发展。

（三）临床实习中培养大数据的意识。医疗大数据的来源主要有检验及影像学数据、电子病历、个体的健康信息、生物医药等。故在实习中管理病人时需书写真实详细的病例资料，医嘱上需体现有用的检查结果及正确的治疗方式，首页上需完善正规的疾病诊断等。

（四）加强保护隐私的教育。数据汇聚过程中及人工智能的使用过程中均有可能出现患者的隐私泄露，许多问题涉及到道德及法律方面，故学生时期需加强保护隐私的教育。