柴扬帆，孔桂兰，张路霞

1. 北京大学健康医疗大数据国家研究院，北京 100191；2. 北京大学公共卫生学院，北京 100191

1 引言

随着移动互联网、云计算、物联网等技术的深入应用，各种业务系统均累积了海量数据，即大数据。大数据蕴含巨大价值，针对大数据的二次使用已被广泛应用在医疗、通信、零售及各类科学研究中。其中，医疗大数据的有效使用有利于降低医疗成本、提升医疗质量、改善患者预后，最终将对社会、经济、公众健康等各方面产生极大影响。因而，医疗大数据的二次使用已成为当前健康医疗领域的研究热点。

2007年，Etheredge L M[1]提出了学习型健康医疗系统（learning health system，LHS）的概念。随后，美国医学研究所（Institute of Medicine，IOM）提出了应用集成的交互式系统建设LHS，以持续改善医疗实践的战略构想[2]。LHS是依赖于计算机网络、医疗大数据以及决策建模技术建立起来的快速学习系统，该系统旨在通过快速学习健康医疗数据、及时生成医学知识，并将其实时应用到医疗实践来辅助各类医学决策，从而提高医疗服务水平。

在LHS的构建与运行过程中，充分合理地利用医疗大数据，不仅能够有效地提高医疗资源的利用率，还能在服务患者的过程中调整与优化医疗流程，并改善医疗服务质量，达到提高社会整体健康水平的目标。在美国，LHS的建设首先是从单病种开始的，如旨在为乳腺癌病人提供个性化治疗建议的Athena乳腺健康网络（the Athena breast health network）[3]、辅助糖尿病人进行胰岛素治疗方案选择的即时临床试验（point-of-care clinical trial）[4]，均是在LHS的理念下进行系统开发和实践的。……