尤江南，邓成生，王利军

1.东部战区总医院镇江医疗区，江苏镇江 212000；2.镇江市精神卫生中心，江苏镇江 212000

健康医疗大数据是指在疾病防治、健康管理等过程中产生的与健康医疗相关的数据[1]，该数据主要涉及公民的诊疗信息、病历信息、心理健康状况等方面。在《“十四五”国家信息化规划》中，公共卫生应急数字化建设行动以及智慧养老服务拓展行动均属于健康医疗大数据范畴，而健康医疗大数据是我国的重要战略基础资源[2]，在整个大健康产业中如何以高站位、高标准统筹规划大数据建设，是未来大数据在多个相关领域深入应用的前提。

1 健康医疗大数据的建设步骤

1.1 健康医疗大数据系统的建设思路

健康医疗大数据的核心是数据基础建设，是医药卫生和信息化的结合体，需要具备相关专业知识的人才来建设与管理，这需要加强复合型人才的引进与培养，推进区域医疗和专科领域的技术交流合作。其系统的建设思路核心首先是统一规划、做好顶层设计。《“健康中国2030”规划纲要》[3]中明确提出要全面建成统一权威、互联互通的人口健康信息平台。信息基础资源数据库、个人健康档案数据库、电子病历数据库从数据采集系统到知识库均需要统一规范和标准，并深入融合到一起形成大数据中心，且具备智能化和集成化，实现全方位、立体化、多层次，具备综合性维度的互联互通。

大数据中心必须有完备的管理制度、组织机构和资源目录体系，并配备对应的专家人才顾问库，应集合健康医疗相关领域的专家和工程师乃至优秀的医护人员。大数据中心的建设遵循“多方参与，共享共赢”原则，大数据系统的建设需要政府主导，还需要医院、企业乃至个人的参与。多方参与可以充分发挥资源，实现数据实时更新和跨层面的融合，让健康医疗企业能共享到可靠的数据，以便更好地促进产业发展，最终每个终端用户都能享受到大数据带来的便利和好处。

大数据中心的体系应当坚持“一中心、两平台”原则，一中心代表只有一个逻辑中心，本着分布式的灾备原则，当以区域为单位建造多个统一权威、互联互通的大数据中心。大数据中心可以和国家-省-市-县级数据采集中心进行交换和汇总，对数据进行整理、统计和分析。平台主要部署在政务网和内部局域网。所有应用业务后台应统一标准，保证健康数据无需转换即可实现共享共用。外部平台主要应用在互联网，具体可以分布在网站、移动端APP、外挂小程序等，权威的外网平台可以有效安全地向广大患者展示与自己相关的健康信息，得到专家的有效指导。

大数据中心的建设过程秉持“强化安全保障，提高管理水平”的理念，在互联互通的基础上，通过主干道网络上启用态势感知[4]、动态预警和流量侦测等安全技术。设计原则要保持前瞻性，持有对最新技术的敏感度，坚持开放共享、兼容并包、模块化可扩展原则，确保数据符合国家标准，并具备动态适应性，可以长期安全、平稳、高效运行。

建设和开发过程遵循大型项目管理周期原则，在过程中形成标准的数据集、编码和字典，需要形成正式的文档留存备案，在项目结束时交付规范的开发文档和使用文档,以便后续变更和维护。在大数据中心建成后，必须清晰地意识到健康医疗大数据的信息采集过程是一个持续的、庞大的、跨业务系统、跨生命周期的长期过程，需要充分依托云计算，降低运维成本，实现资源泛化和高扩展性、高可靠性。

1.2 健康医疗大数据系统的建设框架

由于我国各地经济发展水平不均衡，医疗水准和信息化水平参差不齐，因此建设框架不可一概而论。体系结构应当兼顾现实约束，以算力中心为依托，采用分布式存储和混合式拓扑，根据实际需要暂时保留各平台和机构原始的C/S和B/S架构，兼容无线移动网络模式、内外网互动模式、远程网络模式等结合的方式，做到全国层面统一标准，实现不同数据库的对接，做好数据采集工作。

大数据系统从应用角度分为3个层面：决策层、管理层和应用层。建设时要按照三类人群的使用要求充分对现有系统做好调研工作，统一数据标准，预留可扩展功能，并且对原有系统的数据做到充分利用，对原有数据进行清洗和转换后能达到可使用或可兼容效果。预留的可扩展空间则主要考虑根据现有的医疗领域的应用和不足之处反推需要在建设过程中提前规划或重视的内容。

大数据中心和框架体系建好后，需要对数据源进行统一清洗与整合，数据源包含临床诊疗、公共卫生、生物样本、穿戴设备等，本质是把不同的数据源结合起来，梳理其错综复杂的关系，对数据的深入挖掘和研究，转化为泛化通用的行业格式。因此数据源梳理的重要工作是对数据形式和数据来源进行分析，制定切实可行的架构体系并保持高速传输和超速计算能力，健康医疗大数据体系的建设主要分为大数据基础建设、大数据服务体系、大数据保障体系和大数据研究体系。数据类型按照性质可以分为定性和定量数据；按照组织形式可以分为结构化和非结构化数据；按照业务形式可以分为个人数据、医技数据和药械数据。每条数据要做到可溯源，强调标准和规范，做到各级医疗机构和药企的互联互通，让各级医疗单位在上级机关制定的标准下做好数据规范处理和安全等级防护工作。在对历史遗留数据和数据纠正的问题上，需做好分段审核和记录操作痕迹，在重要数据库上一并启用第三方数据审计系统[5]，保持相对于主系统的独立性。

在大数据系统框架的界内辅助层面，做好如文献数据库、专题信息库和检索信息库等辅助数据库，对不同类型数据采用不同的加密模式。在界外辅助层面，对数据中心和相关医疗机构加大安全防护体系建设，确定保护等级、分级保护和信息安全审查制度，对重要数据进行脱敏操作，做好网络风险防范和灾备工作，完善隐私保护和对应的法律法规建设。

无论是内网平台还是外网平台，在个人层面上，应当以个人为单位，身份证码为唯一识别标识，兼顾新旧身份证号，个人健康档案数据库覆盖个人的全生命周期，集预防、医疗、康复和护理于一体。个人的医保卡实现一人一卡，杜绝一人名下多份医保，并实现电子医保卡的全国通用。个人也可以通过自身持有的移动医疗终端与数据中心产生交互，及时监测自身健康数据。尤其是深度老龄化时代的到来，对独居老人应该配备智能穿戴设备，防止跌倒等意外伤害，做好事前防范，可以直接开通与社区医生或家庭医生的实时交互。

在医疗机构层面，需要从上往下通过对现有医院信息系统的改良进行规范化的数据传输、存储和处理，并着力与多个学科的融合，在数据传输上保持保密性、可靠性和一致性。存储的数据以非关系型数据库为主，主要应用于大数据分析，充分利用深度学习和知识计算技术，对数据进行更高维度的分析，解决医学中较为复杂的问题。数据的处理上主要是促进大规模的在线医疗记录，需要分布审批式发布，完善个人健康病历，加强规范管理，提高医疗效率和医疗质量，降低医疗风险和医疗成本，并应用于伦理论证、司法举证和健康产业药械设备数据验证等。医务人员使用电子签名技术[6]，实现权限的准入和资源获取的记录查询。

随着老龄化社会的到来，健康将成为人民群众关切的基本目标，而健康不仅包含身体健康，更包含心理健康[7]。心理健康产业则需与文化、科技、教育、体育等部门的联动，同时做好回访、信息收集等工作。

1.3 健康医疗大数据系统的建设目标

大数据系统的建设目标是建成一个覆盖医护服务、药械管理、养老服务、公共卫生等多个领域的应用服务体系，并建设具有特色的传染病防治、心理健康、中医药管理、医学教学、大数据挖掘等专科体系，关注妇幼保健和儿童保健领域及重症精神障碍患者管理。

大数据系统的建设质量目标是标准统一、安全可靠、开放互联、授权有度。在数据管理方面可以依托物联网技术，从宏观到微观，从整体到局部，建立相应的物联网系统专属数据库，如环境传感器、智能摄像头、RFID射频[8]定位系统，更好地管理特殊人群及医疗物品。决策层在应对突发事件时明确可以调动的人力和物力情况，更好地完善医疗救治体系。建设应用级的各种风险响应体制，如食源性疾病信息的实时上报，与其他部门形成网络互联，对具有潜在危险的食品进行快速锁定、检测和处理善后工作。物联网的配套应用可以实现规范网上药店和第三方配送服务，减少仓储成本，推动智慧居家养老、中医药养生、健康文化等产业发展，并充分发挥人工智能、生物医药等方面的应用。

建设目标的重要内容就是实现行业治理，对医药卫生体制改革做反向评估，对健康中国的规划和决策做出判断，助推医疗、医保、医药联动改革。在治理过程中，可以充分依托现有资源助力各区域临床医学研究中心和医疗联盟,完善大数据风险预警制度，寻找现有的薄弱环节，从全国范围内完善公共卫生监测预警、医疗救援和综合指挥调度能力。对慢性病患者、亚健康人群加强关注，促使他们及时服药，养成良好的生活作息习惯，提升国人的体质健康程度和生活质量。

按照《“十四五”国家信息化规划》和《“健康中国2030”规划纲要》规范性推动互联网+医疗，最大程度实现开放和共享，打破现有的数据孤岛和技术壁垒现象，建成国家级健康医疗大数据汇聚平台，此平台参考中国高等教育学生信息网和企业信用信息公示系统[9]，汇聚各家医院的云共享数据，使得群众在互联网上就能通过认证手段查询到自己或直系亲属的检查、检验和影像的报告结果。这就要求各家医疗机构在数据标准和数据质量上统一规范，做好数据分级，推进区域信息系统的互通、互认。加强建设重大疾病数据研究中心和专科疾病数据库建设，将药品、检查、检验、临床实验数据直接由医院确认传送至数据库，此举可有效在精准医疗、诊疗效果、公共卫生等领域推进前沿科技，最终建设成其纵深度足以达到探索智能化医疗服务的数据蓝海标准。

2 健康医疗大数据的应用场景

大数据中心首先是建成的高标准健康医疗大数据汇聚平台[10]，个人电子健康档案，即个人医保健康云，包含全维度、全场景的个人健康和医疗信息。整个大数据汇聚平台可以使得管理部门和医疗集团有效了解区域居民健康情况，分析出区域不良饮食和生活习惯，验证下达的措施是否有效，并对相关医疗健康政策做出对应的调整。

其次是建设高效率的网络诊疗平台和知识库体系，此举可以培育新的经济增长点，统一的网络诊疗平台做到分级诊疗和双向转诊[11]的工作机制，这样促使上级单位的医疗水平普惠下级医疗单位，保障不同机构的医院实现同质化运行。让个人通过互联网就能享受到高质量诊疗服务，建立权威、完备的知识库体系可以使民众有效甄别网络上的养生谣言，使得医护人员随时随地查阅最新医疗知识体系，直接引用丰富的知识，并拥有全流程的合理用药提醒，减轻工作压力和工作误差。

在医保领域做到全国数据共通，减少异地报销等因地域和企业技术壁垒造成的不便，在数据角度从挂号到治疗的个人信息认证进行全流程管理可以有效杜绝黄牛票，减少社会运作的无效成本。在医保领域的主要应用需要重点关注社会民生领域，如近期社会所关注的医疗热点，对种植牙的成本分析[12]和老龄化社会的老年人病种分析以及对应匹配的康复医疗器械生产和检验。根据社会实际来及时完善医疗保障体系，确保人民看得起病，能够安享老年生活，减少天价药、暴利药的生存空间。大数据可以得到各个病种在各地区各年龄段等最直观的发病率，得到业界公认的保险缴费比例，取消保险公司部分险种的知识壁垒营收。线上线下的融合也可以有效识别骗保和药店恶意提现或刷取保健品的行为。

药品配送管理对于大部分常用药品可以在全国各地做到更好的统筹规划和物流渠道，让民众更快捷地通过互联网实现处方审批，拿到在有效期靠前的药品。庞大的治愈结果数据反馈给药品管理部门提供决策，即减少或停止部分药效一般的药品，加大有效药品的生产和物流分配工作。

在疾病诊断和精准预防方面，对于部分疾病的诊断将有多个层面的数据监测，通过对各个不同来源的健康数据进行数据模型识别，可以有效对此类疾病的控制和预防起到提前部署作用，对于部分疑难杂症或已痊愈的疾病有了更多的治疗和测试结果数据支撑后，整合此类数据流，更好地实现精准治疗，减少过度治疗。对数据流进行汇总分析后进而开发各种医用机器人[13]，解决医护人员数量严重不足问题。

公共卫生领域需要做到快速反应和储备信息化，让主管部门及时了解本区域内的应急人员、物资储备和应急方案。该领域已经在全民抗疫中得到体现，如健康码、行程码就是健康医疗大数据的使用范畴。在大数据模式下，应该根据温度计、智能穿戴设备和网络敏感词等数据来源抓取获得传染病趋势预测系统，对疫情进行自动评估，并为对应应急预案的措施和运行作评判和总结。

3 结语

医疗健康关乎国民健康，对我国经济、社会、民生等各方面均有着显著影响。随着数字化进程的推进和信息技术的高速发展，建设高标准、高质量、高站位的健康医疗大数据体系已成为当下的重要任务，分析具体的建设思路、建设框架、建设目标和应用边界是应有规划之举，从战略指导思想上建设高标准、高质量、高站位的健康医疗大数据系统是政府部门制订政策的逻辑支撑基础，是医疗单位医疗创新的行动指南，是医疗健康企业产品的开发方向来源，进而为健康中国的伟大战略构思实现起到重大的推进作用。