“医疗大数据”的三重困境

       健康医疗大数据是国家重要的基础性战略资源。健康医疗大数据应用发展将带来健康医疗模式的深刻变化，有利于激发深化医药卫生体制改革的动力和活力，提升健康医疗服务效率和质量，扩大资源供给，不断满足人民群众多层次、多样化的健康需求，有利于培育新的业态和经济增长点。

        随着由国家卫计委牵头的大数据建设的快速推进，我国医疗大数据的运用，已由星星之火，渐成燎原之势。

        与此同时，一些问题也逐渐浮现出来：大量数据壁垒导致数据无法互联互通、大数据停滞在一些浅层应用难以向更深更广处推进、处理海量数据存在人才缺口…… 两会期间，记者就上述医疗大数据应用中的三大问题，采访了几位医疗领域的全国人大代表、政协委员，来听听他们如何解答这些疑问。

        一问：如何打通数据壁垒实现互联互通？

       业界普遍认为，由于信息系统技术规范、基础信息数据标准的不统一和缺失，我国的医疗数据普遍不能互通互认，这直接导致各医疗机构大量有价值的数据，变成了“数据孤岛”。

       全国政协委员、中国医学科学院肿瘤医院内镜科主任王贵齐在采访中表示，目前我国的很多“医疗大数据”其实达不到大数据的标准。医院记录或产生的大数据存在的一个问题是“大而多”，这些数据不可追溯、不可互联，也不是优良、可评价的大数据。

       如何打通数据壁垒，联通数据孤岛，实现互联互通，是迫在眉睫的大问题。

        2016 年，国务院发布《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》，要求加快建设统一权威、互联互通的人口健康信息平台，推动健康医疗大数据资源共享开放；同年，《“健康中国2030”规划纲要》提出，消除数据壁垒，建立和完善全国健康医疗数据资源目录体系。

        全国人大代表、上海交通大学医学院附属第九人民医院（以下简称“上海第九人民医院”）副院长刘艳介绍说，为实现上海市级医院间临床信息共享，上海申康医院发展中心率先在国内建立了“医联工程”信息平台项目，共享数据的同时，又实现了政府对医院实时数据的监测分析。此外，上海市卫生计生委信息中心集成上海各级公立医院数据，建立了以费用控制为目标的大数据DRGs 集成分析平台，并对三级综合医院住院指数费用单价偏离度进行重点监测。通过对其服务效率、工作负荷、技术水平、费用控制等进行评价，并逐步与政府投入、医保支付、床位规模、绩效工资总量等挂钩。总体来看，政府部门牵头，对实现医疗大数据的互联互通具有强有力的推动作用。

       二问：如何推动医疗行业的大数据应用向更深更广处发展？

       有业内人士指出，目前我们收集、运用医疗大数据的渠道和方式较为单一，甚至略显贫乏，诸如挂号、电子病历病例共享等应用，只是医疗大数据应用价值的冰山一角。

       如何推动医疗行业的大数据应用向更深更广处发展，既是医护界的“痛点”，也是IT创业圈眼红的“热点”。

       2017 年，国务院发布《“十三五”深化医药卫生体制改革规划》，提出健全基于互联网、大数据技术的分级诊疗信息系统；应用药品流通大数据，拓展增值服务深度和广度。这意味着，医疗大数据的应用不仅限于医院诊疗过程中，而应该贯穿到整个人类健康中，包括药物研发, 临床诊断与治疗， 保险支付和商业保险设计，以及健康管理和公共卫生服务等环节。

       刘艳介绍，上海第九人民医院在2013 年与微软中国合作建立了基于临床数据仓库（CDR）大数据集成平台，对所有的业务数据库的表单进行系统整合与深度挖掘，实现了对医院的内部运营管理、医疗质量控制、医院感染管理、绩效考核与分配等实时数据分析管理，实现了整合单病种临床数据库与样本库、基因库关联的临床科研信息系统在临床研究方面应用，以医疗大数据的开发与应用，助力现代医院制度管理。

       全国人大代表、中国工程院院士、生物芯片北京国家工程研究中心主任、博奥生物集团有限公司总裁程京告诉记者，近年来，他们搭建了标准化、平台化、可视化的生命健康大数据管理和分析系统。其中在挖掘健康医疗大数据方面亦有所突破。目前，该系统面向国内数家知名三甲医院采集了超过30 万人的体检和临床数据，以及近5 万人的社区健康筛查数据，构建了基于大规模并行计算的健康医疗大数据管理系统，并生成了多种疾病的辅助诊断和预测模型。

       三问：如何突破人才缺乏困境？

       海量的数据，需要专业化的团队来打理。业内人士普遍认为，人才的缺乏，是摆在大数据应用前一道实实在在的障碍。

       全国政协委员、北京大学肿瘤医院院长季加孚在采访中表示，北大肿瘤医院2017 年住院患者数量就已超过6.4 万人次，年门诊量超过61 万人次，医院产生的数据量十分惊人。

       北京大学肿瘤医院在2013年就开展了肿瘤登记及数据库搭建工作，如今先后完成了基于电子病历平台的临床科研一体化模式，数据综合利用平台，及临床试验管理系统项目。

       北大肿瘤医院的临床试验管理系统之所以运转顺畅，得益于其专业的医疗信息化团队。程序员出身的北大肿瘤医院信息部主任衡反修和团队是为医院搭建早期HIS 系统的核心骨干，正因为拥有技术背景和自己的开发人员，他们对医院的需求能马上应答，快速反应，及时解决问题。

       专业人才对医院大数据建设的贡献有目共睹，但毕竟，像北大肿瘤医院这样拥有自己专属技术团队的“土豪”为数不多。更多的医疗机构，则处于一种“专业人才不知从何而来”的尴尬状态。

       专家认为，医疗与计算机同属于知识密集型行业，医疗大数据初兴，了解这两个行业特点的复合型人才少之又少。受访嘉宾纷纷表达他们对大数据专才的渴望，对培养一批复合型人才的期待。相信随着业界和学界的持续努力，尤其是系统性培养体系的逐步建立，健康医疗行业的大数据人才短缺现象会逐步得到改善。

      Bingdata优网助帮汇聚多平台采集的海量数据,通过大数据技术的分析及预测能力为企业提供智能化的数据分析、运营优化、投放决策、精准营销、竞品分析等整合营销服务。

      北京优网助帮信息技术有限公司（简称优网助帮）是以大数据为基础，并智能应用于整合营销的大数据公司，隶属于亨通集团。Bingdata是其旗下品牌。优网助帮团队主要来自阿里、腾讯、百度、金山、搜狐及移动、电信、联通、华为、爱立信等著名企业的技术大咖，兼有互联网与通信运营商两种基因，为大数据的算法分析提供强大的技术支撑。