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望、闻、问、切，传统中医的经验之术，是每一个医生的必备素质，而随着中西医学的融合发展以及医疗科技的更新，针对单一疾病的治疗而言，更为精细精准的诊断早已如探囊取物般轻松。正因为如此，在日常生活中，人们会将科技所提供的便利服务视为理所当然。 但在与卫生健康息息相关的医疗体系中，影响因素之多、技术条件之变、数据量之大，远超人们想象，如何持续获得更良好、更智慧的医疗效能，是目前各国政府亟需解决的问题。
信息化的现实难题 来自中国官方疾病预防控制部门的数据显示，中国目前确诊的慢性病患者已经超过2.6亿人，因慢性病死亡占居民总死亡的构成已经上升至85%。而在美国，每年因医疗失误而造成的损失高达170亿-290亿美元，有超过六成以上的医院，需要同时管理超过百种信息系统及界面，而医学数据还在以每五年两倍的速率持续累积。 医疗卫生发展面临的挑战，可谓压力重重，主要表现在以下方面：老龄化、慢性病等市场需求压力；医疗资源和人才不平衡分布造成的供给压力；医疗机构自身的技术瓶颈压力；不协同医疗及低效流程所造成的医疗质量问题；医患双方在新技术服务下所面临的高费用压力；预防性医疗发展和管理问题。 这些压力，反映在信息化要求上，就是大数据的庞大需求：业务系统、社区网络等数据采集设备会迅速制造和积累大量数据，有针对性、有目的性的数据利用需求将快速发展，数据分析处理能力也需要继续提高。庞大的非结构性数据必须透过有系统的分析与整理，才能被妥善运用。 一个现实难题是，这些所需要的大数据仍处在“孤岛”状态，数据资源被分散在6个大池子中：1.医疗服务：EHRs数据；2.医院与医保：结算与费用数据；3.医学研究：学术、社会和政府；4.医疗厂商：医药、医械和临床试验数据；5.居民：行为与健康管理数据；6.政府：人口与公共卫生数据。 而另一个令人遗憾的难题是，现有的信息系统还只是一个简单的工具，它只能让断裂的服务流程更加碎片化。它们严重区隔了病种、科室、医生、患者、时空、服务类型等不同数据，不但无法支持跨科室治疗的整合，还会让医疗流程更加复杂，更不用说促成个性化医疗。即便是现在最先进的医疗信息系统，其创造和提取大数据的能力依旧薄弱，这导致了医疗成本追踪和疗效测量费用的高企。 以中国医院信息化建设为例，这一进程已有近二十年的发展，医院信息化水平得到不断提高，积累了大量宝贵的病患诊疗信息。其中，临床信息系统和结构化的电子病历系统产生了大量的临床科研所需要的病患诊疗信息，这些信息分别储存在诸如电子病历、收费、医嘱、药品、检验、RIS/PACS、手术麻醉、病理等信息系统中。但是，这些有价值的信息基本没有为临床的科研、循证医学研究和教学发挥作用。
大数据能做什么？ 如果能彻底解决上述问题，大数据就能发挥真正的分析和洞察作用，形成强大的数据生产力，促进医疗系统之间的信息协同、分享、监控等多项功能，使医疗、医药、医保三轮驱动，形成一体化医疗服务体系，从被动诊治转换为预防为主的防治结合模式，使医生、护士和病患更有效地预防与治愈疾病。 在提升医疗价值方面，医学影像交换传输与共享，将提高诊断速度，加快病理识别和诊断分析；ICU实时采集和分析处理患者生理数据，可以尽早发现问题并采取措施；整合集成的健康数据，可以大大提升对药物临床试验的共享，提高危机探测能力；医疗保险赔付流程将进一步加快、精算程度会得以提升。此外，大数据还可以连续整合和分析公共卫生数据，提高疾病预报和预警能力，防止疫情暴发。 在改进居民健康价值方面，大数据则可以通过电话语音挖掘、手机定位数据、可穿戴设备反馈等系统集成整合患者健康信息，做到全方面的智能化监测，为诊断和治疗提供更多更好的数据证据，并提供预防性健康干预。 此外，完整的大数据分析机制，还有助于基因医学的进一步发展。传统观念认为，医疗效果取决于医疗机构、医疗人员的技术，但实际上，医疗效果的达成，与病患的个体性因素、尤其与其日常接触因素更为重要。 任何医学研究都应该以人为中心，不是头痛医头、脚痛医脚。仅靠临床试验，只能看出一般人对药物的反应，无法通盘考虑个人状况。不久的将来，针对个体病患者，通过先进的个人基因分析技术，再统合来自医学、生活环境等各方面的数据，即可从传统的“对症下药”变成“针对体质给药”，不但减轻患者的痛苦，也能创造更高质量的个性化医疗服务。 IBM全球前瞻医疗研究中心副总裁Martín-J.Sepúlveda深有体会。在他40多年的医学研究生涯中，他意识到，个性化因素的差别化，会大大影响疾病诊治进程和医疗效果。2012年8月，在IBM智慧医疗研讨会上，Martín-J.Sepúlveda指出，“要提高民众的健康，仅仅专注于发展医疗服务还不够。健康与否，病患自身的因素仅占10%，另外90%决定于当事人的家族、职业、居住地、食品、交通、能源，以及社交媒体等因素。” 这就意味着，医疗机构必须把非传统医疗数据引入日常诊断，对病患及疾病样本进行全息分析监测，从而提高救治准确率。因此，有效整合医疗数据、广泛使用非传统医疗数据，并将二者有机融合，进行大数据分析和洞察，成为改善医疗信息化的核心所在。 大数据的内涵不仅仅是数据量的快速增加，更是人类可以分析和使用的数据大量增加，通过这些数据的交换、整合与分析，可以发现新的知识，创造新的价值，带了大知识、大科技、大利润和大发展。大数据的剧增，表明人类测量、记录和分析的范围在增加，知识边界在快速延伸，决策方式在改变。
未来之路 十多年前，患者就医的模式还只能局限在面对面的时空之下，而如今，远程医疗已经是非常普遍的手段。未来，随着移动设备的广泛普及，如遇突发状况，医生完全可以随时随地通过移动设备察看患者病情、做出诊断检验。这还只是传统医疗过程的便利化，如果结合更为广泛的数据化、智能化、个性化等特征，未来医疗将获得极为广阔的发展空间。 未来，从呱呱坠地开始，伴随我们的不再只是社会福利的关照，还将有随身的个性化医疗服务。IBM与加拿大安大略理工大学正在尝试满足此类需求。技术人员采用IBM System S“流计算”软件，对早产儿病房进行实时监控。通过汇集传感器监测到的生物医学数据流，如早产儿心跳、血压、呼吸等资料，使医护人员可提早24小时预测到早产儿重症病房中，因败血症引发的感染，并及时采取相关治疗。 在医疗机构中，搭建大数据智能化平台后，各种高科技检验检查设备都将联网，实现数据共享；各种智能终端的应用，将极大地改善居民看病保健服务的体验；物联网技术与医疗护理相结合，将焕发出更加诱人的应用前景；无处不在的“信息玻璃”，将是电子健康档案和电子病历高度信息融合的载体，让医生随时随地、全面地获取患者的疾病与健康数据……这些持续性的实时数据，将通过大数据和云计算技术汇集成价值流。 得益于这些数字化、智慧化成果，未来，医院的运营将像电子业或汽车工厂一样，顺利提高资产、供应链或账单管理等效率，也能通过数字化设备建构更新、更顺畅的沟通模式，优化数据传递分享分析，让更多人享受到健康快乐。 |
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