大數(shù)據(jù)將迎來(lái)智慧醫(yī)療迅猛發(fā)展

        大數(shù)據(jù)應(yīng)用醫(yī)療行業(yè)首當(dāng)其沖 
        “不久前大數(shù)據(jù)還只是逸聞趣事，但現(xiàn)在已經(jīng)成為新知識(shí)的主要來(lái)源。”牛津大學(xué)學(xué)者維克托.邁爾-舍恩伯格和《經(jīng)濟(jì)學(xué)家》雜志數(shù)據(jù)部主編肯尼思.庫(kù)基爾在其合著的新書——《大數(shù)據(jù)時(shí)代》指出，在識(shí)別流感疫情時(shí)，谷歌比疾病控制和預(yù)防中心更有效。利用大數(shù)據(jù)來(lái)改善醫(yī)療，是一個(gè)大的機(jī)會(huì)。 
        事實(shí)的確如此。自大數(shù)據(jù)概念于2012年開(kāi)始成為行業(yè)信息化熱點(diǎn)以來(lái)，圍繞這一話題的討論更多看上去是雷聲大，雨點(diǎn)小。唯獨(dú)不同的是醫(yī)療行業(yè)，由于該行業(yè)關(guān)系民生大計(jì)的特殊地位，以及服務(wù)億萬(wàn)民眾時(shí)必須面對(duì)的海量醫(yī)療健康數(shù)據(jù)處理需求，因此也成為國(guó)內(nèi)率先啟動(dòng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的先鋒行業(yè)之一。 
        “大數(shù)據(jù)的應(yīng)用首當(dāng)其沖的就是智慧醫(yī)療。”在去年年底舉辦的醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)暨健康云服務(wù)繼2012imit醫(yī)院院長(zhǎng)高峰論壇”上，中國(guó)工程院院士鄔賀銓指出，在醫(yī)療數(shù)字化的過(guò)程中，醫(yī)院成了大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的重要來(lái)源，病歷、影像、遠(yuǎn)程醫(yī)療等都會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。如何把醫(yī)療大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為經(jīng)濟(jì)價(jià)值，“關(guān)鍵是怎么能夠提取出與診療有關(guān)的數(shù)據(jù)。” 
        根據(jù)十二五規(guī)劃中有關(guān)醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)信息化建設(shè)規(guī)劃，我國(guó)將重點(diǎn)建設(shè)、省級(jí)和地市級(jí)三級(jí)衛(wèi)生信息平臺(tái)，建設(shè)電子檔案和電子病歷兩個(gè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)等諸項(xiàng)目標(biāo)，也就是推進(jìn)醫(yī)療信息化的“3521”工程。過(guò)去由于缺少統(tǒng)一的電子病歷系統(tǒng)(EMR)標(biāo)準(zhǔn)，中國(guó)的電子病歷系統(tǒng)發(fā)展比較緩慢，醫(yī)院之間不能實(shí)現(xiàn)共享病患信息共享，醫(yī)療服務(wù)水平也因此受到影響。為改善這一現(xiàn)狀，國(guó)家會(huì)逐漸加大對(duì)電子病歷的投入，適應(yīng)這一趨勢(shì)，各級(jí)醫(yī)院也將加大在數(shù)據(jù)中心，IT外包等領(lǐng)域的投入。 
        隨著醫(yī)療和健康數(shù)據(jù)的急劇擴(kuò)容大數(shù)據(jù)和幾何級(jí)的增長(zhǎng)，如何充分利用包括影像數(shù)據(jù)，病歷數(shù)據(jù)、檢驗(yàn)檢查結(jié)果、診療費(fèi)用等在內(nèi)的各種數(shù)據(jù)，搭建合理先進(jìn)的數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)，為廣大患者，醫(yī)務(wù)人員，科研人員及政府決策者提供服務(wù)和協(xié)助，將成為未來(lái)信息化工作的重要方向。 跨越大數(shù)據(jù)應(yīng)用門檻 
        值得注意的是，伴隨大數(shù)據(jù)在醫(yī)療與生命科學(xué)研究過(guò)程中的廣泛應(yīng)用和不斷擴(kuò)展，其數(shù)據(jù)規(guī)模、多樣化程度和增長(zhǎng)速度對(duì)于醫(yī)療行業(yè)都是必須面臨的巨大挑戰(zhàn)。比如，一張普通CT圖像含有大約150MB的數(shù)據(jù)，一個(gè)基因組序列文件大小約為750MB，而一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的病理圖則接近5GB。如果將這些數(shù)據(jù)量乘以人口數(shù)量和平均壽命，僅一個(gè)社區(qū)醫(yī)院累積的數(shù)據(jù)量，就可達(dá)數(shù)TB甚至數(shù)PB之多，而且其中還富含圖像、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。 
        醫(yī)療行業(yè)的大數(shù)據(jù)集量大且繁雜，其中蘊(yùn)含的信息價(jià)值也多樣且豐富，如果能夠?qū)ζ溥M(jìn)行有效的存儲(chǔ)、處理、查詢和分析，那么就可對(duì)于小到輔助某個(gè)臨床醫(yī)生做出更為科學(xué)和準(zhǔn)確的診斷和用藥決策，或幫助某個(gè)醫(yī)院根據(jù)患者潛在需求開(kāi)發(fā)全新個(gè)性化服務(wù)及自動(dòng)服務(wù)，大到幫助相關(guān)研究機(jī)構(gòu)突破醫(yī)療方法和藥物革新，或支持地區(qū)甚至全國(guó)醫(yī)療行業(yè)主管部門優(yōu)化醫(yī)療資源及服務(wù)配置，提供前所未有的強(qiáng)力支持。 
        然而，如何將海量、復(fù)雜的數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、處理和保護(hù)成本降至低，同時(shí)還能對(duì)此進(jìn)行實(shí)時(shí)或準(zhǔn)實(shí)時(shí)的處理、查詢需求響應(yīng)以及智能、深入的分析，IT產(chǎn)業(yè)界及包括醫(yī)療行業(yè)在內(nèi)的行業(yè)用戶都亟需針對(duì)大數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)和優(yōu)化的智能管理、分析、查詢及存儲(chǔ)平臺(tái)，來(lái)替代傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái)，順利幫助他們跨邁大數(shù)據(jù)應(yīng)用這道門檻。
        包括IBM、微軟、甲骨文、戴爾等在內(nèi)的IT巨頭們都成為這一領(lǐng)域的先行者，通過(guò)一些專業(yè)工具與解決方案，來(lái)幫助醫(yī)療行業(yè)用戶獲得數(shù)據(jù)挖掘的價(jià)值。