數據驅動下的未來醫療
HC3i導讀：
醫療信息化有效簡化了看病流程、提升了醫療服務質量，為群眾帶來諸多便利。大數據技術、雲計算、人工智慧以及硬體技術的發展，不斷促進著醫院在數字化轉型中融合新的技術，讓越來越多的不可能變為可能。
醫療信息化有效簡化了看病流程、提升了醫療服務質量，為群眾帶來諸多便利。大數據技術、雲計算、人工智慧以及硬體技術的發展，不斷促進著醫院在數字化轉型中融合新的技術，讓越來越多的不可能變為可能。醫療數據作為醫療健康發展的核心價值部分，是醫療向數字化轉型的有力抓手，也是助力醫療前行不可小覷的驅動力。
2018醫療健康雲生態大會上，來自IBM的系統存儲部門軟體定義架構師馬雪潔女士圍繞「數據驅動未來醫療」主題展開精彩演講。
中國醫療健康狀況加速數字化變革
演講中，馬雪潔認為，目前中國醫療健康狀況可以歸納為以下幾點：
1. 醫療衛生資源總量不足
根據近期發布的一些數字報告可知，以目前的人口數量，國家要建立多個小型診所。每千人對應的醫生數量和護士數量都嚴重不足。在這樣的環境下，利用數字化技術，可以給大眾提供更方便快捷、更平價高效的醫療。
2. 精準醫療的推行
2015年奧巴馬花費2.15億美元啟動美國精準醫療計劃，同時，我國科技部宣布用600億元推動中國精準醫療產業。說到精準醫療，就一定會提到基因檢測。目前，基因測序已經日漸普及，幾百元就能夠實現數百項癌症的基因監測。利用基因監測的方法對健康水平進行預測和診斷將成為一種趨勢。
3. 慢性病高發、人口老齡化程度嚴重
目前，患有慢性病的人口數量在我國規模很大。據統計，在未來五年內死於慢性疾病併發症的人或高達85%。
另外，我國老齡化的速度很快，次現狀為帶來的醫療負擔巨大，因此藉助數字化技術來緩解這一狀況已經迫在眉睫。
4. 醫療資源布局不合理
雖然分級診療已經進入深水區，但是我國醫療資源不均衡的現狀仍然存在。如何讓醫療資源互通？遠程醫療就是有效方法之一。
國家大力推動醫療大數據平台建設
目前，我國出台了多個政策發展IT技術助力醫療機構的服務、流程等改革。馬雪潔認為，在國家大力推動和移動互聯網不斷深化普及的合力推進下，未來必定會有更多方便大眾使用的移動或遠程的醫療問診方式出現。
醫療健康行業大數據現狀
醫療健康雲生態大會上，馬雪潔就當下醫療行業大數據現狀進行了簡要介紹：
1. 數據來源多樣
據統計，一個人的全基因測序數據約在6TB左右。但醫療數據並不僅僅只有這些，包含醫院電子病歷信息、生活環境數據（手機或體脂稱等設備的健康數據）
2. 跨部門、跨地域、跨行業
醫療數據的來源並不單一，可能是不同地區的醫療機構、不同醫療機構的不同部門，甚至可能來自醫療以外的其他行業。
3. 數據採集、存儲、共享
醫療數據構成複雜、規模龐大，其採集、存儲和共享都有很大難度。
4. 安全規範
醫療數據對安全性要求極高，建立行業安全規範非常重要。
大數據與AI為醫療健康領域帶來新的變革
隨著電子設備的不斷發展，醫療數據類型和規模都在不斷擴增。要建立覆蓋全生命周期的健康服務，就要具備處理各方面醫療健康數據、實現數據共享的能力。只有加快醫療數據的流轉才能有效提升醫療服務能力。馬雪潔在演講中說：「只有讓醫療數據運轉起來，才能為大眾提供更多便利，讓百姓少跑腿」。
國家健康醫療大數據中心，讓醫療資料庫「動」起來
IBM目前正在幫助國家建設健康醫療大數據中心，目標是達到江蘇省乃至整個華東地區從8000萬人口到3億人口健康醫療數據的大存儲平台。該大數據中心的服務方向實際上不是直接服務於個人的，而是孵化公司者企業，讓相關公司或企業藉助這個平台做數據的存儲、流轉和共享。此外，該平台還提供了一些人工智慧分析和高性能計算分析的介面。它目前的基因測序能力是40萬到50萬人次，雖然目前距離面向整個華東地區人口的目標還有很長一段距離，但隨IT能力的不斷提升，實現最終目標指日可待。
馬雪潔介紹說，數據按照訪問頻率可以大致分為冷數據、溫數據和熱數據三種。其中，冷數據是指不常訪問的數據；熱數據則相反，是指如基因測序過程中需要不斷訪問的這類數據；溫數據則是指介於冷熱數據間的數據。國家健康醫療大數據中心平台包含了快速存儲設備，也包括冷設備，從而使大數據中心擁有完備的數據底層的基礎架構。另外，醫療數據來源、醫療種類的複雜為數據清洗帶來了很大難度。傳統的方法可能需要人工去識別，判斷什麼地方有問題。但現在通過深度學習的方式，可以藉助計算機完成這些事情，大大節省了時間和人力。
演講結束時，馬雪潔表示：「未來的醫療肯定是由數據驅動的，每個人的一生中都會積累約1P的數據，雖然目前這種方式尚未普惠所有大眾。但是不久的將來，醫療資源成本一定會下降，更多人都將能夠獲得更好、更優質的醫療服務。相信這不僅是每個醫療人的目標，也是每個IT人的目標。」
（本文根據馬雪潔在「2018醫療健康雲生態大會」的演講內容整理）
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