互聯網加健康醫療：用大數據解碼人類「生死簿」

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生命解碼 健康醫療大數據涵蓋人的全生命周期，既包括個人健康，又涉及醫藥服務、疾病防控、健康保障和食品安全、養生保健等多方面數據的匯聚和聚合。

中國小康網訊 記者尤蕾 在一個個黑色「箱子」里，存儲的是數據，但這一組組數據拼接起來，就是有血有肉的人。你可以說，這些海量數據就是組成生命的密碼。在這個萬物相生相剋的世界裡，有矛就有盾，有鎖就有鑰匙，生命歷程亦不例外。一直以來，人們不遺餘力地在破解著生命的密碼簿。

在偌大的展廳里、巨大的屏幕上，演繹著每一個人必經的生命之路，從新生到垂暮。在這裡，你看到的不僅僅是向死而生的自然規律，還有未來人類的健康願景，專屬的生命密碼簿將伴隨一生，為自己的健康做主。

眺望了美好的未來，回到現實，不得不承認，醫療健康行業面臨著巨大挑戰，人口老齡化對醫療資源的迫切需求、急劇升高的醫療支出、醫療資源的配置不均、醫務人員的巨大缺口……然而，互聯網浪潮裹挾著大數據時代而來，比較優勢顯而易見：醫療健康機構採用大數據可以有效地幫助醫生進行更準確的臨床診斷；更精確地預測治療方案的成本與療效；整合病人基因信息進行個性化治療；分析人口健康數據預測疾病暴發等。利用大數據技術還能有效減少醫療成本，麥肯錫全球研究院預計使用大數據分析技術每年為美國節省3000億美元開支。

東部中心先行者

2016年6月，國務院辦公廳印發《關於促進和規範健康醫療大數據應用發展的指導意見》（以下簡稱《指導意見》），《指導意見》提出，健康醫療大數據是國家重要的基礎性戰略資源，要大力推動政府健康醫療信息系統和公眾健康醫療數據互聯融合、開放共享，消除信息孤島，積極營造促進健康醫療大數據安全規範、創新應用的發展環境，通過「互聯網+健康醫療」探索服務新模式、培育發展新業態，努力建設人民滿意的醫療衛生事業，為打造健康中國、全面建成小康社會和實現中華民族偉大復興的中國夢提供有力支撐。

為推動國家健康醫療大數據應用發展，國家衛生健康委員會（以下均稱國家衛健委）啟動國家健康醫療大數據中心暨產業園試點項目建設，確定了國家健康醫療大數據中心建設總體布局，指定福建省、江蘇省及福州、廈門、南京、常州為健康醫療大數據中心與產業園建設國家試點工程第一批試點省市，山東、安徽、貴州三個省將成為第二批試點省份。

同年，南京市江北新區被江蘇省衛計委（今江蘇省衛健委）選為「國家健康醫療大數據中心與產業園建設國家試點工程第一批試點」項目試點建設場地，揚子國資投資集團負責承接整體產業園建設運營，傑若創信息科技有限公司（以下簡稱傑若創）作為技術執行方受託承接國家健康醫療大數據（東部）中心」的建設、管理及運營等工作。10月，「國家健康醫療大數據（東部）中心」（以下均稱南京中心）正式揭牌啟動，大數據中心將作為全國建立的首個健康醫療大數據中心，從公共衛生、臨床診療、多組學基因三大方向出發，構建統一權威、互聯互通的人口健康醫療信息平台，並培育「互聯網+健康醫療」新業態。

作為第一批「國家健康醫療大數據中心」的技術團隊，傑若創參與整合江蘇省8000萬人口的健康醫療檔案和電子病歷，以及存儲全省174家三級醫院的影像資料，未來將逐步覆蓋至華東地區3億人群。目前，南京中心囊括了存儲中心、應用中心和展示中心三部分，據傑若創執行董事劉健介紹，存儲數據量已經達到52PB（petabyte，較高級存儲單位），配置2340 TFLOPS的超算設備，可提供達到國家4級安全要求的7×24小時服務，「這一規模在國際上也是領先的」。2018年5月26日，傑若創與世界排名第一的存儲技術提供方戴爾易安信DELLE MC共同成立了「傑若創——戴爾易安信技術創新聯合實驗室」並揭牌。

動輒百萬PB的數據存儲，註定了傳統的IT框架已經無法適用於中心的日常運維。為此，傑若創設計搭建了兼顧數據安全與產業化應用，能夠同時滿足多類型複雜業務部署實施的現代化基礎設施架構，並從健康醫療領域行業的數據特點出發，結合最新計算機平台服務技術，研發出適用於多組學數據應用、臨床診療數據和公共衛生數據管理等各種複雜應用場景的公共服務平台，有效配置與利用資源，動態有效地處理數據在存儲設備間、計算設備間、存儲與計算設備間的流動問題，避免數據墳場的出現。

正如劉健在接受《小康》記者採訪時所述，如何讓數據變得有價值才是更為關鍵的一步。在醫療大數據的深層挖掘及分析上，傑若創開展研發基於基因組大數據的數據挖掘與機器學習的解決方案，開創性地進行多組學數據挖掘的基礎技術研發工作，讓健康醫療大數據真正有效地「活」起來。

搭建一個「共享平台」，是目前傑若創為國內眾多生物信息公司起步與發展提供的服務內容之一。「我們還是要挖掘出數據的價值，在一個標準下建立數據之間的關係，把數據整理成一個有用的形式。否則，標準不一樣，大家用起來也會不方便。」劉健表示。

同時，傑若創也承接了「百萬人群全基因組測序計劃」，負責全亞洲第一通量的基因測序公共平台的數據處理、為大量生信企業提供各項差異性需求的解決方案。據了解，南京中心已購置50台基因檢測設備，引進多家一流的基因測序企業入駐，包括諾禾致源、雲健康基因、世和基因等一流的基因測序企業，年測序能力達40萬—50萬人次。

大數據應用逐漸釋放紅利

健康醫療大數據涵蓋人的全生命周期，既包括個人健康，又涉及醫藥服務、疾病防控、健康保障和食品安全、養生保健等多方面數據的匯聚和聚合。健康醫療大數據是國家重要的基礎性戰略資源，是健康中國建設的重要支撐。

「目前整體醫療大數據市場應用度較高地集中在數據挖掘、機器深度學習領域，大數據分析為許多醫學難題的解決提供了新途徑，改變了一些疾病診斷方式。疾病的風險管理和醫學影像是最熱門的兩大應用場景。」劉健表示，大數據可以挖掘出大量以往的相似疾病案例，通過分析這些診斷數據，對疑難雜症進行快速判別。此外，還可以利用圖像處理技術，將數據建模成為一個虛擬實體，通過設置不同的參數，模擬觀察各類手術或者藥物對患者機能造成的影響，從而在診療之前就對診療後疾病可能的走勢做出預測，為獲取疾病診治方法提供了手段。

顯然，大數據應用現在已然開始在逐漸釋放紅利。時任國家衛計委副主任金小桃曾對此表示，大數據不斷增強「自主健康」服務體驗，讓健康數據「多跑路」，讓人民群眾「少跑腿」。從現在已有的實踐看，互聯網健康諮詢、網上預約分診、移動支付和檢查檢驗結果查詢、隨訪跟蹤等應用，都給老百姓帶來更加便捷的應用服務，患者可在網上完成預約挂號、遠程候診，並通過智能終端實現診間支付、報告查詢，較好地解決了排長隊、花很長時間才能完成就診過程等問題。

隨著健康醫療大數據的應用與發展，大數據技術與健康醫療服務深度融合應用，使得大醫院、大醫生的知識和能力通過數字化的手段傳遞到基層、偏遠和欠發達地區，促進分級診療制度的有效落實。同時，通過分級診療平台和協同平台以及區域影像中心、區域心電中心、區域病理中心、區域檢驗中心、區域遠程中心的建立，有效提升了基層醫療機構的服務能力。運用「互聯網+」和健康醫療大數據的支撐，方便患者獲得優質、高效、便捷的服務。

事實上，人們現在感知最為深刻的遠程會診、預約挂號、移動支付等現代化就診服務僅僅是大數據應用的小小「一角」。 一個不可忽視的現實問題是，畢竟，健康醫療大數據的應用還處於起步階段，它在醫院系統化管理、輔助診療、虛擬助理、健康管理、藥物挖掘等領域均有涉足，但市場成熟度依然較低，未來應用還需時日。

「通過大數據分析應用，推動覆蓋全生命周期的預防、治療、康復和健康管理的一體化健康服務，這是未來健康服務管理的新趨勢。」中國工程院院士李蘭娟介紹，按照規劃，我國將建立覆蓋13億人的電子健康檔案，這將是世界上獨一無二、最大規模的健康大數據。該電子健康檔案將記錄從出生到臨終全生命周期的大數據，讓人們進行自我健康管理的同時，還可以更好地找到疾病的相關性及規律，並進行精準治療。此外，在各級衛生與健康數據中心及集成平台的支撐下，人們在家中通過網路就能完成健康諮詢，利用移動APP、可穿戴設備等物聯網設備進行數據的連續監測與共享，並通過數據分析輔助醫療診斷。據了解，目前，我國已經有藉助手機和雲端的糖尿病管理平台和高血壓病管理平台，專家可以實時分析個體的血糖波動、藥物療效等情況，給出診斷及用藥建議，這就意味著依靠大數據在健康管理領域邁出了重要一步。

大數據在未來不僅能夠將醫生從繁重的工作中解放出來，讓他們減輕重複性勞動而專攻疑難雜症突破醫學難題，還能夠在檢測藥品不良反應方面展露鋒芒。上市後，藥品不良反應監測分為主動監測和被動檢測。被動檢測依賴於醫生、患者、製藥公司提供的不良反應報告，而主動監測則側重醫療數據的挖掘技術，利用文本挖掘、數據挖掘技術從EHR、EMR、社交網路、搜索引擎中發現潛在藥品導致不良反應事件。據劉健介紹，當藥物使用與不良反應存在低頻率的因果關係時，一般的數據挖掘演算法將難以分辨因果關係和偶然事件，基於預認知決策模型（RPD model）設計了多種演算法用以發現藥品不良反應中的低頻因果關係。

此外，衛生部門還將依託於大數據，完善傳染病、疫情等預警機制，創新慢性病管理模式，促進慢病診治更科學化、精準化。

尋找分享性與安全性的平衡點

與其他大數據顯著不同的是，健康醫療大數據采自每一個人，涉及到了人們最隱私的部分。在健康醫療大數據蓬勃發展的同時，安全性問題顯得尤為重要，在個人隱私面前，還是要「踩剎車」，謹慎慢行。

美國在2016年—2017年間曾經發生數起健康醫療數據泄漏事件。暗網黑客組織TDO三次非法入侵併公布了18萬份患者病歷；在暗網上有超過50萬份兒童病歷可供下載，病歷中包含了兒童及其父母的姓名、社會保險號、電話和住址；超過91.8萬份老年人個人健康數據被泄露；Denton心臟醫療集團備份了7年電子病曆數據的未加密硬碟被盜，包括從2009年到2016年間患者姓名、出生日期、住址、電話、駕照號碼、醫生姓名、保險、診所賬號、病歷信息、檢驗結果以及用藥信息等數據……

在大數據時代，如何保護信息安全與個人隱私？

「數據的安全性，永遠不是一個點的問題。」劉健介紹道，保護隱私，從數據採集時就應該考慮這個問題，可以說這是一個系統工程。就南京中心而言，隨著大數據的建立，安全防護工作就在同步進行。目前南京中心已經建成四級保護等級，是江蘇省第二個認證的四級保護，第一個是國家電網調度中心。傑若創首席執行官管曉寅補充道，從數據使用的角度看，在科研或產業應用上，可能並不需要知道個人的信息，而是尋求更高層面上的規律，「通過我們這個平台對數據進行管理，比如對外提供一些介面或演算法，保證產業化用戶只獲取他們需要的規律，而非個人信息」。

誠如劉健所言，分享性與安全性本身就是一對矛盾。在解決安全性問題上，南京中心採取了數據分級保護，這就意味著，原始數據肯定不會被拿出去用，而是進行數據「脫敏」。這與國家衛健委的要求高度一致，金小桃也特彆強調，做好個人隱私數據的 「脫敏」、「去標識化」，才能就某一種疾病進行大數據的挖掘分析，在應用和研究時只能看到群體差異化特徵，阻止對個體化信息的開發使用。另外，南京中心還追求「最小化」原則，通俗解釋即能不給出去的就不給出去，可以在這個平台上進行分析，客戶獲得的是分析結果，而原始數據始終留在中心。

在企業探索數據安全的模式的同時，大數據安全也引起了國家衛健委的高度重視。在《人口健康信息管理辦法（試行）》的基礎上，依據《中華人民共和國網路安全法》，國家衛健委正編製《健康醫療大數據安全管理辦法》。一方面要推進網路可信體系建設，包括強化健康醫療數字身份管理，建設全國統一標識的醫療衛生人員和醫療衛生機構可信醫學數字身份、電子實名認證等。另一方面是加強健康醫療數據安全保障，開展大數據平台及服務商的可靠性、可控性和安全性評測，以及應用的安全性評測和風險評估。

值得注意的另一個問題則是，數據採集範圍廣、維度高、類型種類繁多、持續、快速增長的海量數據、不同格式數據、豐富多元化的語義數據等醫療大數據特性，都對於數據的統一存儲、管理、分析應用上存在眾多需要挑戰突破的方向。

在劉健看來，目前大數據收集也因種種現實因素遭到掣肘。在一些小醫院，數據就存在醫生的電腦中，當數據滿了就會被刪掉。相對而言，大醫院有自己的終端，數據都得到了較為完整的存儲，但是醫院信息化系統過多，相互之間難以打通，這就導致數據無法得到有效整合。「我們的目標之一就是把分散在不同系統里的零散信息收集起來，一種方式是直連醫院，另一種是把醫院現有的存量數據直接傳輸至中心，未來的增量想數據逐漸傳到中心。」劉健說。

對於數據收集後的下一步，管曉寅補充道，數據的管理整合可能對更深層次的挖掘會更重要。南京中心的工作就是將各方數據放在一處，使得更多用戶能夠挖掘它的價值，能夠產業化，恰恰，這也是難度比較大的地方。

當下的醫療數據大環境正值初始化成長的階段，未來醫療健康大數據的深度挖掘應用一定會成為國家與社會重點發展的戰略目標，任重道遠，未來可期。

大數據醫療健康企業實力榜

微醫：大數據驅動的四大業務平台

微醫在今年2月發布了基於大數據驅動的「微醫雲、微醫療、微醫藥、微醫險」四大業務平台。微醫雲是微醫面向全行業搭建的智能醫療雲平台。過去7年間，微醫通過連接全國2400多家醫院，實現了全國最大規模的「醫院窗口雲化」。 以微醫云為技術驅動，微醫打造了面向億萬家庭和千萬機構的新型醫療服務體系「微醫療」。該體系由「基地、網點、終端」三層服務體系組成，為用戶提供「線上+線下、全科+專科」的醫療服務。隨著「基地、網點、終端」的規模化落地，全新的「家庭醫療」服務模式逐漸成型。而微醫藥板塊則以處方共享平台為依託，規模化連接醫院信息系統、零售藥店藥品流通配送系統和醫保結算系統，實現醫療、醫保、醫藥多方的醫療信息共享應用。

春雨醫生：堅持「互聯網+醫療」之路

2011年春雨醫生正式創立時，就推出了一款APP——春雨掌上醫生。主要是以自診和在線問診為核心，進而鋪開其他相關的醫療功能和服務，比如APP已接入春雨醫療平台的幾款家用醫療器械，可檢測用戶運動、睡眠、心律、體溫等數據。截至2016年底春雨醫生已經覆蓋了兒科、皮膚科等17個常見科室，吸引超過50萬公立醫院執業醫師入駐平台，累計服務患者超過2億人次，積累了數億條健康信息。

華大基因：「生命科學+大數據」劍指精準醫療

華大基因與英特爾、阿里雲三方跨界合作，搭建了基於BGI Online的精準醫療開放雲平台，旨在為公眾提供更精準、高效的醫療健康服務和更為個性化的優質診療體驗，華大基因也將在此基礎上構建基因組學的數據中心和分析平台。迄今，華大基因已經完成了超過260萬例無創產前基因檢測、140萬例新生兒耳聾基因檢測、255萬例宮頸癌HPV病毒等基因檢測等，為數千萬家庭帶去了可及、平價的精準醫學服務，也積累了海量的數據。隨著人工智慧、生命科學和大數據的融合，生命大數據將會使醫學領域有一個巨大飛躍，也使得「精準醫療」變為可能。

（《小康》?中國小康網 獨家報道）

本文刊登於《小康》2018年7月下旬刊

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