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,?！迸＝虼髮W(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)最大的機(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?！痹谌ツ昴甑着e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)國(guó)家級(jí),、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)成本降至最低,，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。