国务院办公厅近日印发《关于推进医疗联合体建设和发展的指导意见》，要求针对在边远贫 困地区发展远程医疗协作网。对 此 中日友好医院院长王辰在医疗大数据开 发及应 用大会上提到，从总体战略到医疗领域，推 动大数据的发展都已经变成了国家意志，在大数据的推动下，医疗行业会形成新的业态，新的观念，新的行业面貌。

本文发于“贝壳社”，作者刘畅;经亿欧编辑，供行业人士参考。

4月26日，医疗大数据开发及应用大会召开。对于运用信息技术和大数据构建专科医联体，中国工程院院士、中日友好医院院长王辰在会上分享了丰富的实践经验，贝壳社作为会议的媒体支持，将的演讲干货整理于此。

推动医疗大数据发展是国家意志

医疗大数据堪称最复杂的系统。过去由于我们对纷繁复杂数据的采集能力、掌握和分析能力不足，我们把很复杂的医学问题用简化的方法，比如说RCT(随机对照试验)。RCT被医学界认为是非常重要的实验和验证手段。而现在，大数据的时代来临能够带来新的一些思考。

过去由于数据采集和处理方式有限，数据的量级在GB或TB级，但现在采集和处理方式都有了，数据达到PB级，数据就展现出之后的价值。

从总体战略到医疗领域， 推动大数据的发展都已经变成了国家意志 ，所以国家出台了《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》(国发[2015]50号)，以及《国务院关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》(国办发[2016]47号)。这体现了国际和国内医疗行业的重要趋势也是一个方向上的导引。

文件将健康医疗大数据的定位成国家最重要的最基础的战略资源。国家在安全管理、行业管理上都有要求。

在权属管理上，医疗大数据数据权属是国家所有的，然后再通过从业者的职权分级，比如保存权和管理权归医院所有，知识产权归数据创造者所有。

在安全管理上，又分为基础设施安全(软件平台系统、信息装备设施)和数据安全(涉密数据和数据资源外泄、业务流程管理、数据使用管理)。

核心挑战医疗数据质量和分析

现在谈互联网医疗的时候，要注意医疗本身的专业性，有一系列专属化的工具，而在技术又要有大数据本身的特点。

医疗大数据的多源异构性非常突出，比一般的大数据分析复杂，需要分类管理。 大致可以划分为：

(1)临床医疗大数据;

(2)公共卫生数据;

(3)个人健康数据。

各个层面都有数据记录，但是都没有整合，或者整合起来很困难，分析起来就更困难。

数据的质量非常重要，必须要在源头建立医疗数据的质量规范。因为，如果要对数据做分析的话，来源必须可靠，采集方法也有讲究，大数据不是紊乱数据，要指定标准化原则，要规范化之后，才能使用。

电子病例系统(EMR)的标准化大致分为三个层面：名词标准化、病历结构化、数据同质化。首先要求的就是名词的标准化，这里包括统一医学术语、统一名词代码、兼容方言差异和规范病历标准等等方面的内容。比如，医学数据上，一个“感冒”就有“感冒”、“上呼吸道感染”等多种表述，不统一的话，后续怎么做有效分析呢，就算分析出来也没有可信度。

数据分析也是大数据的核心问题。在这之前，要经历数据处理、数据清洗、标准化、结构化和存储。但是，目前数据分析最大的困惑是临床、统计和数据之间的复合型人才问题。大数据虽然来临了，但我们面临的现状是，医生只有一点浅薄的统计学知识，统计学人才又不真的懂临床，也不真的懂数据，做数学MES的人懂数学，又不懂统计，更不要说临床了，而大数据没有数学和IT的支撑，也是不行的。

所以， 多学科的转化、交融和立体架构完成了，才能让大数据得到有效的分析 。而现在面临藩篱就是各学科都不相通，各自为阵，很难组成实用的系统。到了建立数字模型的阶段，数学和IT如何对接，如何转化又是突出问题。

然后就是 临床病历的科研病历一体化的问题 。比如队列研究，数据量巨大，分为两种，一种是社区队列，一种是专病队列。社区队列主要涉及疾病的发生和发展阶段，而专病队列是精细化的，具体到采集时间点的，针对某个疾病的发展和干预过程。所以日常临床工作中大量的数据如何与科研数据对接起来，又是一个问题。

临床是相对粗化的数据来源，科研数据相对精细化，这就要求在科研单独设立系统。各家医院可以都不需要拥有超级计算机，通过互联网将数据上传到云端，通过云计算达到计算能力的跃升。我理解的云计算，就是一个具备超级计算能力的计算机。因此这个行业之间的联合非常重要。

大数据和云计算也在改变临床研究方法。我们过去崇尚的RCT是非常局限的方法。RCT实际上是把复杂问题简单化，把多元因素一元化处理，多因素单水平不确定，多因素多水平规模小。在临床上其独特之处，但也有明显的局限性。基于真实世界大数据的研究方法是现在研究的重要方向，优势是数据处理能力强大，多样本入组，多因素多水平规模大，可以从发病规律，诊断机率，病理演变，自然病程，临床效果等方面记录真实现实，发现关联性，得到更加接近于现实的结论和规律。