背靠大數據，我國醫療行業能否治愈“頑疾”?
2015年3月，李克強總理在政府工作報告中首次提出“互聯網+”行動計劃，各行各業緊隨“互聯網+”的步伐進行產業結構調整與轉型升級，“互聯網+醫療”也應運而生，成為目前“醫改”熱詞。隨后，與之密切相關的“大數據+醫療”這個概念也隨即得到了業內人士的關注。
通過數據，可以把醫學專家積累的寶貴經驗，轉化成標準化的知識基礎，做到數據驅動醫療服務，因此從而大大提高供給端的服務能力和效率，解決中國醫療領域存在的諸多需求。因此，健康醫療大數據也成為了國家重要的基礎性戰略資源，建設國家健康醫療大數據中心隨即成為了實施“數字中國”“健康中國”戰略的重要措施。
自2016年以來，我國在健康醫療大數據領域陸續頒布了多個綱領性文件：
2016年6月，國務院印發了《國務院辦公廳關于促進和規范健康醫療大數據應用發展的指導意見》，同年10月發布了《“健康中國2030”規劃綱要》，明確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與開放共享，將健康醫療大數據納入國家大數據戰略布局；
2017年1月，國務院印發了《“十三五”衛生與健康規劃》，提到要促進人口健康信息互通共享，依托區域人口健康信息平臺，實現電子健康檔案和電子病歷的連續記錄以及不同級別、不同類別醫療機構之間的信息共享；
2017年7月，國務院印發了《新一代人工智能發展規劃》：在智能醫療方面，推廣應用人工智能治療新模式新手段，建立快速精準的智能醫療體系。探索智慧醫院建設，開發人機協同的手術機器人、智能診療助手，研發柔性可穿戴、生物兼容的生理監測系統，研發人機協同臨床智能診療方案，實現智能影像識別、病理分型和智能多學科會診；
2018年4月，李克強總理主持召開國務院常務會議，審議并原則通過了《關于促進“互聯網+醫療健康”發展的指導意見》，提出從醫療、公共衛生、家庭醫生簽約、藥品供應保障、醫保結算、醫學教育和科普、人工智能應用等方面推動互聯網與醫療健康服務相融合，并要完善“互聯網+醫療健康”的支撐體系，同時對強化醫療質量監管和保障數據安全作出明確規定；
國家衛計委也在逐漸編制完善《國家衛生計生委數據資源管理服務辦法》、《互聯網醫療服務管理辦法》、《健康醫療大數據管理服務辦法》、《健康醫療大數據安全管理辦法》、《健康醫療大數據標準管理辦法》等相關標準規范，解決數據應用的安全隱私保護問題，形成合理的共享機制。
同時，各地方政府也積極跟進。目前，已有貴州、青海、廣東、江西、山東等15個省市陸續出臺了促進健康醫療大數據應用發展的相關政策和實施意見。健康醫療大數據產業發展引發社會各方廣泛關注和積極參與，全國已有超過20個省市申請健康醫療大數據中心及產業園國家試點工程建設，國內外知名企業也紛紛加入。市場多元化的需求，國家政策明確的指引以及一系列重點工程的落地實施，都將促使健康醫療大數據產業完成基礎積累，迎來高速發展新階段。
醫療與大數據相結合，優勢何在？
通過上文方對國家相關政策的梳理，我們同時對我國醫療大數據的發展目標和重點任務進行了歸納：
無論是疾病治療、臨床實效研究、新藥物研發，還是基礎醫學、醫藥衛生等，都涉及上圖這三個版塊。因此如何高效地利用現代醫學信息手段獲得人們所需要的數據，是決定現代醫藥學研究成敗的關鍵。
當前，盡管我國醫療服務體系機構龐大，但仍存在優質資源短缺、患者病情復雜、醫療費用高、醫生工作強度大等痛點。在此背景下，醫療大數據的研究和應用的，其意義顯而易見：
· 及時有效提高診斷準確性。醫生利用醫院間互通數據，結合患者具體的健康情況和既往病史，可以盡快做出診斷，而且讓患者參與醫療全過程。同時，大數據、人工智能作為診斷工具、服務工具的運用，能夠提高醫療診斷效率，將醫療工作者從簡單勞動中解放出來，使醫療工作更加高效和精準；
· 減少醫患矛盾。基于健康大數據的醫療服務提供了新的醫療模式，即通過大數據統計推斷或利用精準的生物醫學數據獲得患者特異的疾病通痛路，并依據通路對患者實行分組指導，使患者得到有效治療；
· 節約醫療資源。通過大數據優化患者治療方案，避免重復診治；
· 提高醫療質量。通過對數據的有效整合，確保了良好醫療技術的有效發揮，滿足個性化醫療服務要求需求，保持了醫療服務的連貫性和及時性，推動了醫學研究、臨床決策、疾病管理以及醫療衛生決策等方面的轉變。
按照計劃，我國將建立覆蓋13億人的電子健康檔案，記錄從出生到臨終全生命周期的大數據。數據信息在診療過程中的成功運用，讓老百姓不僅可以享受更加便捷的看病服務，降低了治療成本，還能進行自我健康管理，找到疾病的相關性及規律，并進行精準治療。
此外，在醫藥電商和藥店層面，隨著處方藥網售的開閘，醫藥電商與大數據結合，一方面能夠實現處方藥網售的可追溯、政府的可監管，另一方面也能通過對大數據的分析制定線上營銷及線下活動方案；在醫藥企業層面，可以通過醫藥電商和醫療平臺的數據積累，將獲取健康數據、藥品的流向、銷量信息等的數據，根據顧客需求變化，實現個性化藥品研發、更換商品種類和數量，實現智慧生產和藥品管理。
健康醫療大數據相關工作的推進，無疑將促使市場加快研制推廣智能化健康醫療設備，推動醫藥、金融、物流、養老、保險、教育、健身等產能釋放，帶動健康產業加快升級，并將催生新的行業機會。
大數據+醫療，其路漫漫
雖然在宏觀政策層面國家對于發展健康醫療大數據是鼓勵和扶持的，但是具體到政策落地和具體操作，尚有多項現實性難點和障礙需要攻克和破除，主要歸納為以下4點：
· 醫院內數字孤島叢生，數據共享與互聯互通存在障礙；
· 數據標準化問題；
· 健康醫療大數據人才缺失；
· 企業的商業模式難以形成。
特別是在數據開放和商業模式上，大數據的進展阻礙重重。
目前醫療健康大數據的主要付費方分是六個：消費者、企業、保險公司、政府、醫院及藥企（包括醫械）。短期來看，保險公司和藥企的付費意愿最強，都有代表企業開始嘗試大數據的應用。醫院、政府與企業需求還是明顯的，但現階段還比較保守。
大醫院沒有動力將數據開放給小醫院，網絡攻擊的猖獗，讓醫院對于外網是唯恐避之不及。在這種情況下，數據的互聯互通更多只能在醫院內部進行。
然而，從發布的一系列相關政策，以及一些具有央企背景的中國健康醫療大數據股份有限公司的成立，可以看出國家對于健康醫療大數據逐級推進的決心。在如此環境下，央企國家隊、互聯網企業和高校科研機構共同發力，企圖打通13億人口的健康信息孤島。
在國家層面，去年4月中旬、5月初，國內兩大健康醫療數據“國家隊”相繼成立：前者是以中國電子為首的、由四大央企聯合發起成立的——中國健康醫療大數據產業發展有限公司，后者是以神州數碼控股、工商銀行、中科院控股、中國電信等13家行業領軍企業為重要成員的——中國健康醫療大數據股份有限公司。
在企業方面，百度、騰訊、阿里巴巴、華為等科技巨頭也正與醫院聯手，推動病歷結構化、術語標準化，并逐步推進實現精準醫療及智能醫學，未來還會進入醫學疾病預防、醫藥生產、醫療保險等多個市場。阿里云推出了ET醫療大腦和工業大腦，要給醫院配備“實習醫生”；藥明康德聯合華為云發布了精準醫學大數據云平臺——明碼云；騰訊在醫療信息產業鏈中，也進行了多方面的投資，如好大夫、丁香園、春雨醫生、微雨等，其旗下的騰愛醫生則能幫助醫生管理團隊和患者等等。
在高校方面，以“政產學研用”、“醫工結合”為理念，讓臨床醫學與信息科學對接，成為推進醫療健康發展的新思路。清華大學、北京大學、華南理工大學、中山大學、華中科技大學等高校均已紛紛與醫院聯合，利用自身特有的工科優勢，為實踐和推動醫工結合培養人才，并為精準醫療和醫學科研提供了強有力的信息技術支持。這其中，清華大學的成果顯得尤為突出。
清華的“醫工結合”之路
2017年9月20日，清華大學附屬北京清華長庚醫院與數據科學研究院進行正式合作簽約，雙方依托于清華長庚醫院現有較好的信息化基礎和數據積累，并融合清華大學在數據科學領域頂尖的科研能力和技術積淀，共同開發部署了“清華醫學研究數據平臺”(又稱“清華醫工科研服務平臺”)。事實上，在此次簽約前，清華長庚醫院與數據院就已經展開合作，此次簽約只是雙方正式展開全面合作的標志。
很快，由董家鴻院士領銜，并由清華大學臨床醫學院與清華數據院共同建設的“清華醫工科研服務平臺”在北京清華長庚醫院開啟測試。作為實用性多中心建設醫學數據研究開放平臺，它符合國際多中心科研標準，涵蓋數據科學、臨床醫學、材料科學、人工智能等多領域知識數據。同時也可以提供獨立單中心和互聯多中心兩種運營模式：
· 在多中心模式中，實行數據脫敏、索引互聯、按需共享；
· 在單中心模式中，實現本地運行、院內使用、獨立科研。
同時，該平臺也提供了以共享度、溯源性、貢獻值客觀分配為目的的新型醫學科研數據標識及引證標準，可以為科研成果列明數據出處、引用樹、尋證溯源，形成科研領域的“血脈族譜”。
董家鴻院士作為清華大學臨床醫學院院長、北京清華長庚醫院執行院長，身兼美國外科學院和歐洲外科學院和法國國家外科科學院三大國際權威學術組織的榮譽會士，長期致力于現代肝膽外科理論和技術的研究。他在國際上首次提出“精準外科”新理念，創立精準肝膽外科范式，解決了復雜肝膽病外科治療中定位、定量和搏控的技術難題，全面提升了復雜肝膽病的手術治療效果，提升了我國肝膽外科整體水平及全球影響力。
一年以來，董家鴻院士醫工團隊以肝膽胰多中心單病種真實世界研究與精準外科范式為切入點，聯合并拓展全國多家合作醫療單位，圍繞全國肝膽多中心科研數據平臺建設，充分發揮工科院士及專家團隊的技術優勢，全力推進肝癌大數據科研數據標準和平臺發展，逐步實現了我國頂級醫學科研團隊和大型醫療中心聯合，東西南北中全國布局的臨床科研合作架構和醫療互聯體系。
作為醫療大數據的引領者及推動者，董家鴻院士希望能夠立足清華，以清華為中立科研平臺，發展20個以上多中心科研合作，推動多學科、多病種臨床科研發展，以最前沿的大數據、人工智能、區塊鏈技術推動真實世界臨床研究，整合海量多中心醫療健康大數據，進行智能處理、信息挖掘、機器學習，為公眾健康、臨床決策、精準醫療、精益管理、政府決策提供有力支持。
此次清華長庚醫院與數據院的合作，顛覆了醫院傳統的科研模式，通過清華醫工科研服務平臺，推動醫療數據實現專業化與標準化，探索醫療健康發展和突破的新方向。同時，此次合作將為醫學科研提供強有力的信息技術支持、提升醫師們的數據素養，讓清華的理工優勢成為清華長庚醫院科研和臨床團隊的堅強后盾，進而提升醫療診斷精準度，催生新的臨床科研模式。
發展醫療健康大數據，機遇與挑戰并存
對于建設醫療大數據的戰略背景下“醫工結合”的發展理念，董家鴻院士認為，精準外科時代來臨，需要通過醫工結合提升外科診斷的精準化。現代技術與傳統醫學的精髓相融合，打造精準肝臟外科技術體系，才能實現醫療診斷的可量化、可視化、可控化。
清華大學自動化系副教授江瑞則認為，醫療數據的發展要依托于「以人為本」的健康醫療大數據體系，即數據交換共享體系，取數據于民，還數據于民。
而這也意味著我國醫療健康大數據產業在發展中機遇與挑戰并存。
醫療健康大數據的發展是民生所需，同時也受到政府相關部門的重視和支持，并且醫療機構、研究機構、產業界包括投資界等都積極參與。然而，如何突破機制、思想、觀念的限制，如何突破關于個體差別和大數據待解決的共性問題之間的矛盾、解決技術上的困難將是需要攻克的難點。
此外，還需要防止被過度熱捧而產生的泡沫。醫療健康大數據只有從實際出發，以數據為基礎、以應用為抓手、以技術為突破，打造醫療健康大數據生態體系，才可實現長期、可持續發展。
來源：微信公眾號“THU數據派”
京公網安備 11010802036102號