1. 大數據在醫療行業的應用有哪些
大數據專業屬於交叉學科：以統計學、數學、計算機為三大支撐性學科；生物、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學為應用拓展性學科。所以大數據在眾多行業都有應用，下面說說其在醫療領域的應用。
隨著互聯網規模不斷的擴大，大數據正在改變著這個時代的絕大一部分的行業或者企業，醫療行業也不例外，醫療健康正在成為人們關注的重點問題，以智能化、數字化為特徵的醫療信息化正在蓬勃興起，醫療行業的數據類型也在向海量、復雜、多樣的類型方式轉變。
1.就醫數據進行電子化管理
對電子醫療記錄的收集，包括個人病史、家族病史、過敏症以及所有醫療檢測結果等。在信息系統中進行分享，每一個醫生都能夠在系統中添加或變更記錄，而無需再通過耗時的紙質工作來完成。這些記錄同時也能幫助病人掌握自己的用葯情況，同時也是醫學研究的重要數據參考。
2.健康預測
通過智能手錶等可穿戴設備的數據，建立健康預測模型，通過這些可穿戴設備持續不斷地收集健康數據並存儲在雲端，實時匯報病人的健康狀況。應用於數百萬人及其各種疾病的預測和分析，並且在未來的臨床試驗將不再局限於小樣本，而是包括所有人。
3.醫學影像以及臨床診斷
通過讓大數據機器人來識別記住各類海量的醫學影像，例如X射線、核磁共振成像、超聲波……等各種的圖像。對大量病歷進行深度挖掘與學習，訓練其對影片的診斷，最終實現輔助醫生進行臨床決策，規范診療路徑，提高醫生的工作效率。
4.葯品研發
利用大數據進行數據建模並進行分析，預測葯物的臨床結果，可以為臨床階段的實驗結果提供參考，節省臨床階段的時間並優化臨床實驗結果。制葯公司也可以通過數據建模進行分析，從而生產出治療成功率更高的葯品並極大地縮短葯品從研發到投入市場的時間。
2. 大數據如何推動醫療行業的發展
區域醫療保健監控
可以將數據用於預測醫學研究，從而有助於預防可能的疾病傳播。例如，通過跟蹤他們搜索的醫療問題來了解患者人群及其醫療保健需求以及跟蹤他們在醫療站點上提供的信息，這些都是促進預防保健和研究的方法。
新型冠狀病毒大數據搜索報告
該數據有可能更好地預測各種情況和當前公共衛生問題引起的區域性暴發疫情的情況。反過來，醫療服務提供者能夠採取適當的預防措施，並分配必要的資源，以應對與健康有關的特定疾病的區域性升級。
打擊性傳播疾病
如果及時報告，則可以治療性傳播疾病(STD)和性傳播感染(STI)。但是，諸如缺乏性教育等問題通常會導致症狀不受控制。大數據可以利用本地經驗，並幫助科技公司和醫療保健提供商填補信息空白並傳播對性健康的認識。
改善醫療保健支持系統
醫療技術的主要進步之一是醫療保健機器人技術，預計到2021年其收入將增長到28億美元。醫療保健機器人技術包括外科機器人培訓，機器人護士，智能假肢和仿生學等專業，以及治療，葯丸，遠程呈現和後勤方面的幫助。使用大數據驅動的機器人技術有可能極大地改善醫療保健支持的質量，這已經通過少數著名的機器人護士(如Robot Dinsow)看到，它可以監控患者並提醒他們用葯;Paro機器人可以提醒護理人員。
機器人護士
如今，在醫學研究和發展中使用大數據至關重要。人工智慧和機器學習正在引領醫學數據的收集，新葯療法的發現以及患者預後的改善。通過實時分析公共衛生問題，大數據可以促進多個領域的醫學研究，改善患者護理並防止致命疾病的傳播。
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3. 大數據醫療具體是指什麼
醫療大數據是個很寬泛的概念，他有很多詳細的分類，包括：電子病歷數據，這是患者就醫過程中所產生的數據，包括患者基本信息、疾病主訴、檢驗數據、影像數據、診斷數據、治療數據等，這類數據一般產生及存儲在醫療機構的電子病歷中，這也是醫療數據最主要的產生地。電子化的醫療病歷方便了病歷的存儲和傳輸，但是並未達到進行數據分析的要求。大約80%的醫療數據是自由文本構成的非結構化數據，其中不僅包括大段的文字描述，也包括包含非統一文字的表格欄位。通過醫學自然語言理解技術，將非結構化醫療數據轉化為適合計算機分析的結構化形式是醫療大數據分析的基礎。電子病歷中所採集的數據是數據量最多、最有價值的醫療數據。通過和臨床信息系統的整合，內容涵蓋了醫院內的方方面面的臨床數據集。在電子病歷的互通互聯上，出於各自的利益性（限制病人轉診），各大電子病歷企業也不願意使數據互通互聯。根據美國政府相關報告顯示，其電子病歷共享比例也僅為30%左右。
檢驗數據
醫院檢驗機構產生了大量患者的診斷、檢測數據，也有大量存在的第三方醫學檢驗中心也在產生數據。檢驗數據是醫療臨床子系統中的一個細分小類，但是可以通過檢驗數據直接患者的疾病發展和變化。目前臨床檢驗設備得到迅速發展，通過LIS 系統對檢驗數據進行收集，可以對疾病的早發現早診斷和正確診斷做出貢獻。
影像數據
隨著資料庫技術和計算機通訊技術的發展，數字化影像傳輸和電子膠片應運而生。醫療影像數據是通過影像成像設備和影像信息化系統產生的，醫院影像科和第三方獨立影像中心存儲了大量的數字化影像數據。醫學影像大數據，是由DR、CT、MR 等醫學影像設備產生所產生並存儲在PACS 系統內的大規模、高增速、多結構、高價值和真實准確的影像數據集合。與檢驗信息系統（LIS）大數據和電子病歷（EMR）等同屬於醫療大數據的核心范疇。醫學影像數據量非常龐大，影像數據增速快，標准化程度高。影像數據和臨床其他數據比較起來，它的標准化、格式化、統一性是最好的，價值開發也最早。
費用數據
醫院門診費用、住院費用、單病種費用、醫保費用、檢查和化驗收入、衛生材料收入、診療費用、管理費用率、資產負債率等和經濟相關的數據。除了醫療服務的收入費用之外，還包含醫院所提供醫療服務的成本數據，包含葯品、器械、衛生人員工資等成本數據。在DRGs 按疾病診斷相關組付費模式中，需要詳細的成本數據核算。通過大樣本量的測算，建立病種標准成本，加強病種成本核算和精細化成本管理。
基因測序數據
基因檢測技術通過基因組信息以及相關數據系統，預測罹患多種疾病的可能性。基因測序會產大量的個人遺傳基因數據，一次全面的基因測序，產生的個人數據則達到300GB。一家基因測序企業每月產生的數據量可以達到數百TB 甚至1PB。
智能穿戴數據
各種智能可穿戴設備的出現，使得血壓、心率、體重、體脂、血糖、心電圖等健康體征數據的監測都變成可能，患者的單一體征健康數據以及運動數據快速上傳到雲端，而且數據的採集頻率和分析速度大大提升。除了生命體征之外，還有其他智能設備收集的健康行為數據，比如每天的卡路里攝入量、喝水量、步行數、運動時間、睡眠時間等等。智能穿戴設備雖然在這兩年遇冷，用戶很難形成粘性，但是並不意味著智能穿戴設備所產生的數據沒有意義。提供健康數據和服務，可能是智能穿戴廠商未來的轉型之路。健康大數據的收集必須依靠硬體載體，智能穿戴設備還將會遇到自己的第二春。
體檢數據
體檢數據是體檢機構所產生的健康人群的身高、體重、檢驗和影像等數據。這部分數據來自醫院或者第三體檢機構，大部分是健康人群的體征數據。隨著亞健康人群、慢病患者的增加，越來越多的體檢者除了想從體檢報告中了解自己的健康狀況，還想從體檢結果中獲得精準的健康風險評估，以及如何進行健康、慢病管理。
移動問診數據
通過移動設備端或者PC 端連接到互聯網醫療機構，產生的輕問診數據和行為數據。曾經通過互聯網問診企業春雨醫生的數據，分析各地醫生互聯網問診的活躍度、細分疾病種的問診行為。通過這些數據的分析，對行業發展、互聯網問診企業的決策有非常重要的幫助。
4. 醫療行業大數據數據治理概況
1、醫療行業大數據數據治理痛點
醫療行業的大數據，存在數據收集、存儲、整合、管理不規范的情況，導致數據利用率不高；加之跨部門、跨機構之間數據共享機制的缺失，「信息孤島」現象普遍，直接影響到大數據的有效利用。
2、醫療行業對數據治理的要求
（1）數據採集環節：存在海量多源異構數據，數據採集工具需覆蓋全業務、多終端、多形態的數據。
（2）數據處理環節：需要標准化的數據處理工具，將匯集整合的數據，與國際標准、國家標准、行業標准進行比對，轉換為統一格式的標准化數據。
（3）數據質控環節：可通過數據邏輯校驗，對數據的完整性、准確性、一致性、關聯性、規范性、可用性等方面的質量進行評價管理，並及時對匯總數據進行修正，從而提高數據質量。
（4）數據安全環節：需要滿足數據採集、傳輸、存儲、處理、交換及銷毀等各環節的數據安全防護需求，實現數據的分類分級管控、許可權管控、敏感數據監控、數據操作異常行為監控、數據加密等服務。
（5）數據應用環節：需要面對輔助診斷、精準醫療、臨床科研等數據應用場景，提供便捷的數據查詢、分析和展示服務，並基於一定的安全保障措施，實現數據流全流程留痕、可查詢、可追溯。
3、醫療行業數據治理工具全景
中國電子技術標准化研究院新出的《數據治理工具圖譜研究報告（2021版）》中，將數據治理工具分為三層，數據戰略層、數據管理層和數據操作層，如下為全景圖譜。
5. 大數據醫療行業發展的5大趨勢
一、影像識別智能化
醫療數據中有超過90%來自於醫學影像，但是影像診斷過於依賴人的主觀意識，容易發生誤判。AI可以通過大量學習醫學影像，可以幫助醫生進行病灶區域定位，減少漏診誤診問題。
二、智能診療通用化
智能診療是人工智慧在醫療領域最重要、也最核心的應用場景。
智能診療就是將人工智慧技術應用於疾病診療中，計算機可以幫助醫生進行病理，體檢報告等的統計，通過大數據和深度挖掘等技術，對病人的醫療數據進行分析和挖掘，自動識別病人的臨床變數和指標。計算機通過“學習”相關的專業知識，模擬醫生的思維和診斷推理，從而給出可靠診斷和治療方案。
三、葯物研發提速
依託大數據，人工智慧系統可以快速、准確的挖掘和篩選出適合的葯物。通過計算機模擬，人工智慧可以對葯物活性、安全性和副作用進行預測，找出與疾病匹配的最佳葯物。這一技術將會大大縮短葯物研發周期、降低新葯成本並且提高新葯的研發成功率。
四、醫療機器人廣泛應用
機器人在醫療領域的應用范圍很廣泛，比如智能假肢、外骨骼和輔助設備等技術修復人類受損身體，醫療保健機器人輔助醫護人員的工作等。目前，關於機器人在醫療界中的應用的研究主要集中在外科手術機器人、康復機器人、護理機器人和服務機器人方面。國內醫療機器人領域也經歷了快速發展，進入了市場應用。
五、健康管理實時追蹤
根據人工智慧而建造的智能設備可以監測到人們的一些基本身體特徵，如飲食、身體健康指數、睡眠等。對身體素質進行簡單的評估，提供個性的健康管理方案，及時識別疾病發生的風險，提醒用戶注意自己的身體健康安全。目前人工智慧在健康管理方面的應用主要在風險識別、虛擬護士、精神健康、在線問診、健康干預以及基於精準醫學的健康管理。
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6. AI賦能醫療的背後，臨床大數據該如何「跑起來」
19世紀，英國流行病學家、麻醉學家約翰·斯諾運用近代早期的數據科學，記錄每天的死亡人數和傷患 人數，並將死亡者的地址標注在地圖上，繪制了倫敦霍亂爆發的「群聚」地圖，霍亂在過去被普遍認為是由有害空氣導致，斯諾通過調查數據的匯總，確定了霍亂的元兇是被污 染的公共水井，並同時奠定了疾病細菌理論的基礎，這算是大數據運用的早期雛形之一。
斯諾大概不會想到，在近兩百年後，大數據的應用早已不再是偶然，隨著醫療衛生信息化的迅速發展，其通過與AI的結合在生物醫葯研發、疾病管理、公共衛生和 健康 管理等方面的滲透已逐漸常態化，但問題也相應地隨之凸顯。
信息孤島仍存
近兩年，關於醫療大 健康 數據的政策頻出，從頂層設計、具體規劃指導、數 據隱私和安全、數據管理等多個方面提出了相關的指導意見。
2016年6月，國務院辦公廳下發《關於促進和規范 健康 醫療大數據應用發展的指導意見》指出，鼓勵各類醫療衛生機構推進 健康 醫療大數據採集、存儲，加強應用支撐和運維技術保障，打通數據資源共享通道，加快建設和完善以居民電子 健康 檔案、電子病歷、電子處方等為核心的基礎資料庫。
2018年9月， 國家衛生 健康 委印發《國家 健康 醫療大數據標准、安全和服務管理辦法（試行）》，對醫療 健康 大數據行業從規范管理和開發利用的角度出發進行規范。《辦法》從醫療大數據標准、醫 療大數據安全、醫療大數據服務、醫療大數據監督四個方面提出指導意見，直擊目前醫療大數 據領域的痛點，未來對數據的統籌標准管理、落實安全責任、規范數據服務和管理具有重要意義。
然而，即使有專項政策的支持，但都限於宏觀層面，相較於其他成熟領域而言， 健康 醫療大數據領域的法律法規依然存在明顯的滯後性，缺乏比較全面、細致、明確的指引和規則，使其的發展受到嚴重製約。雖然現階段，已有很多企業在醫療大數據領域進行深耕布局，但受制於市場准入和產業政策的不確定性，目前尚在摸著石頭過河，市場熱情和活力並未得到充分、有效地釋放。
復旦大學上海醫學院生物醫學研究院教授劉雷認為，正是醫療大數據政策的不明朗，標準的不統一，也直接導致了各個系統之間難以進行數據交換和信息共享，產生了大量的「信息孤島」。舉個簡單的例子，患者在A醫院拍的片子到了B醫院卻不認，B醫院的醫生想要了解患者的信息則需要從零開始，患者曾在A醫院做的檢查需要在B醫院重新再來一輪，「想要打通醫療機構間臨床大數據資源的共享通道，至少在現階段是一件挺困難的事情。」劉雷表示。
相似的困擾也發生在相距超過一萬公里之外的美國，華盛頓大學醫學院信息研究所所長Philip Paynes在接受醫谷采訪時表示：臨床大數據間的彼此「孤立」給國家醫保機構、患者和醫院都帶來了負擔，實現大數據間的互通互用，是全世界范圍內都在著力解決的問題。
作為兩所頂尖大學的知名研究學者，劉雷和Paynes想在臨床大數據領域做一些努力和嘗試。
兩人共有的想法迅速得到了學校層面的大力支持，2019年7月26-29日，由復旦大學醫學院和聖路易斯華盛頓大學醫學院聯合授課的「應用臨床信息學和數據分析研修班」進行了第一次開班。
復旦大學生物醫學研究院教授、復旦大學大數據研究院醫學信息與醫學影像智能診斷研究所所長劉雷授課
據劉雷介紹，此次研修班得到了業界人士的積極響應，在第一屆學員中，來自醫院、醫療企業、高校各佔了三分之一，「就是純粹地想把對臨床大數據分析和感興趣的業界人士聚集在一起，通過共有的努力，能把臨床大數據的有效運用更推進一步。」
聖路易斯華盛頓大學醫學院信息學研究所主任Philip Paynes授課
「希望通過這種國際化的合作，能讓臨床大數據在醫療機構間甚至跨國間真正地』跑』起來多一種可能性。」 Paynes說道。
各自所做的 探索
而在這種可能性之前，劉雷和Paynes各自所在的研究機構均已做了大量的工作。
據悉，劉雷所在的復旦大學上海醫學院生物醫學研究作為一家致力於創建「中國第一、世界一流的生物醫學交叉學術研究機構」，已經在生物醫學交叉學科領域形成「代謝與腫瘤的分子細胞生物學」、「醫學表觀遺傳學」、「系統生物醫學」三個優勢方向，並正在努力拓展轉化醫學研究和精準醫學研究，包括老年醫學、腫瘤和心血管疾病、出生缺陷、靶點結構與活性小分子、組學和大數據、生物治療與干預，形成新的交叉學科生長點和下游技術。
另悉，目前，復旦大學上海醫學院生物醫學研究還在申請一個超算中心的建設項目，以該項目來支撐生物學大數據的研究，「復旦大學有包括中山醫院、華山醫院、仁濟醫院等17所附屬教學醫院，這其中有一些醫院也在做自身的臨床大數據中心，從研究所層面，希望能夠給他們提供一些人才培養和技術研究的有力支持。」劉雷表示。
Paynes所在的華盛頓大學醫學院信息研究所則是華盛頓大學所有大數據計劃的中心， 「我們擁有世界上最好的基因組研究所和最具生產力和影響力的基礎科學研究企業」，在醫學信息技術方面的能力非常強，但在大數據的整合方面還有待加強。」而這也成了Paynes擔任華盛頓大學醫學院信息研究所第一屆所長之後重點開展的工作。
自Paynes上任後，首先將研究所與旗下15所附屬教學醫院進行了打通聯動，從臨床大數據的收集到整合再到挖掘，最後到應用，鋪設了一條全鏈式的臨床大數據之路。
在Paynes看來：研究所下屬的15所教學醫院簡直就是大數據來源的寶藏，這15家在全美醫療機構中排名比較靠前的醫院每天產生大量的臨床數據，依託這些已有的臨床數據的回顧性研究，是分析研究疾病最基本、最重要的研究方法之一，通過將這些海量的臨床數據進行統計分析，分析的結果又將反過來為醫生臨床診療全過程提供疾病共享的發病及治療總體情況信息，幫助醫生科學決策，實現精準醫療。
「我們的夢想是不僅僅是利用臨床大數據幫助患者，而是希望這些臨床大數能滲透到他們的生活和工作，甚至休閑 娛樂 ，通過大數據的分析能夠把他們患病的概率降到最低，讓人們能一直保持 健康 的狀態。」 Paynes對醫谷展望道。
未來發展構想
在劉雷、Paynes和其團隊所做的大量臨床數據整合的工作中，由於各自旗下擁有多所強大的教學醫院，數據的來源已不是問題，然而，擺在他們面前更為現實的問題有兩個，一是要解決多模態臨床大數據的選擇問題。臨床大數據來源多樣，是一種多模態數據，其包括有結構化很好的數據，比如化驗單、處方；還有一些半結構化的數據，比如住院小結、出院小結；還有完全無結構化的數據，比如醫療影像；還有像基因測序這樣的組學數據；以及時間序列數據，比如ICU里會看到患者插著各種各樣的儀器測量血壓心率脈搏等各種流數據。
怎樣從這些不同模態的數據裡面選出需要的數據，劉雷表示他們，他們需要的更多的是結構化很好的臨床數據，為了得到這部分數據，會通過一定的技術平台會對數據進行一定的清洗，從中選取高質量的有效數據。
這個問題解決後，還有一個臨床大數據一直以來繞不開的一個爭議--安全和隱私問題。
對此，劉雷表示，依託現有的技術，目前收集的臨床大數據基本都能做到「不出院」，這在一定程度程度上很好地保證了數據的安全性。Paynes也指出，美國對於醫療大數據有很嚴密的保護法規，患者的關鍵隱私數據，如姓名、住址、電話、身份證號等進入數據管理的時候必須要打馬賽克，同時對數據進行強加密，數據即使被泄露也是不可解密的，對所有的數據訪問（誰什麼時間能訪問什麼）都要有一套嚴格的訪問控制，通過這樣的方式來保證數據安全性。
當技術的問題已不再是問題， 這意味著臨床大數據和AI的結合會變得更為完美，因此，劉雷和Paynes更多希望監管層能在未來對基於大數據訓練的AI能進行更多關於有效性和安全性方面的評估，也就是審批准入要做到嚴，同時，還要加強公眾對醫療AI的認知，不管AI發展到多麼先進的程度，總歸存在一定的局限性，它永遠不可能替代醫生，只能是醫生的一種輔助診斷工具。
盡管還有一段路要走，但對於臨床大數據和AI的搭配，劉雷和Paynes都充滿信心，至少在他們現有開展工作的規劃里，「應用臨床信息學和數據分析研修班」能最終逐步發展為一個碩士人才培養項目，為臨床大數據和人工智慧培養更多專業人才。同時，基於兩個研究機構現階段開展的工作，有天能實現跨國界的匯聚統一，可以把所有的臨床大數據統一在同一個模型上，建立一個類似於聯盟數據一樣的聯合體，這對於數據的整合和應用就會變得游刃有餘。
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7. 大數據賦能下的「互聯網+醫療」
大數據賦能下的「互聯網+醫療」
近年來，「互聯網＋」熱度持續上升。在2018年政府工作報告中，共有7處提及「互聯網＋」。「做大做強新興產業集群，實施大數據發展行動，加強新一代人工智慧研發應用，在醫療、養老、教育、文化、體育等多領域推進「互聯網＋」，寫進了對今年政府工作的建議中。而在今年兩會上，多位科技大佬就健康大數據以及人工智慧在「互聯網＋醫療」領域的應用提出建議。
人工智慧輔助基層醫療
移動互聯網、大數據、雲計算、物聯網、人工智慧等數字技術有效提升了健康醫療產業的信息化、網路化、智能化水平。隨著5G、區塊鏈等新技術的突破與應用，數字技術還將為健康醫療事業帶來更深遠的影響。但無論是互聯網＋醫療還是AI＋醫療，當下最亟需的應用場景其實在基層。
全國人大代表、騰訊公司董事會主席兼首席執行官馬化騰建議，在醫療欠發達地區和基層機構可以率先推廣人工智慧輔診等技術，如騰訊結合醫療影像與人工智慧技術的「覓影」平台，目前已成為醫療機構的癌症輔助篩查工具；通過AR、VR、直播等方式，基層醫生能與專家遠程會診和交流，這些都將有效改善醫療資源不足的現狀，推動優質醫療資源精準下沉。
全國政協委員、搜狗公司CEO王小川建議，利用數字技術將優質資源廣泛貫通至患者末端，打通醫療惠民「最後一公里」，提供「核心醫院＋基層衛生服務機構＋數字家庭醫生」三級供給模式，提升醫療效率和准確率，助推分級診療，力爭實現每個中國家庭都有家庭醫生，促進醫療全民普惠。
健康大數據應用挑戰多
雖然大數據應用如火如荼，但目前實現數字技術在健康醫療事業中應用還存在諸多挑戰。例如政府部門之間，醫療機構之間，醫療機構和服務企業之間都存在不同程度的數據壁壘。同時，移動互聯網、大數據和人工智慧等新技術與健康醫療產業融合方面還存在較多政策、標准、法規和技術壁壘。
對此，馬化騰建議以雲計算、大數據等數字技術為載體和手段，建立跨部門、跨領域健康醫療機構間的數據共享機制，實現健康醫療大數據的規范採集、集成共享和合規應用，提升管理和服務的精準度，助力國家建設全方位、全周期人口健康信息平台。建議立法明確管理機構、醫療機構、市場主體、患者個人等各方主體對醫療數據的權屬關系。建立由政府牽頭、多方參與的健康醫療領域開放創新平台，加強成熟技術和頂級專家經驗共享，破解數字技術與醫療行業融合的共性難題，降低數字技術大規模推廣應用的技術門檻。
「人工智慧＋醫療」離不開高質量的健康醫療數據，全國人大代表、科大訊飛董事長劉慶峰表示，目前，現有的優質健康醫療數據更多集中在院內診療過程，且以專科疾病為主，常見病、慢性病、患者行為等健康數據並不完善，制約了人工智慧技術在醫改任務中充分發揮作用。他建議，將智能語音技術列入國家健康醫療大數據戰略發展布局。在此基礎上，建立國家健康醫療語音數據應用規范，實現覆蓋採集、應用和管理的全生命周期、全方位的健康醫療大數據體系。
8. 湖南億麥思醫療：5G智慧醫療助力臨床醫學發展
北京市人社局副局長都陽出席會議並與參會嘉賓一同為神經遺傳代謝病轉化研究博士後培養基地及中關村生物醫學大數據中心揭牌。都陽強調，作為北京市人社局支持設立的園區類博士後科研工作站分站，希望中茄昌關村醫學工程 健康 產業化基地打造產學研聯合創新、科研課題研究和人才培養三位一體的服務平台，支持臨床機構、科研機構和創新企業手襪在5G醫療領域加速科研創新和轉化。
學術報告階段，首都醫科大學宣武醫院王朝東主任說：「未來園區的博士後培養，會以新街口社區為示範點，利用5G技術，將腦白質的篩查、診斷、干預進行技術集成落地，並復制推廣。」他在題為《數據驅動的神經疾病分子會診》的報告中，介紹了博士後工作站三個重點研究方向：腦白質病的早期診斷和標記物的轉化和應用；神經退行性疾病的早期診斷標記物發現；神經遺傳代謝病的遠程分子會診。
首都醫科大學附屬北京天壇醫院林松主任認為，5G智慧醫療未來將應用於膠質瘤手術中，比如在制定技術路線方面，通過質譜分析，剖析良性腫瘤與惡性腫瘤之間、不同分子病理亞型膠質瘤之間、不同類型惡性腦腫瘤之間腫瘤組織、腦脊液、外周血代謝譜差異，為顫薯扒開發相關檢測試劑盒、術中快速診斷設備等奠定理論基礎。
中國人民解放軍總醫院陳韻岱主任介紹了基於5G 互聯網技術，冠心病合並高血壓在基層篩查、病因診斷、患者管理、居家管理等方面取得的諸多進展，已建立5G智慧醫療心腦血管重大疾病防控平台，深入進行數據分析研究，通過海量數據挖掘計算，指導臨床心腦血管疾病防治。
此外，中關村大數據產業聯盟副秘書長陳新河和寶楓生物CTO陳顯揚博士，與大家分享了大數據產業生態以及醫學大數據的價值實現，並對新成立的中關村生物醫學大數據中心的定位、職能和發展進行介紹。活動期間，與會代表還參觀了5G智慧醫療示範展區，了解示範展區的不同場景應用。
9. 醫療數據合規觀察⑩：政策趨嚴成本抬升，醫療數據跨境應走向何方
編者按：醫療大數據產業作為國家最早布局和推動數據要素市場的行業，正進入飛速發展時期。與此同時，去年以來，《個人信息保護法》《數據安全法》等數據立法框架搭建並落地執行，給醫療 健康 行業的數據處理帶來了壓力。
跨境會診、跨境醫學研究、國際臨床試驗、醫療器械出海…… 跨境醫療 近年來發展迅速，而這其中大量敏感個人信息的醫療數據跨境對於相關機構和企業而言，意味著更高的合規要求。
受訪專家認為，我國目前醫療數據的跨境流動機制尚未明確， 亟需在《數據安全法》《個人信息保護法》的框架下，結合醫葯行業的特性設計有針對性的行業規則，既做好個人權益及數據安全的保護，又兼顧葯品、醫療器械創新研發的效率 。同時，積極實現本國數據治理規制與國際數據治理規制的融合，將助力我國與境外醫葯企業、高校和醫院更加深度的合作。
2020年以來，全球新冠肺炎疫情一定程度上阻斷了跨境尋醫之路，持續刺激著跨境遠程醫療的需求。
網路將患者與身處異國的醫生連接起來，可以通過視頻或電話交流，得出診療結論。在此過程中，往往涉及到醫生對於患者醫療影像等信息和數據的跨境調取。
這是醫療數據跨境傳輸常見的應用場景之一。事實上，隨著全球醫學交流日益頻繁，醫療數據所面臨的跨境需求也愈加迫切。
國家計算機網路應急技術處理協調中心發布的《2020年中國互聯網網路安全報告》顯示，2020年，共發現境內醫學影像數據通過網路出境497萬余次，其中， 我國未脫敏醫學影像數據出境近40萬次，占出境總次數的7.9% 。而醫學影像文件在未脫敏的情況下包含大量患者個人信息。
除患者個人信息、 健康 狀況數據外，醫療數據還囊括了醫療應用數據及人類遺傳資源等，這些數據的大量向外流失可能對我國醫療衛生安全帶來隱患。
早在2018年10月， 科技 部官網就曾公布6則處罰信息，涉及華大基因、復旦大學附屬華山醫院、蘇州葯明康德、阿斯利康、艾德生物、昆皓睿誠等6家公司。罰單顯示，這6家公司均違反了人類遺傳資源管理規定，或違規轉運接收已獲批項目的剩餘樣本；或違規開展國家合作研究；有的甚至將人血清作為犬血漿違規出境。
北京世輝律師事務所合夥人盧璟介紹， 《個人信息保護法》將「醫療 健康 」信息視為敏感信息，醫療行業中的大量患者相關信息均會因其「醫療 健康 」的屬性落入敏感個人信息的范疇。例如：診療過程中的病歷信息、不良反應報告信息、臨床試驗數據等。
以國際臨床試驗為例，中倫律師事務所合夥人蔡鵬介紹，在國際臨床試驗合作中，將會涉及構成敏感個人信息的醫療數據，數據處理者在收集處理敏感個人信息時，應當遵循《個人信息保護法》中關於處理敏感個人信息的合規要求，並按規定事前進行個人信息保護影響評估。同時，涉及跨境提供的，境內數據提供者還需要確保符合《個人信息保護法》中針對個人信息跨境提供的規則。
除了上述監管要求，如果國際合作臨床試驗所涉數據被認定為「 健康 醫療大數據」、「人口 健康 信息」或是涉及到基因、基因組等遺傳物質或遺傳材料，則需按照《國家 健康 醫療大數據標准、安全和服務管理辦法（試行）》《人口 健康 信息管理辦法（試行）》《中華人民共和國人類遺傳資源管理條例》或是《人類遺傳資源管理條例實施細則（徵求意見稿）》等法規的具體要求進行合規處理。
今年2月，國家衛生 健康 委公布對全國政協委員陳紅專《關於加強臨床研究受試者個人信息數據保護的提案》答復的函。其中提到，對「 關於數據不出境但是處理結果出境、境外機構通過代理人在內地臨床數據等新的挑戰，相關部分應及時出台有效應對辦法 」的建議， 國家衛健委將積極配合相關部門推動出台有關應對辦法，並在此基礎上推進醫療衛生機構落實相關工作。
對於醫療 健康 企業而言，實現醫療數據跨境合規有何難點？
從醫葯企業的角度來看，盧璟指出，醫葯企業需要付出額外的時間成本履行合規義務，葯品、醫療器械的研發時間也會相應增加。而部分合規要求（例如：在向境外提供個人信息前，要向自然人告知每一境外接收方的名稱和聯系方式），在臨床試驗國際合作的場景下可能難以落地執行。
「 在規則設計層面過於嚴格的合規要求，很可能會導致在規則實施層面的普遍性違法，從而影響法規的嚴肅性 。」盧璟說。
因此，他建議在《數據安全法》《個人信息保護法》的框架下， 結合醫葯行業的特性，有針對性地設計行業規則，既保護個人權益及數據安全，又兼顧葯品、醫療器械創新研發效率。
鍩崴 科技 創始人、董事長王爽則認為，目前醫療數據跨境的難點主要在於滿足跨境合規性前提下同時滿足不同業務場景的需求。在國內，醫療數據可能涉及到多部法律法規，在不同場景下將產生不同的受保護數據分類。而全球各國的法律規制並不相同，因此也將產生不同的分類分級標准。
對此，王爽建議在進行醫療數據跨境前，相關企業和機構應首先確保根據本國法律法規要求進行數據的分類分級。然後，在數據出境時尋找各國要求的共同點，以符合規定。這其中，可通過隱私計算等技術手段處理明確規定無法交換的數據，使其以達到合規要求，實現跨境醫療數據在「可用不可見」模式下「可管、可控、可計量」的合作。此外，建設完備的人員制度同樣必不可少，應形成由決策層、管理層、執行層、監督層及協同層構成的組織結構。同時，完善文檔制度，應包含與數據安全相關的政策方針、制度流程規范、人員培訓材料、數據收集情況等詳細內容。
中倫律師事務所認為，企業實施醫療數據信息跨境傳輸必須明確數據收集、使用、傳輸發送和接收方，以及為此提供服務的第三方，明確醫療數據內容與屬性；明確數據存儲地；同時定好數據出境計劃等方案，定立涵蓋數據處理目的、方式和採取的安全措施等條款的協議；還應完善重要數據處理活動風險自評機制、網路安全等級保護機制、關鍵信息基礎設施（CII）安全保護機制以及非CII運營者網路安全審查應對機制。
對於有上市需求的醫療 健康 企業而言，數據跨境監管趨嚴所產生的影響或更為直接。 「醫療大數據企業已經將數據跨境的難題作為選擇上市地的考慮重點之一。 」互聯網醫療系統與應用國家工程實驗室副主任翟運開表示。
近期，醫療大數據龍頭零氪 科技 撤回美國IPO計劃。其先前披露的招股書顯示，該公司有超過250萬名患者超過900萬次縱向醫療記錄。在去年7月該公司突然暫停赴美IPO後，同年9月曾傳出或轉赴香港上市的消息，零氪並未對此進行回應。
目前，國際上對於個人 健康 醫療數據跨境流動的專門標准並不多，國際標准化組織（ISO）2004年頒布的《 健康 信息學 推動個人 健康 信息跨國流動的數據保護指南》提及，除保護數據主體切身利益所必要的傳輸之外，個人 健康 數據不應傳輸，除非得到數據主體明確的同意。澳大利亞則明確禁止與 健康 醫療相關的數據出境。
「 醫療數據在不同國家的流通對於推動相關領域科學研究和產業發展並進一步推動醫療 健康 服務水平意義重大，但越來越多的國家或地區基於『重要』『敏感』數據對國家安全或個人隱私保護，公開呼籲將醫療 健康 數據完全本地化，這不利於促進數據自由流動，更不利於科學研究和產業發展。 」翟運開表示。
對於我國而言，一方面，可通過完善醫療數據合規跨境的制度體系本身推動面向國際的數據流動。蔡鵬指出，《個人信息保護法》的出台毋庸置疑使得企業面臨更高的合規成本，但該法案的問世也是我國在保障人權上的一大進步，促使我國企業在相關領域與國際接軌，並得到國際認可。以GDPR為例，若我國後續的配套立法能夠與之接軌，那麼對於國內企業與歐洲的企業、高校、醫院開展深度科研臨床合作，在保障國家安全的情況下促進數據流動，將具有十分積極的意義。
另一方面，我國還多番 探索 數據跨境試點。早在2019年7月，國務院印發《中國（上海）自由貿易試驗區臨港新片區總體方案》， 明確支持新片區聚焦生物醫葯等關鍵領域，試點開展數據跨境流動的安全評估，建立數據保護能力認證、數據流通備份審查、跨境數據流通和交易風險評估等數據安全管理機制。2020年底，北京市又聚焦人工智慧、生物醫葯等關鍵領域推進數據跨進流動安全管理試點工作。
「醫療數據作為特殊數據，應該建立什麼樣的跨境流動機制，法律法規和實踐的確都還需要進一步明確。」翟運開強調。他建議我國可參考歐盟及其他國家經驗，設立符合我國國情需要的多樣化合法流動機制，以及指引性的數據跨境流動協議範本。
同時，從國際協調來看，可推動形成數據跨境統一治理體系，由相應的國際組織，如WHO、ITU等，聯合制定醫療 健康 數據跨境流動與交易的詳細規范，共同協商制定有關國際標准。 面對海量醫療大數據跨境傳輸保護，形成獨立統一的數據保護執法機構，獨立實現對數據活動安全的保障，避免不同國家重復執法，提高數據流動效率。
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