醫療與大數據挑戰

A. 大數據與人工智慧，如何顛覆醫療健康領域

如今，信息生態系統正以前所未有的速度增長，具有跟蹤和評估信息的先進技術正在成倍增加。智能手機、可穿戴物品、網路連接的醫療設備等這些創新技術和產品都利用了改變醫療 健康 結果的能力，所有這些創新都需要持續的數據收集和提交過程。

對於醫療大數據這方面，創新廠商Healthbox公司頗有心得。

顛覆醫療保健領域的大數據

在Healthbox公司最近發布的醫療保健大數據調查報告中，專家們分享了如何顛覆醫療 健康 生態系統中的見解，這些生態系統的數據比以往任何時候都要多。該報告指出，「大數據」一詞最初是在20世紀90年代創造的，用於描述傳統資料庫無法處理的太大或太復雜的數據集。

HIMSS Analytics公司成熟模型高級主管James Gaston表示，「我們的文化定義正在從一個以實體為中心轉向更廣泛的以患者為中心的事件，其中包括生活方式、地理位置、醫療 健康 和健身數據的 社會 決定因素，以及傳統的醫療保健情景數據。」他指出，該行業正在了解醫療保健領域的大數據有多強大。

報告指出，「收集的數據量大、速度快、種類繁多，給利用和確保其有效性以造福宏觀、人口層面的 健康 生活和微觀、基於證據的精準醫學帶來了挑戰。」換句話說，在海量數據中尋找意義對於在醫療衛生系統中扮演任何角色的任何個人來說都是一項艱巨的任務。

這就是人工智慧等創新力量發揮作用的地方。HealthBox公司的調查報告引用了谷歌大腦人工智慧研究小組的產品經理LilyPeng博士的話，他解釋說，盡管人類智能最適合於整合少量非常大的影響因素，人工智慧尤其擅長在大量非常小的影響因素或模糊因素中梳理和識別模式。

Healthbox公司的調查報告還強調了人工智慧的一個重要觀點：人類和人工智慧各自都有自己獨特的差異，這不可避免地會影響如何最好地應用每種智能並將其嵌入到工作流程中。

大數據和人工智慧如何協作以改進決策

在充斥著數據的世界中，人們可以放心，盡管人工智慧和醫療保健領域的大數據具有巨大的潛力，但仍存在一些限制因素，無法阻止它們成為普遍決策的替代品。單一解決方案不應該存在單一創新。

將一種互補的護理方法與大數據結合起來，有助於促進可操作的 健康 見解，而不是為臨床工作流程增加新的復雜性。然而，Healthbox公司的調查報告指出，這需要仔細考慮不斷發展的護理提供和決策模型，其結果很可能是增強臨床決策的發展和比以往任何時候都更加個性化的護理服務。

1.刪除數據收集中的偏差

HealthBox公司的調查報告指出，「每一個調查人員對於大數據的調查都會產生固有的偏見。這可以包括從評估數據的分類、如何收集數據等方面的所有內容。假設高維數據的力量在於沒有隱藏的混雜因素，而這些混雜因素在數據中並不公開。不幸的是，這一假設遠未被放棄，並對人工智慧技術從大數據中得出結論的有效性構成威脅。」

2.承認匿名與特殊性之間的內在沖突

必須採取適當的預防措施來進行結構分析，以避免對患者身份進行逆向工程。但是，值得注意的是，共享開放數據的好處超過了對個人進行重新識別的不利可能性。

人們將不得不權衡共享開放式數據訪問的好處與有限但真實的通過對分段數據進行逆向工程重新識別個人的可能性之間的道德權衡。人類智能（而不是人工智慧）將被要求解決這些問題。

3. 收集數據的有意義的驗證和可衡量的影響

在醫療保健中使用大數據可以為患者提供關於如何管理慢性病和其他主要 健康 狀況的更詳細、更全面的指導。但是，對這些信息的訪問量的增加是否會直接導致改進的結果、滿意度和整體消費者體驗？

數據、人工智慧衍生知識和知情臨床決策的整合必須通過臨床流程和工作流程，並緊密結合在一起，以推動患者護理的潛在效益。需要進行適當的結構化臨床試驗，以證明數據驅動的護理過程的增量效益能夠證明這些決策所產生的成本和並發症是合理的。

4.理解潛在的因果關系

在這個關於大數據的網路研討會上，Healthbox公司強調了這樣一個事實，即在數據分析中，重要的是要牢記相關性並不意味著因果關系的古老規則。同樣重要的是，確保經過分析的數據不會遺漏可能與測量結果有因果關系的混雜因素。專業知識和人類直覺總是需要與人工智慧協同工作，以確認沒有隱藏的混雜因素。機器的使用可以幫助人們揭示這些未被發現或未預料到的變數。

這些專家指出，通過協作的方法，顯然可以更好地為醫療保健領域的大數據制定成功的戰略，這將進一步利用醫療創新的終極力量。人工智慧技術的不斷出現將擴大大數據的價值，為更具協作性、以人為本的方法鋪平道路，這種方法有助於醫療和保健領域的發展。

B. 醫療大數據分析需考慮哪些因素

1、醫療大數據分析的影響因素——流程

醫療大數據分析過程中，也同樣會面臨著較大的挑戰。所以大數據還是應該趨向於科學性醫療大數據的治理，這和流程有著直接關系，比如數據到底應該怎麼採集、數據該如何治理，這些都和數據的質量有著直接的關系。一般情況下要選擇一些專業的BI軟體。

2、醫療大數據分析的原材料——大數據

很多人在使用醫療大數據分析過程中，也往往涉及到一大問題，就在於數據採集的轉化。每一個節點就相當於噪音增加，噪音也同樣會衰竭很多，導致更多的數據丟失，這也是一種傳統的數據倉庫技術逐漸被替代的原因。

大數據，也包含海量的結構化數據，以及非結構化的數據，還有文本形式等等。

3、醫療大數據分析的基礎——數據治理

醫療大數據分析過程中，雖然數據質量具有信息准確性的特色，給機構帶來更多的可靠性。不過在這整個過程中，也必須要保證可訪問性的一致性，還有安全性的標准，這些都是不容忽視的，只有如此才能夠保證所有數據的安全操作。

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C. 大數據在醫療行業的應用面臨的挑戰有哪些方面

1、數據質量
目前醫療數據的來源主要為醫療機構(例如、醫學葯學實驗室、醫療版康復中心等)和互聯網。權採集的數據范 圍廣、維度高、類型種類繁多且不針對 特定的問題。
2、不確定性的度量問題
目前比較成熟且進入實用階段的大數 據模型多數都是面向葯廠和保險公司的。美國的醫療大數據應用中，面向醫生和患 者業務通常較難，很難找到合適的切入點。面向企業的業務相對容易，尤其是針對保 險公司和葯廠，而則相對難一些。由於大數據模型精度有限，在安全性要求極 高的和醫生中其實用價值非常有限，例如，一個95%准確度的模型對醫生來說可能仍然不夠精確，因為醫生在決策時是針對患者個體的，而不是基於統計意義的。
另外，統計學習模型的可解釋性也較差，往往只有統計學家和計算機科學家才能精確完整地解釋模型，而對於模型真正的使用者如醫生和政府官員等存在巨大的障礙。

D. 醫療大數據的分析和挖掘發展現狀如何未來會有什麼樣的應用前景

大數據結合醫療行業發展前景非常樂觀，據前瞻產業研究院《2016-2021年中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》顯示，醫院和醫療行業面臨的大數據主要有醫學影像、視頻(教學、監控)及文獻等非結構化數據。由於這些數據增長很快且結構復雜，給數據管理和利用帶來較大的壓力，存儲與管理成本不斷提高，數據利用困難、利用率低。除了數據數量和形態的迅速增加，醫療數據還需要越來越長的保留期。一旦存儲系統的安全性出現問題，導致醫療數據丟失，醫院會面臨嚴重不良局面。醫療大數據的應用要保證數據的全面性、准確性、實時性和使用的便捷性，要能快速運算和快速展現，要與日常工作平台緊密結合。
前瞻產業研究院認為，面對「大數據」的挑戰，醫院必須考慮三大主要問題。
(1) 數據存儲是否安全可靠?因為系統一旦出現故障，首先考驗的就是數據的存儲、災備和恢復能力。如果數據不能迅速恢復，而且恢復不能到斷點，則將對醫院的業務、患者滿意度構成直接損害。
(2) 如何提高醫院運行和服務的效率?提高效率就是節省醫生的時間，從而緩解醫療資源的緊張狀況，在一定程度上可以幫助解決「看病難」的問題。
(3) 如何控制大數據的成本?存儲架構是否合理，不僅影響醫院IT系統的成本，而且關乎醫院的運營成本，醫療數據激增，使醫院普遍存在著較大的存儲擴容壓力。如今，醫院的存儲設備大多是由不同廠商構成的完全異構的存儲系統。這些不同的存儲設備利用各自不同的軟體工具來進行控制和管理，這樣就增加了整個系統的復雜性，使管理成本非常高。

E. 大數據時代對護理專業的機遇與挑戰論文

在大數據時代，護士如何順應時代發展，抓住機遇，提升護理學科水平，也是值得國內護理同仁思考的問題。
大數據時代已經到來，隨著大數據技術及應用蓬勃發展，大數據數量和價值快速攀升。除了數據資源自身蘊含的豐富價值外，元數據資源經挖掘分析可創造出更為巨大的經濟和社會價值。大數據將加速新技術從互聯網向更廣泛的領域滲透，全面輻射到各行各業，護理也不例外！
為患者提供更好的護理服務，首先需要護理管理者更好地理解大數據。醫院的多個臨床科室、財務部門以及投訴系統擁有復雜的信息技術系統，將他們集成整合並分析利用是大數據面臨的挑戰，在正確的時間獲得正確的信息以支持臨床決策，為患者提供及時准確的護理是非常必要的。大數據技術的應用可幫助護士和其他醫務工作者提高服務質量，改善患者結局，減少醫療成本。
那麼，護士該如何利用大數據呢？不管在什麼樣的醫療場所，護士做出最佳的臨床決策有賴於正確、實時的數據信息，而且這些數據必須是以標准結構化的方式呈現，可以共享和比較。目前，不一致的數據標准化方法和不同的護理術語依然是阻礙護理信息和數字共享的關鍵。跨系統的交互性受到限制，致使護理大數據缺乏兼容性和可比性。為了指導護理學科更好地獲取和利用大數據，醫療衛生信息與管理系統大數據原則工作組推薦如下。
1. 在所有醫療場所，護士應該在護理記錄中促進標准化護理術語的使用。醫療服務提供者應該制訂計劃逐步過渡到使用美國護士協會推薦的全國性的標准護理術語（Systematized Nomenclature of Medicine—Clinical Terms）。
2. 護士應該推薦並堅持使用基於研究的、已經達成國際共識的評估量表和工具。
3． 美國護士協會意識到，護理術語應該持續更新，並保持與國際機構標准術語間的兼容性。
4. 醫療機構應該重視和培養護理信息專家，使其在健康信息科技的概念、設計、實現和優化方面提供有價值的想法，支持護理循證實踐、教育和研究。
5. 為了達到想要的效果，護理信息專家應該得到正規的護理信息學培訓、教育和資格認證。
理解大數據的原則及其面臨的阻礙、機遇和挑戰可以幫助我們獲得可分享和可比較的護理大數據，可以幫助各專業領域的護理專家的護理實踐、教育和科研。護理人必須樹立大數據意識，以此為契機共同努力推動護理學科發展。

F. 每日思考|醫療大數據面臨的挑戰有哪些

【導讀】醫療保健中大數據分析的妨礙已逾越了可能性。醫療保健中的大數據具有其本身的特徵，包含異構性，不足性，及時性和持久性，匿名性和管理性。為了促進與健康相關的科學，這些功能給數據存儲，挖掘和同享帶來了許多挑戰。那麼思考一下醫療大數據面臨的挑戰有哪些呢?

因為缺少有效的數據管理程序，捕獲數據是醫療保健組織的最大妨礙之一。為了更有效地運用數據，數據有必要干凈，准確，格式正確，以便可以在各種醫療保健系統中運用。

現在，大多數患者記載都保存在集中式資料庫中，以便快速，輕松地進行拜訪，但真實的問題出在何時需要與外部醫療保健專業人員同享此信息。

關於大多數醫療保健提供者來說，數據安全性是常常被黑客入侵和違背安全性行為的頭號問題，需要繼續對其進行處理。

在處理重要的高度敏感數據乃至患者數據時，醫療保健行業有必要十分慎重。泄漏細節不只會使醫療保健公司支付昂揚的價值，並且未經事前授權而發表這些信息也是不道德的。

雖然數據剖析帶來了很多優點，但醫療保健組織需要保證正確運用其數據。要注意的關鍵項是為相關工作人員提供拜訪數據的資源，以使他們可以獨立做出數據驅動的決議計劃，並保證所獲取的數據盡可能實時。大數據和數據剖析十分有效。它只需要具有在控制輪後面如何運用它的經歷的人。

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G. 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。

H. 醫療大數據發展面臨哪些挑戰

首先，信息孤島多方不協調，傳統的數據共享解決方案需要各個醫療/科研機構將各自數據集中匯聚到統一的數據中心，但數據的主導權、管理權、運營權、使用權、共享權等，會帶來較多的爭議與不滿，導致推動有較大阻礙。

其次，數據共享缺乏隱私保護。數據共享不可避免會產生醫療機構有數據泄露、數據共享後難以管控的風險，如何在充分保障數據安全的前提下，實現數據共享是一個必須盡快解決的難題。

再次，數據共享與流通難確權，數據在共享及流通過程中很容易被復制。如果不能對數據確權，明確數據的產生者、使用者、管理者及受益者，將無法很好實現數據的精準授權，嚴重阻礙數據的共享及流通。

最後，數據共享缺乏分配機制。傳統的數據集中方式很難量化每個單位、團隊、個人的實際數據貢獻的大小，因此沒有很好的共享激勵機制。參與方無論共享的數據是多是少，數據質量是好是壞，獲得的收益是一樣的。如果沒有合理的激勵機制，每個參與方對自己的數據都會傾向於除了要求的數據，其他盡可能少共享或乾脆不共享。

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I. 醫療健康大數據創業，還有哪些機遇與挑戰

醫療健康是中國老百姓十分關心的問題，除了公立醫院外，現在民營版醫院的醫療制度也逐權漸走上正軌，得到了很多患者的認可。為此，許多執業醫師可以有更多的創業機會，尤其是對於有多年醫療經驗和醫學研究領域的醫生們，可以說是機遇與挑戰並存。
既要面臨公立醫院的醫療硬體設施更完善，醫療制度更健全，醫療保險等優勢的挑戰，又要從自身的醫療技術，醫療服務來出發，進行更進一步的研究和打造，所以說現在的醫療健康行業仍有很大的挑戰。

J. 醫療大數據的分析和挖掘發展現狀如何未來會有什麼樣的應用前景

如今是大數據時代，前景自然好了，據前瞻產業研究院《2016-2021年中國行業大數據市場發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》顯示，總的來說，醫療大數據應用主要體現在臨床操作、研發、新的商業模式、付款/定價、公眾健康五大領域，在這些場景中，大數據的分析和應用都將發揮巨大的作用。
醫療大數據的應用對於臨床醫學研究、科學管理和醫療服務模式轉型發展都具有重要意義，而大數據技術的運用前景是十分光明的。
醫院和醫療行業面臨的大數據主要有醫學影像、視頻(教學、監控)及文獻等非結構化數據。由於這些數據增長很快且結構復雜，給數據管理和利用帶來較大的壓力，存儲與管理成本不斷提高，數據利用困難、利用率低。除了數據數量和形態的迅速增加，醫療數據還需要越來越長的保留期。一旦存儲系統的安全性出現問題，導致醫療數據丟失，醫院會面臨嚴重不良局面。醫療大數據的應用要保證數據的全面性、准確性、實時性和使用的便捷性，要能快速運算和快速展現，要與日常工作平台緊密結合。
國人已經把健康大數據上升為國家戰略，而面對「大數據」的挑戰，醫院必須考慮三大主要問題。
(1) 數據存儲是否安全可靠?因為系統一旦出現故障，首先考驗的就是數據的存儲、災備和恢復能力。如果數據不能迅速恢復，而且恢復不能到斷點，則將對醫院的業務、患者滿意度構成直接損害。
(2) 如何提高醫院運行和服務的效率?提高效率就是節省醫生的時間，從而緩解醫療資源的緊張狀況，在一定程度上可以幫助解決「看病難」的問題。
(3) 如何控制大數據的成本?存儲架構是否合理，不僅影響醫院IT系統的成本，而且關乎醫院的運營成本，醫療數據激增，使醫院普遍存在著較大的存儲擴容壓力。如今，醫院的存儲設備大多是由不同廠商構成的完全異構的存儲系統。這些不同的存儲設備利用各自不同的軟體工具來進行控制和管理，這樣就增加了整個系統的復雜性，使管理成本非常高。
未來，大數據必將影響醫療行業，未來醫療行業的大數據將會具體應用在：臨床輔助決策，醫療質量監管，疾病預測模型，臨床實驗分析。其發展空間有：個人健康門戶，慢病管理和健康管理，電子病歷和臨床質量監控，醫學知識管理，臨床路徑和循證醫學，遠程醫療和移動醫療，醫學研究數據倉庫和共享平台，跨醫療機構協作平台。