開放大數據帶動美國醫療革命

⑴ 大數據,給健康產業帶來哪些變革

大數據,給健康產業帶來哪些變革_數據分析師考試

你發的每一條微信，打的每一通電話，也許就能預警你是否有感染流行病的風險……這不是科幻，這是全世界已經起步開展的大數據精準醫療。

日前，浙大一院正式成立「精準醫療中心」，中國工程院院士、浙大一院傳染病診治國家重點實驗室主任、感染性疾病診治協同創新中心主任李蘭娟教授作了「醫療健康大數據與精準醫學」的專題報告。

「精準醫療大數據的普及化，正帶來中國乃至全球健康產業的變革。」在接受錢報記者專訪時，李蘭娟表示，不遠的將來，大數據支持下的精準醫療將為每一個病人定製治療方案，它也將改變國家的醫療投入的格局。

精準醫療

提供個性化治療

大數據技術，能夠分析大量繁雜的數據集，發現疾病和治療手段之間的有效聯系，它將改變傳統的治療方案。

美國提出精準醫療的計劃，利用大數據的分析，找出個性化的缺陷，真正對症下葯，因人而異。這個辦法幫助喬布斯延長了幾年的生命。

我們國家的精準醫療研究，也在積極跟進。2014年7月，李蘭娟和團隊在《自然》雜志發表了科研成果論著，揭示腸道菌群與肝硬化的秘密，給全球醫學科技研究提供了新思路。

一直以來，很多肝硬化患者，都接受過抗生素的治療，但是李蘭娟和她的團隊發現，這樣做並不能帶來很好的效果，因為抗生素不僅殺死了腸道內的有害細菌，有益細菌同樣也被殺死了。

腸道微生物是提供人體營養、調控腸道上皮發育和先天性免疫的不可缺少的「器官」，她把注意力聚焦在「腸道菌群」上，經過近3年時間的研究，他們收集了181個中國人腸道菌群的樣本，其中98個是肝硬化患者的糞便樣本，83個來自健康志願者。

團隊採用了新一代測序技術、以及大數據分析技術，產出了近860GB的序列數據，通過研究發現了28種與肝硬化病人密切相關的「壞細菌」；數據比對還顯示，有38種與健康人密切相關的「好細菌」，在肝硬化病人腸道菌群中的量卻非常少。

這就意味著，今後針對肝硬化病人的治療，可以做到更加精準，「我們會給肝硬化病人補充更多的『好細菌』，殺死過高的『壞細菌』。」李蘭娟說，在葯物基因組學的基礎上，這個工作還能夠做得非常精準，「針對不同病人，運用合適的葯物，合適的劑量。」

「精打細算」的

外科手術

大數據技術已經開始在外科手術中，幫助病人得到更加高效的手術療效。

中國工程院院士、浙大一院院長鄭樹森教授，是我國著名的器官移植專家。到目前為止，他帶領團隊已經成功進行了200餘例活體肝移植手術。

肝臟是人的造血器官，「統帥」了成千上萬根血管，對肝臟動手術，是有高難度的。

在先進的數字技術支持下，鄭樹森團隊能夠在活體肝移植在術前和術中，利用虛擬現實軟體，查看病人肝臟中的各種構造。大數據分析還能夠精準計算出需要移植的肝臟部分，一方面確保提供給受捐者充足的供血，能夠存活；同時評估受捐者剩下的肝臟，能否在半年內長出新的肝臟，保證恢復正常的肝功能。

在世界各地，具有大數據處理功能的手術器械已經成為外科醫生強有力的助手。比如，在摘除腫瘤組織的外科手術中，外科醫生遇到的最大挑戰是：一次手術是否能夠把癌變組織切干凈。像乳腺癌腫瘤的手術中，有將近三分之一都無法做到完全抹除腫瘤的痕跡。

前不久，倫敦大學帝國學院Zoltan Takats 探索了一場「精準手術」，手術使用的先進武器iknife，在傳統手術刀前安裝感測器和質譜分析儀，刀起落下iknife能在第一時間告知病灶的邊界和性質。

大數據

指導醫療政策

大數據能夠更加科學地論證葯物使用的效果，為醫療政策指導方向。

2012年，李蘭娟曾經帶領團隊做了一個跟乙肝傳染率相關的課題，採集了浙江1000人次的體檢數據樣本。通過分析發現：當年20歲（1992年出生）以上的樣本，乙肝感染率在8%-10%；而20歲以下的樣本中，乙肝感染率小於1.5%。

為什麼只相差一歲，乙肝感染率就有那麼大的差距？

1992年這一年，是個關鍵詞。1992年，衛生部將乙肝疫苗納入計劃免疫管理。通過大數據技術分析，李蘭娟團隊驗證了葯物的有效性，這樣的分析結果，將給國家制定公共衛生政策，帶來科學的指導。

「如果我國繼續保持對新生兒進行乙肝疫苗的全面接種，同時成年人也盡快接種乙肝疫苗，那麼在十年後，中國將擺脫肝炎大國的帽子。」李蘭娟說。

開發大數據

預測疾病

有了大數據的分析，「看醫生」模式正在轉變為「被醫生看著」——你的可穿戴設備能夠做到24小時給你「做體檢」，這種全數據模式成本低，效率卻很高，幾乎所有人都可以用。

「精準醫療的長期目標，是每個人的健康管理。」 接下去，李蘭娟團隊將在浙江創建一個人數規模超過100萬的志願者隊列，他們願意共享他們的基因數據、生物樣本、生活信息以及所有的電子健康信息。

這是一個融合參與者、有責任的數據共享以及隱私保護的新型研究模型。基於這份健康大數據，浙大一院團隊將能夠做一系列新研究，比如葯物基因組學研究，醫生可以更准確地為每個病人開出合適的葯物和合適的劑量；比如為病人設定新的治療和預防目標。

世界醫療產業最發達的美國，在醫療創業領域冒出了許多基於大數據，做疾病預防方面的高科技產品——

美國人Anmol Madan和團隊創立了一個公司，專注研究通過手機的數據分析，預測機主的疾病。

他們對實驗參與者手機超過32萬小時的數據進行收集分析後，最終能夠對人們的手機建模，來預測感冒、精神疾病等等。比如，當人抑鬱時，通常就能夠在與人交流中被看出變化，日常數據分析就能夠捕捉這些變化。在測試中，這個應用能夠正確判斷60%~90%人們日常的生理症狀和普通呼吸情況，同時把這些變化發通知給機主本人，未來還能發送給朋友或家人。

深度開發大數據，預測疾病，還可能大幅降低醫療保健的費用。麥肯錫全球研究院報告，如果美國醫療保健行業對大數據進行有效利用，就能把成本降低8%左右，從而每年創造出3000億美元的價值。

「在中國，大數據也將影響醫改的具體政策，比如醫保的投入。

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⑵ 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。

⑶ 大數據時代帶來更理性、更可靠的決策

大數據時代帶來更理性、更可靠的決策_數據分析師考試

究竟是什麼魔力，讓「大數據」這一概念得到全球各國的普遍關注？到底什麼是「大數據」？它能夠在多大程度上改變我們的生活？在我們尋求對這些重要問題的解答時，牛津大學網路學院互聯網研究所教授維克托·邁爾-舍恩伯格出現在我們的視野中；希望我們對他的采訪，可以幫助讀者們找到這些疑問的答案。

最近一段時間，「大數據」的熱潮席捲全球，正如美國《福布斯》雜志所說的那樣，如今，在瀏覽新聞網站或者參加行業會議時，想看不見或聽不到「大數據」這個詞幾乎不可能。去年，美國6個聯邦政府部門宣布將啟動「大數據研發計劃」，投資超過2億美元以改進從海量和復雜的數據中獲取知識的能力。同時，我國科技部發布的「『十二五』國家科技計劃信息技術領域2013年度備選項目徵集指南」也把大數據研究列在首位。眼下召開的全國「兩會」上，有全國人大代表提出要把發展「大數據」上升為國家戰略。

究竟是什麼魔力，讓「大數據」這一概念得到全球各國的普遍關注？到底什麼是「大數據」？它能夠在多大程度上改變我們的生活？眼前對「大數據」的關注度是否已經過高了呢？在我們尋求對這些重要問題的解答時，英國牛津大學網路學院互連網研究所教授維克托·邁爾-舍恩伯格（Viktor Mayer-Schonberger）出現在我們的視野中，討論「大數據」，他如果不是最合適的人選，也起碼是合適人選之一。

20多年來，維克托一直致力於網路經濟、信息與創新、信息監管、網路規范與戰略管理的研究。還在「大數據」這一概念眾說紛紜時，維克托就已進行了系統深入的研究，2010年，他在英國《經濟學人》雜志上和數據編輯肯尼思·庫克耶一起，發表了長達14頁的大數據專題文章。稱他為最早洞見大數據時代發展趨勢的數據科學家之一，並不為過。

《經濟學人》說，在大數據領域，維克托是最受人尊敬的全方位發言人之一；美國《科學》雜志說，若要發起一場關於這個問題的深入討論，沒有比他更好的發起者了。

除了理論研究以外，維克托還非常接近實戰世界，早在上大學期間，他就先後成立了兩家數據安全和製作反病毒軟體的公司，而在他寫就的《大數據時代》一書中，那些最前沿、最嶄新的大數據應用案例，都得益於他多年來緊跟企業與商業應用的步伐。他的咨詢客戶中，不乏微軟、惠普、IBM、亞馬遜、臉書、推特、VISA等大數據先鋒們。

目前，維克托還是歐盟互聯網官方政策背後的重要制定者與參與者，尤為重要的是，他還任職過新加坡商務部、汶萊國防部、科威特商務部等部門，特別熟悉亞洲信息產業的發展與戰略布局。

希望我們通過電子郵件對維克托的采訪，可以幫助讀者們找到這些疑問的答案。

失去微觀層面上的精確度，為的是獲取宏觀層面上的洞察力

文匯報：今天，「大數據」已經成為全球炙手可熱的詞彙，您是從何時開始關注它的？

邁爾-舍恩伯格：多年來，我一直致力於研究數據在信息經濟的發展中所扮演的重要角色，我與肯尼思·庫克耶（Kenneth Cukier，我的合著者）一起發布了一系列相關研究報告。大約三年前，在我自己組織的一次會議上，我倆都意識到「大數據」的存在已經不僅僅是一種炒作或者什麼宏大的宣言了，而將實實在在地改變我們的工作、生活以及整個社會，於是，我們決定就此專題寫一本書。

文匯報：那麼在您看來，究竟什麼是大數據時代？它和傳統數據時代到底有什麼差別？我們知道，像沃爾瑪這樣的公司早在多年前，就已經將大數據運用到了商業實踐中。

邁爾-舍恩伯格：事實上，過去幾個世紀以來，數據已經在科學家們制定決策的過程中扮演了一定的角色，而過去幾十年間，這一做法又延伸到了一些公司的決策制定過程。但在大數據時代之前，數據是非常匱乏的，我們擁有的數據非常少。因此，我們的決策、我們構建的制度都是建立在這樣一種數據匱乏的基礎上。今天，一切變得非常不同，它體現在三個不同的方面，我們稱之為「更多」、「更亂」和「相關性」。

文匯報：這三個特徵也是您在《大數據時代》一書中非常強調的，它們甚至會顛覆我們過去的整個思維方式。您能否具體描述一下這到底是怎樣的過程？

邁爾-舍恩伯格：好的。我所說的「更多」，是指圍繞任何一個我們想要調查的特定問題，或者是需要我們回答的疑問，我們都可以比過去任何時候獲取更多的數據。在大數據時代，我們可以利用海量的數據得到非常詳盡的見解，這是傳統方法所不能做到的。

可以這么說，大數據時代和傳統數據時代的區別，就像解析度在200萬像素的舊數碼照片，一下子提高到2400萬像素那樣。後者是一個非常非常大的文件，它可以提供更多細節。它可以讓我們不斷放大，看清楚小到顆粒狀的細部，而具有較低解析度的圖像在這些細節方面就會非常模糊。

基因信息就是一個很好的例子。美國有一家叫23andMe的新公司提供個人的DNA測試分析，以發現一些疾病徵兆。它的成本只有兩三百美元，並提醒客戶關注會發展成嚴重疾病的個人癖好。但是公司並不對每個客戶的全基因組進行測序，而是針對已知特徵的位點（經研究得知因某種疾病存在，而可能會出問題的DNA片段）進行比對。這意味著，當一個新的特徵被研究發現時，23andMe公司就不得不再次對客戶的DNA進行測序並建立更完整的檔案。

蘋果公司的史蒂夫·喬布斯嘗試了非常不同的方法。他得了癌症後，就有了自己全部的基因密碼，數十億的鹼基對測序。這花費了他超過10萬美元的成本，但這可以讓醫生完整地洞察他的基因密碼。每當葯物由於喬布斯的癌症病變而失去有效性，他們就可以根據喬布斯特定的基因信息，尋找到有效的替代葯物。遺憾的是，這也沒有保住喬布斯的命，但是在這一過程中獲得的數據，已經延長了他的生命。

由於技術創新，現在收集大量信息的成本變得越來越低。數年前，史蒂夫·喬布斯花費了六位數的金額才做到的事情，今天，不到1000美元就可以獲得同樣的服務了。

而「更亂」指的是，在小數據時代，因為數據是如此稀少，我們可以確保自己收集的每一個數據點都是非常准確的。相比較而言，大數據往往是凌亂和質量參差不齊的。但是，相比以高額代價來保證測量和收集少量數據的精確性，在大數據時代，我們將接受這種雜亂，因為我們通常需要的只是一個大方向，而不是努力了解一種現象的細枝末節。我們並不是要完全放棄精確性，我們只是放棄對精確性的熱衷。我們失去微觀層面上的精確度，為的是獲取在宏觀層面上的洞察力。

電腦翻譯就是其中一個例子。1990年代，IBM的研究人員使用了一套非常精確的文件（加拿大議會記錄的法語和英語版）來訓練計算機。盡管計算機完全按照規則行事，但基於此的翻譯質量卻非常低。然後，谷歌在2006年開始介入這一領域，他們沒有使用來自加拿大政府的幾百萬句標准翻譯，而是使用隨手可得的任何語言。他們在整個互聯網上，利用數十億頁質量參差不齊的翻譯，這些翻譯不怎麼標准——但是，這是一個小的權衡——他們能夠使用的數據大大增加了，結果翻譯質量反而提高了。與更少、更標準的數據相比，更多凌亂的資料完勝了。

「更多」和「更亂」組合到一起，產生了第三個特點，「相關性」，這也是大數據帶給我們的最根本性的轉變。我們的思維將從因果關系轉向相關關系。至今為止的整個人類歷史里，全世界的人們都在尋找事件發生的原因，探尋「為什麼」。但我們對原因的執著探索往往帶領我們走向錯誤的方向。所以，我們建議，在大數據時代，在許多情況下，我們可以僅僅尋找「是什麼」，而不必完全理解「為什麼」。例如，對於大數據的分析中，我們可以發現機器震動中一些非常微小的變化，這些變化表明機器將很快損壞。這使我們能夠在部分機器零件報廢前更換它們，這被稱為「預測性維護」，它可以節省不少錢。但除了提高消費效率，「相關性」還可以做更多的事情。

比如對早產兒而言，即使他們長大成人，這些小寶寶仍舊是非常脆弱的，哪怕是遇上很小的感染。醫生卡羅琳·麥格雷戈研究如何給這些嬰兒最好的生存機會。使用大數據分析，每分鍾可以搜集這些嬰兒超過一千個數據點，麥格雷戈發現一個令人震驚的事實：每當這些早產兒出現非常穩定的標志時，他們的身體其實並不穩定，正在准備發病。有了這方面的知識，她就能在一個非常早期的階段，確定嬰兒是否需要葯物治療，從而挽救更多孩子的生命。

這是典型的大數據應用：醫生麥格雷戈通過更全面的感測器，可以比以往搜集到更多的數據。她也接受，在這種情況下，並不是所有的數據都是准確的，從而也會導致她分析中存在不精確的可能。她把「為什麼」這個問題放在一邊，而用一種更務實的方式來提供幫助，她尋找「是什麼」，這才是一個更好的預見感染的辦法。

我們應該記住：大數據也可以挽救生命。

正確使用大數據，可以改善醫療、教育水平，促進人類發展

文匯報：大數據時代的到來，是否將會引領新一輪的產業革命？我們應該怎樣客觀地看待它的價值？

邁爾-舍恩伯格：大數據將會極大地改變社會生活的方方面面，但是它的價值能否等同於工業革命，這個問題目前還不好說。我個人猜想可能不能，原因是在19世紀初工業革命剛剛開始的時候，經濟發展還處於非常低的水平上，所以相對來說，當時的人們從工業化過程中所能獲得的生活水平的提升是非常巨大的，今天則非常不一樣了。

我們真正想強調的是，大數據時代將推動我們從根本上改變企業的運作方式，以及我們在社會中的生活方式。大數據可以提高人類制定決策的能力，這種提高將是大幅度的。有了大數據，我們不是簡單地提高經濟效率，而是將挽救人類生命，延長我們自己的壽命。我們還將改善教育，促進發展。同樣的道理，我們必須要小心。大數據同樣也有「陰暗面」，正如我們在書中討論的那樣。如果應用錯誤，大數據也可能會化為一個強有力的武器。因此，我們必須確保正確使用大數據。

文匯報：您提到了大數據時代的「陰暗面」，它的到來會加深數字化鴻溝嗎？

邁爾-舍恩伯格：大數據是一個強大的工具。因此，如果我們使用了錯誤的方式，它就可能會加深數字鴻溝。但是，如果我們用得好，相信大數據就可能會改善我們的生活，尤其是對那些不那麼幸運的人而言。在這一點上，你可以把它想像成火、電或是抗生素等等。

文匯報：也就是說，您對大數據的價值認知，是基於一個更長時段的歷史發展。

邁爾-舍恩伯格：如果以非常廣闊的視角來看人類歷史，我認為，人類一直想要理解世界。起初，許多人的「知識」是基於迷信和預感。知識的發展非常慢，人們需要非常深層次的思考，再通過實踐進行檢驗，以確保知識是可用的。

但即使如此，我們的知識仍舊不是百分之百可靠的。例如，19世紀，路易·巴斯德一直在研究狂犬病疫苗，當時有一個被狗嚴重咬傷而染上狂犬病的小孩，父母擔心孩子會死去，懇求巴斯德試試他的試驗性疫苗。巴斯德照做了，孩子活了下來。隨後的慶祝活動上，巴斯德以一個英雄的身份出現，他挽救了年輕孩子的性命。但是事實的確如此嗎？今天，通過更深入的研究，我們知道，在被類似病狗咬到的兒童中，只有25%會感染狂犬病。所以75%的兒童哪怕使用了無效的疫苗，仍舊可以存活下來。這個故事告訴我們，我們以為自己生活在非常科學的世界中，但其實，我們擁有的數據非常少。一種新的治療方法在被證明安全之前，需要做幾十個甚至幾百個醫學實驗來進行測試。但這仍舊太少，人們還是會受到傷害，因為我們依靠的數據太少。在大數據時代，我們可以告別數據匱乏，做出的決策將更理性，更基於事實，當然也更可靠。這是大數據時代帶給我們的希望——更好的決策將會代替我們過往那些可疑的迷信和不可靠的人類預感。

文匯報：我們看到，麥肯錫公司2011年就發布報告推測，如果把大數據用於美國的醫療保健，一年可產生潛在價值3000億美元，用於歐洲的公共管理可獲得年度潛在價值2500億歐元；服務提供商利用個人位置數據可獲得潛在的消費者年度盈餘6000億美元；利用大數據分析，零售商可增加運營利潤60%，製造業設備裝配成本會減少50%。「數據創造價值」的預測已經非常振奮人心。在您看來，大數據是否只是一門價值不菲的生意？

邁爾-舍恩伯格：不，大數據可以做更多。醫療方面，我們前面已經提過，只是分析一些重要的徵兆，早產嬰兒的感染出現明顯症狀的數小時前，醫生就可以預見其生病。

同樣，通過大數據分析，我們也可以找出學校教科書中的哪一部分對學生而言效果最好，也可以找出效果不好的部分。到現在為止，我們只能按照人類的預感，即教師自己判斷學生在理解特定課程時是否會有疑問；但在大數據時代，我們有實際的數據可以參考，例如數據顯示，電子書籍的某些頁面被看過許多遍，因為它讓學生感覺費解，據此可以調整我們的教材。這將從根本上改變教育。

或者舉公共政策為例：Inrix是為智能手機提供導航軟體的公司，它還提供實時的交通數據。之所以能做到這一點，是因為每個用戶本身都成為了交通流量狀況的感測器，把位置和速度信息都發回Inrix公司。這樣一來，就可以給行進在交通堵塞路段周圍的客戶提供良好服務。Inrix公司有一大堆人們的活動數據，這還將有助於城市規劃者了解大家的通勤模式，人們從哪裡出發去工作，然後返回，並建設基礎設施，如道路和鐵路。這是最有效的應用。節省錢的同時，也有利於整個社會的管理。

文匯報：大數據對於商業決策、學術研究乃至國家治理的作用是顯而易見的；但是對日常生活中的普通人而言，他們一定會從中受益嗎？為什麼在大數據時代，還是有不少人主張遠離過載的信息和數據、返璞歸真回到傳統的社群生活之中呢？個人生活空間一定得從「簡單平面」轉變到「多維存在」才有意義嗎？

邁爾-舍恩伯格：千百年來，人類已經經歷的世界，都是在少量數據的基礎上產生很多想法的世界。海員們結束長途航行後回來，地圖才會在這一次經驗的基礎上進行重新繪制。這顯然不會很精確。經過試驗和犯錯的周而復始，人類發展得非常緩慢。但是，當我們只有非常少的數據時，這是理所當然的結果。今天，我們有這么多的數據，難怪人類會不堪重負。但是，現在大數據可以提供幫助。如果人類不太善於消化這些過多的信息，大數據分析可以幫助我們將信息進行過濾，並進一步可視化，使我們能夠輕松地加以使用。

人們尚未普遍具備與大數據時代相匹配的思維和技能

文匯報：有專家認為，大數據的未來是數據的APP（加速並行處理）而非基礎構架；也就是說，僅僅有數據平台和基礎構架是無法創造長期價值的。對此您怎麼看？

邁爾-舍恩伯格：我們認為，大數據時代將至少需要和過去時代一樣多的人的獨創性。同時，巨大的資源才是未來時代的金礦，那些擁有這些數據資源的人將獲得的回報是不可想像的。

文匯報：大數據時代，數據都是透明的，我們如何在保護個人隱私、商業機密和國家安全之間取得平衡？您所謂的「互聯網遺忘運動」會是最佳葯方嗎？

邁爾-舍恩伯格：大數據時代所面臨的挑戰是，我們發現了隱藏在數據背後的價值，所以，保留這些數據，然後一遍遍地重復使用數據，往往成為一種明智的選擇。同時，現行的保護個人隱私的法律，特別在西方，針對的是一個傳統數據的世界，而不是一個大數據世界。這就需要我們在保護隱私的規則方面作出調整。我們建議，可以通過調整相關保護規則來實現這一目標，正像你所提到的，我們可以在一定時間以後，選擇遺忘這些數據。

文匯報：大數據時代是一個海量數據有待處理的時代，同時又是一個海量無用信息需要刪除的時代。這是否就是您在《刪除》一書中強調我們要有所取捨的原因所在？

邁爾-舍恩伯格：是。在某種程度上，大數據本身也可以加強隱私的保護。因為如果有一百萬個數據點，一個單獨的數據點就不再那麼重要了，這和傳統數據時代非常不一樣。隨著時間的推移，忘記其中一些數據，並不會破壞整個大數據的運行和使用。

文匯報：大數據現在在全球究竟發展到了什麼階段？處理大數據的技術是否已經在全世界范圍內普及？

邁爾-舍恩伯格：管理和處理大數據的技術都已經存在了，而且並不是非常昂貴。但是，有一樣東西目前仍舊非常缺乏，那就是我們的思維——以理解數據背後所隱藏的巨大價值，以及提取這種價值的專門技能。今天，全球范圍內，人們還沒有普遍具備這種思維和技能，但是我相信，在未來，這種情況會發生改變。我們預計，世界各地的許多大學將提供針對大數據分析的課程，來培訓大數據時代所需要的技能。

文匯報：歷次產業技術革命，中國似乎都是學習者和模仿者；和上幾輪產業技術革命不同的是，大數據時代，中國幾乎和歐美發達國家同時開始技術研發，中國人口又居世界首位，將會成為產生數據量最多的國家。您看好中國在新時代的發展前景嗎？中國在大數據時代是否有創新和領先的可能？

邁爾-舍恩伯格：是的，我們對此非常樂觀。中國很可能成為大數據這一領域的先驅。在大數據時代，中國有很多優勢：中國人都受過良好的教育，特別是在數學和統計方面（這是非常重要的）。中國是一個巨大的多元化社會，這會創造大量機會來創造大數據這一資源，並建立大數據應用。同樣的道理，對於大數據的蓬勃發展，我們還需要相匹配的思維方式，有嘗試新事物和持續創新的願望，以實證事實來作為我們決策的依據。因此，和許多其他社會一樣，大數據時代的確也會給中國帶來非常大的變化。

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⑷ 大數據時代來襲企業宜加緊布局

大數據時代來襲企業宜加緊布局
「大數據」，這一新興概念，正在被賦予極其豐富的內涵，並被寄予特別巨大的希望……大數據時代，我們該如何尋找對策，迎接挑戰？得大數據者得天下，是一些推崇大數據時代的變革者堅信不疑的判斷。很多專家認為，在大數據時代，誰能有效地壟斷數據，誰就有可能成為世界霸主。
大數據及其分析，將會在未來10年改變幾乎每一個行業的業務功能。根據麥肯錫預測，如果具備相關的IT設施、資料庫投資和分析能力等條件，大數據將在未來10年，使美國醫療市場獲得每年3000億美元的新價值。
人類正在邁入大數據時代
關於「大數據（BigD ata）」，麥肯錫全球研究所在報告《大數據：創新、競爭和生產力的下一個前沿》中定義：大數據，是指大小超出了傳統資料庫軟體工具的抓取、存儲、管理和分析能力的數據群。也有專家認為，大數據的「大」是指大型數據集，即數據量一般在10T B規模左右；多個用戶把多個數據集放在一起，形成PB級的數據量；同時，這些數據又來自多種數據源，並以實時、迭代的方式來實現，即「大數據=海量數據+復雜類型的數據」。
我們正處在一個數據爆發增長的時代。移動互聯網、移動終端和數據感應器的出現，使數據以超出人們想像的速度在快速增長。據國際數據資訊公司（G lobalPulse）估測，數據數量一直在快速增加，每年增長50%，這個速度不僅是指數據流的增長，而且還包括全新的數據種類的增多。
有研究統計，從人類文明開始到2003年，人類共創造了5T B（兆億位元組）的信息。而現在，這樣的數據量卻僅需兩天就能夠被創造出來，且速度仍在加快。由此可見，我們的確已經邁入了大數據時代。
世界各國加緊大數據布局
世界上許多國家都已經認識到了大數據所蘊含的重要戰略意義，紛紛開始在國家層面進行戰略部署，以迎接大數據技術革命，正在帶來的新機遇和新挑戰。
「大數據資源」成為重要戰略資源
互聯網時代，「資源」的含義正在發生極大的變化，它已不再僅僅只是指煤、石油、礦產等一些看得見、摸得著的實體「大數據」，也正在演變成不可或缺的戰略資源。互聯網、物聯網每天都在產生大量的數據，這些龐大的數據資源，為人們依據數據了解世界、了解市場、了解人們的生活提供了可能。大數據已經被視為一種資產、一種財富、一種可以被衡量和計算的價值。得大數據者得天下，是一些推崇大數據時代的變革者所堅信不疑的判斷。
「大數據安全」上升為國家安全
傳統意義上的國家安全，是指軍隊對國家領土安全的保護，是國家之間軍事實力的較量。但在互聯網高度發達的大數據時代，網路變成了幾乎是透明的虛擬世界，也因此使國家安全的環境和內涵發生了極大的變化，對大數據的安全保存、防丟失和防破壞等問題，成為我們必須要面對的安全難題。大數據安全，已經上升成為國家安全的重要組成部分。
在大數據時代，數據安全的威脅隨時都有可能發生。各種國家信息基礎設施和重要機構所承載著的龐大數據信息，如由信息網路系統所控制的石油和天然氣管道、水、電力、交通、銀行、金融、商業和軍事等，都有可能成為被攻擊的目標。
此外，大數據也為網路恐怖分子提供了新的資源支持，有可能使恐怖分子通過網路侵入到人們工作生活的方方面面，並通過威脅、攻擊、破壞，癱瘓民用或軍事基礎設施等手段，達到其製造心理恐慌和財產損失，威脅國家安全和社會安全的目的。
「大數據決策」成為一種新決策方式
依據大數據進行決策，從數據中獲取價值，讓數據主導決策，是一種前所未有的決策方式，並正在推動著人類信息管理准則的重新定位。隨著大數據分析和預測性分析對管理決策影響力的逐漸加大，依靠直覺做決定的狀況將會被徹底改變。
2009年爆發的甲型H 1N 1流感病毒，谷歌公司就是通過觀察人們在網上搜索的大量記錄，在流感爆發的幾周前，就判斷出流感是從哪裡傳播出來的，從而使公共衛生機構的官員獲得了極有價值的數據信息，並做出有針對性的行動決策，而這比疾控中心的判斷，提前了一兩周。美國的Farecast系統，它的一個功能就是飛機票價預測，它通過從旅遊網站獲得的大量數據，分析41天之內的12000個價格樣本，分析所有特定航線機票的銷售價格，並預測出當前機票價格在未來一段時間內的漲降走勢，從而幫助虛擬乘客選擇最佳的購票時機，並降低可觀的購票成本。
「大數據應用」促進信息技術與各行業深度融合
有專家指出，大數據及其分析，將會在未來10年改變幾乎每一個行業的業務功能。從科學研究到醫療保險，從銀行業到互聯網，各個不同的領域都在遭遇爆發式增長的數據量。在美國的17個行業中，已經有15個行業大公司擁有大量的數據，其平均擁有的數據量已經遠遠超過了美國國會圖書館所擁有的數據量。
在醫療與健康行業，根據麥肯錫預測，如果具備相關的IT設施、資料庫投資和分析能力等條件，大數據將在未來10年，使美國醫療市場獲得每年3000億美元的新價值，並削減2/3的全國醫療開支。
在製造業領域，製造企業為管理產品生命周期將採用IT系統，包括電腦輔助設計、工程、製造、產品開發管理工具和數字製造，製造商可以建立一個產品生命周期管理平台PLM （Proct Lifecycle M an-agem ent），從而將多種系統的數據集整合在一起，共同創造出新的產品。
此外，在交通、能源、材料、商業和服務等行業領域，甚至在新聞傳媒領域，也都在以大數據為發展契機，加速這些行業與信息技術的深度融合。
「大數據開發」推動新技術和新應用不斷涌現
大數據的應用需求，是大數據新技術開發的源泉。在不久的將來，也許很多原來單純依靠人類自身判斷力的領域應用，最終都將被計算機系統的數據分析和數據挖掘功能，所普遍改變甚至取代。一小片合適的信息，也許會促使創新邁進一大步；一組數據，也可能會得到數據收集人難以想像的應用，甚至可能在另一個看起來毫不相關的領域得到應用。藉助這些創新型的大數據應用，數據的能量將會層層被放大。

⑸ 美國利用大數據進行國家治理的實例有哪些

雖然我沒在 美國待過，但是知道一些。

1. 利用大數據的數據分析，已經可以進行信用卡詐騙監測

2. Google無人車也算是大數據一部分

3. 提前預知犯罪的發生

4. 人臉識別，在公眾場所識別犯罪分子。
   

⑹ 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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⑺ 大數據能給醫療帶來哪些改變

如今，互聯網和信息技術已經普遍覆蓋大型公立醫院。

這么多醫療大數據的領域可以幫助我們做什麼？

●大數據的應用增強了預測流行病
●為醫院、醫療系統和醫療辦公提高效益
●減少資源浪費
●數據能提高人們對醫療的全面認識
●海量數據可以幫助研究者准確真實反應臨床真實數據
●私人訂制個性化醫療，大數據收集個人病史家族病史的整理和預測，對於治療方案進行個性化針對治療。

最終我們能用大數據得到什麼？幫助國家的公共衛生系統更多地參與到大數據應用中，來提高社會的整體健康水平。這才是我們所追求的全民醫療的最高意義。

⑻ 大數據時代帶來時代大變革

大數據時代帶來時代大變革_數據分析師考試

「貴州貴陽確實非常適合發展大數據，人工智慧是可以開辟的大數據的非常好的天地」；

「在大數據時代，每一種數據都是一種財富，如何挖掘視頻數據信息這座富饒的金礦是值得思考的問題」；

「21世紀通過大數據的分析去解決醫學臨床問題已經成為時代潮流和主導」；

……

7月28日，歐美同學會·中國留學人員聯誼會第四屆年會暨海歸創新創業貴陽峰會分論壇之一，貴州大數據產業發展論壇在貴陽國際生態會議中心舉行，國內外專家學者、「千人計劃」專家、海歸博士等創新創業人才匯聚一堂，圍繞「大數據與人工智慧」、「數據安全」、「大數據+農業」等問題分享經驗、交流觀點。

中國電信北京研究院總工程師畢奇：

人工智慧是可以開辟的大數據的非常好的天地

「大數據時代的到來，帶來了很多變革。」國家「千人計劃」特聘專家、中國電信北京研究院總工程師、美國貝爾實驗室院士、美國電氣與電子工程師學會院士（IEEE Fellow）畢奇認為，大數據要有開闊觀察數據的思維和完善處理數據的手段，找到經濟價值的應用，得到挖掘數據的價值。

怎樣得到大數據產生的價值呢？畢奇認為，利用大數據的技術從應用中獲取，而服務是獲得經濟收入的最直接的來源。

「現代服務行業呈計算機化，互聯網是現代服務業計算機化的一場革命，而用戶界面是這場革命的制高點。」畢奇說，互聯網商通過控制用戶界面，將大數據服務推向縱深，獲得了更大的經濟價值。

他分析說，信息行業的服務趨勢是從第一代以新浪為代表的門戶網站，首頁有大量信息供用戶自己選擇，第二代是谷歌、網路為代表，大數據在後台，通過關鍵字搜索獲取大量信息，第三代是用智能方法獲取信息服務。

「目前正處在第二代向第三代發展的階段，是投資進入開辟新方向的最好時機，而人工智慧是可以開辟的大數據的非常好的天地。」畢奇說，從海量數據中挖掘價值才是大數據應用成功的關鍵，但海量無結構的數據的挖掘對獲取數據的價值造成巨大的壓力，人工智慧便是建立數據結構、發掘數據價值的捷徑之一。

人工智慧需要龐大的資料庫來訓練數據模型，隱藏的數據結構可以由人工智慧來尋找和建立，人工智慧與人才是大數據成功的關鍵因素，他還舉了「智慧教育」和「機器人服務」兩個大數據與人工智慧的應用案例。

「目前的人工智慧技術不僅能理解語義，根據上下文理解多義單詞和多句，實時產生答案，有邏輯推理功能，還有機器自我學習功能，能學習和發現數據的內在結構。」他認為，大數據應用是未來服務的關鍵技術，人工智慧系統是大數據應用的人機界面，能有效地推動大數據的發展，大數據與人工智慧的結合可以在很多領域有著較好的商業前景。

第一次來貴州貴陽的畢奇，山清水秀給他留下深刻印象。「這里確實非常適合發展大數據，貴州、貴陽政府抓住發展大數據的時代機遇，為時代的變革邁出了穩健的步伐。」畢奇說，大數據有著廣闊的領域，在各行各業都有著發展空間，「大數據有著大價值，能提供大機遇，可能導致大變革，有潛力帶來大效益。」

上海弘視智能有限公司創始人、董事長潘今一：

挖掘大數據時代下的視頻數據「金礦」

「目前，全球共有數十億個監控攝像機，記錄著城市的第一次心跳和呼吸，這些海量的視頻數據中蘊含著大量的政治、商業和生活信息，如何在大數時代的背景下，挖掘視頻數據信息這座富饒的金礦是值得思考的問題。」上海弘視智能有限公司創始人、董事長，中組部「千人計劃」國家特聘專家潘今一博士提出了自己的想法。

潘今一介紹，大數據視頻監控天網不僅具有高清視頻監控系統的完整功能，包括高清監控、大屏顯示、錄像回放和查詢等，還包括圖像識別和抓拍功能，即對經過的目標自動識別、抓拍（人、車、特徵），識別後統一集中到公安內部的雲計算中心。

基於大數據視頻監控天網，潘今一創辦的弘視智能有限公司開發的「基於相似度干預迭代視頻數據搜索」系統（RIIS）更加強調對人、車、物體特徵的對比，從而找到身份信息，以及通過關聯搜索，對同一目標的行動軌跡、出現概率、團伙關聯、團伙延伸等進行分析，從而實現對重點人群的報警聯動。

目前，該系統已經在遵義、畢節和都勻獲得良好的實際效果，針對目前貴陽市如火如荼開展的「兩嚴一降」、禁毒人民戰爭和大數據產業，潘今一希望在這里也找到合作的空間。

值得期待的是，今天五月份，公司已經與貴大合作，著力打造大數據視頻監控天網「樣板」，除了原系統中的所有功能，還將實現視頻識別精準性的「升級」，進而提高系統的應用價值，希望有機會可以為貴陽打造「平安城市」貢獻力量。

「但是，大數據天網監控可不只是有維穩和治安等政治功能，其商業價值才是以後重要的發展方向。」潘今一強調說，在保護市民個人隱私的前提下，視頻數據中所傳遞的商業信息極富商業價值。

他舉例說，視頻信息中收集到的服裝款式、色彩，以及顧客光顧商店的類別、消費習慣、活動軌跡等都是商家需要的重要信息，這對於制定合理的市場營銷策略至關重要。

潘今一表示，在大數據時代，每一種數據都是一種財富。而視頻數據這座「金礦」的富饒程度也遠超公眾的想像，他非常期待看到這座「金礦」能夠給產業發展帶來的源源動力。

韓國釜山大學超級計算機中心主任金哲民：

通過大數據解決醫學臨床問題成為時代潮流和主導

「在韓國保健福祉部看來，韓國現在最大的焦點問題就是人口老齡化，韓國從2000進入老齡化社會，2018年進入高齡社會，預計2026年進入超高齡社會，韓國高齡化速度在全球是最快的。」韓國釜山大學超級計算機中心主任、韓國抗衰老事業團團長、釜山大學醫科大學研究院副院長金哲民說，面對老齡化的問題，醫療保健系統也必須與時俱進、有所變化。

金哲民認為，現在醫療中心的保健醫療是以治療、預防和老人病的管理以及康復為主體來設置，為了更精度的醫療管理，現有的醫療形態就需要重新樹立，因此用國民健康信息大數據分析技術來進行精度分析便成為重要課題。

最近，金哲民的團隊開發了保健醫療大數據開放系統，開放了健康保險審查評價院從2009年到2013年所持有的公共數據、內存數據、公開的API等所有公共數據，能在國民和保健醫療產業部門和醫療研究機構等用互聯網進行疾病、葯品等醫療大數據分析。

「還有一個國民健康保險團體公團，從2014年開始分析提供保健醫療大數據。」金哲民說，保健醫療大數據的精髓是基因組信息和臨床信息鏈接配對醫療，目前正在做以未來配對醫學遺存體的信息為基礎的大數據分析的基礎設施建設。

10年前韓國保健福祉部就開始對基因組進行研究，研究數據已從2014年5月開始對全世界的相關研究者進行公開使用。國立保健研究院在2014年3月設立了國立醫科學知識中心集中管理和運營所有的知識信息，主要把臨床研究信息和遺傳體的臨床研究信息收集、加工變成有意義的醫學信息進行臨床使用。

「韓國人口問題已成為事關國家存亡的重要問題，醫學模式已漸漸向治療預防轉變，因此大數據的管理和使用越來越重要。」金哲民說，21世紀疾病治療要秉持「以預防為主」的主導思想，通過大數據的分析去解決醫學臨床問題已經成為時代潮流和主導。

貴州大學博士李暉：

FAST大數據服務 讓「高大上」科學「接足地氣」

「前不久，被譽為地球『大表哥』的開普勒－452b行星被天文學家通過開普勒太空望遠鏡發現，這使得一直顯得有些冷門的天文學再次走進大眾視野。」貴州大學博士李暉的這番話引起觀眾的注意。

李暉介紹，其實天文學並不冷門，它不僅跟我們的日常生活密切相關，而且和貴陽現在大力發展的大數據產業也有著千絲萬縷的聯系。

目前，貴州省大數據產業發展應用研究院、貴州省先進計算與醫療信息服務工程實驗室和貴州大學計算機科學與技術學院正在合作研究FAST大數據服務項目，是天文學應用於大數據的示範。

李暉介紹，FAST大數據服務的意義在於海量天文數據整合分析、天體分析和挖掘以及天方大數據的可視化，即提供數據的多維可視化分析，把海量天文數據轉化為形象可視的易懂演示圖像資料，讓公眾也能直接享受深奧科學的結果。

銀河系中存在10億個類地球行星，宇宙中類地球行星的數量是地球上沙子數量的100倍，而開普勒望遠鏡觀測到的數據中，僅計算出約15000顆行星，初步鑒別4000餘顆，相比於浩瀚宇宙，目前人類的技術能力還屬有限。此時，FAST天文大數據服務則應運而生，推動天文科學研究和探索由假設驅動向數據驅動轉變。科學研究由過去的「應該設計什麼樣的實驗來驗證這個假設？」轉變為現在的「從這些數據中能分析出來什麼？如果把其他數據融合，能夠發現什麼？」數據密集型科學研究對數據管理與分析技術提出了巨大的挑戰。

眼下，李暉團隊已經初步建立雲計算基礎平台、數據服務平台，未來第三方應用服務、可視化分析服務、數據分析雲服務和科普應用服務等將成為研究的主攻方向。

屆時，利用FAST大數據服務，繁雜的數據將會變成一項項可視圖像，甚至可以交互查看細節、自動化天體識別並勾勒天體輪廓，「高大上」的科學將走下高台「接足地氣」。

江蘇加德綠色能源有限公司總經理周楚新：

讓農民得到「大數據深度學習」的紅利

「如果整個農業不聯網的話，物聯網就是一句空話，而如果物聯網不成的話，互聯網就是一句空話。」江蘇加德綠色能源有限公司總經理、南京綠色科技研究院院長、加德綠色能源研發有限公司總裁、國家「千人計劃」特聘專家周楚新說。

他認為，作為人類賴以生存的根本，農業發展離不開信息化，大數據技術從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力，為現代農業信息化建設提供了強勁的動力。

「如何讓農民得到『大數據深度學習』的紅利是我們需要重點研究的問題。」周楚新說，「大數據深度學習」意味著更快速地從數據中獲得更多、也更精準的信息，但農民不喜歡空洞的概念，如何用最簡單最直接的信息，讓教育水平偏低的農民也能明白是我們最重要的課題。

過去，傳統的農業生產中的許多決策往往是靠農民自身的經驗，有的甚至是憑感覺，而用農業大數據來指導，將為農業的生產發展和政府決策提供科學、准確的依據。全國每一位農民都可以提供來自第一線的信息，同時信息的共享，使得農民在田間地頭就能夠獲知到各種農業動態信息，並通過農業大數據平台得到精確的生產指導。

周楚新表示，農業現代化是實現我國四化同步發展的重要組成部分，互聯網+農業、大數據+農業是一個萬億級大市場。包括聯想、阿里等國內互聯網及電子商務巨頭已經紛紛開始搶占市場，同時傳統農業生產資料企業也在抓緊布局農業農村信息化市場及農業農村電子商務市場。

周楚新認為，農業信息化是一種新型生產力，是我們發展的必然選擇、核心要素和制高點，支撐和引領農業現代化發展、轉型和升級的方向。以農業信息化促進乃至帶動農業現代化，對促進國民經濟和社會持續協調發展具有重要意義。

中國智慧城市發展研究中心副秘書長唐斯斯：

信息化為後發地區提供「彎道超車」的可能

「現在我國百分之百的省級城市，百分之九十的地級城市，超過百分之六十以上的縣級城市都提出要建設或者正要建設智慧城市，可以看出，智慧城市已經成為我國城市發展的主流。」中國智慧城市發展研究中心副秘書長唐斯斯說。

「建設智慧城市離不開我們正面臨的城鎮化進程的背景，大量的勞動力從農村向城市轉移，各個城市都面臨著大量的問題，公共服務跟不上、社會治理難及產業轉型難等。」唐斯斯認為，這些都倒逼我們進行體制改革和創新，而信息化則有著巨大的潛力並發揮了關鍵的作用。從信息化的發展趨勢來看，新一代的信息技術已經跟我們的經濟社會深度融合，融合才能創新，原有傳統發展模式的顛覆也為很多後發的地區提供了一個「彎道超車」的可能。

唐斯斯表示，目前我們正面臨著經濟新常態的局面，經濟發展由原來的高速發展轉為中高速發展，經濟結構發生質的變化，經濟增長動力從原來的要素驅動、投資驅動向創新驅動轉變。在這個過程中間，國家非常重視信息化的手段，希望在經濟新常態下用這樣一個新的方式來解決傳統方式難以解決的問題。

唐斯斯認為，網路安全是我們在建設智慧城市過程中不得不面對的問題，信息安全已經納入到我們國家安全的層面，然而原有的信息保障已不足以應對我們所面臨的問題。所有的雲計算是集約化的建設，如果一旦信息安全保障沒有到位，意味著我們將面臨更大的風險，這是我們需要特別注意的。

「移動互聯網已經進入了一個全面爆發的時代，民眾需求的變化，對政府提出了更高的要求，對我們原有的服務模式也提出了更高的要求。」唐斯斯說，為此，國家在信息化的戰略方面密集地頒布了一系列的政策，希望信息化成為促進我國經濟社會發展的強大動力和支撐。同時，信息惠民政策的密集出台，意味著信息化從為政府服務，向更多的為民眾服務轉變。

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⑼ 大數據引領經濟浪潮 成為國家戰略

大數據引領經濟浪潮 成為國家戰略
在信息社會，隨著社交網站、微博、微信等互聯網應用不斷加快，海量數據正在行政管理、生產經營、商務活動等眾多領域不斷產生、積累、變化和發展，大數據由此也從概念走向實踐。數據資源正和土地、勞動力、資本等生產要素一樣，成為促進經濟增長的基本要素。
大數據引領新經濟革命浪潮大數據即將帶來一場顛覆性的革命，它將推動社會生產取得全面進步，助推醫療、零售業、製造業、金融、能源等各行各業產生根本性變革。大數據在臨床診斷、研發、付款和定價、新運營模式等方面發揮了顯著效果；零售行業中，在市場分析、銷售規劃、運營以及供應鏈等方面利用大數據進行分析優化；製造業中，大數據可以有助於了解客戶的需求，全面提升產品設計、研發和銷售等；金融行業(行情 股吧 買賣點)中，大數據發揮處理海量數據時快速、准確的優勢，在較短的時間內構建准確的、實時的、貼切市場需求的模型；能源行業(行情 股吧 買賣點)中，隨著感測器的廣泛引入，大數據對感測器創造的海量數據進行快速、及時地分析。中國發展大數據的現實意義1.大數據有助於破解中國社會轉型中的難題。中國經濟已進入轉型期，社會進入矛盾凸顯期，改革進入攻堅期，增長進入換檔期。宏觀經濟形勢錯綜復雜、各種社會改革盤根錯節、群體性事件頻發等突出問題，僅僅依靠現有的管理手段與方法已明顯落後。大數據能高效處理瞬息萬變的海量信息，能有效破解轉型中的社會難題。比如，2008年馬雲利用淘寶網的海量數據早半年成功地預測到了金融危機，大數據可以提高宏觀經濟預測的准確性。大數據同樣能及時處理和分析海量交通信息，及時轉化成出行指南，緩解交通擁堵。大數據更能及時處理瞬息萬變的空氣質量變化情況，准確判斷污染源。例如位於亞特蘭大的通用電氣(GE)能源監測和診斷中心，每周7x24小時實時收集全球50多個國家約1550台燃氣輪機的數據。2.大數據催生新產業，帶來經濟增長新空間。隨著大數據在商業企業、政府公共事業、國防軍事等領域應用，大數據日益形成一個新產業。大數據是一個事關國家社會發展全局的產業。《「十二五」國家戰略性新興產業發展規劃》提出支持海量數據存儲、處理技術的研發與產業化。圍繞產業鏈上下游，大數據必將帶動智能終端的普及應用、物聯網、雲計算等產業的蓬勃發展，高性能伺服器產業的發展和信息技術服務業等產業的發展。3.大數據能有效減少社會運行成本，提高經濟與社會運行效率。醫療衛生行業，能夠利用大數據避免過度治療、減少錯誤治療和重復治療，從而降低系統成本、提高工作效率，改進和提升治療質量。麥肯錫報告估計美國醫療行業每年通過數據獲得的潛在價值超過3000億美元，能夠使得美國醫療衛生支出降低超過8%。公共管理領域，能夠利用大數據有效推動稅收工作開展，提高教育部門和就業部門的服務效率；零售業領域，通過在供應鏈和業務方面使用大數據，能夠改善和提高整個行業的效率，充分利用大數據的零售商有可能將其經營利潤提高60%以上。4.大數據帶來精準營銷，改變傳統商業模式。大數據能有效改善企業的數據資源利用能力，提高從數據到信息的轉化率，讓企業的決策更為准確，從而提高整體運營效率。網路通過大數據實現精準營銷。阿里巴巴通過對淘寶網客戶交易記錄進行分析，能夠以極低的成本准確評定每個商戶的信用等級，阿里巴巴2010年開展的淘寶網中小企業無抵押貸款，至今累計壞賬率也僅有1.94%，而且盈利可觀。5.大數據推動政府開放，提高公共決策的預見性和響應性。為了響應大數據戰略，政府開展逐步公開已有數據，如美國推出了政府數據在線網站(data.gov)，英國推出了政府數據公開網站(data.gov.uk)，數據開放推動政府不斷開放。發達國家已上升為國家戰略全球發達國家已經充分認識到大數據時代的發展趨勢，紛紛將大數據上升為國家戰略。哪些個人信息是可以獲取的，怎樣使用，以及個人是否允許這種使用，這都需要立法界定五項建議我們已經進入大數據時代，面對大數據革命浪潮，中國應著力做好以下幾方面的工作：1.將發展大數據上升為國家戰略。政府應順應信息技術發展趨勢，抓住大數據帶來的生產效率提升和經濟社會運行成本降低的戰略機遇，研究大數據發展趨勢，評估大數據對中國政府、經濟與社會運行所帶來革命性影響，制定未來五年或更長時間發展主要目標、重點任務、行動計劃和保障措施，將大數據戰略上升為國家戰略，通過體制機制創新，盤活政府及社會的數據資源，將數據資源轉化為生產力。2.加快政務數據資源開放。隨著中國電子政務的深入發展，信息系統基本覆蓋了中國政府的核心業務。政務在日常行政審批和為民提供公共服務時產生了大量業務數據。包括個人的戶籍、衛生醫療保障、教育、就業等方面的數據，企業的工商、稅務和基本法人信息，自然資源的氣象、地震、土地、礦產資源、環境資源、海洋等部門的信息，還包括知識產權、進出口、出入境等相關政務數據。在這些數據中，有很多屬於非敏感信息，政務應根據中國信息公開法，主動開放政府掌握的非敏感信息，提高信息資源的社會開放度，積極迎接大數據革命浪潮。3.營造大數據產業發展的市場環境。大數據是一個前景十分廣闊的新興產業，但當前仍然存在很多制約產業發展的因素。加快制定大數據標准和指南，鼓勵重要領域關鍵技術研發。政府應充分發揮市場機制的作用，鼓勵企業創新，保護知識產權，防止出現數據資源壟斷，營造大數據產業發展的市場環境。出台鼓勵大數據產業發展的財稅政策，重點支持大數據的核心技術和推廣應用。政府部門在氣象、統計、醫療衛生等領域實施大數據重大應用示範工程，積極探索大數據在政府部門中的應用，在全社會形成推廣示範效應。4.加快數據安全立法。大數據時代的安全與傳統安全相比更為復雜。一方面大量的數據匯總，涉及到企業運營數據、客戶信息、個人的隱私和各種行為的詳細記錄，對數據的合法抓取和使用需要法律保障。另一方面，中國關於信息產權不清晰，缺乏對信息的所有權、使用權和收益權的規定，這就導致了無法形成一個健全的信息資源市場，無法真正發揮市場在信息資源方面的優化配置作用，這就需要通過法律手段，對信息資源產權進行界定，以便公眾理解哪些個人信息是可以獲取的，怎樣使用，以及個人是否允許這種使用。
5.加快大數據專業人才引進與培養。掣肘全球大數據產業發展的瓶頸之一就是人才短缺。政府可以採取培養和引進人才相結合策略。一方面加快高水平大數據人才的引進，另一方面重點培育數據挖掘、機器學習等方面的專業人才。政府應該出台激勵措施並對企業管理者進行數據分析技術培訓，提高大型企業管理人員的數據分析能力

⑽ 大數據國家戰略推動「數據驅動經濟」

大數據國家戰略推動「數據驅動經濟」

五中全會首次明確大數據上升為國家戰略。大數據時代的到來，讓「數據驅動」成為新的全球大趨勢。國家競爭戰略正從對資本、土地、人口、資源/能源的爭奪轉向對大數據的爭奪。

日前閉幕的五中全會首次明確大數據上升為國家戰略。

大數據時代的到來，讓「數據驅動」成為新的全球大趨勢。國家競爭戰略正從對資本、土地、人口、資源/能源的爭奪轉向對大數據的爭奪。大數據顛覆性地改變經濟形態、國際安全態勢、國家治理和資源配置模式，引發了巨大的經濟社會變革，而數據開放與共享成為推動各國大數據發展的使能器。

近些年來，全球各國紛紛將開放數據納入到國家發展戰略。截至2014年4月，全球已有63個國家制定了開放政府數據計劃，數據開放推動政府從「權威治理」向「數據治理」轉變。美國政府最先對大數據革命做出戰略反應。2009年，美國聯邦政府發布《開放政府指令》，作為大數據的前奏推出了「Data.gov」公共數據開放網站。2012年3月，美國聯邦政府發布了《大數據研究和發展計劃》，正式啟動了「大數據發展計劃」，宣布將投入超過2億美元在大數據研究上。

歐盟同樣是數據開放的積極行動者。2011年11月，歐盟數字議程採納歐盟通信委員會《開放數據：創新、增長和透明治理的引擎》的報告，開始推進開放數據戰略，該戰略從三方面對原有法律、政策進行修訂與補充：第一，建立適應信息再利用的法律框架；第二，動用金融工具，以支持開放數據和行動作為建立歐洲經濟數據門戶的部署；第三，促進各成員國之間的協調與經驗交流，為開放數據與共享提供平台。

此後，歐盟專門在2014年發布了《數據驅動經濟戰略》，有望近期內成為歐盟經濟單列行業，為歐盟恢復經濟增長和擴大就業，做出巨大貢獻。歐盟在大數據方面的活動主要涉及兩方面內容：一是研究數據價值鏈戰略計劃；二是資助「大數據」和「開放數據」領域的研究和創新活動。數據價值鏈戰略計劃包括開放數據、雲計算、高性能計算和科學知識開放獲取四大戰略，主要原則是：高質量數據的廣泛獲得性，包括公共資訊數據的免費獲得；作為數字化單一市場一部分，歐盟內數據的自由流動；尋求個人潛在隱私問題與其數據再利用潛力之間的適當平衡，同時賦予公民以其希望形式使用自己數據的權利。

大數據對於中國的戰略意義母庸置疑。中國是全球互聯網用戶、移動互聯網用戶最多的國家，擁有龐大的數據生產和數據消費的主體。我國已經具備建設數據大國的潛在優勢。

然而，與國外先進國家相比，數據共享與開放嚴重滯後。我國政府掌握著80%以上的數據，是大數據時代的財富擁有者，政府作為政務信息的採集者、管理者和佔有者，具有其他社會組織不可比擬的信息優勢。但由於信息技術、條塊分割的體制等限制，各級政府幾個部門之間的信息網路往往自成體系，相互割裂，相互之間的數據難以實現互通共享，導致目前政府掌握的數據大都處於割裂和休眠狀態。行政分割導致數據無法共享。我國政府數據資源多按地域或部門進行分割管理。不同地域和部門為了自身利益，形成人為數據共享壁壘，加大了政府大數據開發難度。由於政府部門業務管理信息系統開發和建設的「部門化」，政府信息系統出現「系統林立」和分裂狀態，政府公共信息資源重復採集現象嚴重，信息摩擦和治理成本偏高。

總體而言，我國政府開放數據的程度遠遠落後於世界領先國家。從國際上公認衡量各國信息化發展水平的全球電子政務發展指數(EGDI)上看，近十年，我國EGDI排名先升後降，從2003年第74位升至2005年第57位，2012年又跌至第78位，已經嚴重阻礙大數據在國家治理中的統籌與應用。因此，近期出台的《促進大數據發展行動綱要》提出要把數據開放共享作為戰略部署的重要任務切中要害，順應未來發展大勢。

隨著數據治理理念的影響滲透，我國公共數據開放共享進程開始逐步加快。2013年，國務院發布了《關於促進信息消費擴大內需的若干意見》，要求促進公共信息資源共享和開發利用，推動市政公用企事業單位、公共服務事業單位等機構開放信息資源。此外，2011-2013年陸續上線了國家數據(NationalData.gov.cn)、北京市政務數據資源網(BjData.gov.cn)和上海政府數據資源網(DataShanghai.gov.cn)。然而，總體而言與發達國家還有非常大的差距，據「開放知識基金會」發布的《2013年開放政府數據普查》結果，在被普查的全球70個國家和地區政府中，我國綜合排名第35位，與我國經濟大國和數據大國的身份極不匹配。

數據開放與共享涉及到諸如數據跨境流動和數據主權，數據開放隱私保護、數據安全保障及其政策框架體系等問題，這些重大問題的有效處理和把握將是影響中國未來推動數據開放、實施數據治國戰略的關鍵所在。

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