1. 大数据在医疗行业的应用有哪些
大数据专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。所以大数据在众多行业都有应用，下面说说其在医疗领域的应用。
随着互联网规模不断的扩大，大数据正在改变着这个时代的绝大一部分的行业或者企业，医疗行业也不例外，医疗健康正在成为人们关注的重点问题，以智能化、数字化为特征的医疗信息化正在蓬勃兴起，医疗行业的数据类型也在向海量、复杂、多样的类型方式转变。
1.就医数据进行电子化管理
对电子医疗记录的收集，包括个人病史、家族病史、过敏症以及所有医疗检测结果等。在信息系统中进行分享，每一个医生都能够在系统中添加或变更记录，而无需再通过耗时的纸质工作来完成。这些记录同时也能帮助病人掌握自己的用药情况，同时也是医学研究的重要数据参考。
2.健康预测
通过智能手表等可穿戴设备的数据，建立健康预测模型，通过这些可穿戴设备持续不断地收集健康数据并存储在云端，实时汇报病人的健康状况。应用于数百万人及其各种疾病的预测和分析，并且在未来的临床试验将不再局限于小样本，而是包括所有人。
3.医学影像以及临床诊断
通过让大数据机器人来识别记住各类海量的医学影像，例如X射线、核磁共振成像、超声波……等各种的图像。对大量病历进行深度挖掘与学习，训练其对影片的诊断，最终实现辅助医生进行临床决策，规范诊疗路径，提高医生的工作效率。
4.药品研发
利用大数据进行数据建模并进行分析，预测药物的临床结果，可以为临床阶段的实验结果提供参考，节省临床阶段的时间并优化临床实验结果。制药公司也可以通过数据建模进行分析，从而生产出治疗成功率更高的药品并极大地缩短药品从研发到投入市场的时间。
2. 大数据如何推动医疗行业的发展
区域医疗保健监控
可以将数据用于预测医学研究，从而有助于预防可能的疾病传播。例如，通过跟踪他们搜索的医疗问题来了解患者人群及其医疗保健需求以及跟踪他们在医疗站点上提供的信息，这些都是促进预防保健和研究的方法。
新型冠状病毒大数据搜索报告
该数据有可能更好地预测各种情况和当前公共卫生问题引起的区域性暴发疫情的情况。反过来，医疗服务提供者能够采取适当的预防措施，并分配必要的资源，以应对与健康有关的特定疾病的区域性升级。
打击性传播疾病
如果及时报告，则可以治疗性传播疾病(STD)和性传播感染(STI)。但是，诸如缺乏性教育等问题通常会导致症状不受控制。大数据可以利用本地经验，并帮助科技公司和医疗保健提供商填补信息空白并传播对性健康的认识。
改善医疗保健支持系统
医疗技术的主要进步之一是医疗保健机器人技术，预计到2021年其收入将增长到28亿美元。医疗保健机器人技术包括外科机器人培训，机器人护士，智能假肢和仿生学等专业，以及治疗，药丸，远程呈现和后勤方面的帮助。使用大数据驱动的机器人技术有可能极大地改善医疗保健支持的质量，这已经通过少数著名的机器人护士(如Robot Dinsow)看到，它可以监控患者并提醒他们用药;Paro机器人可以提醒护理人员。
机器人护士
如今，在医学研究和发展中使用大数据至关重要。人工智能和机器学习正在引领医学数据的收集，新药疗法的发现以及患者预后的改善。通过实时分析公共卫生问题，大数据可以促进多个领域的医学研究，改善患者护理并防止致命疾病的传播。
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3. 大数据医疗具体是指什么
医疗大数据是个很宽泛的概念，他有很多详细的分类，包括：电子病历数据，这是患者就医过程中所产生的数据，包括患者基本信息、疾病主诉、检验数据、影像数据、诊断数据、治疗数据等，这类数据一般产生及存储在医疗机构的电子病历中，这也是医疗数据最主要的产生地。电子化的医疗病历方便了病历的存储和传输，但是并未达到进行数据分析的要求。大约80%的医疗数据是自由文本构成的非结构化数据，其中不仅包括大段的文字描述，也包括包含非统一文字的表格字段。通过医学自然语言理解技术，将非结构化医疗数据转化为适合计算机分析的结构化形式是医疗大数据分析的基础。电子病历中所采集的数据是数据量最多、最有价值的医疗数据。通过和临床信息系统的整合，内容涵盖了医院内的方方面面的临床数据集。在电子病历的互通互联上，出于各自的利益性（限制病人转诊），各大电子病历企业也不愿意使数据互通互联。根据美国政府相关报告显示，其电子病历共享比例也仅为30%左右。
检验数据
医院检验机构产生了大量患者的诊断、检测数据，也有大量存在的第三方医学检验中心也在产生数据。检验数据是医疗临床子系统中的一个细分小类，但是可以通过检验数据直接患者的疾病发展和变化。目前临床检验设备得到迅速发展，通过LIS 系统对检验数据进行收集，可以对疾病的早发现早诊断和正确诊断做出贡献。
影像数据
随着数据库技术和计算机通讯技术的发展，数字化影像传输和电子胶片应运而生。医疗影像数据是通过影像成像设备和影像信息化系统产生的，医院影像科和第三方独立影像中心存储了大量的数字化影像数据。医学影像大数据，是由DR、CT、MR 等医学影像设备产生所产生并存储在PACS 系统内的大规模、高增速、多结构、高价值和真实准确的影像数据集合。与检验信息系统（LIS）大数据和电子病历（EMR）等同属于医疗大数据的核心范畴。医学影像数据量非常庞大，影像数据增速快，标准化程度高。影像数据和临床其他数据比较起来，它的标准化、格式化、统一性是最好的，价值开发也最早。
费用数据
医院门诊费用、住院费用、单病种费用、医保费用、检查和化验收入、卫生材料收入、诊疗费用、管理费用率、资产负债率等和经济相关的数据。除了医疗服务的收入费用之外，还包含医院所提供医疗服务的成本数据，包含药品、器械、卫生人员工资等成本数据。在DRGs 按疾病诊断相关组付费模式中，需要详细的成本数据核算。通过大样本量的测算，建立病种标准成本，加强病种成本核算和精细化成本管理。
基因测序数据
基因检测技术通过基因组信息以及相关数据系统，预测罹患多种疾病的可能性。基因测序会产大量的个人遗传基因数据，一次全面的基因测序，产生的个人数据则达到300GB。一家基因测序企业每月产生的数据量可以达到数百TB 甚至1PB。
智能穿戴数据
各种智能可穿戴设备的出现，使得血压、心率、体重、体脂、血糖、心电图等健康体征数据的监测都变成可能，患者的单一体征健康数据以及运动数据快速上传到云端，而且数据的采集频率和分析速度大大提升。除了生命体征之外，还有其他智能设备收集的健康行为数据，比如每天的卡路里摄入量、喝水量、步行数、运动时间、睡眠时间等等。智能穿戴设备虽然在这两年遇冷，用户很难形成粘性，但是并不意味着智能穿戴设备所产生的数据没有意义。提供健康数据和服务，可能是智能穿戴厂商未来的转型之路。健康大数据的收集必须依靠硬件载体，智能穿戴设备还将会遇到自己的第二春。
体检数据
体检数据是体检机构所产生的健康人群的身高、体重、检验和影像等数据。这部分数据来自医院或者第三体检机构，大部分是健康人群的体征数据。随着亚健康人群、慢病患者的增加，越来越多的体检者除了想从体检报告中了解自己的健康状况，还想从体检结果中获得精准的健康风险评估，以及如何进行健康、慢病管理。
移动问诊数据
通过移动设备端或者PC 端连接到互联网医疗机构，产生的轻问诊数据和行为数据。曾经通过互联网问诊企业春雨医生的数据，分析各地医生互联网问诊的活跃度、细分疾病种的问诊行为。通过这些数据的分析，对行业发展、互联网问诊企业的决策有非常重要的帮助。
4. 医疗行业大数据数据治理概况
1、医疗行业大数据数据治理痛点
医疗行业的大数据，存在数据收集、存储、整合、管理不规范的情况，导致数据利用率不高；加之跨部门、跨机构之间数据共享机制的缺失，“信息孤岛”现象普遍，直接影响到大数据的有效利用。
2、医疗行业对数据治理的要求
（1）数据采集环节：存在海量多源异构数据，数据采集工具需覆盖全业务、多终端、多形态的数据。
（2）数据处理环节：需要标准化的数据处理工具，将汇集整合的数据，与国际标准、国家标准、行业标准进行比对，转换为统一格式的标准化数据。
（3）数据质控环节：可通过数据逻辑校验，对数据的完整性、准确性、一致性、关联性、规范性、可用性等方面的质量进行评价管理，并及时对汇总数据进行修正，从而提高数据质量。
（4）数据安全环节：需要满足数据采集、传输、存储、处理、交换及销毁等各环节的数据安全防护需求，实现数据的分类分级管控、权限管控、敏感数据监控、数据操作异常行为监控、数据加密等服务。
（5）数据应用环节：需要面对辅助诊断、精准医疗、临床科研等数据应用场景，提供便捷的数据查询、分析和展示服务，并基于一定的安全保障措施，实现数据流全流程留痕、可查询、可追溯。
3、医疗行业数据治理工具全景
中国电子技术标准化研究院新出的《数据治理工具图谱研究报告（2021版）》中，将数据治理工具分为三层，数据战略层、数据管理层和数据操作层，如下为全景图谱。
5. 大数据医疗行业发展的5大趋势
一、影像识别智能化
医疗数据中有超过90%来自于医学影像，但是影像诊断过于依赖人的主观意识，容易发生误判。AI可以通过大量学习医学影像，可以帮助医生进行病灶区域定位，减少漏诊误诊问题。
二、智能诊疗通用化
智能诊疗是人工智能在医疗领域最重要、也最核心的应用场景。
智能诊疗就是将人工智能技术应用于疾病诊疗中，计算机可以帮助医生进行病理，体检报告等的统计，通过大数据和深度挖掘等技术，对病人的医疗数据进行分析和挖掘，自动识别病人的临床变量和指标。计算机通过“学习”相关的专业知识，模拟医生的思维和诊断推理，从而给出可靠诊断和治疗方案。
三、药物研发提速
依托大数据，人工智能系统可以快速、准确的挖掘和筛选出适合的药物。通过计算机模拟，人工智能可以对药物活性、安全性和副作用进行预测，找出与疾病匹配的最佳药物。这一技术将会大大缩短药物研发周期、降低新药成本并且提高新药的研发成功率。
四、医疗机器人广泛应用
机器人在医疗领域的应用范围很广泛，比如智能假肢、外骨骼和辅助设备等技术修复人类受损身体，医疗保健机器人辅助医护人员的工作等。目前，关于机器人在医疗界中的应用的研究主要集中在外科手术机器人、康复机器人、护理机器人和服务机器人方面。国内医疗机器人领域也经历了快速发展，进入了市场应用。
五、健康管理实时追踪
根据人工智能而建造的智能设备可以监测到人们的一些基本身体特征，如饮食、身体健康指数、睡眠等。对身体素质进行简单的评估，提供个性的健康管理方案，及时识别疾病发生的风险，提醒用户注意自己的身体健康安全。目前人工智能在健康管理方面的应用主要在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理。
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6. AI赋能医疗的背后，临床大数据该如何“跑起来”
19世纪，英国流行病学家、麻醉学家约翰·斯诺运用近代早期的数据科学，记录每天的死亡人数和伤患 人数，并将死亡者的地址标注在地图上，绘制了伦敦霍乱爆发的“群聚”地图，霍乱在过去被普遍认为是由有害空气导致，斯诺通过调查数据的汇总，确定了霍乱的元凶是被污 染的公共水井，并同时奠定了疾病细菌理论的基础，这算是大数据运用的早期雏形之一。
斯诺大概不会想到，在近两百年后，大数据的应用早已不再是偶然，随着医疗卫生信息化的迅速发展，其通过与AI的结合在生物医药研发、疾病管理、公共卫生和 健康 管理等方面的渗透已逐渐常态化，但问题也相应地随之凸显。
信息孤岛仍存
近两年，关于医疗大 健康 数据的政策频出，从顶层设计、具体规划指导、数 据隐私和安全、数据管理等多个方面提出了相关的指导意见。
2016年6月，国务院办公厅下发《关于促进和规范 健康 医疗大数据应用发展的指导意见》指出，鼓励各类医疗卫生机构推进 健康 医疗大数据采集、存储，加强应用支撑和运维技术保障，打通数据资源共享通道，加快建设和完善以居民电子 健康 档案、电子病历、电子处方等为核心的基础数据库。
2018年9月， 国家卫生 健康 委印发《国家 健康 医疗大数据标准、安全和服务管理办法（试行）》，对医疗 健康 大数据行业从规范管理和开发利用的角度出发进行规范。《办法》从医疗大数据标准、医 疗大数据安全、医疗大数据服务、医疗大数据监督四个方面提出指导意见，直击目前医疗大数 据领域的痛点，未来对数据的统筹标准管理、落实安全责任、规范数据服务和管理具有重要意义。
然而，即使有专项政策的支持，但都限于宏观层面，相较于其他成熟领域而言， 健康 医疗大数据领域的法律法规依然存在明显的滞后性，缺乏比较全面、细致、明确的指引和规则，使其的发展受到严重制约。虽然现阶段，已有很多企业在医疗大数据领域进行深耕布局，但受制于市场准入和产业政策的不确定性，目前尚在摸着石头过河，市场热情和活力并未得到充分、有效地释放。
复旦大学上海医学院生物医学研究院教授刘雷认为，正是医疗大数据政策的不明朗，标准的不统一，也直接导致了各个系统之间难以进行数据交换和信息共享，产生了大量的“信息孤岛”。举个简单的例子，患者在A医院拍的片子到了B医院却不认，B医院的医生想要了解患者的信息则需要从零开始，患者曾在A医院做的检查需要在B医院重新再来一轮，“想要打通医疗机构间临床大数据资源的共享通道，至少在现阶段是一件挺困难的事情。”刘雷表示。
相似的困扰也发生在相距超过一万公里之外的美国，华盛顿大学医学院信息研究所所长Philip Paynes在接受医谷采访时表示：临床大数据间的彼此“孤立”给国家医保机构、患者和医院都带来了负担，实现大数据间的互通互用，是全世界范围内都在着力解决的问题。
作为两所顶尖大学的知名研究学者，刘雷和Paynes想在临床大数据领域做一些努力和尝试。
两人共有的想法迅速得到了学校层面的大力支持，2019年7月26-29日，由复旦大学医学院和圣路易斯华盛顿大学医学院联合授课的“应用临床信息学和数据分析研修班”进行了第一次开班。
复旦大学生物医学研究院教授、复旦大学大数据研究院医学信息与医学影像智能诊断研究所所长刘雷授课
据刘雷介绍，此次研修班得到了业界人士的积极响应，在第一届学员中，来自医院、医疗企业、高校各占了三分之一，“就是纯粹地想把对临床大数据分析和感兴趣的业界人士聚集在一起，通过共有的努力，能把临床大数据的有效运用更推进一步。”
圣路易斯华盛顿大学医学院信息学研究所主任Philip Paynes授课
“希望通过这种国际化的合作，能让临床大数据在医疗机构间甚至跨国间真正地’跑’起来多一种可能性。” Paynes说道。
各自所做的 探索
而在这种可能性之前，刘雷和Paynes各自所在的研究机构均已做了大量的工作。
据悉，刘雷所在的复旦大学上海医学院生物医学研究作为一家致力于创建“中国第一、世界一流的生物医学交叉学术研究机构”，已经在生物医学交叉学科领域形成“代谢与肿瘤的分子细胞生物学”、“医学表观遗传学”、“系统生物医学”三个优势方向，并正在努力拓展转化医学研究和精准医学研究，包括老年医学、肿瘤和心血管疾病、出生缺陷、靶点结构与活性小分子、组学和大数据、生物治疗与干预，形成新的交叉学科生长点和下游技术。
另悉，目前，复旦大学上海医学院生物医学研究还在申请一个超算中心的建设项目，以该项目来支撑生物学大数据的研究，“复旦大学有包括中山医院、华山医院、仁济医院等17所附属教学医院，这其中有一些医院也在做自身的临床大数据中心，从研究所层面，希望能够给他们提供一些人才培养和技术研究的有力支持。”刘雷表示。
Paynes所在的华盛顿大学医学院信息研究所则是华盛顿大学所有大数据计划的中心， “我们拥有世界上最好的基因组研究所和最具生产力和影响力的基础科学研究企业”，在医学信息技术方面的能力非常强，但在大数据的整合方面还有待加强。”而这也成了Paynes担任华盛顿大学医学院信息研究所第一届所长之后重点开展的工作。
自Paynes上任后，首先将研究所与旗下15所附属教学医院进行了打通联动，从临床大数据的收集到整合再到挖掘，最后到应用，铺设了一条全链式的临床大数据之路。
在Paynes看来：研究所下属的15所教学医院简直就是大数据来源的宝藏，这15家在全美医疗机构中排名比较靠前的医院每天产生大量的临床数据，依托这些已有的临床数据的回顾性研究，是分析研究疾病最基本、最重要的研究方法之一，通过将这些海量的临床数据进行统计分析，分析的结果又将反过来为医生临床诊疗全过程提供疾病共享的发病及治疗总体情况信息，帮助医生科学决策，实现精准医疗。
“我们的梦想是不仅仅是利用临床大数据帮助患者，而是希望这些临床大数能渗透到他们的生活和工作，甚至休闲 娱乐 ，通过大数据的分析能够把他们患病的概率降到最低，让人们能一直保持 健康 的状态。” Paynes对医谷展望道。
未来发展构想
在刘雷、Paynes和其团队所做的大量临床数据整合的工作中，由于各自旗下拥有多所强大的教学医院，数据的来源已不是问题，然而，摆在他们面前更为现实的问题有两个，一是要解决多模态临床大数据的选择问题。临床大数据来源多样，是一种多模态数据，其包括有结构化很好的数据，比如化验单、处方；还有一些半结构化的数据，比如住院小结、出院小结；还有完全无结构化的数据，比如医疗影像；还有像基因测序这样的组学数据；以及时间序列数据，比如ICU里会看到患者插着各种各样的仪器测量血压心率脉搏等各种流数据。
怎样从这些不同模态的数据里面选出需要的数据，刘雷表示他们，他们需要的更多的是结构化很好的临床数据，为了得到这部分数据，会通过一定的技术平台会对数据进行一定的清洗，从中选取高质量的有效数据。
这个问题解决后，还有一个临床大数据一直以来绕不开的一个争议--安全和隐私问题。
对此，刘雷表示，依托现有的技术，目前收集的临床大数据基本都能做到“不出院”，这在一定程度程度上很好地保证了数据的安全性。Paynes也指出，美国对于医疗大数据有很严密的保护法规，患者的关键隐私数据，如姓名、住址、电话、身份证号等进入数据管理的时候必须要打马赛克，同时对数据进行强加密，数据即使被泄露也是不可解密的，对所有的数据访问（谁什么时间能访问什么）都要有一套严格的访问控制，通过这样的方式来保证数据安全性。
当技术的问题已不再是问题， 这意味着临床大数据和AI的结合会变得更为完美，因此，刘雷和Paynes更多希望监管层能在未来对基于大数据训练的AI能进行更多关于有效性和安全性方面的评估，也就是审批准入要做到严，同时，还要加强公众对医疗AI的认知，不管AI发展到多么先进的程度，总归存在一定的局限性，它永远不可能替代医生，只能是医生的一种辅助诊断工具。
尽管还有一段路要走，但对于临床大数据和AI的搭配，刘雷和Paynes都充满信心，至少在他们现有开展工作的规划里，“应用临床信息学和数据分析研修班”能最终逐步发展为一个硕士人才培养项目，为临床大数据和人工智能培养更多专业人才。同时，基于两个研究机构现阶段开展的工作，有天能实现跨国界的汇聚统一，可以把所有的临床大数据统一在同一个模型上，建立一个类似于联盟数据一样的联合体，这对于数据的整合和应用就会变得游刃有余。
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7. 大数据赋能下的“互联网+医疗”
大数据赋能下的“互联网+医疗”
近年来，“互联网＋”热度持续上升。在2018年政府工作报告中，共有7处提及“互联网＋”。“做大做强新兴产业集群，实施大数据发展行动，加强新一代人工智能研发应用，在医疗、养老、教育、文化、体育等多领域推进“互联网＋”，写进了对今年政府工作的建议中。而在今年两会上，多位科技大佬就健康大数据以及人工智能在“互联网＋医疗”领域的应用提出建议。
人工智能辅助基层医疗
移动互联网、大数据、云计算、物联网、人工智能等数字技术有效提升了健康医疗产业的信息化、网络化、智能化水平。随着5G、区块链等新技术的突破与应用，数字技术还将为健康医疗事业带来更深远的影响。但无论是互联网＋医疗还是AI＋医疗，当下最亟需的应用场景其实在基层。
全国人大代表、腾讯公司董事会主席兼首席执行官马化腾建议，在医疗欠发达地区和基层机构可以率先推广人工智能辅诊等技术，如腾讯结合医疗影像与人工智能技术的“觅影”平台，目前已成为医疗机构的癌症辅助筛查工具；通过AR、VR、直播等方式，基层医生能与专家远程会诊和交流，这些都将有效改善医疗资源不足的现状，推动优质医疗资源精准下沉。
全国政协委员、搜狗公司CEO王小川建议，利用数字技术将优质资源广泛贯通至患者末端，打通医疗惠民“最后一公里”，提供“核心医院＋基层卫生服务机构＋数字家庭医生”三级供给模式，提升医疗效率和准确率，助推分级诊疗，力争实现每个中国家庭都有家庭医生，促进医疗全民普惠。
健康大数据应用挑战多
虽然大数据应用如火如荼，但目前实现数字技术在健康医疗事业中应用还存在诸多挑战。例如政府部门之间，医疗机构之间，医疗机构和服务企业之间都存在不同程度的数据壁垒。同时，移动互联网、大数据和人工智能等新技术与健康医疗产业融合方面还存在较多政策、标准、法规和技术壁垒。
对此，马化腾建议以云计算、大数据等数字技术为载体和手段，建立跨部门、跨领域健康医疗机构间的数据共享机制，实现健康医疗大数据的规范采集、集成共享和合规应用，提升管理和服务的精准度，助力国家建设全方位、全周期人口健康信息平台。建议立法明确管理机构、医疗机构、市场主体、患者个人等各方主体对医疗数据的权属关系。建立由政府牵头、多方参与的健康医疗领域开放创新平台，加强成熟技术和顶级专家经验共享，破解数字技术与医疗行业融合的共性难题，降低数字技术大规模推广应用的技术门槛。
“人工智能＋医疗”离不开高质量的健康医疗数据，全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰表示，目前，现有的优质健康医疗数据更多集中在院内诊疗过程，且以专科疾病为主，常见病、慢性病、患者行为等健康数据并不完善，制约了人工智能技术在医改任务中充分发挥作用。他建议，将智能语音技术列入国家健康医疗大数据战略发展布局。在此基础上，建立国家健康医疗语音数据应用规范，实现覆盖采集、应用和管理的全生命周期、全方位的健康医疗大数据体系。
8. 湖南亿麦思医疗：5G智慧医疗助力临床医学发展
北京市人社局副局长都阳出席会议并与参会嘉宾一同为神经遗传代谢病转化研究博士后培养基地及中关村生物医学大数据中心揭牌。都阳强调，作为北京市人社局支持设立的园区类博士后科研工作站分站，希望中茄昌关村医学工程 健康 产业化基地打造产学研联合创新、科研课题研究和人才培养三位一体的服务平台，支持临床机构、科研机构和创新企业手袜在5G医疗领域加速科研创新和转化。
学术报告阶段，首都医科大学宣武医院王朝东主任说：“未来园区的博士后培养，会以新街口社区为示范点，利用5G技术，将脑白质的筛查、诊断、干预进行技术集成落地，并复制推广。”他在题为《数据驱动的神经疾病分子会诊》的报告中，介绍了博士后工作站三个重点研究方向：脑白质病的早期诊断和标记物的转化和应用；神经退行性疾病的早期诊断标记物发现；神经遗传代谢病的远程分子会诊。
首都医科大学附属北京天坛医院林松主任认为，5G智慧医疗未来将应用于胶质瘤手术中，比如在制定技术路线方面，通过质谱分析，剖析良性肿瘤与恶性肿瘤之间、不同分子病理亚型胶质瘤之间、不同类型恶性脑肿瘤之间肿瘤组织、脑脊液、外周血代谢谱差异，为颤薯扒开发相关检测试剂盒、术中快速诊断设备等奠定理论基础。
中国人民解放军总医院陈韵岱主任介绍了基于5G 互联网技术，冠心病合并高血压在基层筛查、病因诊断、患者管理、居家管理等方面取得的诸多进展，已建立5G智慧医疗心脑血管重大疾病防控平台，深入进行数据分析研究，通过海量数据挖掘计算，指导临床心脑血管疾病防治。
此外，中关村大数据产业联盟副秘书长陈新河和宝枫生物CTO陈显扬博士，与大家分享了大数据产业生态以及医学大数据的价值实现，并对新成立的中关村生物医学大数据中心的定位、职能和发展进行介绍。活动期间，与会代表还参观了5G智慧医疗示范展区，了解示范展区的不同场景应用。
9. 医疗数据合规观察⑩：政策趋严成本抬升，医疗数据跨境应走向何方
编者按：医疗大数据产业作为国家最早布局和推动数据要素市场的行业，正进入飞速发展时期。与此同时，去年以来，《个人信息保护法》《数据安全法》等数据立法框架搭建并落地执行，给医疗 健康 行业的数据处理带来了压力。
跨境会诊、跨境医学研究、国际临床试验、医疗器械出海…… 跨境医疗 近年来发展迅速，而这其中大量敏感个人信息的医疗数据跨境对于相关机构和企业而言，意味着更高的合规要求。
受访专家认为，我国目前医疗数据的跨境流动机制尚未明确， 亟需在《数据安全法》《个人信息保护法》的框架下，结合医药行业的特性设计有针对性的行业规则，既做好个人权益及数据安全的保护，又兼顾药品、医疗器械创新研发的效率 。同时，积极实现本国数据治理规制与国际数据治理规制的融合，将助力我国与境外医药企业、高校和医院更加深度的合作。
2020年以来，全球新冠肺炎疫情一定程度上阻断了跨境寻医之路，持续刺激着跨境远程医疗的需求。
网络将患者与身处异国的医生连接起来，可以通过视频或电话交流，得出诊疗结论。在此过程中，往往涉及到医生对于患者医疗影像等信息和数据的跨境调取。
这是医疗数据跨境传输常见的应用场景之一。事实上，随着全球医学交流日益频繁，医疗数据所面临的跨境需求也愈加迫切。
国家计算机网络应急技术处理协调中心发布的《2020年中国互联网网络安全报告》显示，2020年，共发现境内医学影像数据通过网络出境497万余次，其中， 我国未脱敏医学影像数据出境近40万次，占出境总次数的7.9% 。而医学影像文件在未脱敏的情况下包含大量患者个人信息。
除患者个人信息、 健康 状况数据外，医疗数据还囊括了医疗应用数据及人类遗传资源等，这些数据的大量向外流失可能对我国医疗卫生安全带来隐患。
早在2018年10月， 科技 部官网就曾公布6则处罚信息，涉及华大基因、复旦大学附属华山医院、苏州药明康德、阿斯利康、艾德生物、昆皓睿诚等6家公司。罚单显示，这6家公司均违反了人类遗传资源管理规定，或违规转运接收已获批项目的剩余样本；或违规开展国家合作研究；有的甚至将人血清作为犬血浆违规出境。
北京世辉律师事务所合伙人卢璟介绍， 《个人信息保护法》将“医疗 健康 ”信息视为敏感信息，医疗行业中的大量患者相关信息均会因其“医疗 健康 ”的属性落入敏感个人信息的范畴。例如：诊疗过程中的病历信息、不良反应报告信息、临床试验数据等。
以国际临床试验为例，中伦律师事务所合伙人蔡鹏介绍，在国际临床试验合作中，将会涉及构成敏感个人信息的医疗数据，数据处理者在收集处理敏感个人信息时，应当遵循《个人信息保护法》中关于处理敏感个人信息的合规要求，并按规定事前进行个人信息保护影响评估。同时，涉及跨境提供的，境内数据提供者还需要确保符合《个人信息保护法》中针对个人信息跨境提供的规则。
除了上述监管要求，如果国际合作临床试验所涉数据被认定为“ 健康 医疗大数据”、“人口 健康 信息”或是涉及到基因、基因组等遗传物质或遗传材料，则需按照《国家 健康 医疗大数据标准、安全和服务管理办法（试行）》《人口 健康 信息管理办法（试行）》《中华人民共和国人类遗传资源管理条例》或是《人类遗传资源管理条例实施细则（征求意见稿）》等法规的具体要求进行合规处理。
今年2月，国家卫生 健康 委公布对全国政协委员陈红专《关于加强临床研究受试者个人信息数据保护的提案》答复的函。其中提到，对“ 关于数据不出境但是处理结果出境、境外机构通过代理人在内地临床数据等新的挑战，相关部分应及时出台有效应对办法 ”的建议， 国家卫健委将积极配合相关部门推动出台有关应对办法，并在此基础上推进医疗卫生机构落实相关工作。
对于医疗 健康 企业而言，实现医疗数据跨境合规有何难点？
从医药企业的角度来看，卢璟指出，医药企业需要付出额外的时间成本履行合规义务，药品、医疗器械的研发时间也会相应增加。而部分合规要求（例如：在向境外提供个人信息前，要向自然人告知每一境外接收方的名称和联系方式），在临床试验国际合作的场景下可能难以落地执行。
“ 在规则设计层面过于严格的合规要求，很可能会导致在规则实施层面的普遍性违法，从而影响法规的严肃性 。”卢璟说。
因此，他建议在《数据安全法》《个人信息保护法》的框架下， 结合医药行业的特性，有针对性地设计行业规则，既保护个人权益及数据安全，又兼顾药品、医疗器械创新研发效率。
锘崴 科技 创始人、董事长王爽则认为，目前医疗数据跨境的难点主要在于满足跨境合规性前提下同时满足不同业务场景的需求。在国内，医疗数据可能涉及到多部法律法规，在不同场景下将产生不同的受保护数据分类。而全球各国的法律规制并不相同，因此也将产生不同的分类分级标准。
对此，王爽建议在进行医疗数据跨境前，相关企业和机构应首先确保根据本国法律法规要求进行数据的分类分级。然后，在数据出境时寻找各国要求的共同点，以符合规定。这其中，可通过隐私计算等技术手段处理明确规定无法交换的数据，使其以达到合规要求，实现跨境医疗数据在“可用不可见”模式下“可管、可控、可计量”的合作。此外，建设完备的人员制度同样必不可少，应形成由决策层、管理层、执行层、监督层及协同层构成的组织结构。同时，完善文档制度，应包含与数据安全相关的政策方针、制度流程规范、人员培训材料、数据收集情况等详细内容。
中伦律师事务所认为，企业实施医疗数据信息跨境传输必须明确数据收集、使用、传输发送和接收方，以及为此提供服务的第三方，明确医疗数据内容与属性；明确数据存储地；同时定好数据出境计划等方案，定立涵盖数据处理目的、方式和采取的安全措施等条款的协议；还应完善重要数据处理活动风险自评机制、网络安全等级保护机制、关键信息基础设施（CII）安全保护机制以及非CII运营者网络安全审查应对机制。
对于有上市需求的医疗 健康 企业而言，数据跨境监管趋严所产生的影响或更为直接。 “医疗大数据企业已经将数据跨境的难题作为选择上市地的考虑重点之一。 ”互联网医疗系统与应用国家工程实验室副主任翟运开表示。
近期，医疗大数据龙头零氪 科技 撤回美国IPO计划。其先前披露的招股书显示，该公司有超过250万名患者超过900万次纵向医疗记录。在去年7月该公司突然暂停赴美IPO后，同年9月曾传出或转赴香港上市的消息，零氪并未对此进行回应。
目前，国际上对于个人 健康 医疗数据跨境流动的专门标准并不多，国际标准化组织（ISO）2004年颁布的《 健康 信息学 推动个人 健康 信息跨国流动的数据保护指南》提及，除保护数据主体切身利益所必要的传输之外，个人 健康 数据不应传输，除非得到数据主体明确的同意。澳大利亚则明确禁止与 健康 医疗相关的数据出境。
“ 医疗数据在不同国家的流通对于推动相关领域科学研究和产业发展并进一步推动医疗 健康 服务水平意义重大，但越来越多的国家或地区基于‘重要’‘敏感’数据对国家安全或个人隐私保护，公开呼吁将医疗 健康 数据完全本地化，这不利于促进数据自由流动，更不利于科学研究和产业发展。 ”翟运开表示。
对于我国而言，一方面，可通过完善医疗数据合规跨境的制度体系本身推动面向国际的数据流动。蔡鹏指出，《个人信息保护法》的出台毋庸置疑使得企业面临更高的合规成本，但该法案的问世也是我国在保障人权上的一大进步，促使我国企业在相关领域与国际接轨，并得到国际认可。以GDPR为例，若我国后续的配套立法能够与之接轨，那么对于国内企业与欧洲的企业、高校、医院开展深度科研临床合作，在保障国家安全的情况下促进数据流动，将具有十分积极的意义。
另一方面，我国还多番 探索 数据跨境试点。早在2019年7月，国务院印发《中国（上海）自由贸易试验区临港新片区总体方案》， 明确支持新片区聚焦生物医药等关键领域，试点开展数据跨境流动的安全评估，建立数据保护能力认证、数据流通备份审查、跨境数据流通和交易风险评估等数据安全管理机制。2020年底，北京市又聚焦人工智能、生物医药等关键领域推进数据跨进流动安全管理试点工作。
“医疗数据作为特殊数据，应该建立什么样的跨境流动机制，法律法规和实践的确都还需要进一步明确。”翟运开强调。他建议我国可参考欧盟及其他国家经验，设立符合我国国情需要的多样化合法流动机制，以及指引性的数据跨境流动协议范本。
同时，从国际协调来看，可推动形成数据跨境统一治理体系，由相应的国际组织，如WHO、ITU等，联合制定医疗 健康 数据跨境流动与交易的详细规范，共同协商制定有关国际标准。 面对海量医疗大数据跨境传输保护，形成独立统一的数据保护执法机构，独立实现对数据活动安全的保障，避免不同国家重复执法，提高数据流动效率。
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