什麼是big data？
big data，一般稱為“大資料”，這已經不是一個新鮮的概念，是一把可以适用于各行各業的萬能鑰匙。但現在，這個名詞可以說已經到了“濫用”的地步，“大資料分析”似乎正在從一個高大上的名詞變成了一個沒什麼新意的“噱頭”。
2001年，當時在美國gartner咨詢公司擔任市場分析師的doug laney用3個v闡述了現在主流的關于big data的定義，3個v指的是volume（量），velocity（速）和variety（樣）。
volume，顧名思義指的是資料的數量。許多因素都會導緻資料量的增加。比如來自社交媒體中的各種雜亂無章的資料，越來越多的身體健康的資料通過傳感器和可穿戴裝置得到收集。在過去，對大量資料的存儲是一個問題，随着資料存儲成本的降低，這個問題得到了很好的解決，但其他的問題也随之出現，比如如何在大量的資料中找到自己需要的相關資料，以及如何對這些相關的資料進行分析，得出有價值的結論。
velocity，即資料更新的速度。現在，各種資料正在以一種前所未有的速度流動着，并且需要即時的反應和處理。快速的處理資料的變化更新是大多數機構面臨的一個挑戰。
variety，資料的多樣性。現在，資料的類型可謂是多種多樣。傳統的資料庫中有大量的結構化資料，非結構化的文本、郵件、音頻、視訊等現在出現得更多。怎樣整合、處理各種類型的資料正是現在許多機構需要應對的問題。
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而具體到網際網路醫療領域，big data指的是利用相關技術來捕獲和分析大量而複雜的資料，以便于改善患者的治療效果，優化醫療服務流程。
事實上，雖然big data這個詞從字面意思上看似乎隻是與資料的數量有關，doug laney的定義中也提到了關于資料的數量、種類等問題，事實上并不僅限于此。big data同時也意味着一個機構要存儲和處理巨量的資料資訊所需要的技術和工具。
尤其是在醫療健康行業，臨床、财政、管理、基因等各方面都會産生大量的資料，并且非常需要“big data”的技術來進行處理。
big data在網際網路醫療領域的主要強調一下6大類資訊：
1、網絡和社交媒體的資料。比如來自facebook、twitter、linkedln、部落格、醫療健康論壇和智能手機app的使用者互動資料。
2、機器裝置中的資料。比如來自傳感器、測量儀器以及其他裝置的資料。
3、相關事務資料。比如在各種半結構化和非結構化的表格中關于醫保索賠和支付的相關資料資訊。
4、生物特征辨識資料。比如指紋、遺傳基因、筆迹、視網膜掃描、x光以及其他醫學圖像。
5、人類記錄的資料。比如emrs（關于emr的詳細介紹可戳這裡）、醫生的筆記、郵件、紙質檔案等。
6、與藥物作用機制相關的藥品研發資料，在人體中的目的和副作用。
big data如何用于網際網路醫療
big data在醫療領域中所扮演的角色正在被不斷地放大，根據動脈網的整理，big data在醫療領域的基本應用過程如下：
1、搜集和聚合來自各個來源的巨量患者資訊；
2、以各種目的導向出發，分析搜集到的資訊，比如優化患者的診療、提高醫療體系的效率；
3、應用資料分析的結果，改善患者的治療，提高醫療系統的投資回報率；
big data在醫療領域中的應用正在被逐漸鋪開，其好處也将日益凸顯，目前主要的意義在于：
1、通過對臨床資料的分析，對患者進行更有前瞻性的治療和照護，提高疾病的治療效果；
2、通過對最新的資料庫的分析提高對臨床決策的支援；
3、通過對統計工具和算法的使用來改善臨床試驗的設計；
4、通過對大資料集的分析為個性化醫療提供支援；
5、通過優化業務決策支援，以確定醫療資源的适當配置設定；
big data目前的市場及其趨勢
根據r&r的一份市場調查報告，僅在醫療健康領域，big data從2012到2017年的增長率能夠達到23.7%，市場總量達到108億美元。
麥肯錫也預測，如果充分利用大資料的潛力及其在醫療健康價值鍊中的作用，僅在美國就能夠實作醫療消費開支削減達3000到4500億美元。
big data在醫療健康領域應用的推動因素：
1、改善臨床治療效果的需要；
2、提高醫療資料管理效率的需要；
3、ehr使用覆寫率的快速增長；
4、對以價值為導向的醫學的關注；
在大資料分析基礎上的個性化醫療的需要；
1、改善醫療決策支援的需要；
2、降低藥品研發成本的需要；
3、降低臨床試驗成本的需要；
big data在醫療健康領域應用的阻礙因素：
1、醫療領域中資訊技術人才的缺乏；
2、醫療領域中資料透明度的缺乏；
資金限制；
1、對患者隐私問題的擔憂；
2、傳統的資料分析成本較低；
3、醫療系統之間缺乏互操作性；
big data的風暴其實早已席卷全球除醫療外的各個領域，而伴随其在醫療領域的迅速擴張，将會有越來越多的機構意識到big data對服務患者、醫療人員甚至是他們自己所起到的重要作用。
本文作者：佚名
來源：51cto