淺談醫療大資料面臨的技術挑戰

醫療大資料的本質是資料。在醫療行業，醫生的診治是一個過程，需要将患者疾病狀态或治療過程記錄下來。由于醫生對疾病的認識不同，是以所記錄的“事實”會有所不同，特别是缺乏經驗的醫生，經常會忽略記錄重要的病曆資訊，可能是以出現資料丢失，也可能導緻所記錄的資料沒有準确地反映出客觀的事實。

醫療大資料

大資料時代，資料來源于外部，不由自己把控。如果擷取的是不真實的資料，無法得出有價值的結果，更多情況下可能是誤導。是以，一定要認識到，資料并不是越多越好，資料品質非常重要，把握資料的含義也非常重要。

與其他行業的大資料相比，醫療大資料具有資料增長速度快、儲存周期長、粒度差異大、資料異構性強、帶時空标記、特征次元高、隐私保護要求高等特點。醫療大資料涉及到電子病曆、醫學影像、醫院視訊等多種類型的資料，醫療大資料分析的關鍵技術包括五項。

（1）面向醫療電子病曆的結構化資訊抽取技術。這項技術主要涉及醫療命名實體及其屬性識别、醫療知識圖譜建構和醫療知識圖譜應用等幾個方面。

（2）面向醫學影像的資料分析技術。目前的研究主要集中在兩個方面，一是醫學影像處理研究，包括醫學影像的增強、分割、配準、融合以及三維重建等，為醫學影像資料應用提供技術支撐。二是醫學圖像的分析，通過對醫學影像的模式識别與分類，實作對醫學圖像的自動标注。并根據圖像的特征及标簽為圖像建立索引，以實作後期使用者的圖像檢索任務。

（3）面向醫院監控視訊的智能分析技術。将智能視訊監控系統應用于監護中心，可以自動識别醫護人員和患者的日常行為（如行走、交談、診斷、肢體沖突等），并對異常行為實時預警。

（4）醫療大資料的資料治理體系。一方面，從資料驅動出發，在資料層面上實作面向主題（Subject-oriented）的資料組織、多個不同資料源的資料內建、反映醫療資料的時空變化的資料環境，是醫療大資料組織存儲的基本要求；另一方面，從平台層面出發，需要利用雲技術，建構新的運作環境，滿足海量資料的存儲要求。目前，國内在該方面的研究亟待加強。

（5）醫療大資料的隐私保護技術。技術層面上，常用的有基于通路控制的技術、基于匿名化的技術和基于資料加密的技術等。近年來，隐私保護和隐私攻擊模型同步發展，對各類方法的有效性提出了嚴峻挑戰。近期以差分隐私保護為代表的新的研究方向，成為面向醫療資訊釋出的隐私保護方法的主流，該方法不關心攻擊者擁有多少背景知識，通過向查詢或者分析結果中添加适當噪音來達到隐私保護。

如何針對醫療大資料的基本特性，有效突破醫療大資料分析的關鍵技術已經成為學術界的研究熱點之一。美國的醫療大資料應用中，面向醫生和患者業務通常較難，很難找到合适的切入點。面向企業的業務相對容易，尤其是針對保險公司和藥廠，而醫院則相對難一些。

目前，中國醫療大資料應用可以簡單分為兩大方向：

第一類，是對傳統醫療的優化，即服務于醫療機構的大資料應用（包含醫院、險企、藥企、醫療器械企業等傳統醫療行業機構）。是對于傳統醫療服務的問題和弊端，利用網際網路及大資料技術加以改善和提升，例如，提升患者到醫院就診的流程、優化醫院資訊管理以及提升臨床診療效果等；

第二類，是對傳統醫療的補充，即服務于大衆醫療健康的大資料應用。是針對傳統醫療服務未覆寫到的市場需求，利用網際網路和大資料技術和服務加以補充，例如：診前分診、就診資料跟蹤及資訊回報等個人健康管理服務。

随着政策的引導、網際網路技術和大資料應用的提升，能夠通過分級診療使醫療效率更高，服務更精準，如小微病患者可自行診療或到附近的診所及社群服務站進行醫治，大醫院等優質的醫療資源更多的是為重大疾病或突發疾病患者提供醫療服務。

目前，中國人口健康狀況不容樂觀，亞健康人群占比已超過70%，同時人口老齡化趨勢明顯，高血壓、血脂異常、糖尿病患者的人群均已經超過一億人，朗銳慧康（www.lrioh.com）認為，巨大的醫療健康市場需求呈現無疑，那麼網際網路及大資料技術也将有着巨大的用武之地。