2019年醫療大資料發展的十個態勢
【編者按】隨著人工智慧等技術的發展，醫療大資料在醫療場景起著越來越重要的作用。2019年，醫療大資料將有哪樣一些發展新態勢？北京大學腫瘤醫院資訊部主任衡反修將提出他的幾點看法。
本文來源於 HIT專家網news，作者衡反修；經億歐大健康編輯，供行業人士參考。
展望2019年，如何開展“網際網路+醫療健康”便民惠民服務，提升群眾獲得感，肯定是新一年醫療行業的工作重點。而要落地這一目標，既離不開資訊系統的建設和改造，也離不開醫療大資料的底層支撐。那麼醫療大資料在新的一年如何著力，如何發展呢？在此，謹結合自身工作體會，歸納瞭如下十個要點和思考，與大家交流。
對於健康醫療大資料，國家衛生健康委頒發的《國家健康醫療大資料標準、安全和服務管理辦法（試行）》有著明確的定義：是指在人們疾病防治、健康管理等過程中產生的與健康醫療相關的資料。因為體現醫療大資料價值的核心資料在醫療機構，所以本文談的更多是醫療機構產生的以臨床診療服務為核心的資料。
首先，政策支援將繼續加強。
2018年可稱作是醫療大資料的政策年，國務院26號文、《國家健康醫療大資料標準、安全和服務管理辦法（試行）》先後頒佈。2019年會有更多配套政策出臺，或許有我們大家期待的國家醫療保障局的醫保脫卡結算就醫政策、國家標準委相關的大資料安全技術標準、國家網際網路資訊辦公室的《個人資訊和重要資料出境評估辦法》，以及相關應用和服務指南。當然，2019更多的是政策落實年，跟以往政策的很大不同是，不再僅僅停留在巨集觀的方向指導，而具有更多的可操作性。無論醫療機構還是健康服務公司，或是醫生和患者，能知道自己可以做什麼和獲得什麼。
第二，電子病歷評級將極大促進醫療大資料的質量完善。
國家衛生健康委醫政醫管局對電子病歷應用評級的要求不斷推進，電子病歷評級不再是可有可無的選項，而是醫院發展和管理的必選項。比如：北京市醫管局要求所屬23家三甲醫院必須有半數在2020年達到五級水平，而且明確要求醫院醫療部門牽頭，資訊部門配合落實。也就是說，以電子病歷評級為契機的醫院全面、高質量的資訊化，將必然成為醫院發展的核心內容。新版電子病歷評級要求中增加了資料質量的要求，必將促進資訊化流程和管理的真實落地應用。沒有資料的資訊化系統是殭屍、是擺設，必然不能再繼續潛水，而是要浮出水面。
電子病歷評級的核心是促進醫療流程閉環，防止醫療差錯，提高醫療安全和質量。資料質量對一致性、完整性、整合性的要求，對於臨床大夫而言，將能更便捷地獲得患者完整、可追溯的診療資料；對醫院管理而言，優質的資料使管理效率更有效提升之餘，也更加精準。總之電子病歷評級的普及，對提升醫療大資料質量，必有深遠影響。
第三，醫療大資料技術的應用環境將更加成熟。
從技術角度講，無論是NLP自然語言學習、搜尋技術，還是分散式資料庫和運算、知識圖譜、資料庫，或是語義識別和資料探勘模型，經過近幾年的發展和應用已經獲得使用者的認可，這些技術已經不再是大資料廠商或平臺的專利，而是獲得了普遍的應用。比如：Hadoop資料庫已經用於電子病歷廠家的後結構化，用於BI廠家的資料分析和展現。大資料技術隨著大學課程的開展，人才的增多，需求的增長，技術門檻逐漸降低，並易於掌握。2019年，大資料技術將成為更多的系統廠商採取的成熟技術。醫療機構的資訊部門工程師通過學習，正在逐步掌握醫療大資料應用的主動權。
第四，醫療大資料獲得普遍應用。
我們在2018年開展了一項課題，對127家醫院進行了問卷調查，結果表明，雖然有近51%的醫療機構還沒有建設資料平臺，但已經有49%的醫療機構在進行了應用和嘗試，比如臨床輔助決策支援、應用管理決策支援、科研資料庫等。與過去幾年的觀望和裹足不前相比，這已經是非常可喜的進步了。畢竟一個新技術的成熟應用逃不過萌芽、快速發展、回落和逐步成熟應用的曲線。
第五，醫療大資料廠商的雙向融合。
我曾經在2018年談過國內醫療大資料的幾種行業形態包括：傳統的醫療資訊化公司、科研資料公司、BAT行業巨頭的醫療資料部門以及網際網路出身的專注於醫療大資料的創業公司。它們雖然出身不一樣，但是經過幾年的歷練，逐步殊途同歸、相互融合。
網際網路公司通過科研和在醫院落地的大資料平臺建設，逐步有所突破，無論在DRG管理、整合資料平臺，還是在醫院運營管理、臨床場景的輔助支援等。傳統資訊化廠商也主動轉換角色，引入新的技術和理念，尋求在大資料平臺上的突破，比如某電子病歷廠商在北京某大型醫院落地的實時資料平臺。而BAT也開始利用醫療服務外圍大資料優勢，融合院內醫療資料，在商保平臺和患者精準分診預約方面獲得了醫療機構的認可和使用。傳統科研公司也不例外，逐步順應了醫療資料安全的要求，將多中心的研究資料落在了院內，並在努力爭取院級資訊資料的融合。
對於醫療機構而言，將採取更加開放的姿態，在確保安全的前提下，只要能實現醫院臨床、科研或患者服務的場景，和哪類廠商合作已經變得沒那麼重要。
第六，醫療大資料將在CDSS（臨床決策支援系統）上獲得突破。
CDSS離不開高質量的臨床大資料。國家電子病歷新版評級的四級要求全院資訊共享，達到初級決策支援；五級則要求統一資料管理，實現中級醫療決策支援。儘管對評級醫院提高了難度，但的確指明瞭資訊化發展建設的方向，同時對醫療大資料的發展是重大利好。
如何輔助大夫做好助手，比如開處方時的患者過敏史提醒、檢視檢驗報告時的診斷提醒、書寫病歷時的危急值和併發症提示以及在進行MDT（多學科診療）時的相似病例推送等，都需要有知識庫、臨床指南和真實歷史醫療資料的綜合運算，這些需要短時間內運算出結果反饋給臨床，這是傳統技術手段較難達到的，也正是大資料技術在優勢所在。借政策東風，加上大資料技術的成熟，醫療大資料應用將必然在更多場景獲得突破。
第七，醫療機構對大資料平臺的建設規範和指南需求更為迫切。
是否要建大資料平臺，醫療機構的態度已經走過了從不解到理解、從觀望到迫切的過程。但如何建設還面臨很多問題：是否和之前建設的CDR平臺重複？讓HIS廠商建，還是大資料公司建？安全如何把握？資料如何提供？在哪些場景應用？如何和臨床結合？資料如何管理？如何評價效益？如何借鑑業內成功案例？希望國家或者行業協會能提供指導和範例，避免投資浪費，避免安全風險。所以，2019年迫切需要推出醫療大資料平臺的建設和應用指南，規範和促進行業良性發展。
第八，“醫工結合”將會進一步促進大資料在臨床上獲得科研突破。
大資料技術作為成長型技術，儘管企業較為廣泛地掌握和應用，但核心技術依然來源於高校。2018年，醫院紛紛成立大資料中心的同時，高等院校的大資料研究院也如雨後春筍般湧現，比如重慶醫科大學、南京醫科大學等紛紛有所動作。尤其是2018年4月28日，北京大學健康醫療大資料國家研究院在京成立，標誌著醫療大資料在高校和醫院聯合研究方面走上了新的高度。高校的統計分析和大資料前沿技術，醫療機構的醫學問題和大資料沉澱，以及二者共同的科研需求，促進了“醫工結合”，擦出火花。
促進高校的科研轉化是國家相關部委的工作支援重點，2018年底，北京大學醫療大資料研究院院長李全政與復旦、浙大、北大腫瘤醫院強強聯手，採取醫工結合模式，一舉中標國家重點研發專案——“精準醫療決策支援系統研發”，正是醫療大資料輔助臨床研究走上國家舞臺的開端。
第九，醫療大資料對患者開放成為趨勢。
國家在2018年出臺並在同年10月1日執行的《醫療糾紛預防和處理條例》中提到，患者有權利影印其在醫療機構發生並記錄的全部病歷資料。顧名思義，不僅包括醫療機構允許患者影印的檢驗檢查等客觀病歷，也包括像死亡病例討論記錄、疑難病例討論記錄、上級醫師查房記錄、會診意見、病程記錄等主觀病歷。也就是說，以病歷為核心的臨床資料資料均需要對患者公開共享，而且沒有附加條件。此辦法的出臺促進了醫療機構加強病歷書寫質量和效率的管理，也使得患者的醫療資料共享有法可依。
北京市衛生計生委推行的30家醫院電子病歷共享工程就是政策縮影，儘管目前資料只是對醫療機構公開（患者就診時授權），但相信新的一年將有更多醫療機構加入共享平臺，也相信不久的將來，資料平臺也會給患者個體開放。
政府層面推進醫療資料共享的同時，醫療機構在嘗試推出“某某雲病歷”或雲醫療等APP，逐漸主動放開資料共享，從而廣受群眾好評。患者就醫的獲得感往往是在資訊化和資料共享的APP上呈現的，患者的廣泛應用有助於醫療秩序的優化，也反過來推動資料的進一步共享。
第十，大資料安全面臨更多挑戰。
醫療資料的共享和應用的豐富，也將面臨著更多安全挑戰。醫院在網路安全層面遭遇了勒索病毒，勒索病毒初發時，國內醫療機構中招的很鮮見，但2018年成為區域性爆發年。某些醫院中了勒索病毒後引起HIS故障，有些會在微信群曝光和討論，當然更多醫院是低調處理。在資料應用方面，由於資料探勘人員接觸資料的機會增多、醫院內外網業務打通的通道增多，應用風險也隨之增大。
網路安全等保2.0的出臺以及防病毒軟體的道高一尺，並不意味著2019年更加安全。唯有做到核心業務系統的隔離，採取抗感染的作業系統，嘗試資料利用的去隱私和加密方式，加強資料利用稽核流程，加強全員資訊保安責任和管理，才能做到遇事不亂，減少乃至避免資料安全風險。
醫療大資料積累了20年，就是為醫療和科研服務的，不能再以安全為名繼續沉睡下去。借用原國家衛生計生委副主任金小桃的話說：“健康醫療大資料需要人人蔘與貢獻，至於隱私和安全，隨著健康醫療大資料的技術發展，這些都不是問題。”
還有不多日就是中國農曆豬年了。期望曾經在風口的醫療大資料這隻“豬“早日平安落地，快跑著迴歸臨床。