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醫療大數據范文1
自從20世紀80年代以來，醫院信息數字化獲得了明顯的發展，主要表現為以往是局部的藥房藥品、單純的醫院財務系統數字化、物資管理數字化，逐漸發展為電子病歷、檢驗信息系統、集成醫院影像存檔與傳播系統。近年來，人們的生活水平有了較大的提高，這使得對于醫療服務的需求越來越大，這就需要醫院提供更為人陛化的服務。從醫院的角度來看，醫院數據的信息量越來越多，同時醫療統計上報的數據也越來越多，如果要想能夠從醫療數據中得到有用的信息，就需要重視選取相應的方式，以此來進行數據的統計與開發，從而能夠獲得較為全面的信息，并且能夠有利于促進醫院本身的發展。
1醫療數據的統計來源
1.1科室上報
科室上報是醫療數據的重要統計來源，醫生在工作的過程中，應當嚴格遵守國家衛計委下發的相關文件來填寫相關資料中的入院病情、疾病診斷、疾病編碼等等，同時應當由病案統計人員對其審核，確認無誤后進行上報。在大數據背景下，信息化得到了快速的發展，但是因為醫院網絡系統設計平臺將重點放在了臨床使用方面，同時因為沒有正確認識到數據統計的內容，就對單病種質量、醫院感染、合理用藥、醫院人員變動等等統計的不夠準確，就會使得系統方面有較多的問題。此外，對于一些項目，只能使用手工上報的形式，雖然耗費了很多的人力成本，然而還是難以保障統計數據的真實性與有效性。
1.2網絡系統生成
網絡系統生成是醫療數據的一項統計來源。從醫院的HIS開始投入使用直到現在，結合現實的情況，系統經過了了不斷的調整與完善，不但能夠統計更多的醫療數據，而且還可以統計出更為準確的數據。由于醫院應用了HIS系統，因而，能夠較為方便的來統計出醫院各科室的總站床日數、人院出院的人次、使用率、醫療收入、醫療技術科室的實時工作量等項目，并且獲得的數據能夠更加準確與客觀，從而有利于醫療機構的決策與發展。
1.3醫院深層數據挖掘
醫院數據挖掘系統又被稱為BI系統，主要是使用一些信息系統的方式來對當前的數據進行整理與分析，同時使用的是統計學的方式來對數據進行進一步的額分析，以此來能夠在較短的時間內尋找到相關的數據，并且有利于公司業務的經營與決策。從中能夠看出，醫院數據挖掘系統屬于較為完善的系統。在醫院HIS系統的支持下，醫院數據挖掘數據能夠結合各醫院、各機構不一樣的需要來統計出相應的數據與資料，就像是患者安全指標、手術合并癥、住院重返指標等等，都能夠通過醫院的深層數據挖掘方式來統計出來。
2醫療數據的開發應用
2.1上報數據的問題
在大數據時代下，不管是醫療機構的綜合評價，還是政府的政策決定，都需要使用到數據來體現。另外，醫院管理局、國家與地區的衛生計生委、醫院管理研究所、信息中心、醫療與社會保障局都是數據的使用機構，為了能夠有利于各機構的決策，就需要保障數據的真實性與準確性。具體來說，各個機構應當結合本身需要設計的上報指標來進行相應的劃分，但是因為這些上報指標之間不但有著一定的關系，而且還有著指標解釋的不同與指標解釋不足的情況，這就會導致出現數據盲目上報、重復上報，就會對數據的真實性產生影響，不利于醫院統計機構的工作。要想保障數據指標的準確性，就需要降低醫療組織上報的困惑，同時減少數據填報中存在的問題。因此，就需要對一些數據指標進行分類整理，同時對一個相同的指標進行重新的劃分與歸類，以此來減少重復上報的現象，并且實現數據之間的交流與傳遞。此外，為了能夠實現數據的一致性與真實性，就需要對數據指標的含義與關系進行分析，以此來加強數據指標的可利用性。
2.2數據利用的問題
在現實生活中，很多醫院統計的數據是從業務系統中各自的報表中得到的，在這種情況下，就難以在一個系統中較為全面地表現出管理者所需的全部信息，同時包含的數據信息內容不夠全面，就難以在一個系統中較為全面地表現出管理這應有的信息，同時相關負責人也不容易使用不同的系統去查找相關的資料，就不容易了解運營的整體情況。并且因為統計的方式與途徑有所不同，就容易出現信息混亂的情況，對管理者決策造成相應的影響。除此之外，醫院在進行管理決策的時候，很多都是通過定性分析與經驗的方式，同時系統更多的是對一般事物進行分析與整理，但是卻并沒有對統計信息進行進一步的整理與分析，就對決策工作的有效性與效率產生了相關的影響。當今社會中，之所以醫院數據沒有進行良好的用，是因為缺乏對基礎信息的分析與整理，尤其是沒有對整個過程的信息化進行監督與管理，同時不具備主索引與數據標準化等對決策支持系統的相關條件。
2.3BI系統的優勢
在醫院數據統計與開發的過程中，使用醫院數據挖掘系統，能夠將多個系統的業務數據進行整理與歸納，就像是病案、手術麻醉、EMR、LIS、財務、設備、成本核算等等，在此基礎上，能夠把醫院各業務系統較為零散的數據整理在一起，同時來完成對醫院各業務系統的數據與科研數據進行整理與分析。在醫院醫學科研信息服務中，BI數據發揮著越來越重要的作用，這主要是因為數據挖掘技術在很多方面都發揮了較為重要的作用，尤其是在確定研究課題、醫學科研的屬性、挖掘醫學科研、充分利用數據倉庫的數據等方面。在醫療數據統計與開發的過程中，各級衛生行政機構應當加強相應的管理，同時重視加強頂層設計，同時對一些數據指標進行整理與分析，并且對指標解釋進行具體的劃分，從而不但減少數據的不相同性，而且還降低醫院重復上報的現象。對于醫院來說，應當重視BI系統的建設與完善，同時逐漸完善信息化系統建設，并且努力保障數據的真實性與準確性。
醫療大數據范文2
如何在大數據時代做好醫療衛生信息化建設，是值得我們思考的問題，也是在我國醫療衛生數據量爆發式增長背景下，醫療信息化建設面對的新命題。
系統架構可擴展訴求提升
醫療衛生數據主要來源于三方面：一是生命科學領域及醫藥研發領域。隨著高通量測序的技術發展和逐步應用，生命科學領域的數據量正在高速增長，每臺高通量的測序儀每天可產生約100GB的數據，僅華大基因一家中國基因公司，每天就有一百多臺這樣的測序儀在滿負荷運行著，產生10TB的數據。
二是醫療領域。就醫療機構診療數據看，診療數據結構復雜，包含大量半結構化或非結構化數據，單個半結構化數據（如心電圖、B超、CR、CT等）的數據量遠遠大于單個結構化數據（如XML文檔），如一張普通CT圖像大約150MB、一個標準的病理圖接近5GB，而一個XML文檔大小約幾十K，隨著醫療機構信息化建設轉向臨床信息系統，越來越多醫院將重點建設PACS、LIS系統，從而產生大量非結構化診療數據。
除醫療機構診療數據外，醫療領域大數據還包括患者在醫療機構就醫過程中產生的掛號、繳費、新農合基金使用情況、醫保資金使用情況、診斷結論、診療過程等數據。根據衛計委2014年頒布的《人口健康信息管理辦法（試行）》要求，電子健康檔案、電子病歷、全員人口信息等人口健康信息需要實現長期保存，醫療領域數據量將逐年累積增加。
三是移動醫療領域?？纱┐魇结t療設備目前逐步從概念走向現實，其最重要的應用就在醫療健康管理領域，從谷歌眼鏡、蘋果手表到耐克腕帶等均具備一定醫療健康管理功能，為用戶提供身體素質指標監測、疾病數據跟蹤等服務。隨著可穿戴式設備的快速發展，未來將產生大量的醫療健康數據。
面對來源豐富且日益膨脹的醫療衛生數據，目前醫療信息化的存儲架構無法滿足大數據應用的需要，在處理和查詢大數據集時更是力不從心，需要設計新的以數據為中心的計算模型和系統架構，把醫療衛生各個業務系統獨立的、分散的、不同品牌或不同級別的存儲產品統一到一個或幾個大的存儲池下，形成邏輯上統一的整體，進而根據數據整合或應用整合的需要將數據遷移到相應的存儲空間，從而實現醫療信息化中存儲架構的統一規劃和部署。
傳統數據分析系統亟待變革
目前，醫療衛生數據結構較為復雜，除了普通結構化數據外，多為半結構化或者非結構化的數據，如心電圖、B超、CT、MR、CR、等臨床影像文件多為非結構化數據。在“大數據”時代，傳統的數據庫分析系統正面臨著一次歷史性變革。
目前國外已經有許多機構開始深入研究醫療數據的挖掘利用，并已經從大數據中找到了與醫療衛生相關的潛在價值，例如：早在2009年，甲型H1N1流感爆發的幾周前，Google開發“谷歌流感趨勢”延伸服務，通過分析大量用戶對于流感有關詞條所做的搜索記錄識別流感爆發，與官方機構相比Google能提前1～2周預測流感爆發，預測結果與官方數據相關性高達97%。
蘋果前總裁史蒂夫?喬布斯在與胰腺癌癥斗爭的過程中也應用了大數據技術，他是世界上第一個對自身所有DNA和腫瘤DNA進行排序的人，通過分析整個基因數據的大數據文檔，喬布斯的醫生能基于他的特定基因組成按需用藥。資料顯示，胰腺癌患者的死亡率極高，出現癥狀后患者的平均壽命僅為9個月，5年生存率不到2%，但是喬布斯通過大數據技術開發出的個性化藥物將生命延長了好幾年。
相對國外醫療衛生數據挖掘的進展，我國醫療衛生數據挖掘才剛剛起步，大部分醫療衛生機構還停留在數據的精確性層面，而非從數據關聯性方面分析挖掘數據價值，需要加大對醫療衛生大數據分析的投入，通過對醫療衛生大數據有效的存儲、處理、查詢和分析，輔助醫生做出更為科學和準確的診斷和用藥決策，幫助醫院根據患者潛在需求開發全新個性化服務及自動服務，幫助相關研究機構突破醫療方法和藥物革新，支持地區甚至全國醫療行業主管部門優化醫療資源及服務配置。
信息化建設應關注協同效應
大數據時代醫療信息化建設從產業角度看，未來將創建一個以患者為中心，數據快速流通，精準分析的價值鏈條。在此鏈條中政府、醫療衛生機構、醫療信息化軟硬件提供商等應明確各自定位，協同合作，才能在大數據時代做好醫療信息化建設。
（一）政府應發揮政策制定、產業發展推動作用
政府在醫療信息化建設中應充分發揮政策制定、產業發展推動的作用。目前我國醫療信息化標準建設并不完備，基礎的電子病歷和電子健康檔案建設標準雖然已經出臺，但目前并沒有出臺針對大數據時代醫療信息化建設中涉及的各項數據的采集、傳輸、處理及相關醫療信息架構的標準。
（二）醫療衛生機構應前瞻部署醫療信息化建設
醫療衛生機構是醫療信息化建設主體，在進行醫療信息化建設過程中應該有前瞻意識，勇于將新一代信息技術融入醫療信息化建設過程中。
目前，一些三甲醫院已經進行了諸如移動醫療、遠程醫療等嘗試，但對于大數據，醫療衛生機構的應用仍然較為保守，仍停留在BI用大數據輔助辦公階段，用于臨床精準用藥的較少。未來，隨著大數據相關技術的逐步成熟，醫療衛生機構應逐步將大數據從輔助辦公拓展到提高臨床醫療服務質量方面。
（三）ICT廠商應加大上下游合作，瞄準大數據下醫療信息化建設積極開發新產品
軟硬件設備廠商作為醫療信息化技術的提供者，應瞄準大數據下醫療信息化建設新機遇開發新產品，加大上下游產業鏈合作。如針對可穿戴設備產生的大量健康監測數據，醫療信息化軟硬件設備廠商可以與下游醫療衛生機構合作，將醫療服務前置，使患者能夠盡快發現可能的健康隱患，甚至在家中就能通過智能終端定期查看可穿戴設備中記錄的健康信息，并得到醫療機構相關醫生給予的醫療健康診斷信息及就診建議，實現“治已病”向“治未病”的轉移。
由于可穿戴設備具有小巧、輕薄的特點，對電池的續航能力和CPU、無線傳輸芯片的功耗提出更為苛刻的要求，醫療信息化軟硬件設備廠商需要軟硬件廠商與上游處理器、存儲器、電源、無線通信、軟板、傳感器、執行器等主要零部件廠商合作，共同開發具有功耗低功能強的可穿戴式醫療產品。
醫療大數據范文3
確實，將大數據技術應用于健康醫療領域，能帶來無限的想象空間。例如在美國，IBM人工智能引擎Watson已經學習了超過60萬份醫學證據報告、150萬份病歷和臨床試驗、200萬頁醫學期刊研究成果。目前，享譽世界的紀念斯隆―凱特琳癌癥中心（Memorial Sloan-Kettering Cancer Center）的腫瘤醫生正借助Watson，根據每位病人的癥狀、基因、病史等量身定制治療方案。
在英國，今年7月，打敗圍棋高手李世石的谷歌人工智能引擎DeepMind宣布與英國Moorfields眼科醫院合作，將對超過100萬份的眼部掃描文件進行數據分析和挖掘，創造出能更快、更早地探測出眼部病變的計算機算法。據英國國家醫療服務體系（National Health Service， NHS）統計，98%以上的糖尿病視網膜病變所引起的視力受損，能夠通過早期的檢測和治療而避免。
有IBM和谷歌等公司強大的技術實力，再加上豐富的醫療健康大數據作為支撐，不難想象在未來人工智能和大數據技術能做出的巨大貢獻?！吨笇б庖姟穼l展健康醫療大數據應用作為“努力建設人民滿意的醫療衛生事業”的關鍵之一，無疑是找對了抓手，切中了要害。
命途多舛的care.data
讓我們將目光轉向英國。在2012年倫敦奧運會開幕式上，英國人將女作家J?K?羅琳與她的哈利?波特，以及提供全民免費醫療的NHS，作為英國最引以為傲的兩項代表。顯然，英國人不會錯過利用大數據技術改善NHS的機會。
早在2011年，時任英國首相卡梅倫就提出，要將NHS累積的醫療健康大數據運用于研究，不僅病患能更快地享受到更有效的治療，還能進一步鞏固英國醫療行業在全世界的領先地位。卡梅倫期待，通過與產業、研究機構共享NHS的醫療健康大數據，NHS能夠成為“引領全球醫療創新的典范”。
2013年，英國啟動了醫療健康大數據旗艦平臺care.data。care.data集中了最詳盡的數據，包括全英國的家庭醫生（General Practitioner， GP）和醫院記錄的病歷，以及社會服務信息；數據將用于除“直接醫療”（direct care）之外的目的。NHS期待通過數據資源的統一歸口、共享、分析，能夠更好地認識病患，研發藥物和治療方式；認識公共衛生和疾病的發展趨勢，保障每個人享有高質量的服務；在有限預算中更好地分配醫療資源；監控藥物和治療的安全狀況；比較全國各區域的醫療質量。care.data從誕生之日起就被寄予厚望。
然而就在2016年7月6日，英國NHS卻決定從即日起停止care.data計劃。如果說將大數據技術運用于醫療健康這個大方向沒變的話，那到底NHS在運營care.data的過程中遇到了什么問題？中國在發展醫療健康大數據時，又能從中借鑒什么經驗教訓？在討論這些問題前，有必要先回顧下從2013年到現在的這三年間，圍繞care.data發生的那些事兒。
雖然NHS在2012年提出care.data計劃，但其基本邏輯可以追溯到一個世紀前。1911年，家庭醫生的病人醫療記錄就被英國政府用于集中統計分析，從紙質記錄時代到數字化時代，英國一直致力于對醫療數據的集中化和醫療數據分析挖掘，以改善整體醫療水平。2000年，NHS提出了IT計劃，擬建設全國集中的醫療保健數據資源庫，并允許其數據可被用于科學研究。然而，多年以來，一系列的醫療數據集中化應用的計劃并沒有取得理想效果，反而引來了眾多批評的聲音。
2012年英國通過的“醫療和社會保健法案”（Health and Social Care Act）規定，由醫療和社會保健信息中心（Health and Social Care Information Centre， HSCIC）代替之前的NHS信息中心，具體負責所有醫療數據的收集、傳輸、分析和分享。
2013年，英格蘭NHS委員會正式公開了care.data項目的具體實施計劃：由英格蘭NHS指導HSCIC從公立醫療機構和GP收集醫療數據，并保存在一個國家級數據庫。同時，允許NHS和符合條件的私營公司對數據進行研究，并聲明研究目的為評估NHS所屬醫院的安全狀況、監控疾病的發展趨勢及策劃新的醫療服務。
2013年初，在care.data項目計劃后，就有一些隱私保護組織發起了“醫療數據保密倡議”（medConfidential），呼吁關注醫療數據使用過程中面臨的安全威脅。但NHS并沒有表達其與公眾進行溝通和咨詢的意圖，還強調從2013年9月份開始，將正式對集中后的醫療數據進行分析挖掘。
2013年8月，家庭醫生收到了NHS的通知，要求其在8周內通知他們的病人care.data項目需要收集、分析其數據。該舉動立即引起了家庭醫生的集體反對。原因是按英國1998年頒布的“數據保護法案”（Data Protection Act）的規定，家庭醫生是病人隱私數據的控制者。如果在將其控制的病人數據用于“直接醫療”之外的目的時，必須及時通知到病人并征求同意，否則可能會承擔法律責任。
NHS提出的要求讓家庭醫生感到非常為難。有媒體在對400位家庭醫生調查后發現，41%的病人選擇退出care.data項目，16%的病人還未做出決定，而且在沒有充分時間和資金的情況下，家庭醫生很難通知到數量眾多的病人。2013年10月，在家庭醫生強烈抗議下，NHS表示將投入200萬英鎊向公眾宣傳care.data項目內容。
2014年，care.data依舊麻煩不斷。首先，NHS的宣傳活動僅是在官網視頻和向公眾派發傳單。雖然制作、分發傳單的花銷高達100萬英鎊，但后續抽樣調查中卻發現只有不到三分之一的人表示收到過傳單，公開宣傳的效果大打折扣。
其次，HSCIC承認其向保險公司出售過病人的數據，面臨嚴厲的數據保護審查。HSCIC的數據披露審計報告顯示，醫療數據已經被披露給160個組織，其中包括56家私人企業，雖然HSCIC聲明數據已經被匿名化處理，但隱私專家強烈質疑其處理過程的有效性，其披露的數據完全可能被保險公司等組織重新識別為個人數據。
2014年2月，NHS表示，家庭醫生可延緩6個月上傳病人數據，并首次承認care.data項目面臨嚴重的信任危機。隨后，NHS宣布于2014年秋天選取4個地區開展新的試點，收集265名家庭醫生掌握的200萬病人的數據，事實上，直至2015年6月，第一個試點才進行開展。
盡管英國政府推出care.data項目的初衷很好，但其實施過程可謂一波三折、不能令人滿意，“混亂之中的care.data”等字眼也頻繁出現在各大媒體報道中。2014年11月，英國議會中的跨黨派小組（All Party Parliamentary Group）在對care.data項目進行調查后，指責其過程缺乏透明和公共宣傳。2015年1月，NHS的監督機構“獨立信息治理監督小組”也報告，說明care.data項目并未完成其承諾，缺少相關專家，以致在信息治理方面存在責任。
由于執行層面中缺乏對病人隱私保護的足夠關注，care.data自始至終沒能獲得公眾的信任。截至今年5月，共有150萬人選擇退出care.data計劃。
care.data的三個問題
總結起來，care.data在實際運作過程中存在三方面的主要問題：首先是管理和溝通方面。在對醫療健康數據集中和統一歸口過程中，有關決策和管理人員強行推動計劃，卻沒有充分告知公眾，或與各利益相關方溝通。在對隱私保護的擔憂日漸發酵時，政府的應對很不及時，也很不充分。
其次是過于依賴技術手段。有關決策和管理人員一遍遍對外強調，收集和共享的數據經過了匿名化或偽匿名化的處理，數據無法回溯到個人，因此不存在隱私泄露的擔憂。但實際上，在大數據環境下，數據很可能經過組合、挖掘，重新識別出個人。同時，數據集中存儲反而導致遭破壞、竊取、泄露等安全風險的上升，care.data計劃的有關決策和管理人員沒能向公眾提供可信的安全方面的保證。
再次是規則方面的準備不足。care.data計劃沒能理順現有規則方面的沖突。一方面家庭醫生具有法律義務保護病人數據的保密性和安全性，另一方面又必須按照要求將數據傳輸至HSCIC。此外，商業機構能夠利用care.data的數據并以此獲利？現有的法律沒有給出答案。
實際上，醫療數據的應用爭議不只是英國特有的情況，比如荷蘭和奧地利等其他歐洲國家，在嘗試集中化處理醫療數據時，也存在大量質疑和反對的聲音?？梢哉f，care.data這三年波折的歷程，我們清晰地看到隨著個人越來越重視隱私保護，隨著數據保護法律法規的日益完善，關于醫療健康大數據的收集和處理過程是否有效保護了各方權益的爭議也會隨之增加。
醫療大數據范文4
［關鍵詞］區塊鏈;大數據;醫療保健;人工智能
區塊鏈是一個分布式數據庫系統，充當存儲和管理事務的“開放式分類賬”。它可以創建數字化的交易塊，而無須集中控制。區塊鏈有三個關鍵部分:計算機網絡、網絡協議和共識機制。網絡中的每臺計算機都會記錄分類賬的副本，并且所做的任何更改都必須通過算法檢查以確保建議的更改顯示有效。通過網絡節點授權批準后，新交易塊將添加到數據鏈中。區塊鏈技術相對現有的市場商業體系，具有巨大的應用優勢。首先，區塊鏈消除了對第三方交易清算的需求，節省了時間和金錢。其次，增加了網絡的責任性和安全性，因為所有參與者都是已知和可信的。區塊鏈不僅僅是技術和金融行業的寵兒，現在已經深入到經濟生活的方方面面。醫療保健系統需要處理有關個人的私密數據，區塊鏈可幫助確保患者數據的安全性、實時性和準確性。
1區塊鏈技術的廣泛安全性
2019年是區塊鏈誕生10周年，以物聯網(IoT)、第五代移動通信技術(5G)、人工智能(AI)、區塊鏈(Block-chain)等為代表的智能科技將極大地拓展智能商業的邊界，成為工業互聯網時代的推動力。區塊鏈帶來的最大價值則是在萬物互聯的時代，用技術重構信任機制。這將對未來的金融和商業產生深刻影響。由于區塊鏈上文件系統中固有的加密技術，區塊鏈上的數據本質上是高度安全的。這意味著區塊鏈非常適合存儲高度敏感的個人數據，這些數據經過精心處理后，可以為生活帶來許多的價值和便利。日常生活中，如果使用淘寶或亞馬遜網站搜索引擎，它們會推薦我們想要購買的東西。當然，輸入這些系統的數據是私密的。通常處理這些私人數據的企業必須投入大量資金來滿足數據安全方面的標準。即便如此，大規模的個人數據泄露事件越來越常見。區塊鏈數據庫以加密狀態保存，這意味著只要私鑰安全，鏈上的所有數據就安全。AI在安全方面也有很多可以與區塊鏈技術融合的領域。眾所周知，數據處理過程中的任何一部分暴露了未加密數據，就意味著安全風險的存在。AI的發展使其網絡算法能夠在數據仍處于加密狀態時進行處理或操作。
2醫療健康大數據與人工智能
當前大數據和人工智能的技術與醫療領域的結合日益緊密，使得各個國家的整體醫療技術水平在不斷提高。我國已經開始制定相關政策，鼓勵健康醫療健康大數據和AI發展。組織專家認證數據融合安全計算的技術可行性。各地政府明確機制，支持地方醫院促進醫療AI發展。這些都為醫療AI數據創新提供了發展機遇。在互聯網后時代，互聯網價值的顯著體現就是區塊鏈技術。有了區塊鏈技術，人們可以定義所有的資產，并且創建各式各樣的去中心化應用，其中涉及物聯網、云計算、大數據、互聯網、醫療、保險以及銀行等。由于區塊鏈具有每個單個事務的數據庫記錄，因此它為機構提供了一種數據實時挖掘模式的方法。從另一個角度來看，區塊鏈極大地提高了數據分析的透明度。與以前的算法不同，區塊鏈的設計拒絕任何無法驗證且被認為可疑的輸入。因此，建立在區塊鏈技術上的大數據分析算法只需處理完全透明的數據。這樣意味著數據質量的優化，提高了AI分析計算的效率。
3區塊鏈技術與人工智能大數據處理技術
自互聯網技術出現以來，醫療行業一直在大量涌入數據。隨著臨床數據量的不斷增加，醫療健康領域的區塊鏈商業智能已成為巨大的需求。人工智能大數據處理技術是指利用互聯網平臺，通過AI技術簡化某些過程，而無須人為干預來實現預期的數據處理方法。在醫療保健領域，AI技術可以融入廣泛的治療保健流程中，從而減少管理工作量，消除資金浪費，增強信息交換，并能提供實時數據分析以及患者監控。醫療健康數據AI技術，除了能減少醫療保健組織必須處理的大量數據處理工作外，還有助于提高運營效率和降低人員成本。區塊鏈技術與AI大數據處理技術的結合將會使醫療健康機構獲得巨大的效益。具體分析如下。
3.1改善醫療機構治療水平
醫療保健組織依靠數字工具和技術來支持他們的日常運營，最終目標是改善醫療水平。建立在互聯網上的區塊鏈技術，提供完善的區塊鏈商業智能服務，與醫療保健數據AI相結合。通過使用AI工具引入預測分析元素，確定患者生命安全、檢查等待時間、滿意度評估、疾病和復發風險、潛在治療成本、再入院可能性等參數，從而系統自動給出患者護理方案，計算平均住院時間，幫助醫療保健專業人員對患者診斷做出明智的決定。
3.2更好分配資源
目前醫療機構以電子方式存儲患者記錄幾乎已成為常態。醫療工作者可以從集中存儲的患者數據庫中精準挑選出相關的信息，以促進更好地預測和可操作的診斷方案。將醫療保健數據AI與區塊鏈商業智能相結合的另一個關鍵優勢是，通過跨部門分配基于需求的精確數據來更好地管理資源，從而減少浪費。例如，由于預測分析可以幫助確定患者何時準備好出院，因此它還有助于更好地分配病床、藥品和員工等資源，以幫助減少浪費。區塊鏈商業智能工具能夠從健康應用程序以及可穿戴設備(如計步器和健身帶)訪問可下載數據。這使醫療保健專家能夠利用互聯網準確跟蹤健康指標和信息。這些數據對于醫療保健從業者了解患者的生活方式和病史非常有用。
3.3促進數據挖掘技術廣泛使用
大數據技術工具變得越來越便宜，不斷增長的吸引力促使各種醫療健康機構有足夠的驅動力去購買相應的技術。區塊鏈商業智能非常適合這種模式，它提供經濟而全面的解決方案，提高醫療機構的服務質量和運營質量。通過與AI技術的融合，區塊鏈技術能夠分析實驗室結果和測試報告等臨床數據，它可以協助護理人員，幫助他們制定更有效的患者護理計劃，更多地關注需要額外關注和護理的患者。區塊鏈商業智能工具的數據挖掘能力可以幫助醫療保健從業者更精確地評估治療計劃，確定選擇的治療方案。這些工具還可用于預測任何給定治療程序的確切結果，通過幫助組織了解醫療方案的缺陷并采取糾正措施，有助于提高醫療質量。
4區塊鏈技術在醫療健康機構的應用
互聯網之所以發展迅速，同互聯網一開始就有比較好的場景有關，無論是E－mail還是Web都是互聯網信息交流非常自然的應用場景。區塊鏈技術發展至今，存在一個較大的問題是應用場景的缺失，缺少能具體承載區塊鏈技術的舞臺和場景。目前，利用區塊鏈商業智能和數據分析的最大障礙是:缺乏有效利用數據分析的資源，無法對分析性能進行基準測試，以及難以將分析結果引入可操作的決策中。隨著互聯網的蓬勃發展，世界各地的醫療保健機構正在快速轉變為分布式數據存儲庫，這為區塊鏈技術提供了廣闊的應用場景。安全和隱私在醫療保健中至關重要。黑客對醫療健康數據的任何攻擊都可能對醫療機構造成極大的破壞，因為它們不僅受到經濟損失，而且自身聲譽也會受到極大影響。最重要的是，在任何違反數據安全的情況下，最大的受害者是患者個人的私人信息，從付款的信用卡詳細信息到醫療診斷的結果，隱私沒有得到足夠保護。醫療機構產生的數據由于需要長期保留而難以管理，這意味著醫療保健機構需要一種有遠見的方法來確定數據的存儲、訪問和使用方式。此外，醫學領域的數據管理軟件通常具有建立定期訪問權限的范圍，該權限根據需要為來自不同部門的不同工作人員提供臨時查看功能。這些因素使醫療機構更加迫切需要定期審查其數據，以便刪除、修改或匿名化信息。同樣，輸入任何醫療健康機構記錄的數據也需要格式化，描述特征和檢查結果數據必須準確，然后才能為機構內的不同用戶訪問，以用于醫療、管理和計費目的。這種要求進一步加劇了在醫療保健領域管理數據的難度。為了應對這些挑戰，醫療保健部門正在尋求在四個關鍵領域:臨床、運營、管理和財務領域，使用區塊鏈技術增強商業智能和數據分析工具。區塊鏈技術將協助醫療組織設置中的最高領導者建立正確的部署策略，通過引入數據可視化和智能化，促進醫療技術人員技能升級，建立大數據AI分析技術等新概念，使員工熟悉使用區塊鏈商業智能工具，從機構數據庫中獲取更多有效的資源。區塊鏈技術針對醫療保健系統大數據進行精心設計，全面規劃，通過最少的處理算法，精簡數據輸入和輸出過程，從而形成一個去中心化、智能高效、面向未來的大數據系統。
醫療大數據范文5
對于健康醫療數據，目前無論是主管部門還是衛生計生機構，大都把注意力放在如何保障信息系統及系統內信息的安全，目標是使信息或信息系統免受未經授權的訪問、使用、披露、破壞、修改、銷毀等，也就是保障信息安全中經典的CIA三性：保密性（Confidentiality），即信息不被泄露給未經授權者的特性；完整性（Integrity），即信息在存儲或傳輸過程中保持未經授權不能改變的特性；可用性（Availability），即信息可被授權者訪問并使用的特性。
然而國務院6月21日下發的《關于促進和規范健康醫療大數據應用發展的指導意見》（下稱《指導意見》）除信息安全外，還給衛生計生行政部門額外提出了一個棘手的課題，即如何做好健康醫療大數據的共享和開放工作。
《指導意見》將“堅持開放融合、共建共享”作為發展健康醫療大數據應用的三大基本原則之一，提出要“充分釋放數據紅利，激發大眾創業、萬眾創新活力”。因此，在“重大任務和重大工程”中，《指導意見》明確要“建立全國健康醫療數據資源目錄體系，制定分類、分級、分域健康醫療大數據開放應用政策規范，穩步推動健康醫療大數據開放”。
按照《指導意見》的設想，數據不能只是躺在某個醫院的信息系統中，各家醫療衛生機構的數據應該匯聚到一塊；數據也不能只是在健康醫療行業中實現聚合，應該打破衛生計生、工信、民政、公安、社保、環保、食藥品監管等部門的壁壘，做到跨部門的數據互聯共享；數據還不能只是在公共部門內流轉，還應該探索推進“可穿戴設備、智能健康電子產品、健康醫療移動應用等產生的數據資源規范接入人口健康信息平臺”。
可以說，《指導意見》描繪了一幅“互聯網+醫療”的路線圖：首先是健康醫療大數據從多渠道、多來源實現共享和匯聚；其次是在集中、統一的“健康醫療大數據池”之上，發展包括行業治理、臨床、科研、公共衛生、數字化智能設備等應用。實現上述路線圖，最重要的是在第一步中真正實現數據共享，如此健康醫療大數據才得以形成；在第二步中真正實現數據開放，如此健康醫療大數據的數據紅利才得以惠澤全社會。
英國care.data的經驗教訓：醫療數據使用過程中面臨安全威脅
數據共享和開放之所以難做，不是因為大家看不到開放共享的好處，而在于健康醫療數據大多數是“能夠識別公民個人身份和涉及公民個人隱私的電子信息”；這樣的數據一旦開放共享，必然伴隨著個人身份和隱私信息泄露的風險。如何在共享和開放中做到趨利避害，成為我國發展健康醫療大數據應用必須克服的關口。
讓我們再次回到命途多舛的英國care.data健康醫療大數據平臺。2012年，英國通過了“醫療和社會保健法案”（Health and Social Care Act），明確賦予醫療和社會保健信息中心（Health and Social Care Information Centre， HSCIC）權力，直接從全英國的家庭醫生（General Practitioner， GP）那收集其掌握的健康醫療數據，再由HSCIC負責對外的數據開放利用。（如上圖所示）
由于家庭醫生直接為病人提供醫療服務，病人當然同意其掌握自己的健康醫療數據。那家庭醫生向HSCIC提供數據（見圖“階段1”，即數據共享），是否要首先得到病人的同意？而HSCIC對外開放數據（見圖“階段2”，即數據開放）前，是否又需要再次獲得病人的同意？數據是否用于高質量的科研（見圖“階段3”，即數據利用）？可以說，導致care.data停擺最重要的原因之一，就在于英國國家醫療服務體系（National Health Service， NHS）在處理上述三個問題時，沒能贏得英國民眾和醫護人員的信任。
在NHS看來，首先“醫療和社會保健法案”規定了HSCIC從家庭醫生那收集數據，無需再征求病人同意；其次，HSCIC對外提供數據前會先將其匿名化，使數據無法再回溯至具體個人，因此HSCIC對外提供數據也無需再次獲得病人同意；最后，“醫療和社會保健法案”確實沒界定清楚數據可以用于哪些用途，但數據一旦匿名化后，也就談不上什么泄露個人隱私了，所以怎么用都行。有法律和匿名化這兩張好牌在握，NHS對care.data項目信心滿滿。
但醫生群體卻不這么看。第一，醫生們認為是出于對他們的信任，病人才會將最私密的信息（數據）與他們分享，現在要求他們瞞著病人向HSCIC提供這些數據，醫生普遍覺得這樣的行為有悖于職業操守和病人寄予的信任；他們應有權向病人告知數據的去向，病人也應有權決定自己的數據是否提供給HSCIC。第二，醫生們自己也不清楚HSCIC會將數據提供給誰，更不清楚數據將會被如何使用，在這樣的情況下，他們無法向病人清楚地解釋將數據提供給HSCIC的利弊，自己也就更不應按HSCIC的要求輕易地把數據交出去。
英國醫學會（British Medical Association）對care.data的立場十分具有代表性：1.care.data項目對數據保密性關注不夠，其匿名化處理后的數據仍有識別具體個人的可能性；2.care.data項目可能導致家庭醫生失去病人的信任；3.care.data項目沒能清晰地界定數據共享開放的用途；4.care.data項目應允許病人自主選擇是否加入該項目，而非默認病人同意加入；5.數據應僅應該用于改善醫療，不應該出售盈利。
普通民眾對于care.data項目的疑問就更多了，總結起來有以下6方面：1.care.data項目運作方式缺乏透明，到底是宣傳不夠，還是政府有意隱瞞信息？2.項目對隱私保護不足，人們擔心醫療系統之外的機構（例如保險公司、雇主等），會得到自己的健康醫療數據；3.項目采用的默認加入模式一定程度上剝奪了民眾的自主選擇權；4.項目收集、使用數據的方式破壞了民眾對醫生和醫療系統的信任；5.許多民眾還認為個人健康醫療信息和病歷檔案是個人財產，政府無權直接“征用”；6.很多民眾不愿意公司獲得他們的數據，以此研發產品和服務并獲利。
面對民眾和醫生群體的質疑，NHS急忙應對。2013年4月英國衛生大臣杰瑞米?亨特不惜放棄“醫療和社會保健法案”的明確授權，公開承諾允許病人在“階段1”和“階段2”中可選擇退出。2014年1月，NHS決定向英國所有的家庭郵寄care.data項目宣傳單，結果BBC調查顯示只有不到三分之一的受訪者記得收到過宣傳單；與此同時，NHS也沒有采用配套的宣傳措施，例如新聞會、電視宣傳等，僅僅在YouTube和NHS官方網站上傳了一段視頻。2014年5月，英國通過針對“醫療和社會保健法案”的修正案試圖厘清HSCIC數據的用途，即僅可用于“提供提高健康和社會保健，或提高健康和社會保健水平”，但該修正案依舊沒有明確數據是否可向商業機構提供，例如藥廠及其研究人員。
而接下來的幾則曝光更讓care.data雪上加霜。如HSCIC承認已經向160個組織出售了大量匿名或非匿名數據；更有媒體爆出某保險公司獲得了數百萬的病歷資料，并將其用于向病人銷售保險。就在2016年4月底，媒體再一次曝光NHS“秘密地”向谷歌公司提供超過120萬份病歷供其人工智能引擎DeepMind開展數據挖掘。終于，在公眾信任危機的重壓下，NHS于今年7月關停了care.data項目。
中國同樣面臨風險，
現有制度設計有待完善
在數據共享、開放、利用三個環節，NHS在一開始設計、實施care.data項目時就準備不足。在共享環節，沒能尊重各相關方的訴求和立場，更缺乏充分、有效的溝通和宣傳；在開放環節中，沒能對外明確數據開放的規則、流程，有意或無意的遮遮掩掩使各方疑問重生；在利用環節，始終回避是否允許商業機構獲取數據這個問題，在媒體曝光之后才被動應對。這些經驗教訓，在我國實施“互聯網+醫療”路線圖過程中彌足珍貴。
再看國內，現階段至少在數據共享、開放、利用的規則層面，我國同樣沒有太多的考慮和制度設計。衛計委于2014年印發的《人口健康信息管理辦法（試行）》（下稱《辦法》），是目前現行的關于健康醫療數據方面最權威的規定，其中第十三條、十四條對數據共享和開放做出了安排。
《辦法》第十三條規定：人口健康信息的利用實行分類管理，逐步實現互聯共享。人口健康信息的利用應當以提高醫學研究、科學決策和便民服務水平為目的。依法應當向社會公開的信息應當及時主動公開；涉及保密信息和個人隱私信息，不得對外提供。
第十四條規定：責任單位應當建立人口健康信息綜合利用工作制度，授權利用有關信息。利用單位或者個人不得超出授權范圍利用和人口健康信息。
醫療大數據范文6
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