大数据在健康管理中的应用研究进展

范卢明，梁桂仙



·中国全科医疗/社区卫生服务工作研究·

大数据在健康管理中的应用研究进展

范卢明，梁桂仙

【编者按】互联网医疗，代表了医疗行业新的发展方向，有利于解决我国医疗资源不平衡和人们日益增加的健康医疗需求之间的矛盾，是卫生计生委积极引导和支持的医疗发展模式。本期“互联网+健康管理”专题研究重点报道了大数据、云计算、互联网等在健康管理中的应用，以期促进健康管理的全面信息化，提高健康管理效率，最终实现全民健康。

大数据是指超出常规数据库工具获取、存储、管理及分析能力的数据集，将大数据技术应用于健康管理是时代发展的必然趋势。本研究阐述了大数据、健康管理的内涵及国际国内大数据在健康管理中的应用现状，提出了大数据在健康管理中应用面临的困难并探讨了解决对策，旨在为促进大数据在健康管理中的应用提供参考。

大数据；健康管理；应用

范卢明，梁桂仙.大数据在健康管理中的应用研究进展[J].中国全科医学，2016，19(31)：3786-3789.[www.chinagp.net]

FAN L M, LIANG G X.Research progress of application of big data in health management[J].Chinese General Practice，2016，19(31)：3786-3789.

目前健康管理越来越受到人们的重视，健康管理需求在不断增加，“治未病”的观念逐渐深入人心[1]。大数据时代的到来，可为动态掌握健康状况、及时处理健康问题、实现个体化用药等提供更多可能[2-3]。来自基础研究如基因组学的大量数据正爆炸性地进入大众健康和个人健康领域，如此巨量的数据用传统的概率论统计方法以样本结论推断总体越来越不妥当[4]，大数据方法则可以帮助人们有效应对空前规模的数据信息[5]。本文探讨了大数据在健康管理中的应用研究进展，以期促进大数据在健康管理中的应用、提高人们运用大数据技术服务健康管理的意识和水平。

1 概念与内涵

1.1 大数据 即涉及的数据量规模巨大，无法通过人工在合理时间内截取、管理、处理并整理成为人类能解读的信息的数据[6]，简而言之，这些数据已超出典型软件的管理能力[7]。麦肯锡最先研究大数据，指出大数据是超出常规数据库工具获取、存储、管理及分析能力的数据集[8]。国际数据公司(IDC)认为大数据的特征包括：海量的数据模式，快速的数据流转，动态的数据体系，多样的数据类型，巨大的数据价值[6]。大数据是一种量大而又复杂的数据集，可被用来识别特殊人群的健康发展趋势，为预防疾病提出建议，开展健康促进活动，制定基于人群研究的治疗方案[9]。2015年，1所综合医院1年内就可以产生665 TB的数据[10]。大数据的真正价值不在于数据本身，而是通过处理、分析后的数据共享，使不同利益攸关方能够及时获取信息，从而大大降低数据收集和处理的成本。大数据时代的到来是大势所趋[11]，大数据分析因其强大的预测能力，在疾病诊疗、模型建立、个人健康管理、基因分析等领域逐渐显示出强大的优势[8]。

1.2 健康管理 是指一种对个人或人群的健康危险因素进行全面管理，建立以个人健康档案为核心的全生命周期的全面管理过程[12]。这种健康档案不仅能在医院使用，也能通过网络在其他平台上查看。健康管理起源于上世纪80年代的美国，目前已形成一个规模庞大的产业群，超过9 000万的美国人参加了健康管理计划[6]。健康管理服务包括健康状况检测、风险评估、风险干预或健康促进3个基本服务内容，由专家对居民健康程度做出诊断，预测可能发生的健康问题，采取适当措施，避免高危人群患病，阻止已患疾病病情恶化，减少个人医疗费用支出，节省医保资金，实现疾病的科学管理[13]。研究显示，每投入1元钱到健康管理中，就可以减少6～9元的医疗费用支出，并可降低慢性病的死亡率[14]。

1.3 大数据与健康管理结合的意义 在健康管理领域，可通过对临床数据、行为数据的大数据分析，为患者提供个体化的预防保健服务，设计出个性化的健康体检套餐[15]；医疗机构可利用大数据提高生产力、改进医疗护理水平、增强创新能力；利用大数据可预测疾病，如流感的爆发等，与生活方式有关的疾病也可以通过长时间的数据观察进行预测，如吸烟与肺癌的关系；在疾病的发展过程中，若能及时筛查和干预危险因素，至少80%的死亡可以避免[16]；通过大数据技术可以分析海量的临床治疗记录、用药记录、治疗效果及医疗费用等数据，得出针对疾病的最有效治疗方法和临床路径，为医护人员做出临床决策提供强有力的支持，从而将医护人员的经验与大数据优势结合起来，提高临床决策成效；对于基层医院而言，医学大数据的使用有助于提高医疗水平，消除或部分消除因医疗资源分配不均带来的不利影响；通过分析来自社交网络慢性病患者的数据可获得院外治疗效果；将大数据驱动方法应用于个人保健领域，一方面可贯彻以患者为中心的理念，研究认为还可以降低患者的再入院率[17]。总之，大数据与健康管理的结合将产生无法预计的经济效益和社会效应[18]。

2 大数据在健康管理中的发展现状

2.1 国外发展状况 作为医疗行业的全球领先和大数据的发源地，美国的大数据发展最快，奥巴马政府提出了大数据国家战略。2014年美国的公共数据开放项目OpenFDA上线，开放了300万份药物不良反应报告数据，涵盖2004—2013年美国食品药品管理局(FDA)收集到的药品不良反应和医疗过失记录[2]，对医疗机构而言，这些数据的分析使用能够减少医疗悲剧的再次发生。美国医疗界正在使用的电子健康记录系统大大方便了临床数据的获得，为降低美国医疗费用支出迎来了前所未有的机遇[19-20]。国外MapReduce和Hadoop的开发和使用开启了大数据分析领域的新天地，标志着临床大数据的开发进程取得了长足进步[21]。其中，Hadoop是目前最为流行的大数据处理平台[13]。为提高数据管理的效率，国外研究人员设计了大数据技术的使用生态圈，该生态圈囊括了数据采集、过滤、分析、存储、发布、检索及发现等方面[22]。

2.2 我国发展状况 我国的健康管理产业起步较晚，第一家健康管理公司成立于2001年，但发展迅速，每年以平均25%的速度增长，现在的数量已过万[6]。“春雨医生”是国内开发的一款移动健康咨询APP，相当于一个虚拟诊疗室，目前已积累了许多数据，形成了价值不菲的数据集[2]。浙江杭州尝试建立社区卫生服务网，该信息共享平台不仅对医务人员开放，还可对普通居民开放，使普通民众也能主动管理自身健康[1]。高血压早期预警和管理平台的开发基于云计算和大数据挖掘技术，包括收集数据和建立档案、评估风险与划分重点人群、开展健康指导及评价干预效果4个部分[23]。基于物联网与云计算的新型健康管理系统对健康进行网络化管理，目的是在疾病形成以前对人体健康进行有针对性的预防和干预，从而成功阻断疾病发生和发展的进程[24]。该系统不仅将彻底颠覆传统的健康管理模式，能够提供实时的智能健康管理和健康维护服务，还能让人随时监护自身健康状况，体现“我的健康我做主”的新型健康管理理念。然而，目前我国的健康管理机构仍以开展健康体检业务为主，健康管理服务的专业化程度很低[25]。虽然市面上有很多医疗APP，但大多仅能提供分析评估服务，用户无法体验完整的医疗服务，开发能够将优质医疗下沉到社区的移动医疗信息平台的需求正急剧增长[26]。在我国，规模庞大的个人健康数据资产因受数据残缺不全、更新迟滞、流动性差等影响，尚未得到较好的开发利用[18]。

3 大数据在健康管理中应用面临的困难及对策

3.1 健康数据特点及数据收集带来的挑战 健康数据由政府、制药企业、医疗机构、医保公司及患者本人等提供[27]，在使用过程中必须妥善处理各方利益。健康数据不易获得，需要处理好技术与非技术方面的挑战，才能实现数据之间的无缝对接[28]。个人数据一般为个人、商业实体及非政府组织等控制，通常会严格控制，使用须获得授权。另外，政府管控的数据也是严格准入的。健康数据几乎都以片段形式出现，包括半结构数据和非结构数据。信息记录残缺，时效性差，描述不规范，信息之间的关联性差。来自网络的数据更是杂乱无章，信息噪音大，绝大部分不具有医学价值[18]。大数据分析的前提是具备一定规模的数据，收集数据是医学研究中最大的难题之一。数据的质量会直接影响分析结果，最终影响建模质量[8]。目前，国内健康大数据的采集和整理还处于起步阶段。可穿戴设备在数据收集中具有较大潜力，但目前我们还没有完全掌握这项技术[29]。大数据中有许多“脏数据”，即虚假数据[30]，对这些数据的分析将会得出不正确的结论，导致错误的预测结果，对健康管理会产生严重的负面影响。因此，应认真检查数据的真实性，医疗数据使用时要与临床经验和实际情况相结合。

3.2 数据共享不畅导致健康数据未被充分使用 健康数据的格式繁多，内容不统一，记录不完整，客观上增加了实现数据共享的难度。目前，我国部分医疗机构尤其是基层医疗卫生机构仍以书面形式记录患者的健康资料，已推行电子病历的医疗机构所使用的电子病历系统也是各式各样，这给健康数据的使用和信息流通管理增加了困难。国内医疗机构之间的信息总体上互不流通、互不分享[2]。数据在不同医疗机构之间互不承认，共享缺乏动力，导致我国的健康产业发展虽迅猛，但仍以健康体检为主，健康管理服务开展甚少。国家应做好顶层设计，破除内部和外部、公共和商业之间的健康数据流通壁垒，整合多渠道信息，建立统一的信息流动数据库，为大数据分析提供信息池。卫生部门应建立基于共享理念的全国统一的电子健康档案系统，为全面开展健康管理服务提供保障。政府、社会组织要积极宣传和引导民众共享和使用健康数据。

3.3 数据分析和使用中存在的问题 健康数据包含大量的非结构化数据且规模已达PB级[18]，整合、分析和存储具有一定难度。医疗行业对数据的处理速度要求极高，尤其是病情急剧恶化需要抢救时。数据来源多样化，形式各异，也使得大数据分析更加困难。目前，国内对大数据的关注主要是数据的精确性，对数据之间的关联性挖掘尚处于初始状态[18]。云计算在大数据中的使用大大提高了数据处理速度，为大数据分析提供了更加高效和可行的解决办法[8]。从大量信息中提取有价值的数据是进行大数据分析的关键步骤，然而大数据中的所有项目均符合条件是不可能的[22]，开发新的数据准入标准和准入系统是必须的。大数据的应用需要标准化的方法，同时能够处理不同格式甚至跨物种的大数据[3]。工具开发后，应评价其在处理巨量数据时的表现[31]。运用贝叶斯网格法分析临床、基因领域和环境领域的数据已逐渐为人们所熟悉和运用[32]。

3.4 数据安全问题带来的挑战 医疗行业的数据不同于其他数据，泄露危害大。医疗信息是高度敏感的，涉及个人隐私，一旦发生泄漏，后果可能是致命的[8]。在大数据中，数据的隐私性、真实性、实用性及保密性已成为行业内外广泛关注的焦点，尤其是在数据分享时[22]。数据分享和使用过程中保护隐私显得格外重要，围绕大数据隐私的保密和教育问题已成为热门课题[4]。为保护个人隐私，所有的个人数据均应标明使用范围，数据的所有者可授权他人使用，也可以随时撤回数据。美国于1991年推出医疗电子交换法案(HIPPA)，为患者信息的保密提供保障[2]。国内的移动医疗发展迅速，由于脱离了内部网络限制，健康数据在公共网络中传播的可靠性和安全性尤为重要[33]。健康大数据包含了许多患者的全部真实数据，有部分医疗机构和企业被爆出非法买卖个人信息[18]。因此，建立大数据应用的法律法规刻不容缓，国家应做好相关工作，保护个人隐私，促进我国大数据的健康发展。

3.5 认识不足及人才缺乏带来的挑战 运用大数据是行业内公认的可获得更高水平卫生保健效果的新思路，但整个社会中的大数据意识仍很缺乏[18]。电子健康档案在我国已实施多年，而医务人员和患者仍未充分认识其意义。医务人员仍倾向于结合临床经验做出判断，很少使用基于大数据的循证方法。各级医疗机构多以自我为中心，共享信息的意愿和积极性不高。媒体对智慧医疗、健康管理的宣传不力，导致居民对医疗健康服务的认识仍停留在患病后到医院治疗的传统水平，平时的健康管理多被忽略。医疗机构仅将患者的健康信息录入电脑远远不够，还要利用临床决策系统支持诊断，然后进行效果分析。若不对健康数据进行反向干预，大数据蕴含的巨大价值将永远沉睡。医疗行业缺乏既精通医疗业务又擅长信息技术的健康管理新型人才[18]，这已成为制约我国健康管理产业发展的主要因素。国家应增加投入，加大人才培训力度，完善健康管理人才培养体系，既注重专业水平的培养，也重视统计分析能力的提高。

4 未来展望

大数据蕴含大效益，也存在大挑战。在健康保健领域，大数据具有广泛的应用前景，通过大数据可动态监测治疗效果和机体情况，为改良治疗方法提供参考[34]。目前，国际上大数据技术的标准与软件应用尚处于起步阶段，为我国健康管理领域软、硬件及应用技术的创新发展提供了前所未有的机会。

作者贡献：范卢明撰写本文；梁桂仙审校。

本文无利益冲突。

[1]项莹,张洁.EHR技术在健康管理产业中应用的管理模式研究——基于信息共享的视角[J].现代商业,2014,16(26):110-111.

[2]芮益芳.大数据医疗：下一个产业“风口”[J].商学院,2015,12(4):100-103.

[3]GU J,TAYLOR C R.Practicing pathology in the era of big data and personalized medicine[J].Appl Immunohistochem Mol Morphol,2014,22(1):1-9.

[4]HANSEN M M,MIRON-SHATZ T,LAU A Y,et al.Big data in science and healthcare:a review of recent literature and perspectives:contribution of the IMIA Social Media Working Group[J].Yearb Med Inform,2014,9(1):21-26.

[5]BENTLEY R A,O′BRIEN M J,BROCK W A.Mapping collective behavior in the big-data era[J].Behav Brain Sci,2014,37(1):63-76.

[6]吴之杰,郭清.大数据时代我国健康管理产业发展策略研究[J].卫生经济研究,2014,31(6):14-16.

[7]MERELLI I,PEREZ-SANCHEZ H,GESING S,et al.Managing,analysing,and integrating big data in medical bioinformatics:open problems and future perspectives[J].Biomed Res Int,2014,2014:1-13.

[8]刘东冬,刘胜林,张佳华,等.基于SWOT模型分析大数据在医疗中的应用[J].中国数字医学,2014,9(11):13-15,18. LIU D D,LIU S L,ZHANG J H,et al.Analysis of the application of big data in healthcare based on SWOT[J].China Digital Medicine,2014,9(11):13-15,18.

[9]PORCHE D J.Men′s health big data[J].Am J Mens Health,2014,8(3):189.

[10]SEJDIC E.Medicine:adapt current tools for handling big data[J].Nature,2014,507(7492):2659-2664.

[11]倪荣,居斌,江涛,等.从数字卫生迈向智慧健康[J].中国卫生信息管理杂志,2013,10(2):105-108. NI R,JU B,JIANG T,et al.From digital health to smart health[J].Chinese Journal of Health Informatics and Management,2013,10(2):105-108.

[12]王婷利,徐亚南,王宝刚.三级医院信息化现状及发展趋势展望[J].计算机光盘软件与应用,2014,17(17):24-26.

[13]周光华,辛英,张雅洁,等.医疗卫生领域大数据应用探讨[J].中国卫生信息管理杂志,2013,10(4):296-300. ZHOU G H,XIN Y,ZHANG Y J,et al.Study on big data′s applications in medical and health field[J].Chinese Journal of Health Informatics and Management,2013,10(4):296-300.

[14]吴剑锋,边强.远程健康管理与疗养相结合的新健康服务[J].现代医院,2014,14(12):155-156. WU J F,BIAN Q.The new health service of combination with remoting health management and wellness[J].Modern Hospital,2014,14(12):155-156.

[15]王仕洪.大数据在健康体检行业的应用价值分析与展望[J].东方企业文化,2015,12(11):257.

[16]蒲亚川.可穿戴医疗开启大健康时代[J].互联网经济,2015,2(4):16-19.

[17]CHAWLA N V,DAVIS D A.Bringing big data to personalized healthcare:a patient-centered framework[J].J Gen Intern Med,2013,28(S3):S660-665.

[18]朱蕊,彭龑.医疗大数据的应用[J].中国西部科技,2015,14(5):95-97. ZHU R,PENG Y.The application of medical big data[J].Science and Technology of West China,2015,14(5):95-97.

[19]BATES D W,SARIA S,OHNO-MACHADO L,et al.Big data in health care:using analytics to identify and manage high-risk and high-cost patients[J].Health Aff,2014,33(7):1123-1131.

[20]HEITMUELLER A,HENDERSON S,WARBURTON W,et al.Developing public policy to advance the use of big data in health care[J].Health Aff,2014,33(9):1523-1530.

[21]MOHAMMED E A.Applications of the MapReduce programming framework to clinical big data analysis:current landscape and future trends[J].BioData Min,2014,7(1):1-23.

[22]KHAN N,YAQOOB I,HASHEM I A,et al.Big data:survey,technologies,opportunities,and challenges[J].Scientific World Journal,2014,2014:1-18.

[23]桂小柯,张丽杰,陈禹保,等.高血压早期预警和健康管理平台的构建[J].中国卫生标准管理,2014,5(21):1-3. GUI X K,ZHANG L J,CHEN Y B,et al.Construction of hypertension early warning and health management platform[J].China Health Standard Management,2014,5(21):1-3.

[24]刘克浩,肖飞龙.基于云平台和大数据的新型健康管理模式[J].公共卫生与预防医学,2014,25(5):89-91.

[25]李烨,马瑞青.健康管理系统和移动医疗的现状与前景[J].高科技与产业化,2015,11(4):61-65.

[26]宋应诺,谭剑,罗思仪,等.构建居家养老医疗信息平台的可行性研究[J].中国数字医学,2015,10(1):91-93.

[27]YU M,LU Z.Opportunity and challenge of big data in improving chronic non-communicable diseases:by health system engineering approaches[J].Chin Med J(Engl),2014,127(19):3361-3363.

[28]ZILLNER S,LASIERRA N,FAIX W,et al.User needs and requirements analysis for big data healthcare applications[J].Stud Health Technol Inform,2014,205(205):657-661.

[29]REDMOND S J,LOVELL N H,YANG G Z,et al.what does big data mean for wearable sensor systems? Contribution of the IMIA wearable sensors in healthcare WG[J].Yearb Med Inform,2014,9(1):135-142.

[30]WEBSTER PC.Big data′s dirty secret[J].CMAJ,2013,185(11):509-510.

[31]VOROS S,MOREAU-GAUDRY A.Sensor,signal,and imaging informatics:big data and smart health technologies[J].Yearb Med Inform,2014,9(1):150-153.

[32]YOO C,RAMIREZ L,LIUZZI J.Big data analysis using modern statistical and machine learning methods in medicine[J].Int Neurourol J,2014,18(2):50-57.

[33]范亦涵,王鲁.移动医疗信息安全保护的研究[J].福建电脑,2015,31(4):85-86.

[34]ISSA N T,BYERS S W,DAKSHANAMURTHY S.Big data:the next frontier for innovation in therapeutics and healthcare[J].Expert Rev Clin Pharmacol,2014,7(3):293-298.

(本文编辑：闫行敏)

Research Progress of Application of Big Data in Health Management

FANLu-ming,LIANGGui-xian.

NursingDepartment,FirstAffiliatedHospitalofKunmingMedicalUniversity,Kunming650031,China

LIANGGui-xian,NursingDepartment,FirstAffiliatedHospitalofKunmingMedicalUniversity,Kunming650031,China；E-mail：846597679@qq.com

The big data that is the data set that beyond the obtaining,storing,managing and analyzing capabilities of the conventional database tools,and its application into health management is the inevitable trend of development of the times.The study elaborates the connotation of big data and health management,and the current applicative status of international and domestic big data in health management,puts forward the difficulties in the application of big data in health management and discusses the countermeasures,and aims at providing references for promoting the application of big data in health management.

Big data;Health management;Application

云南省教育厅科学研究基金资助项目(2013Y268)

650031 云南省昆明市，昆明医科大学第一附属医院护理部

梁桂仙，650031 云南省昆明市，昆明医科大学第一附属医院护理部；E-mail：846597679@qq.com

R 197

A

10.3969/j.issn.1007-9572.2016.31.005

2016-03-20；

2016-09-26)