大数据平台在健康管理领域的应用讨论

杨泛舟 楚亚楠

摘  要：健康管理领域是关系民生的重要领域，健康管理的理念在我国方兴未艾，其包含的服务内容和实现手段也与时俱进。随着大数据、机器学习、物联网等新技术的兴起，传统的健康管理领域通过与其深度融合，衍生出丰富的应用场景和实践方案。本文着重讨论了大数据平台在健康管理领域的应用思路和实施方案，并介紹了高校在此方向上开展的探索性工作。

关键词：健康管理  智慧医疗  大数据  物联网

中图分类号：R169.1          文献标识码：A                  文章编号：1674-098X（2021）02（c）-0161-03

A Discussion of Big-Data Platform Applied in Healthcare Management

YANG Fanzhou1  CHU Yanan2*

（1. College of Big Health and Intelligent Engineering， Chengdu Medical College， Chengdu， Sichuan Province， 610500 China; 2. College of Basic Medicine， Chengdu Medical College， Chengdu， Sichuan Province， 610500 China）

Abstract： Health management is an important field related to people's livelihood. The concept of health care management is ascending inside China， the services it provide and the means it utilize are also updating with time. As new technologies such as big data， internet of things， thrive recently， health care evolves into varied applications and practices through deep merging with them. This paper mainly discusses the application ideas and implementation plans of big data platform in the field of health management， and introduces the exploratory work carried out by universities in this direction.

Key Words： Health care; Smart medical treatment; Big data; Internet of things

健康管理（Healthcare Management）是20世纪50年代发源于美国的概念，最初是由医疗保险机构针对其客户开展的一系列健康服务和管理措施，旨在有效预防和控制疾病，从而达到减少保险赔付、降低经营成本的目的。后来随着业务的不断扩充和发展，健康管理逐步成为一套专业的系统解决方案，且与科技的发展深度融合，催生了一些新的业务模式。目前关于健康管理领域的研究正广泛开展，据统计，全球大数据与健康管理领域年均发文量达1000篇以上，全球有89个国家和地区进行了该领域的研究[1]。

1  健康管理的理念

1.1 健康管理在国内的现状

随着医疗水平和社会服务水平的提高，我国逐渐进入老龄化社会。2019年，中国60周岁及以上人口为25388万人，占总人口的18.1%;65周岁及以上人口为17603万人，占总人口的12.6%。大量的老年人意味着健康管理领域的研究和发展亟待深入，目前已有一些针对老年居民健康管理服务需求的研究[2]。

在我国，健康管理的理念仍然是一个新概念，它是一种长期行为，需要持续的经济投入，目前的服务对象集中在经济收入较高的群体，普通大众对其的认知和接受程度较低。同时，健康管理领域的发展前景看好，一方面，随着生活水平的提升，人们对健康的重视程度也逐渐提高;另一方面，科技的进步也促进了健康管理领域的创新发展。

1.2 创新型健康管理的机遇

大数据技术可应用在病因诊断、基础医学研究、电子病历数据研究、死亡原因研究和其他临床数据等多个方面，且其在健康记录、存储方面也有着非常广泛的应用，与传统数据库比较，大数据技术具有明显的储存优化[3]。随着大数据技术和健康管理领域的深度融合，该领域正涌现出丰富的解决方案。由于我国人口基数大，且老龄化问题较突出，可以预见，我国健康管理领域的创新有着广阔的空间。

2  大数据及其计算平台

2.1 大数据与医疗大数据

大数据这一名词最早出现在《自然》杂志上，也被称为海量资料、巨量资料，其本质是挖掘信息爆炸时代的数据核心价值[4]。

大数据的产生，一个重要原因是计算技术应用到越来越多的行业，以提升行业效率;另外一个重要原因是万物互联的发展，即物联网使得智能终端的数量出现指数级增长，每一个智能终端都是持续性的数据源。如今，大数据技术不断发展，已经被广泛运用到各个领域之中，并且取得了令人瞩目的成绩[5]。

当前，医学大数据包括4个来源：制药企业或生命科学;临床医疗或实验室数据;费用报销或利用率;健康管理或社交网络。近年来，医学大数据的开发、利用有了明显进步，其中发展迅速的包括组成大数据中心和知识库构建及服务技术、医学大数据表述搜索与存储访问技术、医学大数据标准化与集成融合技术等[6]。

2.2 基于大数据的新兴计算技术

关于大数据的技术可以分为三类，一是平台类，如Hadoop和Spark;二是算法类，如机器学习、神经网络、数据挖掘等;三是网络类，如物联网、5G通信等。我们将这三类计算技术总结为“云管端”的架构。

云：负责处理海量数据的计算平台，涉及到的技术包括网格计算、云计算等，目前最常用的方案是Hadoop和Spark这两个Apache开源项目;面对海量数据，传统的数据计算和数据存储方式已经无法满足要求，因此在解决当前基于大数据的实际应用问题时，也显得捉襟见肘，而Hadoop和Spark应运而生，经过近10年的发展，二者已经成为当前最为流行且成熟的大数据问题的解决方案。

管：负责海量数据在云端和终端之间的双向传输，传统的方案是基于互联网的各种网络模型，当下流行的物联网则极大的扩充了“数据管道”的形态;数据管道从接入、汇聚、核心等3个层面把数据流打通，并提供足够的带宽保障。例如，通过5G网络，可以实现院外医联体医院观看手术、学术会议转播手术、移动端远程指导手术等[7]。

端：负责终端数据的采集，对医疗行业而言，传统的终端是医疗设备，当下则出现许多应用于各种医疗场景的智能硬件，具有存储和网络的功能。比如血糖仪、血氧仪、体重秤、跑步机等，这些传统的与健康相关的终端产品都被赋予了网络模块，从而形成一个互联互通的整体生态产品系列，每一次使用这些产品所产生的数据都会被及时记录存储。

3  基于大数据平台的健康管理

常见的健康管理的场景是体检中心和健康养老，前者的服务对象主要是中青年等职业群体，后者的服务对象主要是患有慢性病的老年群体。结合大数据平台，可以针对这两种健康管理的场景做一些创新探索。比如通过数据挖掘技术，针对电子病历进行深度分析，发现潜在的疾病风险;再如通过智能终端实时监测老年人的体征指标，及时给出建议和预警。总体来看，围绕大数据平台的健康管理领域的应用，从信息化流程来看可以分为数据采集、传输、分析、反馈等若干环节。

3.1 数据的采集和传输

越来越多的小型智能硬件被广泛应用到健康管理领域（如医学咨询服务、远程医疗、老年人实时监测），这些硬件具有操控便捷、携带方便、支持远程管理、接入大数据平台等特点，并可根据目标群体进行定制化研发。

这些终端将采集到的医疗数据和健康数据通过网络向云端传输，物联网在这个过程中扮演了重要角色，它将已经成熟的互联网作为一个实现子集，呈现出更加丰富的联网方案和应用实践。采集和传输环节，需要特别考虑的是数据的准确性和安全性，因为所涉及的数据都是与健康和医疗相关的重要私密信息，所以在研发智能终端和设计网络传输方案时，软件工程人员要和医学专业人才紧密配合，充分沟通。

另一方面，以智能穿戴设备为代表的終端存在采集数据无标准、不规范，数量众多但质量不高，所收集数据的准确性也无法得到保证，不能确定其是否真正具有价值，也就不能为临床诊断、健康评估提供有效支持[8]。这也是健康管理领域在结合新兴技术时需要补足的短板。

3.2 数据的处理和信息的反馈

获取到医疗和健康大数据之后，就需要对其进行处理和分析。针对不同类型的健康管理实践，可以采用不同的技术手段，比如针对电子病历数据，可以使用数据挖掘技术来分析其特征来辅助诊断;针对慢性病患者的历史数据，可以使用模式识别和神经网络算法进行疾病预测;针对独处居家的老年人，可以结合视频监控和生物传感器进行安全预警和用药提醒。健康数据的处理是大数据平台应用到健康管理的核心环节，如何从健康大数据中获取到有价值的信息是十分有意义的研究方向。

大数据分析的直接目的是获取价值信息，最终目的是为了服务目标群体，所以价值信息向目标群体的反馈也是大数据应用的重要环节。目前在工程设计中常用的反馈是通过物联网、视频监控、图文识别、人脸识别、5G通信等综合性技术手段，定期或实时地向目标群体推送消息，接收平台一般是手机等智能终端。一种比较特殊的情况是，年龄较高的老年人，无法掌握智能手机的使用方法，导致不能接收健康反馈和医嘱指导，由此可见，大数据平台与健康管理的融合还有很多实际问题需要研究解决。

3.3 成都医学院的大数据平台应用示范

2018年，在成都医学院举办的“大数据时代智慧养老产学研创新研讨会”上，教育部学校规划建设发展中心、成都医学院、曙光瑞翼教育签署三方合作框架协议，数据中国“百校工程”项目“健康养老大数据应用创新中心”正式落户成都医学院。这是数据中国“百校工程”项目在全国的第一个健康养老大数据中心。

数据中心由大健康与智能工程学院负责搭建，目前已建成四川省健康养老领域的区域云计算、大数据、人工智能的体验展示中心，以及大数据人才培养、科研创新、技术服务和应用开发基地，基于成都医学院的优势和特色，该中心将着重在健康养老、健康教育、慢病管理3个领域展开工作。

数据中心的体验区，已部署健康一体机、指甲式血氧仪、血糖仪、电子体重秤、远程视频监测、智能脊柱测量仪等一系列智能终端，并通过无线局域网，将实时采集到的终端数据传输至云计算机房的存储阵列。在应用层面，部署Infinity9000软件平台针对大数据进行清洗、挖掘和展示;同时Infinity9000支持二次开发，提供了Python、C等编程语言的中间层接口，便于针对实际需求灵活地开发应用程序。

4  结语

健康管理领域从创立以来，随着时代和科技的发展，其内涵和业务也不断发展。近年来，随着大数据、物联网等技术的兴起，健康管理领域，通过与新技术的深入融合，也诞生了新的应用模式，并已经在高校中开展实践探索，各地也有成功落地的工程项目。同时，我们也认识到健康管理领域还有许多问题无法通过现有的技术较完备的解决，这也是大数据技术应用到健康领域的过程中需要继续探索的课题。

参考文献

[1] 苏荣海，徐茂洲，谢仁玮.运动教育干预后中老年人使用智能穿戴健康产品行为意图的研究[J].首都体育学院学报，2017，29（5）：463-467.

[2] 赵茹.社区中老年居民健康管理服务需求与利用调查[J].科技资讯，2020（12）：235-236.

[3] 李效银，任吉霞.医院放射医疗卫生装备监管体系的构建与实现[J].中国医疗设备，2018，33（7）：154-157.

[4] 王海峰.大数据在医疗设备管理中的应用[J].医疗装备，2019，32（23）：61-62.

[5] 王芳.浅谈大数据技术发展趋势[J].科技资讯，2018（25）：14-15.

[6] 苗露. 互联网+时代下的医疗设备信息化管理[J].信息记录材料，2018，19（9）：104-105.

[7] 赛迪顾问.2018年中国人工智能+医疗应用市场白皮书[N].中国计算机报，2018-12-10.

[8] 谭清立，张军港.大数据在健康管理领域中的应用讨论[J].健康研究，2020，40（1）：25-27.

[9] 俞洁，周常恩，陈梅妹，等.大数据技术在中医健康管理中的应用[J].中医杂志，2017，58（14）：1189-1191，1199.