小智能与大健康

健康医疗大数据为医学科学研究提供了一种新的范式，是探索疾病的预防、诊断和治疗过程中不同因素之间相关关系的一种新的方法，是健康和疾病发展过程中因果关系研究手段的重要补充。

南通大学数字医学研究所所长、中华医学会医学信息学分会副主委董建成教授和他的团队研究发现，高血压、糖尿病患者的眼底变化与疾病的进展存在明显的相关关系，他们建立了眼底图像数据库，正在试图通过眼底图像开展相关慢病预防的探索。但在董建成看来，“目前在国内最难的是获得高质量可共享的健康医疗大数据。不同的医院由于技术、人员或利益等原因，大多数医院的信息中心认为数据不能出医院。除了政府要求必须上传的部分数据外，基本都保存在医院内的存储器上，少数医院甚至只保留较短时间”。

在我国，无论是省级、地级市的卫生部门，还是各大高校都建立了很多健康医疗大数据中心和平台，其主要的数据来源是协作医院的临床数据和政府建立的健康电子档案。董建成特别提醒《经济》记者要正确认识健康医疗大数据的内容和作用。“真正意义上的健康医疗大数据应该包括组学数据、临床数据、健康档案数据、生活方式数据、循证医学数据以及环境污染等数据，但不同部门、不同人员在各自所处的环境下很难获得满意的健康医疗大数据，直接影响了相关科学研究和临床诊疗的实际应用，也会直接影响到大数据、人工智能技术在健康医疗领域应用的效果。”尤其是数据共享的程度还很低。

我国开展医疗信息化已有20多年，期间提高了很多类似医院挂号、排队、打印检验单之类的医院工作流程的效率，给医院、患者带来了方便。但在提高医院医生诊断治疗水平方面的效率并不高。

健康医疗大数据的应用和研究可以提高医疗效率，减少医疗差错，帮助医生找到更好的诊断治疗和预防疾病的方法。那么，健康医疗大数据到底应该如何应用?董建成认为，一是，开展我国现有数据治理和标准化应用。二是，用现有的数据开展健康和医疗的科学研究。三是，将大数据应用到疾病预防、慢病管理中去，减少疾病发生率、提高疾病治疗率和治愈率，让人们少生病、不生病、不生大病。四是，加强全民的健康教育，提高老百姓的健康素养。五是，利用健康医疗大数据，降低新药开发的费用，助力健康保险的发展。

随着医疗信息化的不断深入，医疗智能化也逐渐崭露头角。当前在医学影像、病理、心电图等领域，通过人工智能的机器学习、深度学习方法，帮助医生提高诊断效率方面已经取得初步成效，但在其他临床领域的智能化应用还有待深入。

事实上，医疗信息化的最终目的是提高诊疗质量，减少医疗差错。未来的大数据、人工智能等技术将帮助医生不断提高诊疗效率，让医生更好地利用健康医疗大数据，结合临床问题，开展医学研究，再来解决临床的问题。而这些是机器人无法完全替代的。

总体来说，努力提高中国国民健康素养，加强医疗信息化建设，有条不紊地发展大健康产业，才是正道。

(原标题：大健康产业面临三大问题 专家：从推动大健康产业立法和供需关系着力解决)

责任编辑：小宇

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