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“健康中國”背景下的健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)發(fā)展

健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域的一個(gè)應(yīng)用分支，主要指在人們疾病防治、健康管理等過程中產(chǎn)生的與健康醫(yī)療相關(guān)的數(shù)據(jù)。健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)是指以與健康醫(yī)療相關(guān)、滿足大數(shù)據(jù)基本特征的數(shù)據(jù)集合為核心，進(jìn)行數(shù)據(jù)獲取存儲(chǔ)、分析和應(yīng)用的服務(wù)業(yè)態(tài)。健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)是國家重要的基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源，是未來健康醫(yī)療服務(wù)發(fā)展的重要趨勢。

根據(jù)健康活動(dòng)的來源劃分，醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)可以分為醫(yī)療大數(shù)據(jù)、健康大數(shù)據(jù)、生物大數(shù)據(jù)、經(jīng)營運(yùn)營大數(shù)據(jù)四個(gè)方面。

大數(shù)據(jù)的“4V 特征”，即海量（Volume）、高速（Velocity）、多樣（Variety）、真實(shí)（Veracity）。

健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的三個(gè)特征，即高度專業(yè)性與廣泛全面性并存、強(qiáng)人格屬性與公共治理價(jià)值并存、數(shù)據(jù)形態(tài)非結(jié)構(gòu)化與結(jié)構(gòu)化并存。

健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)可以劃分為健康生活大數(shù)據(jù)、健康醫(yī)療服務(wù)大數(shù)據(jù)、醫(yī)療醫(yī)藥保障大數(shù)據(jù)、環(huán)境與安全大數(shù)據(jù)、健康產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)、配套與管理大數(shù)據(jù)六個(gè)方面的大數(shù)據(jù)。

健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析方法體系框架模型，由目標(biāo)層、類型層、分析方法及工具層、應(yīng)用層四部分組成，如圖1所示。

目標(biāo)層，對健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)進(jìn)行目標(biāo)性區(qū)分，根據(jù)數(shù)據(jù)的復(fù)雜程度和價(jià)值兩個(gè)維度，將目標(biāo)層分成描述型分析、診斷型分析、預(yù)測型分析和指令型分析四個(gè)層面。

類型層是對數(shù)據(jù)類型進(jìn)行劃分，包括定性數(shù)據(jù)和定量數(shù)據(jù)，并進(jìn)一步細(xì)分，而后又可從線性、非線性以及結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化四個(gè)方面進(jìn)行數(shù)據(jù)類的分類。

分析方法及工具層分為三部分：①分析方法層，根據(jù)明確數(shù)據(jù)特征的健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)選擇相應(yīng)的分析方法類別，包括分類、回歸、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Web數(shù)據(jù)挖掘、深度學(xué)習(xí)、集成算法等；②典型算法層，根據(jù)實(shí)際情況選擇具體的分析算法進(jìn)行分析，包括決策樹、支持向量機(jī)等；③分析工具層，依據(jù)相應(yīng)需求選擇適合的分析工具進(jìn)行數(shù)據(jù)結(jié)果可視化展示，包括Excel、SPSS、SAS、BMDP等。該層是將數(shù)據(jù)與應(yīng)用緊密結(jié)合的重要分析層。

應(yīng)用層，根據(jù)健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的具體應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)行劃分，包括醫(yī)療服務(wù)、公共衛(wèi)生、藥品管理、醫(yī)療保障、衛(wèi)生管理、產(chǎn)業(yè)發(fā)展這六大層面。

我國健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的發(fā)展現(xiàn)狀

我國健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)技術(shù)在短期內(nèi)取得了較快的發(fā)展，以醫(yī)療信息化市場的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為例，2009年至2017年我國醫(yī)療信息化市場規(guī)模增速保持在20%以上的較高水平。健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)目前的發(fā)展現(xiàn)狀可以概括為戰(zhàn)略先行、國家統(tǒng)籌、產(chǎn)學(xué)研協(xié)作、高效落地。文章將從戰(zhàn)略規(guī)劃、治理現(xiàn)狀、研究現(xiàn)狀、應(yīng)用現(xiàn)狀予以概述。

為進(jìn)一步推動(dòng)和規(guī)范健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)行業(yè)的發(fā)展與應(yīng)用，2016年6月，國務(wù)院發(fā)布第一個(gè)健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)行業(yè)的正式文件——《關(guān)于促進(jìn)和規(guī)范健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展的指導(dǎo)意見》，提出到2020年建成100個(gè)區(qū)域臨床醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)示范中心，健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)相關(guān)政策、法規(guī)、標(biāo)準(zhǔn)體系不斷完善，健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展模式基本建立，產(chǎn)業(yè)體系初步形成、新業(yè)態(tài)蓬勃發(fā)展。

賽迪CCID統(tǒng)計(jì)，2021年我國大數(shù)據(jù)分析市場下游行業(yè)中，金融、政府、電信和互聯(lián)網(wǎng)位居應(yīng)用領(lǐng)域前四名，市場占比分別為19.1%、16.5%、15.2%和13.9%，合計(jì)超過60%;其他重點(diǎn)行業(yè)主要包括健康醫(yī)療、交通運(yùn)輸、工業(yè)、電力，市場占比分別為8.8%、6.8%、6.0%和5.6%。

從應(yīng)用現(xiàn)狀來看，我國健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)目前的應(yīng)用布局可以概括為“1+6+X”，也就是一個(gè)國家數(shù)據(jù)中心，六個(gè)區(qū)域數(shù)據(jù)中心，和若干個(gè)地方性的應(yīng)用和發(fā)展中心。一個(gè)國家數(shù)據(jù)中心是指建立容納全民健康數(shù)據(jù)的國家健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)中心，這對于打破信息孤島困境具有重要作用；六個(gè)區(qū)域數(shù)據(jù)中心是指福建、江蘇、山東、安徽、貴州、寧夏六個(gè)國家健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)中心與產(chǎn)業(yè)園建設(shè)國家試點(diǎn)；“X”個(gè)地方中心是指在一個(gè)國家數(shù)據(jù)中心和六個(gè)區(qū)域數(shù)據(jù)中心的影響下，各級(jí)地方建立當(dāng)?shù)氐慕】滇t(yī)療大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用和發(fā)展中心。

2020 年 2 月，中央全面深化改革委員會(huì)第十二次會(huì)議中指出，“要從保護(hù)人民健康、保障國家安全、維護(hù)國家長治久安的高度，把生物安全納入國家安全體系?！鄙锇踩婕肮残l(wèi)生、生物技術(shù)研發(fā)、人類遺傳資源與生物資源，甚至包括防范生物武器和生物恐怖的威脅。這幾個(gè)方面恰是大數(shù)據(jù)技術(shù)能發(fā)揮重要作用的場域，涉及這些方面大數(shù)據(jù)的泄漏、盜用和濫用等行為，將給國民健康乃至國家安全造成極大的負(fù)面影響。

相比傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的代表“鐵公機(jī)”，“新基建”主要是指以5G、數(shù)據(jù)中心、人工智能等為代表的數(shù)字化信息技術(shù)的開發(fā)與運(yùn)用相關(guān)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，通過構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。在對產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的貢獻(xiàn)上，“新基建”強(qiáng)調(diào)對教育、醫(yī)療、社保等民生消費(fèi)領(lǐng)域的升級(jí)，借此既擴(kuò)大內(nèi)需，又切實(shí)保障居民生活生平的提升。

我國目前的健康醫(yī)療現(xiàn)狀距離“健康中國”目標(biāo)的全面實(shí)現(xiàn)還有差距。就健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展過程中所面臨的困難而言，目前主要有專業(yè)人才短缺、技術(shù)推廣障礙、數(shù)據(jù)共享困難、安全隱私保護(hù)四個(gè)方面的挑戰(zhàn)。

“健康中國”戰(zhàn)略提高了我國政策制定的要求，也深化了健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵。“健康中國”背景下的健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)突破了以往醫(yī)療專業(yè)機(jī)構(gòu)診療數(shù)據(jù)的局限，覆蓋了健康醫(yī)療、公共衛(wèi)生和其他影響全民健康的領(lǐng)域。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)社會(huì)轉(zhuǎn)型的過程中，要充分認(rèn)識(shí)到健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略資源定位，更要意識(shí)到其在實(shí)現(xiàn)“全民健康”“數(shù)據(jù)安全”和“新基建”目標(biāo)中的重要作用。發(fā)展健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)必然要面對諸如安全隱私保護(hù)的相關(guān)問題，但在采取相應(yīng)防范措施的前提下，健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展給全民健康所帶來的“利”要大于“弊”。如何在健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展過程中應(yīng)對這些問題和挑戰(zhàn)，是數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代給我們提出的新考驗(yàn)，我們無法通過拒絕技術(shù)發(fā)展去回避這些問題，只能用更多的勇氣和謹(jǐn)慎去應(yīng)對挑戰(zhàn)。

2022年11月，《“十四五”全民健康信息化規(guī)劃》發(fā)布，規(guī)劃從頂層設(shè)計(jì)的角度，將拉動(dòng)醫(yī)療軟件的下一輪的全面升級(jí)。該規(guī)劃提出按照行政區(qū)屬的架構(gòu)建設(shè)醫(yī)療健康大平臺(tái)和大系統(tǒng)，采取“國家和省兩級(jí)部署，國家、省、市、縣四級(jí)應(yīng)用”總體框架，建立統(tǒng)一的云基礎(chǔ)設(shè)施。這項(xiàng)政策將成為未來五年健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)發(fā)展的指導(dǎo)性文件，帶來長期的和潛力巨大的健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)市場機(jī)會(huì)，預(yù)計(jì)未來兩年內(nèi)我國健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)市場規(guī)模增速約為40%，保持高速增長的趨勢，到2028年，行業(yè)市場規(guī)?？沙?500億元。

支持向量機(jī)（SVM）在高血壓中醫(yī)辯證中的應(yīng)用 

健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)之間存在錯(cuò)綜復(fù)雜的非線性關(guān)系，支持向量機(jī)(SVM)模型具有較強(qiáng)的泛化能力，適用于小樣本分類及高維輸入單輸出的非線性回歸問題。使用SVM算法進(jìn)行高血壓病辨證分析，根據(jù)符合高血壓病診斷的419例患者資料讀取數(shù)據(jù)集，以高血壓病中常見的21個(gè)癥狀、舌苔及舌體、脈象的量化數(shù)據(jù)為輸入進(jìn)行特征設(shè)計(jì)，將高血壓病證型作為輸出，并進(jìn)行歸一化處理，把屬性縮放到[0,1]之間?；贛ATLAB環(huán)境，選取Libsvm支持向量機(jī)集成工具包，使用Python直接導(dǎo)入SVM模塊并選擇RBF核函數(shù)，使用419例樣本訓(xùn)練，130例樣本測試。構(gòu)造5個(gè)2類分類器，訓(xùn)練得到最優(yōu)參數(shù)C=2和γ=1，建立基于SVM的腎氣虧虛、痰瘀互結(jié)、肝火亢盛、陰虛陽亢和其他5種證型的高血壓病患者中醫(yī)證候診斷模型，并用測試集和交叉驗(yàn)證集比較所建模型的診斷識(shí)別率。

根據(jù)SVM模型測試與臨床診斷結(jié)果比較結(jié)果顯示，5種證型準(zhǔn)確率均高于66%，除其他外的4種主要證型準(zhǔn)確率均高于85%，總體準(zhǔn)確率達(dá)到90%。說明基于SVM建模對高血壓病進(jìn)行中醫(yī)證候診斷分析具有很高可行性，可以提高診斷準(zhǔn)確性和及時(shí)性，在高血壓病中醫(yī)輔助辯證過程中具有良好的應(yīng)用前景。

SVM對訓(xùn)練樣本的數(shù)目要求較低，在較小規(guī)模數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練即可得到較好泛化效果，且模型清晰，便于對分類結(jié)果做出解釋，但也存在一定局限性。一是對模型輸入特征設(shè)計(jì)要求較高，設(shè)計(jì)者需對所研究背景有深刻認(rèn)識(shí)，當(dāng)特征設(shè)計(jì)不充分時(shí)模型精度較低；二是可擴(kuò)展性差，同一模型無法兼容多項(xiàng)研究數(shù)據(jù)，需針對不同需求設(shè)計(jì)不同特征。

【引用本文：章雨晨 陳敏.華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院醫(yī)藥衛(wèi)生管理學(xué)院[J]. 中國數(shù)字醫(yī)學(xué),2021,16(1)104-106.】《健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析方法體系框架及應(yīng)用研究》

2023年9月，為貫徹落實(shí)“數(shù)據(jù)二十條”決策部署，充分發(fā)揮國家健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)中心在衛(wèi)生健康行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展戰(zhàn)略中的國家級(jí)平臺(tái)作用，進(jìn)一步激發(fā)數(shù)據(jù)要素價(jià)值，建立跨層級(jí)、跨區(qū)域、跨行業(yè)的數(shù)據(jù)資源開發(fā)應(yīng)用體系，由山東省衛(wèi)生健康委員會(huì)發(fā)起成立國家健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)開發(fā)應(yīng)用聯(lián)盟。聯(lián)盟貫徹落實(shí)“數(shù)據(jù)二十條”決策部署，以推動(dòng)健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)事業(yè)高質(zhì)量發(fā)展為宗旨，圍繞豐富應(yīng)用場景、促進(jìn)數(shù)據(jù)流通、激發(fā)要素活力、構(gòu)建交易體系、壯大產(chǎn)業(yè)規(guī)模、加強(qiáng)人才培養(yǎng)等方面開展工作。