李光辉坦言，以春雨医生为例，作为移动医患互动交流的平台，虽然在实施在线问诊、健康数据监测、病例的存储、传输和共享等新型医疗模式的过程中，减少了医患矛盾、满足了个性化治疗等，但是由于医疗数据采集结构不统一，加之医疗数据本身的非结构化特征，其在应用过程中所遇到的智能识别、算法等问题也在制约着数据的应用，目前尚停留在“数据如何大、如何有用”的层面，而针对数据本身的挖掘计算、数据关系的分析、数据调用等方面的实质性研究较少。“真正将医疗大数据应用到商业的路还没多少人走，大家都在摸索，尤其需要龙头企业在此方面不断努力。”李光辉说。

　　在吴秀刚看来，目前，我国在发展医疗大数据方面，还有许多问题不容忽视。

　　首先是数据系统建设及采集问题。吴秀刚认为，居民健康档案的采集方式和存储介质的多样性，加上健康档案采集的工作量巨大，使得诸多数据无法完整记录并实时更新，很多居民健康数据实际处于断点状态。

　　其次是数据存储分析及应用问题。吴秀刚介绍，数据分析的前提是数据要足够完整、准确并可进行结构化存储，而目前的医疗数据除了部分信息系统产生的结构化数据之外，还包括大量的非结构化数据，如医护人员手写的记录、移动医疗平台上产生的医疗数据、基因数据等图像数据、社交数据、医学文档等内容。“数据的不规范一直是目前医疗大数据难以利用现有数据进行很好分析和处理的重要原因之一。到2020年，医疗数据将增至35zb，除了病例数据及不规范的分散数据，还会有生化检查、影像或病理切片检查的生物学信息等多类型复杂数据，这给数据的存储、分析、传输和应用等带来很大挑战。”吴秀刚说。

　　再次是医疗健康数据安全问题。吴秀刚表示，随着医疗数据来源的多样性、互通性、云存储等不断普及，医疗数据量会不断增加，这对数据存储的物理安全性、数据的多副本和容灾机制提出了很高要求，居民健康数据的内容安全和技术安全如何同步保障是亟须解决的问题。“这就需要对医疗健康数据的整体管理有一套缜密的机制设计，并需要有相配套的、严格的法律法规。”

　　因此，在对健康医疗大数据的发展上，李光辉建议搭建健康医疗数据云平台，让emr(电子医疗记录)更加规范化，把老百姓移动终端(手机)的健康档案数据、基因检测数据、智能可穿戴设备产生的数据、poct(即时检验)数据和医院、社区、公共卫生等相关部门的医疗健康数据聚合起来，实现信息资源整合和共享，进而保持医疗服务的连续性和普及性，同时，也可以节省老百姓诊治的医疗成本。“希望通过在线诊疗、累计数据、训练人工智能体系来帮助医生提高效率和医疗质量，更好地为人民群众服务。”李光辉说。

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本文标题：进一步加强健康医疗大数据实质性挖掘

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