4月12日，國務(wù)院總理李克強(qiáng)主持召開國務(wù)院常務(wù)會議，確定發(fā)展“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”措施，緩解看病就醫(yī)難題、提升人民健康水平。
4月16日，國家衛(wèi)生健康委員會介紹了新出臺的《關(guān)于促進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”發(fā)展的意見》，提出一系列政策措施，支持“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”的發(fā)展。
研究顯示，2017年中國健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)市場增長速度為77.9%，增速遠(yuǎn)高于其他行業(yè)，未來3年，預(yù)計(jì)將保持60%以上的增長率。
健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來，它正在深刻地改變著整個(gè)世界，面對正在發(fā)生的、井噴式的發(fā)展，你準(zhǔn)備好了嗎？
醫(yī)學(xué)新時(shí)代，革命性的變遷
人類防治疾病、保護(hù)健康的實(shí)踐已延續(xù)數(shù)千年，在此過程中，醫(yī)學(xué)經(jīng)歷了兩次革命。
第一次醫(yī)學(xué)革命發(fā)生在大約兩千年前，巫、醫(yī)開始分離，盡管《周禮》中仍舊設(shè)置“巫醫(yī)”一職，但“具百藥，以備疾災(zāi)”，職責(zé)更接近醫(yī)生而非巫師。春秋時(shí)代名醫(yī)扁鵲發(fā)明了辨證論治，并總結(jié)出“望聞問切”四診法，還明確提出“信巫不信醫(yī)，不治”的標(biāo)準(zhǔn)。在幾乎同一時(shí)代的古希臘，希波克拉底也沖破了巫醫(yī)迷信的禁錮，提出四體液論，奠定了西方傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)的基礎(chǔ)。
第二次醫(yī)學(xué)革命發(fā)生在16世紀(jì)，維薩里發(fā)表《人體構(gòu)造論》，建立人體解剖系統(tǒng)，現(xiàn)代醫(yī)學(xué)雛形初現(xiàn)，但直到19世紀(jì)，物理、化學(xué)、生物學(xué)等學(xué)科充分發(fā)展，才真正推動(dòng)現(xiàn)代詢證醫(yī)學(xué)的發(fā)展，抗生素的發(fā)現(xiàn)成為現(xiàn)代醫(yī)學(xué)的標(biāo)志性事件。
醫(yī)學(xué)的每一次進(jìn)步，都是一次關(guān)系人類生命健康的革命。
在今天，我們正面臨著第三次醫(yī)學(xué)革命——健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)。
美國心臟病學(xué)家埃里克·托普在他的《顛覆醫(yī)療：大數(shù)據(jù)時(shí)代的個(gè)人健康革命》一書中設(shè)想了未來的醫(yī)療：人類第一次擁有了數(shù)字化人體的能力，可以遠(yuǎn)程持續(xù)監(jiān)控所有的生命體征，可以打印器官，在個(gè)體意義上重新定義健康，而不是現(xiàn)有醫(yī)學(xué)那樣，只以群體為目標(biāo)。
埃里克·托普認(rèn)為，這將是醫(yī)學(xué)新時(shí)代，與人類曾經(jīng)經(jīng)歷的任何醫(yī)學(xué)時(shí)代均不相同。
什么才是健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)
健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)已成熱詞，正被越來越多的人們談?wù)撝?，但對它的定義仍很模糊，常與傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)相混淆。
目前，大多數(shù)人接受的健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)定義是Gartner（全球首家信息技術(shù)研究和分析的公司）2011年給出的3V定義，即：Volume（數(shù)據(jù)量大）、Variety（類型繁多）以及Velocity（數(shù)據(jù)產(chǎn)生速度快，處理要求快）。后又有人增加了Veracity（真實(shí)性）及Value（有價(jià)值），成為5V。
不論是3V還是5V，都只是描述性的，并不準(zhǔn)確，始終無法說清多大的數(shù)據(jù)量才能算是大數(shù)據(jù)，而不厘清此定義，難免出現(xiàn)“大數(shù)據(jù)是個(gè)筐，什么都往里面裝”的尷尬局面。
傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)的數(shù)據(jù)基本壟斷在專業(yè)的醫(yī)療機(jī)構(gòu)中，出于行業(yè)規(guī)范、責(zé)任、傳統(tǒng)、保護(hù)隱私等需求，這些數(shù)據(jù)常常是不公開的，那么，健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)是否還有機(jī)會呢？
事實(shí)上，健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)恰恰避免了傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)的弊端，大數(shù)據(jù)的本質(zhì)即指無法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。
換言之，大數(shù)據(jù)指不用隨機(jī)分析法（抽樣調(diào)查）這樣的捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。
大數(shù)據(jù)的采集并非傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)中的定向調(diào)查，它的來源更廣泛。電子病歷、醫(yī)學(xué)研究、可穿戴設(shè)備采集的日常數(shù)據(jù)、社交媒體中的數(shù)據(jù)、公共衛(wèi)生數(shù)據(jù)等都會成為大數(shù)據(jù)的一部分。大數(shù)據(jù)的本質(zhì)特點(diǎn)是無序、豐富、缺乏規(guī)律、兼容并包，通過信息技術(shù)，可以從中挖掘出隱含的規(guī)律。
比如2008年，谷歌推出了一款名為“谷歌流感趨勢”的產(chǎn)品。工程師們假定：一旦人們患上流感，就可能會在搜索引擎上輸入特定的檢索詞條以獲得與流感相關(guān)的信息。通過匯總和分析，谷歌就能預(yù)測流感將在何時(shí)何地爆發(fā)。2009年，這款產(chǎn)品在甲型H1N1流感爆發(fā)幾周前成功預(yù)測了其在全美范圍的傳播。
可是2011 年至2013 年間，“谷歌流感趨勢”突然失準(zhǔn)，預(yù)測流感病例數(shù)目大大高于實(shí)際情況。除算法原因外，大數(shù)據(jù)面向個(gè)人收集，而人難免波動(dòng)，一旦用戶了解了大數(shù)據(jù)收集方式，他們可能會采取相反的行為，造成大數(shù)據(jù)失準(zhǔn)。
然而，“谷歌流感趨勢”的支出不到傳統(tǒng)流行病監(jiān)測的萬分之一，在相當(dāng)時(shí)期，其準(zhǔn)確率明顯高于傳統(tǒng)監(jiān)測。它體現(xiàn)出健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)驚人的潛能。
人的現(xiàn)代化是關(guān)鍵
健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)被給予厚望，但步入任何一個(gè)新時(shí)代，前提都是人的現(xiàn)代化，否則將不可能成功。
據(jù)一份針對美國和加拿大 333 家醫(yī)療機(jī)構(gòu)及 10 家其他機(jī)構(gòu)的調(diào)查，2013年，醫(yī)療機(jī)構(gòu)累積的數(shù)據(jù)量比 2011年多出了 85%， 但 77%的醫(yī)療健康行政人員對自己機(jī)構(gòu)在數(shù)據(jù)管理方面的能力評價(jià)為 “C”。此外，僅有 34%的報(bào)告能從電子健康記錄中獲取數(shù)據(jù)用來幫助病人，而有 43%的報(bào)告不能收集到足夠多的數(shù)據(jù)來幫助病人。
事實(shí)證明，即使在信息收集相對完善的北美醫(yī)療系統(tǒng)中，真正擁有大數(shù)據(jù)觀念的人依然是少數(shù)，這直接約束了健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來。
在《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中，奧地利學(xué)者維克托·邁爾-舍恩伯格提出了大數(shù)據(jù)思維的三個(gè)基本要素：
首先，利用所有數(shù)據(jù)，而不再僅僅依靠部分?jǐn)?shù)據(jù)，即不是隨機(jī)樣本，而是全部數(shù)據(jù)。
其次，唯有接受不精確性，才有機(jī)會打開一扇新的世界之窗，即不是精確性，而是混雜性。
其三，不是所有事情都必須知道現(xiàn)象后的原因，而是要讓數(shù)據(jù)自己“發(fā)聲”，即不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系。
維克托·邁爾-舍恩伯格認(rèn)為，人類自工業(yè)時(shí)代以后，形成的是規(guī)律思維模式，即致力于從現(xiàn)象中找到規(guī)律。其代價(jià)是，我們往往錯(cuò)誤地“發(fā)明規(guī)律”，將更復(fù)雜卻無法實(shí)證的解釋當(dāng)成真理，從而不自覺地走入謬誤中。
而大數(shù)據(jù)時(shí)代需要的是概率思維模式，因?yàn)槿藗兊纳钔庋涌涨皵U(kuò)展，遇到的情況更加復(fù)雜，規(guī)律已不足以概括全部現(xiàn)象，在未來，我們需要從概率角度去看問題。
換言之，我們必須容忍許多無法解釋的現(xiàn)象，學(xué)會正確地把握它們，爭取最優(yōu)結(jié)果，而非必然結(jié)果。從規(guī)律思維到概率思維，這是通向未來的必須邁過的門檻。
法律的界限該劃在哪里
維克托·邁爾-舍恩伯格深表擔(dān)憂的是：到目前為止，人類所有的法律安排都在延續(xù)工業(yè)革命時(shí)代的標(biāo)準(zhǔn)。
雖然數(shù)字革命已深深影響了人類的生活，但既往的數(shù)字技術(shù)多屬分布式技術(shù)，以提高效率為主，這種“民主式”技術(shù)以強(qiáng)調(diào)溝通為主，即使沿用工業(yè)革命時(shí)代的法律框架，對其影響亦不大。
可健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)、人工智能則不同，它本身就構(gòu)成生產(chǎn)力，可以直接創(chuàng)造價(jià)值。在此局面下，原有的法律框架是否還有效？會不會對發(fā)展產(chǎn)生約束？
維克托·邁爾-舍恩伯格曾指出，大數(shù)據(jù)時(shí)代的本質(zhì)特征是放棄部分隱私權(quán)，否則會因成本過高，使其無法普及。然而，該放棄多少隱私權(quán)？誰來決定？如果出現(xiàn)糾紛，究竟如何解決……凡此種種，目前都在爭議中。
以網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)營銷為例，目前年產(chǎn)值達(dá)千億元，卻成了坑害消費(fèi)者的“重災(zāi)區(qū)”，被稱為“黑灰產(chǎn)業(yè)”。
有數(shù)據(jù)顯示，目前手機(jī)APP越界獲取個(gè)人信息已成為網(wǎng)絡(luò)詐騙的主要源頭，高達(dá)96.6%的安卓應(yīng)用會獲取用戶手機(jī)隱私權(quán)限，而iOS應(yīng)用的這一數(shù)據(jù)也高達(dá)69.3%。
在大數(shù)據(jù)時(shí)代，平臺通過預(yù)判用戶愛好，以信息推薦等方式推送用戶喜歡的信息，消費(fèi)者在不知不覺中被置于“信息孤島”。網(wǎng)民呼吁：對數(shù)據(jù)的收集分析和使用，必須要有法律紅線。然而，這個(gè)紅線究竟劃在哪？如何在個(gè)人權(quán)利與整體發(fā)展之間取得平衡？恐怕將長期爭議下去。
擁抱健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)時(shí)代
制度是我們最大的優(yōu)勢
任何一次革命式的發(fā)展，都不免會遭遇傳統(tǒng)、法律、文化、觀念等等束縛，哪個(gè)社會能最先掙脫這些束縛，就可能把握未來，成為未來的領(lǐng)先者。醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)也不例外，作為新技術(shù)，它不僅對舊技術(shù)形成沖擊，而且對舊體制、舊觀念、舊習(xí)慣形成沖擊。
目前，美國是醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)發(fā)展最快的國家，早在奧巴馬政府時(shí)期，就開始大力推動(dòng)大數(shù)據(jù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用，從最初開放政府指南，到擬定醫(yī)療數(shù)據(jù)行動(dòng)計(jì)劃，再到通過數(shù)個(gè)醫(yī)療健康信息法案，以法律的形式保障健康醫(yī)療數(shù)字化的發(fā)展。
即便如此，美國健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的發(fā)展，仍舊處在非常簡單的運(yùn)用階段，大部分應(yīng)用，還處在病歷共享、保險(xiǎn)設(shè)計(jì)等層面。
英國也是大數(shù)據(jù)積極的擁護(hù)者，2011年，英國政府就發(fā)布了大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略政策，隨即，數(shù)次投入巨資發(fā)展大數(shù)據(jù)技術(shù)。當(dāng)年，時(shí)任英國首相卡梅倫就提出，要將全民免費(fèi)醫(yī)療項(xiàng)目累積的醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)運(yùn)用于研究。2013年，英國啟動(dòng)了醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)旗艦平臺，該平臺集中了最詳盡的數(shù)據(jù)，包括全英國的家庭醫(yī)生和醫(yī)院記錄的病歷，以及社會服務(wù)信息，可惜的是，因患者隱私保護(hù)的問題難以解決，這一項(xiàng)目在2016年被叫停。
2013年，澳大利亞便發(fā)布了公共服務(wù)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，隨后建立政府信息目錄的開放數(shù)據(jù)平臺，其中22個(gè)數(shù)據(jù)集涉及醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)。規(guī)劃雖大，但基層醫(yī)院缺乏動(dòng)力，政府推動(dòng)力度有限，這些項(xiàng)目離落實(shí)仍很遙遠(yuǎn)。
顯然，制度等因素已成制約健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵力量。
相比之下，我國醫(yī)療大數(shù)據(jù)起步雖然較晚，但無論是政府還是社會，我國對健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)更加重視，此外眾多的人口基數(shù)下，數(shù)據(jù)量也更大，數(shù)據(jù)量大小，則直接影響著大數(shù)據(jù)應(yīng)用的前景。由于“集中力量辦大事”的制度優(yōu)勢，有學(xué)者預(yù)計(jì)，三五年內(nèi)，我國健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的發(fā)展，即可彌補(bǔ)后發(fā)劣勢，進(jìn)入世界領(lǐng)先的行列。
還有太多疑問等待破解
據(jù)國家衛(wèi)生健康委數(shù)據(jù)，過去幾年，醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用市場規(guī)模從2014年的6.06億、2015年的8.44億、2016年的13.67億猛增到2017年的41.15億。增長率超200%。
美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家保羅·皮爾澤在 《財(cái)富第五波》里提醒人們抓住一個(gè)致富的機(jī)遇：保健革命。麥肯錫公司也指出，健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的引爆點(diǎn)已經(jīng)出現(xiàn)。但怎樣才能真正挖掘大數(shù)據(jù)的潛力，建立一個(gè)涵蓋醫(yī)療服務(wù)、健康管理、藥品研發(fā)等多個(gè)領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)模式，至今仍是一個(gè)需要探索的問題。
事實(shí)上，世界各國的健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)，都遇到了一些類似的問題。比如怎樣打通傳統(tǒng)醫(yī)療機(jī)構(gòu)和信息企業(yè)之間的渠道，怎樣解決公共醫(yī)療服務(wù)和大數(shù)據(jù)的商業(yè)運(yùn)用之間壁壘，怎樣保障健康醫(yī)療信息的數(shù)據(jù)安全等。
除了缺乏成熟的產(chǎn)業(yè)模式之外，大數(shù)據(jù)發(fā)展中的技術(shù)問題，也亟待解決，如數(shù)據(jù)收集問題，想要獲得專業(yè)且精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)，在從傳統(tǒng)的醫(yī)療服務(wù)和研究機(jī)構(gòu)獲得之外，還需要找到更多更有效的渠道，目前，無論是智能設(shè)備的數(shù)據(jù)采集，還是互聯(lián)網(wǎng)上的搜索、瀏覽、咨詢記錄，在精確性上都存在缺陷。再如數(shù)據(jù)的整合分析，如何才能設(shè)計(jì)更好的算法，獲得更精準(zhǔn)的結(jié)論。還有，怎樣才能讓大數(shù)據(jù)在預(yù)防、診斷、治療等領(lǐng)域起到作用。
健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)前景無限，甚至有人預(yù)言，它將是未來最重要的產(chǎn)業(yè)之一，但如何讓這個(gè)產(chǎn)業(yè)真正踏上健康快速發(fā)展的道路，還任重道遠(yuǎn)。
