推荐阅读：根据IDC撰写的一项最新垂直行业简报，医疗行业数据量每年以48%的速度增长，是增速最快的行业之一。这份名为《数字宇宙驱动医疗行业数据增长》的报告揭示了未来几年里，数据量的增速将更快，并且更加依赖医疗行业本身对于数据的需求情况。 数据的激增一方面带
根据IDC撰写的一项最新垂直行业简报，医疗行业数据量每年以48%的速度增长，是增速最快的行业之一。这份名为《数字宇宙驱动医疗行业数据增长》的报告揭示了未来几年里，数据量的增速将更快，并且更加依赖医疗行业本身对于数据的需求情况。
数据的激增一方面带给人们更多希望 大数据的使用可以改善公众健康监控、并作用于临床治疗，提升医生对于患者的管理等。但在另一方面，数据的增长让不少医疗机构的信息中心疲于对数据量的应付，”我们医院这几年净忙着添置存储设备了。大型医院每年的数据增量在数十TB，仅医学影像每年可达20TB。”这是不少医院信息中心负责人面对医疗大数据发出的感慨。
面对医疗数据快速增长带来的收获与困惑，我们应该如何理解现状？又该做好哪些准备？
当数据变“大”的时候
面对这样的疑问，首先应该弄清楚的是，医疗数据的爆炸是否是个真命题。
浙江省卫生信息中心副主任沈剑峰认为，很显然，这份报告针对的是医疗信息化发展的未来。为什么这么说呢？事实上在很多医疗结构中，如果数据的产生仅仅是针对电子病历或以个人为单元的结构化数据的，那么这将不能被称之为医疗大数据。但是随着互联网的发展，数据的采集越来越趋向于具备大数据的特征，同时，一旦电子病历等数据是覆盖到所有人的范围时，通过对于关联数据的分析能够对某种潜在情况进行预测（例如通过对药店、物流、天气等数据的汇总、分析，实现对流感疫情预测），那么这样功能的实现以及这部分数据就是具备大数据特征的。在大数据的背景下，很多问题的产生和分析都需要不同的思路 同时，从目前的行业需求及技术发展来看.医疗行业对于大数据的应用将是趋势性的，从全球范围来看，数据的爆炸的确应该引起注意。
近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。全球知名咨询公司麦肯锡在其报告中指出，排除体制障碍，大数据分析可以帮助美国的医疗服务业一年创造3000亿美元的附加价值这些价值将会体现在临床辅助决策、医疗质量监管、疾病预测模型、临床试验分析、个性化治疗等应用方向，在这些背景下，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用，从而提高医疗效率和医疗效果。
很明显，这一现象表明医疗业需求的持续增长。IT将成为未来成功的关键推动者，需要更高层次的敏捷性、灵活性和规模，然而，数据和系统的绝对数量意味着大部分数据无法适当地得到保护。这可能带来数据应用的合规性挑战，对于医疗机构的CIO们而言，获得跨系统的数据控制力将成为克服问题的关键所在。在实施大数据分析项目之前，IT管理者不仅应该知道使用何种技术.更应该知道在什么时候、什么地方使用。除了较早前就开始利用大数据的互联网公司，医疗行业可能是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。传统行业需要与技术一起进步才能够不被大数据所累，但在现实中情况并没有想象中那样理想。
数据或成负担？
在以医疗为代表的传统行业中，数据增长和复杂性带来的挑战与机遇几乎是同时产生的。例如，大数据的使用可以改善公众健康监控，公共卫生部门可以通过覆盖全国的患者电子病历数据库，快速检测传染病，进行全面的疫情监测，并通过集成疾病监测和响应程序，快速进行响应这将带来很多好处，包括医疗索赔支出减少、传染病感染率降低卫生部门可以更快地检测出新的传染病和疫情。通过提供准确和及时的公众健康咨询，将会大幅提高公众健康风险意识，同时也将降低传染病感染风险。
但这并不意味着。医疗大数据的爆发式增长能够带来长久的便利，而不会添任何麻烦，在IDC的报告中显示，在进行了标记和分析的数据中，57%的医疗数据是可用的，借助大数据和数据分析技术，医疗机构能够聚焦那些对诊断、治疗与发现最有用的数据这些数据占所有医疗数据的比例是3.1%，医疗数据的有效利用率告急，人们最初寄予这项技术的期待会不会化为泡影？
除此之外，医疗机构还不得不面对不同系统间融合的问题。加利福尼亚州奥克兰Kaiser Permanente医院高级副总裁Jed Weissberg表示：“虽然电子健康记录已经在一定程度上得到推广，但大多数供应商只熟悉自己的记录系统，数据分析项目只有少数一些机构在着手研究。常规的电子健康记录系统并未涵盖数据分析功能，其主要组成部分依然停留在患者就诊的记录阶段。”如何让大数据逐步渗透到医疗行业，在医疗领域更有效地运用大数据分析，是IT供应商，医院管理人员和医生共同面临的挑战。
首都医科大学附属复兴医院信息中心主任宋炎表示：“在大数据时代，由于电子病历和影像数据量的激增，数据被安全地存储非常关键。因为患者的数据是不能重复再现的。不仅是数据量得到有效保存，而且还要确保数据不能丢失。这是大数据的根所在――有数据，还得是有质量、真实的数据。”大数据的利用可以表现在以下三个方面：第一是利用患者的医疗信息更好地为患者提供服务，第二是利用大数据对医疗保险进行分析具有借鉴作用：第三是可以利用这些数据为医疗科研及管理服务。
另外，因为医院信息系统建设的模式不同，在信息系统建设过程中尤其是信息共享方面，大数据都不是单个医疗机构的事情。不同医疗机构间进行信息共享要求规范医疗机构的业务流程。不仅从技术的角度去考虑，还要从医院管理、医疗业务和患者的角度去考虑。宋炎强调：“业务流程得到规范后，数据采集的源头才能得到规范，数据质量才有保障。”当前国家在倡导建立区域医疗共享机制，IT系统要实现互联互通，届时医院不但在根据自身业务规范流程，还要考虑到在医疗资源共享的背景下调整自身业务规范。” 种种迹象表明，医疗行业数据的增长趋势是不会逆转的，大数据必将成为影响行业发展的重要一环，想要让技术应用得到足够的肯定而不是被技术所困，将是未来一段时间内必须面对的现实问题。
正视大数据发展
长久以来，大数据技术都是一路高唱凯歌进发的，但没有想到的是，对于传统的医疗行业来说，大数据也带来了不少已经发生或是潜在的风险。这让不少人感到吃惊的同时也不禁发出困惑：究竟应该如何看待大数据技术在医疗行业中的应用呢？
沈剑峰解释，大数据技术应用在医疗行业的时间并不长，在国内也处于起步阶段。同时大数据技术本身的发展并不成熟，还在发展中，技术的完善需要积累。这之中伴随着数据采集、梳理分析、存储等技术的不断发展，成熟度也会得以提升。同时还要看到，技术应用在某一行业中时，行业的适应性也很关键。医疗行业本身特点鲜明，又是传统行业，有一定积累。随着数据采集的广度及深度的不断延伸，要相信大数据技术本身对于医疗行业的整体发展是有积极作用的。
医疗行业有其特殊性，需要为即将到来的趋势做好准备，对云计算、大数据、移动技术等大趋势加以关注，利用IT实施合规性、数据备份和恢复策略。要争取做到与技术的同步发展，关键实现技术包括混合云为连续护理流程带来更好的共享和协作，允许大规模存储和数据分析的数据湖技术：企业级的数据保护和安全。一般来讲，医院里诸如HIS、PACS等关键应用系统的数据都是独立存储的，也就是说，一套应用得准备一套存储；结构化数据和非结构化数据也不是统一存储的，而且，医院信息系统大多是异构的 不仅需要足够大的存储容量.而且还需要数据整合。
同时还要注意对于细节技术的尝试、试用.一旦完成试用就要尽快推动其在行业中的渗透（加强科研研究与实践的结合，验证基本技术的可用性和组合效益 通过验证的技术要及时得到推动）。
大数据作为一项技术，其发展离不开数据的支撑。因此沈剑峰建议，要进一步研究医疗行业的数据采集方式和采集范围，充分发挥大数据技术的优势，要广泛结合医疗卫生行业的数据特征，其分析和存储所产生的价值，将有助于于大数据技术的推广和在医疗卫生行业的纵深发展。
最后.要回归到行业中。大数据作用于医疗行业中主要目的在于：服务于大众健康，对于医疗救治起到积极作用，提升医疗服务的效率和满意度，协助提升政府主管部门的管理能力。
只有正视大数据技术的发展现状，结合当今医疗行业的需求情况，才能妥善处理好技术与需求的关系。
协同解决问题
按照现有技术的发展，大数据技术对于个人的服务效果很快就被看到、例如针对个人血压的实时监测数据会反馈到社区的个人医生手中，实现医生对患者情况的实时掌控。一方面方便医生对于患者的管理，另一方面，一旦医生发展数据变动就可及时联系患者进行病情的判断、确认，从而避免重大疾病的发生，降低救治成本。这既符合社会需求，也顺应技术发展趋势。再进一步，目前我国每一位社区医生所管理的患者数量在1000到1500人左右，技术的完善能够便于医生对患者的管理，这将大大提升医生主动管理的积极性。
目前在某些领域已经能够看到变化，通过实时数据了解具体项目的实施效果。例如传染病网络直报制度的建立，就是在全国范围内，将所有传染病病种纳入其中的典型案例，虽然其依然是以结构化数据的形式进行信息采集和汇总的 ，但已经具备了大数据处理方式和思路的雏形。若按照这种思路将全国的健康数据汇聚起来，对健康档案的管理效果将大大提升，这对于行业应用的思考十分重要。
想要实现上述效果，单单依靠技术本身的积累和发展显然是不够的，还需要更多力量来协同解决。
从国家层面来讲，应该在政策上和机制上，推动促进大数据技术在医疗行业内、医疗行业间的技术推进，并对行业应用需求进行推广。尤其是在行业内数据共享的基础上.要鼓励、促进行业间的数据共享和技术共享，这将让大数据的价值得到广泛的验证，成为行业间相互促进的纽带。而实现这一切都要取决于行业的需求，大数据与物联网、云计算等技术定位不同，是构建在数据分析的思路上的，是和行业发展密切相关的。因此，无论是医疗行业本身、社会、还是国家政策层面都应该共同推动大数据技术在医疗行业中的应用，确保技术的落实能够真正实现随需而动。
