中國醫(yī)療大數(shù)據(jù)研究報告

1、中國醫(yī)療大數(shù)據(jù)研究報告新醫(yī)療，新智慧智慧醫(yī)療2前言Introduction醫(yī)療產(chǎn)業(yè)已經(jīng)沉淀海量數(shù)據(jù)，且數(shù)據(jù)類型及數(shù)據(jù)量還將持續(xù)增加，但醫(yī)療數(shù)據(jù)在過去并未得到有效處理；另一方面，我國面臨著慢 病發(fā)病率提升、臨床決策失準(zhǔn)及醫(yī)療資源配置不均衡、重復(fù)診療等問題。醫(yī)療大數(shù)據(jù)治理可以在“海量數(shù)據(jù)”與“醫(yī)療問題”之間架起一條通路。大數(shù)據(jù)與機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)和循證醫(yī)學(xué)、影像組 學(xué)等學(xué)科的結(jié)合，可以為健康管理、輔助診療等場景提供解決方案；打通底層數(shù)據(jù)，構(gòu)建互聯(lián)互通的數(shù)據(jù)平臺，可以優(yōu)化診療流程、提 升醫(yī)療行為的效率。數(shù)據(jù)互通可以優(yōu)化各應(yīng)用場景的體驗，各應(yīng)用場景產(chǎn)生的數(shù)據(jù)又可以進一步豐富數(shù)據(jù)由此形成一個價值閉

2、環(huán)。從政策角度出發(fā)，醫(yī)療是關(guān)系國計民生的高監(jiān)管行業(yè)，政策對于大數(shù)據(jù)賦能這一行業(yè)的態(tài)度尤為謹(jǐn)慎。從企業(yè)角度出發(fā)，與以往一 呼百應(yīng)的“大數(shù)據(jù)+產(chǎn)業(yè)”不同，企業(yè)對于這一領(lǐng)域的動作顯得有些保守，此時談?wù)摗皯?yīng)用場景”似乎操之過急。本報告主要采用桌面研究和專家訪談的研究方法，深入分析中國醫(yī)療大數(shù)據(jù)頂層設(shè)計思路，并對醫(yī)療大數(shù)據(jù)治理的技術(shù)環(huán)節(jié)及未來 可能的主要應(yīng)用場景進行了梳理，最后對醫(yī)療大數(shù)據(jù)未來的發(fā)展趨勢做出了預(yù)判。研究方法、內(nèi)容概述及范圍界定3Methodologies, Summarizes and Definition of Research本次研究主要采用了兩大研究方法：案頭研究（Desk Res

3、earch）、專家深度訪談（Experts IDI）。首先，億歐智庫基于對醫(yī)療大 數(shù)據(jù)的觀察和理解，通過案頭研究的方法，一方面梳理了醫(yī)療大數(shù)據(jù)的概念、分類和技術(shù)環(huán)節(jié)，對醫(yī)療大數(shù)據(jù)相關(guān)國家政策進行分析 解讀；另一方面總結(jié)并分析醫(yī)療大數(shù)據(jù)六大應(yīng)用場景，并對每一應(yīng)用場景的發(fā)展階段及面臨的機遇和挑戰(zhàn)作出分析。在案頭研究的基 礎(chǔ)之上，億歐智庫通過專家深度訪談的研究方法，充分聽取政策參與制定者、行業(yè)專家、意見領(lǐng)袖對醫(yī)療大數(shù)據(jù)的理解和認(rèn)知，進一 步梳理大數(shù)據(jù)助力傳統(tǒng)醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的技術(shù)環(huán)節(jié)；并對醫(yī)療大數(shù)據(jù)未來的發(fā)展趨勢和主要挑戰(zhàn)做出分析判斷。本報告所談“醫(yī)療大數(shù)據(jù)”，包括醫(yī)療數(shù)據(jù)、移動醫(yī)療健康數(shù)據(jù)、基因數(shù)據(jù)。不涉

4、及商業(yè)保險相關(guān)數(shù)據(jù)、前端供應(yīng)鏈流通環(huán)節(jié)產(chǎn)生的 交易數(shù)據(jù)及流通數(shù)據(jù)、醫(yī)療行為中產(chǎn)生的語音數(shù)據(jù)。. 本報告所談“技術(shù)環(huán)節(jié)”，包括與醫(yī)療大數(shù)據(jù)處理有關(guān)的主流的、關(guān)鍵的技術(shù) 環(huán)節(jié)，而非全部技術(shù)。Desk ResearchExperts IDI整體理解階段：明確“醫(yī)療大數(shù)據(jù)”核心概念及特性， 總結(jié)醫(yī)療大數(shù)據(jù)類別盤點醫(yī)療大數(shù)據(jù)國家相關(guān)政策及舉措梳理醫(yī)療大數(shù)據(jù)治理關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)總結(jié)醫(yī)療大數(shù)據(jù)六大應(yīng)用場景深入研究階段：對政策參與制定者、行業(yè)專家、意見領(lǐng)袖進行深度訪談對醫(yī)療大數(shù)據(jù)的政策風(fēng)向作出分析解讀進一步梳理醫(yī)療大數(shù)據(jù)治理的技術(shù)環(huán)節(jié) 及應(yīng)用場景總結(jié)醫(yī)療大數(shù)據(jù)未來的發(fā)展趨勢和可能 會面臨的挑戰(zhàn)4主要研究發(fā)現(xiàn)Key

5、 Findings國家政策7年演變歷程：從“信息化”切入，以“大數(shù)據(jù)”落腳；從“治病”出發(fā)，以“治未病”為先；數(shù)據(jù)安全與數(shù)據(jù)共享兩手抓；以監(jiān)管性政策為主。醫(yī)療大數(shù)據(jù)主要有兩大價值出口：數(shù)據(jù)互聯(lián)互通、與新技術(shù)結(jié)合的產(chǎn)品。價值閉環(huán)的構(gòu)建還需各環(huán)節(jié)夯實基礎(chǔ)。醫(yī)療大數(shù)據(jù)正處于打通底層數(shù)據(jù)、探索商業(yè)模式的初步階段。醫(yī)療大數(shù)據(jù)的分析要求響應(yīng)速度、響應(yīng)能力以及結(jié)果準(zhǔn)確性，企業(yè)仍需提升技術(shù)能力。合規(guī)性是醫(yī)療大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的重要問題：醫(yī)療大數(shù)據(jù)采集及管理、分析的任一環(huán)節(jié)都存在合規(guī)性問題，相關(guān)主體需要根據(jù)從事的業(yè)務(wù)領(lǐng) 域關(guān)注相應(yīng)的合規(guī)義務(wù)。從投資端來說，國家資本具有引領(lǐng)作用，鼓勵社會資本共同參與；從企業(yè)端來說，醫(yī)療大

6、數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)門檻較高、需符合渠道打通、數(shù)據(jù) 收集能力強、技術(shù)能力過硬、合規(guī)性四個要求。慢病管理、輔助診療及醫(yī)學(xué)研究或成最先落地場景：“慢病管理”和“輔助診療（包括結(jié)構(gòu)化電子病歷、醫(yī)學(xué)影像、智能問診）”將 成為最先落地的應(yīng)用場景；“電子病歷”、“健康管理”、“疾病早篩”等名詞在國家政策中出現(xiàn)頻率有所提高，企業(yè)在這三個場景 內(nèi)實現(xiàn)商業(yè)化的自由度也相對較高；醫(yī)學(xué)研究在科研經(jīng)費的支持下則是醫(yī)療大數(shù)據(jù)天然的落地場景；但各應(yīng)用場景的商業(yè)模式仍需探 索。目錄C O N T E N T SPart1. 醫(yī)療大數(shù)據(jù)概念界定3.1醫(yī)療大數(shù)據(jù)企業(yè)圖譜.3.2醫(yī)療大數(shù)據(jù)治理技術(shù)環(huán)節(jié).3.3醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景.071.1醫(yī)

7、療大數(shù)據(jù)概念及特性.1.2醫(yī)療大數(shù)據(jù)分類.08Part2. 醫(yī)療大數(shù)據(jù)頂層設(shè)計.11Part3. 醫(yī)療大數(shù)據(jù)關(guān)鍵環(huán)節(jié)232532Part4. 未來趨勢與挑戰(zhàn)4.1未來趨勢 . 444.2可能面臨的挑戰(zhàn). 45附錄中國衛(wèi)生信息與健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)學(xué)會現(xiàn)有專業(yè)委員會. 47Par t1.醫(yī)療大數(shù)據(jù)概念界定Conception and Classification of Medical Big Data67醫(yī)療大數(shù)據(jù)概念及特性：在人們健康管理及醫(yī)療行為過程中產(chǎn)生 的，與健康醫(yī)療相關(guān)的數(shù)據(jù)；具有醫(yī)療大數(shù)據(jù)特性時效性數(shù)據(jù)的創(chuàng)建速度快，更新頻率高，許多數(shù)據(jù)的采樣周期已從周、天升級 到分、秒，甚至是連續(xù)性記錄。

8、這對響應(yīng)速度及處理速度提出更高要求。就診、疾病進程等并非在某一時間點上發(fā)生的瞬時事件，在前、中、晚 期會呈現(xiàn)不同的特點。此外，疾病亦可能具備季節(jié)性特征。冗余性醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)每天都會大量產(chǎn)生，同一人在不同醫(yī)療機構(gòu)就可能產(chǎn)生相同的信 息；整個醫(yī)療數(shù)據(jù)庫會包含大量重復(fù)和無關(guān)緊要的信息。隱私性數(shù)據(jù)隱私性是醫(yī)療大數(shù)據(jù)的重要特點。個體的患病情況、診斷結(jié)果、 基因數(shù)據(jù)等醫(yī)療健康數(shù)據(jù)的泄露會對個人產(chǎn)生負(fù)面影響，且涉及侵犯 公民權(quán)。集中的巨大量信息泄露意味著中國人群的基因信息可能被西方掌握， 可以用來提升生物武器的精準(zhǔn)性，嚴(yán)重威脅國家安全。不完整性醫(yī)療數(shù)據(jù)的搜集和處理過程經(jīng)常相互脫節(jié)，這使得醫(yī)療 數(shù)據(jù)庫難以對任何疾病

9、信息全面反映。大量數(shù)據(jù)來源于 人工記錄，導(dǎo)致數(shù)據(jù)記錄的偏差和殘缺，許多數(shù)據(jù)的表 達、記錄本身也具有不確定性。 多態(tài)性數(shù)據(jù)來源多樣，涵蓋形式豐富。包括文本、醫(yī)學(xué)影像等， 多類型的數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)處理能力提出了更高要求。體量大醫(yī)療大數(shù)據(jù)體量巨大。一張CT圖像含有數(shù)據(jù)量約為100MB，一個標(biāo)準(zhǔn)病理圖接近5GB。一個行政省由于市場站位及側(cè)重點的不同，目前“醫(yī)療大數(shù)據(jù)”尚無明確定義。2018年9月，衛(wèi)健委發(fā)布的國家健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、安全和 服務(wù)管理辦法（試行）中，對“健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)”的定義為：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)。本報告認(rèn)為“醫(yī)療大數(shù)據(jù)”的外延包括“健康數(shù)據(jù)”。因此，基

10、于衛(wèi)健委文件，本報告所描述的醫(yī)療大數(shù)據(jù)概念為：在人們健康管理 及醫(yī)療行為過程中產(chǎn)生的，與健康醫(yī)療相關(guān)的數(shù)據(jù)。億歐智庫：醫(yī)療大數(shù)據(jù)的特性Part.1 醫(yī)療大數(shù)據(jù)概念界定8醫(yī)療大數(shù)據(jù)分類：基于數(shù)據(jù)發(fā)生場所，可將醫(yī)療大數(shù)據(jù)分為醫(yī)療數(shù) 據(jù)、移動醫(yī)療健康數(shù)據(jù)、基因數(shù)據(jù)移動醫(yī)療健康數(shù)據(jù)可穿戴設(shè)備量化數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療平臺數(shù)據(jù)（PC端、APP）醫(yī)學(xué)研究與疾病監(jiān)測基因數(shù)據(jù)基因測序結(jié)果基因檢測結(jié)果醫(yī)療大數(shù)據(jù)在形式上包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。從空間位置看，包括院內(nèi)數(shù)據(jù)及院外數(shù)據(jù)。從時間周期看, 醫(yī)療數(shù)據(jù)在線時間的要求較其他行業(yè)高。本篇報告基于數(shù)據(jù)發(fā)生場所，將醫(yī)療大數(shù)據(jù)分為三類：醫(yī)療數(shù)據(jù)、移動醫(yī)療健康

11、數(shù)據(jù)、基因數(shù)據(jù)。再基于各數(shù)據(jù)的側(cè)重點進行類別細分。醫(yī)療數(shù)據(jù)：病歷，醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，隨訪記錄，支付、醫(yī)保信息，藥物研發(fā)信息等；移動醫(yī)療健康數(shù)據(jù)：可穿戴設(shè)備量化數(shù)據(jù)，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療平臺數(shù)據(jù)等；基因數(shù)據(jù)：基因測序結(jié)果、基因檢測結(jié)果等；本報告不涉及醫(yī)療行為中產(chǎn)生的語音數(shù)據(jù)。億歐智庫：基于數(shù)據(jù)發(fā)生場所的醫(yī)療大數(shù)據(jù)分類醫(yī)療數(shù)據(jù)病歷醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)隨訪記錄 藥品管理信息支付、醫(yī)保信息Part.1 醫(yī)療大數(shù)據(jù)概念界定醫(yī)藥工業(yè)器械廠商醫(yī)院、第三方醫(yī)療機構(gòu)診所患者支付方藥店醫(yī)藥器械流通9醫(yī)療大數(shù)據(jù)基于7個主體的思考邏輯鏈醫(yī)藥研發(fā)（包括基因測序）精準(zhǔn)醫(yī)療（包括健康管理）交易數(shù)據(jù)流通數(shù)據(jù)診療流程優(yōu)化基因檢測醫(yī)?？刭M商保輔助診療

12、醫(yī)學(xué)研究醫(yī)院管理基因測序參考來源：中電數(shù)據(jù)，億歐智庫繪制 注：淺灰色文字表示本報告不涉及該類數(shù)據(jù)醫(yī)療大數(shù)據(jù)的7個主體為：醫(yī)藥工業(yè)器械廠商，醫(yī)藥器械流通，醫(yī)院、第三方醫(yī)療機構(gòu)，診所，藥店，患者，支付方。7個主體可串聯(lián) 為醫(yī)療大數(shù)據(jù)的思考邏輯鏈。本報告不涉及思考邏輯鏈中前端供應(yīng)鏈流通環(huán)節(jié)產(chǎn)生的交易數(shù)據(jù)及流通數(shù)據(jù)、商業(yè)保險相關(guān)數(shù)據(jù)。各主體所涉及的場景或數(shù)據(jù)如下圖 所示：億歐智庫：醫(yī)療大數(shù)據(jù)基于主體的思考邏輯鏈Part.1 醫(yī)療大數(shù)據(jù)概念界定Par t2.醫(yī)療大數(shù)據(jù)頂層設(shè)計The Top-level Design of Medical Big Data1011發(fā)布醫(yī)療大數(shù)據(jù)相關(guān)政策：2013年-201

13、9年4月共發(fā)布68項相關(guān)政策2016年發(fā)布相關(guān)政策最多，達35項設(shè)置中國衛(wèi)生信息與健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)學(xué)會：2017年，“中國衛(wèi)生信息統(tǒng)計學(xué)會”更名 為“中國衛(wèi)生信息與健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)學(xué)會”共有專業(yè)委員會56個打造醫(yī)療大數(shù)據(jù)國家隊：中國健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展集團公司中國健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)科技發(fā)展集團公司中國健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)股份有限公司布局“1+7+X”數(shù)據(jù)中心：1個國家中心、7個區(qū)域中心（東北、華 北、華東、華南、華中、西南、西北）， X個應(yīng)用和發(fā)展中心。2016年10月21日，確定第一批試點省份2017年12月12日，啟動第二批試點醫(yī)療大數(shù)據(jù)國家布局：發(fā)布相關(guān)政策，打造醫(yī)療大數(shù)據(jù)國家隊，設(shè)置中國衛(wèi)生信息與

14、健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)學(xué)會，布局“1+7+X”數(shù)據(jù)中心Part.2 醫(yī)療大數(shù)據(jù)頂層設(shè)計醫(yī)療大數(shù)據(jù)相關(guān)政策：發(fā)布集中在2016年，各省市積極跟進，廣東 省響應(yīng)最為積極121263516820510152025303540452013201420152016201720182019Part.2 醫(yī)療大數(shù)據(jù)頂層設(shè)計11111111222245936全國性 廣東省 北京市 貴州省 重慶市 上海市 河北省 安徽省 湖南省 四川省 河南省 江西省 甘肅省 青海省 遼寧省 山東省億歐（）來源：國家統(tǒng)計局、國務(wù)院億歐（） 來源：國家統(tǒng)計局、國務(wù)院、各省政府官網(wǎng)2016年是醫(yī)療大數(shù)據(jù)政策集中爆發(fā)的一年，全年共發(fā)布了35

15、項政策。從地方來看，廣東省發(fā)布的相關(guān)政策最多。2016年4月，廣東省出臺廣東省促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動計劃（2016-2020年），明確提 出：加快建設(shè)醫(yī)療健康管理和服務(wù)大數(shù)據(jù)應(yīng)用體系，探索健康醫(yī)療服務(wù)新模式，推進精準(zhǔn)醫(yī)療。鼓勵和規(guī)范有關(guān)企事業(yè)單位開展醫(yī)療 大數(shù)據(jù)新應(yīng)用研究，構(gòu)建綜合健康服務(wù)應(yīng)用體系基本實現(xiàn)全民健康信息綜合管理平臺與各地各區(qū)域健康信息平臺的互聯(lián)互通。2017年密集發(fā)布了關(guān)于促進和規(guī)劃健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展的實施意見、珠三角洲國家大數(shù)據(jù)綜合實驗區(qū)建設(shè)實施方案、廣東省“十三五”深化醫(yī)藥衛(wèi)生體制改革規(guī)劃等政策。億歐智庫：2013-2019年4月我國醫(yī)療大數(shù)據(jù)政策發(fā)布數(shù)量億歐智庫：截至201

16、9年4月我國醫(yī)療大數(shù)據(jù)政策發(fā)布省市分布情況13國家政策7年進程：從“信息化”切入，以“大數(shù)據(jù)”落腳；從“治 病”出發(fā)，以“治未病”為先；數(shù)據(jù)安全與數(shù)據(jù)共享兩手抓2013.9國務(wù)院關(guān)于促進健康服務(wù)業(yè)發(fā)展的 若干意見推進健康服務(wù)信息化。制定相關(guān)信息數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)， 加強信息管理系統(tǒng)建設(shè)，充分利用現(xiàn)有信息和 網(wǎng)絡(luò)設(shè)施，盡快實現(xiàn)醫(yī)療保障、醫(yī)療服務(wù)、健 康管理等信息的共享。推廣遠程醫(yī)療；探索發(fā)展便攜式健康數(shù)據(jù)采集設(shè)備人口健康信息管理辦法（試行）2014.5促進人口健康信息的互聯(lián)互通和共享利用；及時更新信息，確保信息最新、連續(xù)、有效；加強數(shù)據(jù)監(jiān)管，嚴(yán)格保護隱私 2015年衛(wèi)生計生工作要點推動信息化工程和金人工程

17、，加快人口信息、電子健康檔案和電子病歷數(shù)據(jù)庫建設(shè)，推動 系統(tǒng)互聯(lián)互通，促進數(shù)據(jù)整合和數(shù)據(jù)共享；開展遠程醫(yī)療全國醫(yī)衛(wèi)服體系規(guī)劃綱要療生務(wù)（20152020年）2015.12015.3促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要2015.8建成國家政府?dāng)?shù)據(jù)統(tǒng)一開放平臺，率先在信用、 交通、醫(yī)療管等重要領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)公共數(shù)據(jù)資源 合理適度向社會開放；構(gòu)建電子健康檔案、電子病歷數(shù)據(jù)庫。建設(shè)覆 蓋公共衛(wèi)生、醫(yī)療服務(wù)、醫(yī)療保障、藥品供應(yīng)、 計劃生育和綜合管理業(yè)務(wù)的醫(yī)療健康管理和服 務(wù)大數(shù)據(jù)應(yīng)用體系；面向網(wǎng)絡(luò)、安全生物組學(xué)、健康醫(yī)療等重點2015.9需求，探索建立數(shù)據(jù)科學(xué)驅(qū)動行業(yè)應(yīng)用的模型加快推進醫(yī)療信息化建設(shè)；實現(xiàn)電子健康檔案和電子

18、病歷的連續(xù)記錄；提升遠程醫(yī)療服務(wù)能力國務(wù)院辦公廳關(guān)于推進分級 診療制度建設(shè)的指導(dǎo)意見Part.2 醫(yī)療大數(shù)據(jù)頂層設(shè)計國務(wù)院衛(wèi)健委注：2018年3月，“衛(wèi)計委”更名為“衛(wèi)健委”到2020年實現(xiàn)人口、健康檔案、電子病歷三大數(shù)據(jù)庫基本覆蓋全國人口及信息動態(tài)更新；信息技術(shù)將推動醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)模式和 管理模式的深刻轉(zhuǎn)變國家政策7年進程：從“信息化”切入，以“大數(shù)據(jù)”落腳；從“治 病”出發(fā)，以“治未病”為先；數(shù)據(jù)安全與數(shù)據(jù)共享兩手抓2016.32016.62016.12 2017.7注：2018年3月，“衛(wèi)計委”更名為“衛(wèi)健委”142019.1國務(wù)院衛(wèi)健委 發(fā)改委各三級公立醫(yī)院對照績效考核指標(biāo)體系形 成績效

19、考核大數(shù)據(jù)。根據(jù)績效考核指標(biāo)和自 評結(jié)果，醫(yī)院調(diào)整完善內(nèi)部績效考核和薪酬 分配方案，實現(xiàn)外部績效考核引導(dǎo)內(nèi)部績效考核，推動醫(yī)院科學(xué)管理2018.7中華人民共和國國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十三個五年規(guī)劃綱要加快推進醫(yī)療信息化建設(shè)；實現(xiàn)電子健康檔案和電子病歷的連續(xù)記錄；提升遠程醫(yī)療服務(wù)能力國務(wù)院辦公廳關(guān)于促進和規(guī)范健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展的指導(dǎo)意見將健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)納入到國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略布局建成國家醫(yī)療衛(wèi)生信息分級開放應(yīng)用平臺；加快構(gòu)建健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈全面深化健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用。加強健康醫(yī)療數(shù)據(jù)安全保障和患者隱私保護；促進三大數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)融合、動態(tài)交互、共享“十三五”衛(wèi)生與健康規(guī)劃“健康中國2030”規(guī)劃綱

20、要研究制定健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)確權(quán)、開放、流通、交易和產(chǎn)權(quán)保護的法規(guī)，嚴(yán)格保護個 人隱私；健全基于互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)的分級診療信息 系統(tǒng)，推動健康檔案、電子病歷、檢驗檢 查結(jié)果共享國家健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、安全和服務(wù) 管理辦法（試行）加強健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)管理、安全管理 和服務(wù)管理：健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)安全管理是指 在數(shù)據(jù)采集、存儲、挖掘、應(yīng)用、運營、傳 輸?shù)榷鄠€環(huán)節(jié)中的安全和管理；明確健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的責(zé)任單位、責(zé)任細節(jié)： 各級各類醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)和相關(guān)企事業(yè)單位是 健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)安全和應(yīng)用管理的責(zé)任單位；責(zé)任單位采集健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)，應(yīng)當(dāng)嚴(yán)格執(zhí) 行國家和行業(yè)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)和程序2018.7關(guān)于進一步推進以電子病歷為核心

21、的 醫(yī)療機構(gòu)信息化建設(shè)工作的通知注重用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等提升監(jiān)管效能；通過電子病歷信息化建設(shè)，探索建立健全 智慧醫(yī)院標(biāo)準(zhǔn)、管理規(guī)范和質(zhì)量控制方式 方法。發(fā)揮大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)、云計算、區(qū) 塊鏈等技術(shù)優(yōu)勢國務(wù)院辦公廳關(guān)于加強三級公立醫(yī)院績效考核工作的意見Part.2 醫(yī)療大數(shù)據(jù)頂層設(shè)計打造醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)“國家隊”：三大集團，政府主導(dǎo)、市場運作、聯(lián)合創(chuàng)新、共建共贏*15發(fā)起參與中國健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展集團公司中國健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)科技發(fā)展集團公司中國健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)股份有限公司名稱2017年4月起，國家衛(wèi)計委先后牽頭組織三大醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)集團中國健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展集團公司、中國健康醫(yī)療大 數(shù)據(jù)科技發(fā)展集

22、團公司、中國健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)股份有限公司。三大集團均以國有資本為主體，由國家健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)安全管理委 員會（即“大數(shù)據(jù)辦”）統(tǒng)一監(jiān)管。三大集團的總體目標(biāo)是：. 通過健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用促進優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源下沉到基層群眾，努力提高人民群眾獲得感；. 通過健 康醫(yī)療大數(shù)據(jù)支持三醫(yī)聯(lián)動、分級診療、異地結(jié)算和遠程服務(wù)等，為深化醫(yī)改注入新動力；. 通過健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展， 創(chuàng)新健康服務(wù)新業(yè)態(tài)，發(fā)展健康科技產(chǎn)品，推進覆蓋一二三產(chǎn)業(yè)的全健康產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展，促進數(shù)字經(jīng)濟為國民經(jīng)濟增添新動能。億歐智庫：醫(yī)療大數(shù)據(jù)三大國家集團概況*注：“政府主導(dǎo)、市場運作、聯(lián)合創(chuàng)新、共建共贏”的說法出自中國健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展有限公

23、司合作意向書Part.2 醫(yī)療大數(shù)據(jù)頂層設(shè)計中國電子：醫(yī)療大數(shù)據(jù)帶頭隊伍，構(gòu)建數(shù)據(jù)融合平臺，培育產(chǎn)業(yè)生態(tài)參與制定標(biāo)準(zhǔn)、規(guī)范發(fā)起成立中國健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟一個行政省可收集的醫(yī)療大數(shù)據(jù)中，結(jié) 構(gòu)化數(shù)據(jù)量約數(shù)千G，非機構(gòu)化數(shù)據(jù)量 以TB計優(yōu) 勢央企地方數(shù)據(jù)規(guī)模巨大構(gòu)建數(shù)據(jù)生態(tài)閉環(huán)國家重點工程建設(shè)參與建設(shè)發(fā)改委醫(yī)療大數(shù)據(jù)工程實驗室參與建設(shè)醫(yī)療大數(shù)據(jù)地方試點工程構(gòu)建以醫(yī)療大數(shù)據(jù)為核心的，包括數(shù)據(jù) 源、數(shù)據(jù)采集、存儲、運營、技術(shù)、變 現(xiàn)、應(yīng)用等多個維度的數(shù)據(jù)生態(tài)閉環(huán)支付流患者流運營模型財務(wù)模型作為中國健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展集團的發(fā)起方，中國電子為醫(yī)療大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略部署起到帶頭作用（公司介紹：中電數(shù)據(jù)、

24、中電健康產(chǎn)業(yè)基金都是中國電子集團旗下公司。中電數(shù)據(jù)作為平臺性公司，為國家重點行業(yè)、部門提供數(shù)據(jù)整合、管理及應(yīng) 用服務(wù)；中電健康產(chǎn)業(yè)基金擔(dān)任投資優(yōu)質(zhì)企業(yè)、聚集和調(diào)動資源的功能）。模式：中電數(shù)據(jù)：收集地方醫(yī)療數(shù)據(jù)，構(gòu)建中電數(shù)據(jù)云平臺，進行數(shù)據(jù)的存儲與初步清洗工作；中電健康產(chǎn)業(yè)基金：通過資本紐帶構(gòu)建醫(yī)療大數(shù)據(jù)生態(tài)體系，投資醫(yī)療大數(shù)據(jù)所輻射的強相關(guān)領(lǐng)域，涉及互聯(lián)網(wǎng)健康和醫(yī)療、新IT 技術(shù)、金融科技、生命科學(xué)四個賽道。優(yōu)勢：主導(dǎo)或參與國家重點工程建設(shè)，構(gòu)建醫(yī)療大數(shù)據(jù)生態(tài)閉環(huán)，試點地方數(shù)據(jù)規(guī)模巨大，參與標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范制定、參與規(guī)劃國家戰(zhàn)略布局。億歐智庫：中電數(shù)據(jù)優(yōu)勢億歐智庫：中電健康產(chǎn)業(yè)基金投資邏輯概要16資

25、金藥企數(shù)據(jù)醫(yī)院保險患者技術(shù)醫(yī)生政策中心要素關(guān)聯(lián)方流向數(shù)據(jù)流項目所在領(lǐng)域是否 有足夠“賽道”藥企政府保險器械企業(yè)醫(yī)院患者醫(yī)生Part.2 醫(yī)療大數(shù)據(jù)頂層設(shè)計17國新控股：醫(yī)療大數(shù)據(jù)探索要談應(yīng)用，規(guī)則先行；攻下學(xué)術(shù)制高點，公司與研究院雙輪驅(qū)動業(yè)務(wù)外包，專人做專事“清”建設(shè)促進產(chǎn)業(yè)發(fā)展的第三方平臺“開放”作為中國健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)股份有限公司成員，國新控股是醫(yī)療大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的探路者。（公司介紹：國新控股是在國家授權(quán)范圍內(nèi) 履行國有資本出資人職責(zé)的國有獨資公司，是國有資本市場化運作的專業(yè)平臺。）其在醫(yī)療大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的定位：圍繞“規(guī)則、標(biāo) 準(zhǔn)、政策”建設(shè)的促進產(chǎn)業(yè)發(fā)展第三方平臺。模式： 第一，監(jiān)管、科研、產(chǎn)業(yè)三

26、管齊下。與政策端緊密聯(lián)系，扼住學(xué)術(shù)研究關(guān)鍵點，為搭建完整產(chǎn)業(yè)鏈提供平臺。第二，公司與研究院雙輪驅(qū)動。其他業(yè)務(wù)采取“外包”模式。優(yōu)勢： 第一，由國務(wù)院批準(zhǔn)成立，直接向國家衛(wèi)計委（2018年3月，更名為國家衛(wèi)健委）匯報，參與制定醫(yī)療大數(shù)據(jù)規(guī)則、標(biāo)準(zhǔn)、政策；第二，把持左臂“清”、右臂“開放”的天平。一方面，采用業(yè)務(wù)外包模式，專人做專事；另一方面，積極招徠優(yōu)質(zhì)社會力量作 為合作伙伴，為推進產(chǎn)業(yè)發(fā)展搭建合規(guī)的第三方平臺。研究院民辦非企業(yè)組織性質(zhì)規(guī)則、標(biāo)準(zhǔn)、政策匯報衛(wèi)健委牽 頭國務(wù)院分 部牽 頭企業(yè)公司Part.2 醫(yī)療大數(shù)據(jù)頂層設(shè)計18中國健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)科技發(fā)展集團公司中國健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)科技發(fā)展集團 公

27、司將利用大數(shù)據(jù)等技術(shù)，為縮小 醫(yī)患信息鴻溝、減少醫(yī)療資源重復(fù) 配置、豐富健康醫(yī)療手段、防控傳 染病流行病發(fā)生等方面工作提供新 手段。中國健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展集團公司中國電子將在網(wǎng)絡(luò)安全和信息化產(chǎn)業(yè)布局基礎(chǔ)上， 推進國家健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略部署；國家開發(fā)投資把平臺公司作為戰(zhàn)略優(yōu)先項目，協(xié)調(diào) 自身優(yōu)勢資源進行對接；中國聯(lián)通依托“匠心網(wǎng)絡(luò)”、平臺及運營能力優(yōu)勢， 凝聚產(chǎn)業(yè)合力；結(jié)構(gòu)調(diào)整基金股份著力推動產(chǎn)業(yè)升級、結(jié)構(gòu)調(diào)整和 機制創(chuàng)新，培育新的行業(yè)業(yè)態(tài)和經(jīng)濟增長點。中國健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)股份有限公司該平臺公司將以資本為紐帶，加強聯(lián)合創(chuàng)新， 打通全產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)，促進健康產(chǎn)業(yè)的孵化和培 育，構(gòu)建健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)

28、生態(tài)系統(tǒng)。將對 健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)中心、精準(zhǔn)醫(yī)療、醫(yī)療支付等 產(chǎn)業(yè)鏈重點環(huán)節(jié)投入建設(shè)。三大集團發(fā)展現(xiàn)狀：三足鼎立，成為推進產(chǎn)業(yè)發(fā)展的中堅力量Part.2 醫(yī)療大數(shù)據(jù)頂層設(shè)計19中國衛(wèi)生信息與健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)學(xué)會是國家衛(wèi)計委（2018年3月，更名為國家衛(wèi)健委）主管的國家一級學(xué)會。其前身是成立于1984年的 中國衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)會；2004年更名為中國衛(wèi)生信息學(xué)會。2017年7月，經(jīng)民政部批復(fù)，同意中國衛(wèi)生信息學(xué)會更名為中國衛(wèi)生信息與健康 醫(yī)療大數(shù)據(jù)學(xué)會?，F(xiàn)有專業(yè)委員會56個。中國衛(wèi)生信息學(xué)會健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)政府決策支持 與標(biāo)準(zhǔn)化專業(yè)委員會2017年學(xué)術(shù)年會暨智能健 康醫(yī)療大數(shù)據(jù)峰會在呼倫貝爾召開2017.72

29、017.82018.52017.122018.12017.8中國衛(wèi)生信息學(xué)會健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)學(xué) 會第七屆第三次會員代表大會召開， 金小桃會長在會上發(fā)表講話“中國衛(wèi)生信息學(xué)會” 更名 為“中國衛(wèi)生信息與健康醫(yī) 療大數(shù)據(jù)學(xué)會”中國衛(wèi)生信息技術(shù) / 健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng) 用交流大會暨軟硬件與健康醫(yī)療產(chǎn)品展 覽會在山東濟南召開中國衛(wèi)生信息學(xué)會健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)國際合作與 交流年會暨醫(yī)學(xué)人工智能高峰論壇在杭州舉辦， 會議議題包括數(shù)據(jù)需求和聯(lián)盟對話、健康大數(shù) 據(jù)和智慧醫(yī)療、醫(yī)學(xué)人工智能應(yīng)用開發(fā)等2017年中國衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué) 學(xué)術(shù)年會在武漢召開中國衛(wèi)生信息與健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)學(xué)會：圍繞衛(wèi)生統(tǒng)計、信息化建設(shè)及健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)開展

30、工作Part.2 醫(yī)療大數(shù)據(jù)頂層設(shè)計數(shù)據(jù)中心“1+7+X”布局：1個國家數(shù)據(jù)中心，7個區(qū)域中心，若干個應(yīng)用和發(fā)展中心。既有區(qū)域集中應(yīng)用，又有國家一體化數(shù)據(jù)中心1個國家數(shù)據(jù)中心、7個區(qū)域中心（東北、華北、華東、華南、華中、西南、西北），X個應(yīng)用和發(fā)展中心。X是指各?。▍^(qū)、市）在依法依規(guī)負(fù)責(zé)收集匯聚上報國家的健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，開展應(yīng)用創(chuàng)新及產(chǎn)業(yè)園建設(shè)。目前，已公布的 各省市中心分別為寧波、山東、四川、江西、遼寧、廣東、貴州、甘肅、安徽、黑龍江、云南、內(nèi)蒙古、陜西。億歐智庫：國家醫(yī)療大數(shù)據(jù)7個區(qū)域中心布局西北數(shù)據(jù)中心華中數(shù)據(jù)中心東北數(shù)據(jù)中心華南數(shù)據(jù)中心華東數(shù)據(jù)中心試點：江蘇、福建、安徽、貴州、廈

31、門華北數(shù)據(jù)中心試點：山東、天津、邯鄲西南數(shù)據(jù)中心試點：重慶20注：2016年10月21日，衛(wèi)計委電話會議確定“1+7+X”的數(shù)據(jù)中心布局。另一種說法是數(shù)據(jù)中心布局為“1+5+X”。目前可查詢到的“1+5+X”的說 法來自2018年5月金小桃在第十三屆中國衛(wèi)生信息技術(shù)/健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用交流大會上的講話，尚無準(zhǔn)確官方文件。Part.2 醫(yī)療大數(shù)據(jù)頂層設(shè)計21金小桃 中國衛(wèi)生信息與健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)學(xué)會會長陳曦 國新控股總經(jīng)理醫(yī)療大數(shù)據(jù)的核心是規(guī)則，需要盡快推進科研和監(jiān) 管，梳理出完整的產(chǎn)業(yè)鏈。它并非一蹴而就，而是 長久性的進程國新需要一些社會資本的合作伙 伴共同做事，同時保證在規(guī)則制定方面能夠發(fā)聲。

32、王曉岑 中電健康基金合伙人必須從交易成本的降低及組織邊界的打破來看產(chǎn)業(yè) 鏈價值。伴隨著這種打破，專科應(yīng)用的盈利模式也 被推倒重構(gòu)。新型的盈利模式可以總結(jié)為五大趨勢：整合出新一波市場主體。包括經(jīng)銷商、云醫(yī)院、CRO、維修商；邊緣科室的提升。包括影像、病理、檢驗；工業(yè)企業(yè)成本降低。包括研發(fā)費用、市場費用；支付變革出新生態(tài)；C端使用習(xí)慣變化帶來的消費升級。健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)就是二十一世紀(jì)的金山銀山健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)要認(rèn)真開展考核評估工作，加 快完善標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)。特別是要通過評估考核，盡 快明確各試點城市及相關(guān)企業(yè)集團責(zé)權(quán)，包括健 康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的采集、存儲、開發(fā)利用、安全保 障、開放共享、管理、“互聯(lián)網(wǎng)”服務(wù)及

33、運營 等責(zé)權(quán)，從而努力推動健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)中心及產(chǎn) 業(yè)園建設(shè)國家試點工作早日取得成效。解讀：醫(yī)療大數(shù)據(jù)的應(yīng)用發(fā)展，標(biāo)準(zhǔn)是前提，安全是保障，服務(wù)是目的Part.2 醫(yī)療大數(shù)據(jù)頂層設(shè)計Par t3.醫(yī)療大數(shù)據(jù)關(guān)鍵環(huán)節(jié)Key Link of Medical Big Data223.1 醫(yī)療大數(shù)據(jù)企業(yè)圖譜Enterprise Map of Medical Big Data2324數(shù) 據(jù) 收 集 層技 術(shù) 層應(yīng) 用 層企業(yè)圖譜健康管理輔助診療醫(yī)藥研發(fā)醫(yī)學(xué)研究醫(yī)院管理基因測序及檢測Part.3 醫(yī)療大數(shù)據(jù)關(guān)鍵環(huán)節(jié) 醫(yī)療大數(shù)據(jù)企業(yè)圖譜雕龍數(shù)據(jù)云勢軟件妙健康悅糖糖醫(yī)生第四范式左手醫(yī)生博雅輯因易聯(lián)眾領(lǐng)健信息大數(shù)醫(yī)

34、達醫(yī)聯(lián)杏仁醫(yī)生藥智數(shù)據(jù)春雨醫(yī)生好大夫在線睿至大數(shù)據(jù)德力信息燃石醫(yī)學(xué)平安好醫(yī)生華大基因芯聯(lián)達萬達信息東軟望海微醫(yī)雋永生物源啟科技推想科技橘色科技健客合藥云叮當(dāng)快藥翼健康匯醫(yī)慧影翼展科技晶泰科技藥渡數(shù)據(jù)行動基因博為軟件銳軟科技數(shù)知科技河鋼數(shù)字雅森科技思路迪麥歌算法森億智能思派網(wǎng)絡(luò)天機數(shù)據(jù)答魔海普洛斯醫(yī)渡云零氪科技采集 存儲 打通算 法安 全樂九醫(yī)療互 相 作 用*神州醫(yī)療羽醫(yī)甘藍安華金和派蘭數(shù)據(jù)永洪科技嘉和美康安諾基因綠盟科技藍盾股份壹基因星艦基因星艦基因壹基因賽?；蛭⒒蛩富騂iDNA比特基因*注：某些數(shù)據(jù)收集端口同時也處在數(shù)據(jù)應(yīng)用層，數(shù)據(jù)收集層可以為應(yīng)用層提供底層數(shù)據(jù)支持，應(yīng)用效果可以指

35、導(dǎo)數(shù)據(jù)收集工作注：該圖譜僅列舉部分企業(yè)健康160碳云智能數(shù)坤科技3.2 醫(yī)療大數(shù)據(jù)治理技術(shù)環(huán)節(jié)Technical Links of Medical Big Data25Part.3 醫(yī)療大數(shù)據(jù)關(guān)鍵環(huán)節(jié) 醫(yī)療大數(shù)據(jù)治理技術(shù)環(huán)節(jié)醫(yī)療大數(shù)據(jù)治理：醫(yī)療大數(shù)據(jù)的采集及管理、分析等環(huán)節(jié)的統(tǒng)稱， 目的是妥善管理“有用”數(shù)據(jù)并從海量數(shù)據(jù)中挖掘價值26參考來源：參考聚光科技、睿至大數(shù)據(jù)官網(wǎng)技術(shù)框架，億歐智庫整理繪制、元數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)源元數(shù)據(jù)管理服務(wù)元數(shù)據(jù)管理法規(guī)與標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范法律法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范技術(shù)要求安全保障體系通信安全物理場所安全網(wǎng)絡(luò)安全應(yīng)用層安全容災(zāi)備份數(shù)據(jù)應(yīng)用層健康管理輔助診療醫(yī)院管理 醫(yī)?？刭M臨床科研醫(yī)藥研發(fā)基

36、因測序 及檢測服務(wù)器存儲設(shè)備網(wǎng)絡(luò)設(shè)備中間件基礎(chǔ)軟件數(shù)據(jù)交換系統(tǒng)數(shù)據(jù)直報系統(tǒng)業(yè)務(wù)系統(tǒng)RDBMSWeb ServiceEMPI影像視頻圖表裝載轉(zhuǎn)換抽取清洗非結(jié) 構(gòu)化 數(shù)據(jù) 采集 引擎數(shù)據(jù)管理與監(jiān)控文檔管理分布式文件系統(tǒng)數(shù)據(jù)整合與集成數(shù)據(jù)資源管理操作數(shù)據(jù)管理多媒體數(shù)據(jù)庫操作數(shù)據(jù)存儲ODS數(shù)據(jù)倉庫DW數(shù)據(jù)集市元數(shù)據(jù)庫文檔數(shù)據(jù)ETL結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) 文本符號數(shù)據(jù)采集層數(shù)據(jù)存儲與管理層基礎(chǔ)資源層數(shù)據(jù)直報人工智能數(shù)據(jù)導(dǎo)出模型自然語言處理患者信息模型機器學(xué)習(xí)輔助決策模型醫(yī)學(xué)知識圖譜醫(yī)學(xué)術(shù)語詞典明細層標(biāo) 準(zhǔn) 化 數(shù) 據(jù) 集打通分析挖掘ETL/OLAP元數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)倉庫元數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)醫(yī)療大數(shù)據(jù)

37、采集及管理：破除數(shù)據(jù)的壁壘與嚴(yán)守隱私的邊界 開發(fā)合規(guī)前提下的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化集成采集平臺27PACSLISCISEMRPIMS其他結(jié) 構(gòu) 化 數(shù) 據(jù)非 結(jié) 構(gòu) 化 數(shù) 據(jù)數(shù)據(jù)清洗轉(zhuǎn)換質(zhì)控去重過濾排序數(shù)據(jù)監(jiān)管 定時 抽取歸類變異安 全 保 障 體 系數(shù)據(jù)脫敏角色授權(quán)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合醫(yī)各療級數(shù)醫(yī)據(jù)療采衛(wèi)集生規(guī)機范構(gòu)分解重構(gòu)影像數(shù)據(jù)隨訪信息病理數(shù)據(jù)患者信息生化數(shù)據(jù)數(shù) 據(jù) 存 儲 中 心醫(yī)療大數(shù)據(jù)采集是實時抽取PACS（影像歸檔與傳輸系 統(tǒng)）、LIS（檢驗科信息管理系統(tǒng)）、CIS（臨床信息管 理系統(tǒng)）、EMR（電子病歷系統(tǒng)）、PIMS（個人信息 管理體系）等系統(tǒng)中的醫(yī)療數(shù)據(jù)，經(jīng)異構(gòu)數(shù)據(jù)融合、初 步清洗轉(zhuǎn)換后

38、上傳至醫(yī)療數(shù)據(jù)存儲中心，從而實現(xiàn)各平 臺間的數(shù)據(jù)采集與交換及醫(yī)療部門之間的數(shù)據(jù)共享與業(yè) 務(wù)協(xié)同的過程。該過程需要有實時的數(shù)據(jù)監(jiān)管。醫(yī)療大數(shù)據(jù)采集的三個關(guān)鍵環(huán)節(jié)是：多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融 合、數(shù)據(jù)清洗轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)脫敏。目前，醫(yī)療數(shù)據(jù)大多散落在各個系統(tǒng)，碎片化、低質(zhì)量、孤立分散、類 型多樣、標(biāo)準(zhǔn)不一，而優(yōu)質(zhì)的大數(shù)據(jù)采集手段可實現(xiàn)異構(gòu)數(shù)據(jù)融合及數(shù) 據(jù)的初步清洗（數(shù)據(jù)的前治理），為后續(xù)的大數(shù)據(jù)分析及應(yīng)用奠定堅實 的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。開發(fā)合規(guī)前提下的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化集成采集平臺，可實現(xiàn)數(shù)據(jù) 較高質(zhì)量的存儲及隨時調(diào)用。億歐智庫：醫(yī)療大數(shù)據(jù)集成采集平臺多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合：消除多源信息之間可能存在的 冗余和矛盾，加以互補，改善信息提取

39、的及時性和 可靠性，提高數(shù)據(jù)的使用效率。數(shù)據(jù)清洗轉(zhuǎn)換：數(shù)據(jù)清洗的任務(wù)是“洗掉”不符合 要求的“臟數(shù)據(jù)”。該過程需嚴(yán)格遵守清洗規(guī)則， 補全不完整數(shù)據(jù)、挑出并修正錯誤數(shù)據(jù)、對重復(fù)數(shù) 據(jù)進行去重操作。數(shù)據(jù)脫敏：是指以特定的脫敏規(guī)則對某些敏感信息進行變形，實現(xiàn)敏感隱私數(shù)據(jù)的保護，讓其可以正 常使用而不被非法利用的一項技術(shù)。注：本章節(jié)討論的數(shù)據(jù)采集技術(shù)以院內(nèi)醫(yī)療數(shù)據(jù)采集為例參考來源：雅森科技，博為軟件，億歐智庫繪制Part.3 醫(yī)療大數(shù)據(jù)關(guān)鍵環(huán)節(jié) 醫(yī)療大數(shù)據(jù)治理技術(shù)環(huán)節(jié)28敏感大數(shù)據(jù)分類進行分類大數(shù)據(jù)挖掘需要對醫(yī)療保險號碼等敏感 數(shù)據(jù)進行分類。分類應(yīng)來自業(yè)務(wù)詞庫模型并被傳 承到不同數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的所有物理

40、實例中。標(biāo)記敏感數(shù)據(jù) 首席信息安全官制定有關(guān)敏感數(shù)據(jù)的政策。只有 在識別到敏感數(shù)據(jù)的位置時，組織才能執(zhí)行政策， 因此，在業(yè)務(wù)詞庫中標(biāo)記敏感數(shù)據(jù)非常關(guān)鍵。發(fā)現(xiàn)敏感數(shù)據(jù)敏感的大數(shù)據(jù)可能隱藏在非結(jié)構(gòu)化文本中。大數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)考慮數(shù)據(jù)分析工具的利用， 以便自動發(fā)現(xiàn)非結(jié)構(gòu)化字段的敏感數(shù)據(jù)。執(zhí)行大數(shù)據(jù)隱私政策可以通過使用數(shù)據(jù)分析工具發(fā)現(xiàn)敏感的 大數(shù)據(jù)，以監(jiān)督對政策的遵從度。01020403患者隱私信息批量泄露醫(yī)院系統(tǒng)中存儲大量患者隱私信息，這些信息對整個醫(yī)療產(chǎn)業(yè)鏈如醫(yī)藥公司、健診中心、廣告、中介、保險等行業(yè)具有重要的價值。黑產(chǎn)人 員可能通過雇傭黑客入侵醫(yī)院系統(tǒng)，或收買醫(yī)院業(yè)務(wù)人員、信息中心人員、第三方維護和開

41、發(fā)人員盜取患者隱私數(shù)據(jù)。出現(xiàn)非法“統(tǒng)方”行為信息科人員、其他業(yè)務(wù)科室、系統(tǒng)維護人員等內(nèi)部人群可以通過合法途徑訪問，登錄數(shù)據(jù)庫、應(yīng)用系統(tǒng)等批量查詢或下載處方數(shù)據(jù)。醫(yī)療財務(wù)數(shù)據(jù)被非法篡改導(dǎo)致資金流失以住院費用查詢系統(tǒng)為例，住院病人費用明細清單包括床位費用、醫(yī)生診療費用、藥品費用、檢查費用等重要信息，維護人員、程序開發(fā)人 員、信息中心業(yè)務(wù)人員擁有數(shù)據(jù)庫的高級別權(quán)限，正常的數(shù)據(jù)維護工作和敏感數(shù)據(jù)的非法篡改，從權(quán)限上無法分離，事后亦無法有效定責(zé)。在開發(fā)、測試環(huán)境中，第三方外包人員可能存在的數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險億歐智庫：數(shù)據(jù)脫敏處理醫(yī)療大數(shù)據(jù)采集及管理下的數(shù)據(jù)脫敏問題：基于隱私信息泄露等 風(fēng)險，數(shù)據(jù)脫敏處理尤為關(guān)

42、鍵Part.3 醫(yī)療大數(shù)據(jù)關(guān)鍵環(huán)節(jié) 醫(yī)療大數(shù)據(jù)治理技術(shù)環(huán)節(jié)29醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析/挖掘：以文本數(shù)據(jù)為例文本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化， 使醫(yī)療文本達到數(shù)據(jù)分析的要求電子化的醫(yī)療數(shù)據(jù)方便存儲和傳輸，但是并未達到進行數(shù)據(jù)分析的要求。大約80%的醫(yī)療數(shù)據(jù)是自由文本構(gòu)成的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，其中包 括大段的文字描述及非統(tǒng)一文字的表格字段。將非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為適合計算機分析的結(jié)構(gòu)化形式是醫(yī)療文本大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)。文本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化：是指基于醫(yī)學(xué)信息學(xué)角度，以醫(yī)學(xué)術(shù)語要求為依據(jù)，對醫(yī)療文本中的自然語言進行結(jié)構(gòu)化處理，然后以關(guān)系型結(jié)構(gòu)方 式將這些語義結(jié)構(gòu)存儲到數(shù)據(jù)庫中的過程。結(jié)構(gòu)化醫(yī)療文本主要特點在于對醫(yī)療文本中數(shù)據(jù)的層次結(jié)構(gòu)關(guān)系進

43、行規(guī)范。換句話說，就是 盡可能的對醫(yī)療文本中的數(shù)據(jù)進行分解，以達到最小結(jié)構(gòu)，并以此成為一個單元，使其在層級結(jié)構(gòu)中都有相應(yīng)的定位，從而能夠進行結(jié) 構(gòu)化的錄入和存儲，并實現(xiàn)信息的快速查詢與共享。數(shù)據(jù)預(yù)處理模板提取模板應(yīng)用結(jié)構(gòu)化結(jié)果數(shù)據(jù)清洗短句切分主干提取短句聚類統(tǒng)計篩選模板整合自定義詞庫特殊詞庫病理樣本名詞庫反 饋病理信息億歐智庫：醫(yī)療文本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化處理流程適用于中文語言的文本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化流程包括數(shù)據(jù) 預(yù)處理、模板提取、模板應(yīng)用三個階段。數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、短句切分和主干提取個步驟。經(jīng)過此階段的處理，原始的病理文本將轉(zhuǎn)換為由樣本名和指標(biāo)名表示的短句集；模板提取階段包括短句聚類和統(tǒng)計篩選兩個步驟，

44、 經(jīng)過此階段的處理，每個樣本都將對應(yīng)維護一個 模板文件；模板應(yīng)用階段即對新的病理文本匹配其對應(yīng)的模 板并套用，產(chǎn)生結(jié)構(gòu)化的輸出。Part.3 醫(yī)療大數(shù)據(jù)關(guān)鍵環(huán)節(jié) 醫(yī)療大數(shù)據(jù)治理技術(shù)環(huán)節(jié)30醫(yī)療知識圖譜是一種從海量醫(yī)療文本中抽取結(jié)構(gòu)化知識的手段，也可應(yīng)用于圖像。醫(yī)療知識圖譜通過將圖形學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、信息可視 化技術(shù)、信息科學(xué)等學(xué)科的理論及方法與計量學(xué)引文分析、共現(xiàn)分析等方法結(jié)合，利用可視化的圖譜形象地展示實體之間的關(guān)系。醫(yī) 療知識圖譜的構(gòu)建本質(zhì)是語義網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用，需要依賴自然語言處理中的很多基礎(chǔ)技術(shù)，比如句子的分詞，實體識別，實體的歸一 化和鏈接等。構(gòu)建流程通常包括醫(yī)學(xué)知識抽取、醫(yī)學(xué)知識融合、醫(yī)

45、學(xué)知識計算三個環(huán)節(jié)。知識圖譜可應(yīng)用于電子病歷后結(jié)構(gòu)化、醫(yī)療信息搜索、醫(yī)療問答系統(tǒng)（智能問診）、醫(yī)療決策支持（臨床決策）等場景。醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析/挖掘：以文本數(shù)據(jù)為例構(gòu)建知識圖譜，為“計 算機腦”提供可用的“學(xué)習(xí)資料”醫(yī)學(xué)知識抽取醫(yī)學(xué)知識融合醫(yī)學(xué)知識計算從醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)中提取出實體、關(guān)系、屬性等知識 圖譜的組成元素，并選擇合理高效的方式將元 素存知識庫中。對醫(yī)學(xué)知識庫的內(nèi)容及逆行整合、消歧、加工， 增強知識庫內(nèi)部的邏輯性和表達能力，并為醫(yī) 學(xué)知識圖譜更新舊知識或補充新知識。借助知識推理，推斷出缺失事實，自動完成疾 病診斷與治療。億歐智庫：知識圖譜常規(guī)構(gòu)建流程億歐智庫：一種醫(yī)學(xué)診斷知識圖譜構(gòu)建流程示意來源

46、：醫(yī)學(xué)信息學(xué)雜志、安徽中醫(yī)藥大學(xué)基于3層結(jié)構(gòu)模型的全科醫(yī)學(xué)診斷知識圖譜300種常見疾病優(yōu)化NLP算法疾病知識詞典正則表達式癥候知識詞典隱馬爾可夫模型醫(yī)學(xué)分詞詞典依存句法分析非結(jié)構(gòu)化文本知識（醫(yī)學(xué)教科書、醫(yī)學(xué)文獻和醫(yī)學(xué)專著）驗證知識圖譜臨床效果優(yōu)化CDSS算法模型優(yōu)化CDSS算法模型醫(yī)學(xué)、工程 之間交互Part.3 醫(yī)療大數(shù)據(jù)關(guān)鍵環(huán)節(jié) 醫(yī)療大數(shù)據(jù)治理技術(shù)環(huán)節(jié)醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析/挖掘：以影像數(shù)據(jù)為例深度學(xué)習(xí)實現(xiàn)影像中的特征提取31輸 入 層卷 積 層池 化 層全 連 接層輸 出 層醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)是由DR（X光）、CT、MR（磁共振成像）等醫(yī)學(xué)影像設(shè)備所產(chǎn)生并存儲于PACS（影像歸檔和通信系統(tǒng)）內(nèi)的影像數(shù)

47、據(jù) 集合。醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)量巨大、具有高維度和高復(fù)雜性，是典型的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。作為疾病征象的最大信息來源，醫(yī)學(xué)影像占全部臨床 醫(yī)療數(shù)據(jù)量的80%以上，主要有以下幾個特點：影像數(shù)據(jù)一般具有相對的含義；對影像內(nèi)容的理解具有主觀性的特點。醫(yī)生對同樣的影像信息可以有多種不同判斷和理解，并且依賴于其在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的專業(yè)知識；影像信息中包含影像數(shù)據(jù)對象的空間關(guān)系信息。圖像數(shù)據(jù)處理的主要目標(biāo)是從中提取出圖片的自身特征，該訴求可通過深度學(xué)習(xí)來實現(xiàn)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模仿人類視覺特征構(gòu)造 的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，屬于深度學(xué)習(xí)算法的一種。較低層的識別初級的圖像特征，若干底層特征組成更上一層特征，通過多個層級的組合， 最終在頂

48、層做出分類。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擅長處理圖像特別是大圖像的相關(guān)機器學(xué)習(xí)問題?？捎脕韺W(xué)習(xí)醫(yī)療數(shù)據(jù)的特征表示。卷積網(wǎng)絡(luò)通 過一系列方法，成功將數(shù)據(jù)量龐大的圖像識別問題不斷降維，最終使其能夠被訓(xùn)練，讀懂醫(yī)學(xué)影像，進行疾病的風(fēng)險評估。億歐智庫：深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理Part.3 醫(yī)療大數(shù)據(jù)關(guān)鍵環(huán)節(jié) 醫(yī)療大數(shù)據(jù)治理技術(shù)環(huán)節(jié)3.3 醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景Application Scenarios of Medical Big Data3233醫(yī)療大數(shù)據(jù)價值閉環(huán)構(gòu)建需各環(huán)節(jié)夯實基礎(chǔ)Part.3 醫(yī)療大數(shù)據(jù)關(guān)鍵環(huán)節(jié) 醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景大 數(shù) 據(jù)醫(yī)療數(shù)據(jù)互聯(lián)互通機器學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)合規(guī)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)共享平臺搭建優(yōu)化 大

49、數(shù)據(jù)與機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)和循證醫(yī)學(xué)、影像組學(xué)等學(xué)科的結(jié)合，可以為健康管理、輔助診療等場景提供解決方案；打 通底層數(shù)據(jù)，構(gòu)建互聯(lián)互通的數(shù)據(jù)平臺，可以優(yōu)化診療流程、提升醫(yī)療行為的效率。數(shù)據(jù)互通可以優(yōu)化各應(yīng)用場景的體驗，各應(yīng) 用場景產(chǎn)生的數(shù)據(jù)又可以進一步豐富數(shù)據(jù)由此形成一個價值閉環(huán)。億歐智庫：醫(yī)療大數(shù)據(jù)的價值閉環(huán)豐富 學(xué)科循證醫(yī)學(xué) 影像組學(xué) 細胞生物學(xué) 生物信息學(xué) 圖形學(xué)統(tǒng)計學(xué)藥學(xué)知識庫疾病知識庫 應(yīng)用場景健康管理 輔助診療 醫(yī)學(xué)研究 醫(yī)院管理基因檢測與測序 醫(yī)藥研發(fā) 技術(shù)34醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用尚在起步階段，健康管理、輔助診療、醫(yī)學(xué)研究暫處第一梯隊01健康管理目前，底層數(shù)據(jù)的收集仍存在合規(guī)性問題，

50、規(guī)則、責(zé)任的根基仍待夯實；標(biāo)準(zhǔn)化制度尚需完善；數(shù)據(jù)孤島問題仍然存在。另外，醫(yī)療大數(shù)據(jù)的分析要求響應(yīng)速度、響應(yīng)能力以及結(jié)果準(zhǔn)確性，企業(yè)仍需提升技術(shù)能力。醫(yī)療大數(shù)據(jù)還處于應(yīng)用前期的基礎(chǔ)建設(shè)層面，在可預(yù)見的未來，各應(yīng)用場景發(fā)展的行進速度有較大差異。02輔助診療 結(jié)構(gòu)化電子病歷 / 智能問診 / 醫(yī)學(xué)影像03醫(yī)學(xué)研究04醫(yī)院管理 醫(yī)院管理系統(tǒng) / 醫(yī)保管理05基因檢測與測序06醫(yī)藥研發(fā)Part.3 醫(yī)療大數(shù)據(jù)關(guān)鍵環(huán)節(jié) 醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景健康管理：個性化地制定健康方案優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)是制勝關(guān)鍵，先進技術(shù)加持。以“大數(shù)據(jù)”作用“小個體”，實現(xiàn)精準(zhǔn)干預(yù)智能終端可穿戴設(shè)備健康終端PC機智能健康 評估模型智能疾病 預(yù)警

51、模型智能健康 干預(yù)模型數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)存儲 及處理健康服務(wù)平臺層感知層應(yīng)用層健康評估結(jié)果疾病預(yù)警信息健康干預(yù)方案個人健康檔案個性化評估、干預(yù)健康檔案海量數(shù)據(jù)收集、分析隨訪優(yōu)化 流動場景：健康管理是指對個體或群體的健康進行全面監(jiān)測、分析、評估，并提供健康咨詢和指導(dǎo)以及對健康危險因素進行干預(yù)的全過程。其 核心是健康風(fēng)險的評估和控制。新型健康管理系統(tǒng)是利用云計算、大數(shù)據(jù)信息技術(shù)充分挖掘大量人群健康狀態(tài)的數(shù)據(jù)，針對不同健康狀態(tài) 可個性化的健康干預(yù)診斷指標(biāo)體系，可成功地阻斷、延緩、甚至逆轉(zhuǎn)疾病的發(fā)生和發(fā)展進程，從而達到維持健康狀態(tài)、“治未病”的目的?；凇按髷?shù)據(jù)”的結(jié)論給出個性化方案的關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)質(zhì)量。在優(yōu)

52、質(zhì)數(shù)據(jù)源基礎(chǔ)上，如能實現(xiàn)隨訪信息動態(tài)記錄，則更有助于提升結(jié)果準(zhǔn) 確性、方案專業(yè)性，使得企業(yè)在這一賽道的競爭中凸顯優(yōu)勢。目前，針對某些特定慢性病推出的家庭檢測包（通常包含可穿戴設(shè)備、健康報告）已嶄露頭角，慢病管理仍是未來一段時間內(nèi)的熱門場景。億歐智庫：健康管理系統(tǒng)的架構(gòu)億歐智庫：健康管理+大數(shù)據(jù)有效價值閉環(huán)35Part.3 醫(yī)療大數(shù)據(jù)關(guān)鍵環(huán)節(jié) 醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景輔助診療：結(jié)構(gòu)化電子病歷一目了然，可異地查看，就診效率大幅提升；電腦可讀，消除數(shù)據(jù)分析障礙致密影3. 心衰（心功能-級）；高血壓病級（極高危）； 腦梗死，治療予異舒吉、長效異樂定擴冠，雅施達改善左室重構(gòu)。2018.7.11. 患者近一月前

53、無明顯誘因下，出現(xiàn)咳嗽咳痰，無發(fā)燒等癥狀。2018.6.11因“胸日期悶氣促，伴雙下肢水腫2天”入治上海癥狀詞部位詞癥狀體征方位詞藥物詞疾病藥物詞病狀體征病狀體征癥狀詞癥狀詞日期心功能 不全硝酸異 山梨酯發(fā)熱心臟 結(jié)構(gòu)心衰心功能心力 衰竭心臟 衰竭異舒吉發(fā)燒時間段檢查結(jié)果同義詞 發(fā)現(xiàn)部位36來源：大數(shù)據(jù)、華東理工大學(xué)，億歐智庫繪制場景：電子病歷結(jié)構(gòu)化是以醫(yī)療信息學(xué)為基礎(chǔ), 將以自然語言方式錄入的計算機不能識別的病歷文本、診斷結(jié)果等醫(yī)療數(shù)據(jù)，根據(jù)醫(yī)學(xué)語 境使用自然語言理解、機器學(xué)習(xí)、知識圖譜技術(shù)轉(zhuǎn)化為可存儲查詢統(tǒng)計分析和挖掘的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。結(jié)構(gòu)化電子病歷優(yōu)勢十分明顯：1.大大降低病歷出錯的概率，避免

54、用詞的隨意性，給今后的數(shù)據(jù)收集、研究提供了方便；2.支持電子病歷查詢統(tǒng)計和數(shù)據(jù)挖掘；3.可根據(jù)臨床需要對電子病歷按照模板層次結(jié)構(gòu)進行查詢；4.方便共享。目前，國家正大力推廣電子病歷共享平臺構(gòu)建及結(jié)構(gòu)化電子病歷的應(yīng)用。億歐智庫：基于知識圖譜實現(xiàn)病歷標(biāo)準(zhǔn)化腦梗死腦梗塞腦結(jié)構(gòu)Part.3 醫(yī)療大數(shù)據(jù)關(guān)鍵環(huán)節(jié) 醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景否定詞部位詞部位詞中心詞形容詞2. 我院胸片（60094838-011）提示：兩肺紋理增粗、增多，右中肺可見一結(jié)節(jié)形容詞數(shù)詞形容詞37圖 像 獲 取 和 標(biāo) 注特 征 提 取 和 量 化特 征 值 選 擇 和 降 維輔助診療：醫(yī)學(xué)影像影像組學(xué)解讀“數(shù)據(jù)語言“，人工智能輔 助閱片

55、。技術(shù)與科學(xué)珠聯(lián)璧合，作用于疾病早篩及診斷機 器 學(xué) 習(xí)性 能 評 估 及 預(yù) 測組織病理圖像臨床報告基因表達譜分子分型形狀特征紋理特征小波變換及圖 像濾波深度特征可單重變復(fù)量性選檢擇驗法獨 立 成 分 分 析方 差 閾 值 法主 成 分 分 析LASSO回 歸 篩 選Part.3 醫(yī)療大數(shù)據(jù)關(guān)鍵環(huán)節(jié) 醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景邏輯式回歸 決策樹隨機森林 XGBoost 支持向量機K最近鄰影像組學(xué)：這一概念起源于腫瘤學(xué)領(lǐng)域，之后其外延擴大到整個醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域，即從CT、MRI、PET或SPECT等影像中高通量地提取 大量影像信息，實現(xiàn)感興趣區(qū)（通常指病灶）圖像分割、特征提取與模型建立，憑借對海量影像數(shù)據(jù)

56、信息進行更深層次的挖掘、預(yù) 測和分析來定量描述影像中的空間時間異質(zhì)性，揭示出肉眼無法識別的圖像特征。影像組學(xué)可直觀地理解為將視覺影像信息轉(zhuǎn)化為 深層次的特征來進行量化研究?，F(xiàn)狀：理解醫(yī)學(xué)圖像、提取其中具有診斷和治療決策價值的關(guān)鍵信息是診療過程中非常重要的環(huán)節(jié)。以往，醫(yī)學(xué)影像前處理+診斷需 要4-5名醫(yī)生參與。而基于影像組學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)，訓(xùn)練計算機對醫(yī)學(xué)影像進行分析，只需1名醫(yī)生參與質(zhì)控及確認(rèn)環(huán)節(jié)，這對提高 醫(yī)療行為效率有很大幫助。影像組學(xué)解讀“數(shù)據(jù)語言”、AI輔助閱片將作用于疾病早篩及診斷，是醫(yī)學(xué)影像的發(fā)展方向。億歐智庫：基于影像組學(xué)與大數(shù)據(jù)的醫(yī)學(xué)影像分析流程解剖結(jié)構(gòu)圖像強度特征腫瘤大數(shù)據(jù)智

57、能診斷腫瘤治療 效果評估腫瘤預(yù)后 生存期預(yù)測預(yù) 測 模 型 的 訓(xùn)練深度 學(xué) 習(xí)參考來源：東軟醫(yī)療、中國科學(xué)院自動化研究所分子影像重點實驗室，億歐智庫繪制38Part.3 醫(yī)療大數(shù)據(jù)關(guān)鍵環(huán)節(jié) 醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景場景：智能問診是指模擬醫(yī) 生問診流程，與用戶多輪交 流，依據(jù)用戶的癥狀，提出 可能出現(xiàn)問題，反復(fù)驗證， 給出建議?？奢o助基層醫(yī)生 進行初步?jīng)Q策；人機對話記 錄也可作為資料，提高線下 就診效率。智能問診應(yīng)用是通過采集與 分析海量醫(yī)療數(shù)據(jù)、專業(yè)文 獻，構(gòu)建醫(yī)學(xué)知識庫，經(jīng)人 工智能的產(chǎn)品設(shè)計實現(xiàn)的。智能問診系統(tǒng)在該過程中收 集并整理的大量癥狀描述， 又可以作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)優(yōu)化機 器學(xué)習(xí)成果，從而使

58、智能問 診結(jié)果更準(zhǔn)確。億歐智庫：基于知識圖譜實現(xiàn)智能問診的原理億歐智庫：某智能問診App界面輔助診療：智能問診構(gòu)建基于海量數(shù)據(jù)的醫(yī)學(xué)知識圖譜，實現(xiàn) 用戶與“機器醫(yī)生”的線上會話智 能 問 診方法應(yīng)用基于信息提取 的方法基于語義解析 的方法基于向量空間建模 的方法知識庫整合中醫(yī)藥知識圖譜對特定領(lǐng)域?qū)I(yè)知 識要求不太高利用問句信息結(jié)合知識庫資源獲取候選答案用自然語言處理將問句解析成一種邏輯表達形式， 通過這種結(jié)構(gòu)化表達從知識庫中尋找答案使用向量空間描述自然語言問句以及知識圖譜中 的實體和關(guān)系，通過機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等方法 生成問答模型進行問答UMLS以及WordNet兩種知識庫，設(shè)置10類醫(yī)學(xué) 問

59、題類型，利用自然語言處理技術(shù)的應(yīng)用來生成 處理問題的邏輯形式，最后從知識庫中提取答案高校與醫(yī)院合作，構(gòu)建疾病庫、癥狀庫、證庫、 中草藥庫、方劑庫，基于該知識圖譜進行中醫(yī)藥 問答和輔助開藥可融合傳統(tǒng)問答系統(tǒng)和行業(yè)知識的知識圖譜，如IBM Watson Health、搜狗 APGC39Part.3 醫(yī)療大數(shù)據(jù)關(guān)鍵環(huán)節(jié) 醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景企業(yè)高校醫(yī)院脫敏數(shù)據(jù)注：輔助醫(yī)學(xué)研究的基因測序服務(wù)不包含在本節(jié)討論的內(nèi)容中場景：醫(yī)學(xué)研究：企業(yè)提供服務(wù)（有些企業(yè)也可提供器械）以輔助設(shè)計臨床科研、積累有價值的科研數(shù)據(jù)、將收集的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成科研的成果。通過融合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、生物信息學(xué)和醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)，挖掘公共數(shù)據(jù)庫并提取有

60、價值的信息，最終加快科研進度。目前，一些企業(yè)已形成一套基于醫(yī)療大數(shù)據(jù)的醫(yī)學(xué)科研解決方案，可以完成包括文獻檢索和系統(tǒng)評價、研究方案優(yōu)化設(shè)計、單病種科 研數(shù)據(jù)中心建設(shè)、真實世界研究、生物醫(yī)學(xué)信息挖掘、藥物及器械上市前臨床試驗設(shè)計等內(nèi)容在內(nèi)的一站式服務(wù)。億歐智庫：醫(yī)學(xué)研究場景中的大數(shù)據(jù)醫(yī)學(xué)研究：企業(yè)提供服務(wù)或器械，輔助高校、醫(yī)院、藥企等將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為科研成果輔助醫(yī)學(xué)研究服務(wù)： 文獻檢索和系統(tǒng)評價研究方案優(yōu)化和設(shè)計臨床研究數(shù)據(jù)庫建立及管理 數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)分析藥企輔助醫(yī)學(xué)研究服務(wù) 脫敏數(shù)據(jù)、資質(zhì)背書40醫(yī)院管理：醫(yī)院管理系統(tǒng)信息整合的醫(yī)院信息可視化看板高防IP安全服務(wù)KAS防DDOS攻擊漏洞掃描KSIWe