健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)調(diào)研報告

健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)調(diào)研報告目錄1 健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀 12 國外健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用 33 大數(shù)據(jù)技術(shù)提升傳統(tǒng)醫(yī)療信息系統(tǒng)效率 43.1 腫瘤登記面臨的挑戰(zhàn)和方法演變 43.2 腫瘤登記軟件的出現(xiàn)和應(yīng)用 43.3 大數(shù)據(jù)技術(shù)實現(xiàn)腫瘤非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)登記過程自動化 53.4 基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的腫瘤自動登記理念在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的推廣應(yīng)用 64 數(shù)據(jù)在區(qū)域化醫(yī)療衛(wèi)生管理分析應(yīng)用 75 基于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的疾病指數(shù)預(yù)測應(yīng)用 106 健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢 14健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀隨著計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)和信息技術(shù)的發(fā)展以及現(xiàn)代醫(yī)學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步，醫(yī)學(xué)與健康相關(guān)數(shù)據(jù)正在急速增長。如何高效收集、處理、存儲、交換和挖掘海量的醫(yī)療與健康相關(guān)大數(shù)據(jù)，從而為醫(yī)護(hù)人員的及時和正確診斷、個人健康的監(jiān)測護(hù)理與診療建議、醫(yī)療相關(guān)機(jī)構(gòu)的管理與決策提供大數(shù)據(jù)分析和系統(tǒng)支持，已經(jīng)成為跨醫(yī)學(xué)和計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的一個重要的研究和產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向。國家相關(guān)部門在健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)方面部署了一系列相關(guān)項目和課題，包括科技部863計劃和國家科技支撐計劃部署的一系列相關(guān)項目、中國科學(xué)院重點部署項目醫(yī)學(xué)影像信息大數(shù)據(jù)相關(guān)研究以及地方資助項目（如山東省資助的醫(yī)療大數(shù)據(jù)管理及分析應(yīng)用系統(tǒng)項目）等等，旨在基于大數(shù)據(jù)技術(shù)推動醫(yī)療健康和生物等相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。健康醫(yī)療行業(yè)涉及從醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)、醫(yī)療器械企業(yè)、醫(yī)療管理部門到具體每個個人共四種不同類型機(jī)構(gòu)實體和人群。健康醫(yī)療信息化和服務(wù)水平影響著每個人生活質(zhì)量。健康醫(yī)療行業(yè)信息化主要應(yīng)用現(xiàn)狀如下：首先，隨著信息化技術(shù)的飛速發(fā)展，醫(yī)療行業(yè)的信息化步伐不斷加快。國際上已開始利用大數(shù)據(jù)挖掘與分析，來減少醫(yī)療浪費，改善醫(yī)療效果。國內(nèi)醫(yī)療行業(yè)經(jīng)過多年建設(shè)和發(fā)展，目前醫(yī)院已經(jīng)普遍建成了以醫(yī)院信息管理系統(tǒng)(HIS)、電子病歷(EMR)、實驗室信息管理系統(tǒng)(LIS)、醫(yī)學(xué)影像系統(tǒng)(PACS)以及放射信息管理系統(tǒng)(RIS)為主要應(yīng)用的綜合性信息系統(tǒng)，極大地提升了各級醫(yī)院的醫(yī)療服務(wù)水平。在醫(yī)療數(shù)據(jù)規(guī)模和種類急劇增長的情況下，傳統(tǒng)的醫(yī)院內(nèi)各系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)交換、存儲、處理和服務(wù)模式，在適應(yīng)新形勢下的醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)服務(wù)需求面臨巨大挑戰(zhàn)。具體包括：如何高效且經(jīng)濟(jì)地存儲、處理上述種類多（非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和結(jié)構(gòu)化）、規(guī)模大（從TB到PB級，甚至更多）的醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)，為醫(yī)院日常業(yè)務(wù)提供支撐；如何更好地實現(xiàn)醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)的共享和交換，提高醫(yī)療健康數(shù)據(jù)資源的使用率，方便患者就醫(yī)、降低個人就醫(yī)的時間和經(jīng)濟(jì)成本等。其次，大眾個人健康服務(wù)還處在探索階段，迫切需要在健康服務(wù)方面進(jìn)行新的嘗試和探索，提升醫(yī)療健康服務(wù)的水平。目前，雖然各類保健器械和醫(yī)療服務(wù)開始進(jìn)入社區(qū)和家庭，人們的健康消費模式從以往單一的基本醫(yī)療消費逐步向醫(yī)療、保健和提高身體素質(zhì)等多種形式并存的醫(yī)療健康消費模式轉(zhuǎn)變，但是每個人能享受的醫(yī)療衛(wèi)生資源十分稀少，有限的醫(yī)療資源無法滿足不斷增長的醫(yī)療需求，迫切需要通過信息新技術(shù)來改善健康服務(wù)水平，為用戶提供高效、低成本的醫(yī)療健康服務(wù)。當(dāng)前，國際上出現(xiàn)了引入云計算為核心思想的健康醫(yī)療護(hù)理解決方案，該方案包括醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)、醫(yī)療門戶網(wǎng)站、智能手機(jī)終端及健康監(jiān)測軟件、數(shù)據(jù)管理、IP及無線通訊模塊、終端設(shè)備的嵌入式軟件、以及短程無線網(wǎng)關(guān)的硬件產(chǎn)品等一系列軟件和硬件，基于云計算中心模式共同提供移動醫(yī)療健康監(jiān)測與診療服務(wù)。再有，醫(yī)療管理部門及醫(yī)療相關(guān)企業(yè)和機(jī)構(gòu)的管理與科學(xué)決策期待更多健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)挖掘與分析技術(shù)和應(yīng)用的支持，從而得以充分利用大數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢來指導(dǎo)相關(guān)政策的指定、流行性疫病防控，甚至是醫(yī)療服務(wù)相關(guān)企業(yè)的產(chǎn)品規(guī)劃與決策等。在健康醫(yī)療領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)具體是指電子健康和醫(yī)療相關(guān)數(shù)據(jù)集十分巨大和復(fù)雜以致很難用傳統(tǒng)的軟件、工具和方法來管理和處理這些數(shù)據(jù)。具體來說，健康醫(yī)療領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)包括臨床診斷數(shù)據(jù)，臨床決策支持相關(guān)數(shù)據(jù)（如醫(yī)生撰寫的病歷、處方、醫(yī)學(xué)圖像，以及其它和實驗、藥品、保險有關(guān)的數(shù)據(jù)），病人電子健康記錄數(shù)據(jù)，各種醫(yī)學(xué)傳感器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)（如移動傳感器監(jiān)測到的心電圖數(shù)據(jù)），社會媒體產(chǎn)生的健康醫(yī)療相關(guān)數(shù)據(jù)等（如Twitter、微博、博客，網(wǎng)頁上的健康和醫(yī)療相關(guān)數(shù)據(jù)）。健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析和利用具有重要價值。例如，通過發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)，掌握理解數(shù)據(jù)模式和變化趨勢，可以改善醫(yī)療效果，挽救生命并降低醫(yī)療成本。又如，可以基于大數(shù)據(jù)進(jìn)行疾病的早期預(yù)測、管理人口健康以及檢測出衛(wèi)生保健欺詐；根據(jù)歷史數(shù)據(jù)，我們可以預(yù)測哪些病人需要選擇外科手術(shù)，哪些病人做手術(shù)無效，病人的治療并發(fā)癥風(fēng)險等。

國外健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用在醫(yī)療健康服務(wù)過程中產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)，例如，病人保健、治療記錄等數(shù)據(jù)。盡管大量的醫(yī)療健康數(shù)據(jù)以硬拷貝的形式存儲，當(dāng)前發(fā)展趨勢是將這些硬拷貝數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)字化。這些數(shù)字化的醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)具有十分廣泛的應(yīng)用，例如，臨床決策支持，疾病監(jiān)測，人口健康管理。僅以美國健康系統(tǒng)為例，2011年美國健康數(shù)據(jù)達(dá)150艾字節(jié)。麥卡西估計，大數(shù)據(jù)分析每年可以使美國節(jié)約大約3千億美元的保健費用，大數(shù)據(jù)還可以減少浪費，改善醫(yī)療效率。美國醫(yī)療聯(lián)盟網(wǎng)絡(luò)由超過2700個成員醫(yī)院和健康系統(tǒng)組成，包括40萬名各類醫(yī)生。該網(wǎng)絡(luò)收集和存儲大量臨床、財務(wù)、病人和供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)庫。這些大數(shù)據(jù)為大約330個醫(yī)院提供醫(yī)療決策支持服務(wù)，改進(jìn)醫(yī)療過程，挽救了大約29000生命，并減少醫(yī)療開支達(dá)70億美元。例如，哥倫比亞大學(xué)醫(yī)學(xué)中心利用大數(shù)據(jù)分析腦損傷病人的生理數(shù)據(jù)流的相關(guān)性，從而為專業(yè)人員提供重要及時信息以治療并發(fā)癥。密執(zhí)安大學(xué)健康系統(tǒng)將大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用于規(guī)范化輸血管理。應(yīng)用表明，大數(shù)據(jù)分析減少了31%的病人輸血，并且每月減少醫(yī)療成本達(dá)20萬美元。北約總醫(yī)院，一個有450張床位的加拿大多倫多社會教學(xué)醫(yī)院，利用實時大數(shù)據(jù)分析方法來改善病人康復(fù)，提供臨床、行政、財務(wù)服務(wù)，從而改善病人康復(fù)。意大利博洛尼亞Rizzoli整形外科研究所通過大數(shù)據(jù)分析家庭內(nèi)成員之間的臨床變化，個人呈現(xiàn)出不同程度的癥狀。這種分析可以減少住院病人達(dá)30%，并減少醫(yī)學(xué)圖形檢查達(dá)60%。未來它們希望通過結(jié)合大數(shù)據(jù)和基因分析、開發(fā)有效的治療方法。加拿大兒童醫(yī)院利用大數(shù)據(jù)分析嬰兒容易獲得的致命性的院內(nèi)感染從而改善醫(yī)療效果。通過收集臨床檢測裝置而產(chǎn)生的生命體征數(shù)據(jù)，醫(yī)護(hù)人員通過大數(shù)據(jù)分析方法，可以提前24小時識別潛在的感染跡象。大數(shù)據(jù)技術(shù)提升傳統(tǒng)醫(yī)療信息系統(tǒng)效率醫(yī)院日常運作每年都會產(chǎn)生海量的醫(yī)學(xué)和健康相關(guān)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)難以用常規(guī)方法進(jìn)行分析處理。針對這些健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的分析處理，對政府衛(wèi)生政策制定，公共衛(wèi)生機(jī)構(gòu)疾病流行規(guī)律掌握和有效防治，醫(yī)院運營決策、臨床醫(yī)生科研等具有非常重要的意義。但是，目前醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的搜集、分析和利用仍然不夠方便快捷，對數(shù)據(jù)的處理仍然需要相當(dāng)?shù)娜斯じ深A(yù)或操作。通過充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)技術(shù)的作用將極大推動醫(yī)學(xué)信息化的發(fā)展。下面從腫瘤登記方法的演變，通過醫(yī)院采用大數(shù)據(jù)技術(shù)自動從醫(yī)院電子數(shù)據(jù)庫整理和統(tǒng)計分析腫瘤資料，來介紹大數(shù)據(jù)技術(shù)如何提升傳統(tǒng)的醫(yī)療信息系統(tǒng)效率。腫瘤登記面臨的挑戰(zhàn)和方法演變做好腫瘤登記，能起到有效防治惡性腫瘤的重要作用。傳統(tǒng)的登記方法面臨許多問題，資料的收集與整理不僅非常辛苦、煩瑣、費時，且不斷累積的資料難以用人工甚至是半人工方法進(jìn)行整理，資料編碼復(fù)雜、困難，難以確保準(zhǔn)確性，登記人員疲于資料的收集、核對、編碼和上報，更是無暇充分利用登記的資料。隨著信息技術(shù)和醫(yī)療信息化發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)、電子病歷、HIS和PACS等系統(tǒng)得到普遍應(yīng)用，傳統(tǒng)的手工登記方法漸被現(xiàn)代電腦系統(tǒng)登記方法取代，網(wǎng)絡(luò)直報代替了人工卡片上報，大大減輕了腫瘤登記人員工作量。但目前的登記方法也存在明顯不足，網(wǎng)絡(luò)直報沒有減輕臨床醫(yī)生負(fù)擔(dān)，花費時間仍較多。如何減輕臨床和登記人員的壓力與負(fù)擔(dān)，實現(xiàn)腫瘤自動登記需求，需要實現(xiàn)對非結(jié)構(gòu)化的醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)的收集和處理的自動化。腫瘤登記軟件的出現(xiàn)和應(yīng)用國內(nèi)外非常重視腫瘤登記軟件的研發(fā)。國內(nèi)河南省腫瘤防辦最早開展此方面研究，而全國腫瘤登記中心2002年漢化了國際癌癥研究所的CANREG4登記軟件，并在全國推廣使用。自此全國多地陸續(xù)開展了腫瘤登記技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用。同一時期，國外也有許多醫(yī)療機(jī)構(gòu)開展了腫瘤登記技術(shù)的研究實現(xiàn)與統(tǒng)計分析。國內(nèi)研發(fā)腫瘤登記技術(shù)研究主要集中在資料收集后的處理，如錄入、整理、儲存、編碼和統(tǒng)計分析，缺乏自動處理功能。國外相關(guān)技術(shù)雖然達(dá)到一定自動效果，但由于語言和環(huán)境不同，難以在國內(nèi)套用。大數(shù)據(jù)技術(shù)實現(xiàn)腫瘤非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)登記過程自動化某家三甲醫(yī)院約平均3000條／天PACS診斷記錄，一個月約10萬條診斷記錄數(shù)據(jù)，需要人工干預(yù)判斷，該醫(yī)院存有十年的病人數(shù)據(jù)。全國有1,431家三甲醫(yī)院，其余的三乙到二丙共有9,798家。這么大量的數(shù)據(jù)采取人工干預(yù)是需要耗費大量的人力，工作人員需要通過PACS診斷中，人工篩選和整理數(shù)據(jù)，他們80%的工作消耗在了這些數(shù)據(jù)收集的工作上。腫瘤自動登記技術(shù)實現(xiàn)自動進(jìn)行數(shù)據(jù)的發(fā)現(xiàn)、提取、整理、編碼和統(tǒng)計分析。首先借助自然語言處理技術(shù)首先對腫瘤非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，即從醫(yī)院電子數(shù)據(jù)庫中自動發(fā)現(xiàn)、提取、整理和編碼所需腫瘤資料，其次建立整理后的數(shù)據(jù)倉庫，再次根據(jù)需要進(jìn)行數(shù)據(jù)自動分析，最后自動展示分析結(jié)果?；诖髷?shù)據(jù)處理技術(shù)架構(gòu)搭建起可方便擴(kuò)展的腫瘤數(shù)據(jù)的自動處理和分析應(yīng)用，極大地提升腫瘤登記的自動化水平。通過與手工查找方法對比分析，通過腫瘤自動登記技術(shù)完成的工作結(jié)果顯示其準(zhǔn)確性相當(dāng)高，對比3個月數(shù)據(jù)測試結(jié)果的靈敏度為98.91%，特異性為99.22%。通過腫瘤自動登記技術(shù)應(yīng)用后，以往15天的工作通過腫瘤自動登記技術(shù)處理，現(xiàn)在只需要15分鐘，極大了提高了工作效率及質(zhì)量。腫瘤自動登記技術(shù)具備以下優(yōu)點：1）不影響原有信息系統(tǒng)的運作，適用于不同信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)獲??；2）運行速度快，數(shù)十秒即可完成查找過程；3）準(zhǔn)確性高，靈敏度和特異度均達(dá)95％以上；4）極大地減少了統(tǒng)計和分析工作量?；诖髷?shù)據(jù)技術(shù)的腫瘤自動登記理念在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的推廣應(yīng)用腫瘤登記自動化對腫瘤登記無疑是一場革命，將為腫瘤防治帶來巨大影響。腫瘤監(jiān)測通過大數(shù)據(jù)的采集、分析處理和存儲實現(xiàn)了腫瘤的自動化和統(tǒng)一處理。類似地，其它疾病如傳染性疾病、慢性非傳染性疾病的監(jiān)測，或者其它醫(yī)學(xué)過程的監(jiān)測，以及相關(guān)醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的提取和分析，也非常有可能通過利用大數(shù)據(jù)一系列相關(guān)技術(shù)來實現(xiàn)某種程度的自動處理。

數(shù)據(jù)在區(qū)域化醫(yī)療衛(wèi)生管理分析應(yīng)用經(jīng)過二十多年的衛(wèi)生信息化建設(shè)，目前衛(wèi)生信息化正朝著面向人群健康的區(qū)域衛(wèi)生信息化建設(shè)階段發(fā)展,對信息化服務(wù)模式、海量大數(shù)據(jù)處理、節(jié)能環(huán)保等提出了更高的要求。醫(yī)療衛(wèi)生主管部門通過數(shù)據(jù)分析平臺更全面的掌握區(qū)域內(nèi)健康、診療、疾病及經(jīng)濟(jì)信息，為區(qū)域醫(yī)療規(guī)劃和管理科學(xué)決策提供數(shù)據(jù)支撐。隨著醫(yī)療數(shù)據(jù)的不斷積累，如何通過大數(shù)據(jù)分析提升區(qū)域醫(yī)療機(jī)構(gòu)的運營管理能力，從而提升區(qū)域醫(yī)療機(jī)構(gòu)整體服務(wù)能力和服務(wù)質(zhì)量成為關(guān)鍵問題。當(dāng)前醫(yī)療衛(wèi)生信息化還處于一種各自開發(fā)、各自建設(shè)，而醫(yī)療數(shù)據(jù)紛繁復(fù)雜，包括業(yè)務(wù)流程、財務(wù)、藥品、設(shè)備、耗材、醫(yī)療質(zhì)量、臨床等各種數(shù)據(jù)，以上數(shù)據(jù)分布于各個醫(yī)療廠商系統(tǒng)內(nèi)部，存在數(shù)據(jù)異構(gòu)及信息孤島情況。因此，區(qū)域衛(wèi)生機(jī)構(gòu)內(nèi)各系統(tǒng)實現(xiàn)互聯(lián)互通、數(shù)據(jù)共享和應(yīng)用方面面臨著各種挑戰(zhàn)：如何獲取各醫(yī)院數(shù)據(jù)如何整合不同廠家的數(shù)據(jù)如何確定有價值的數(shù)據(jù)如何通過數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)問題整合分析數(shù)據(jù)后，如何與醫(yī)院共享依托大數(shù)據(jù)分析技術(shù)從紛繁的臨床數(shù)據(jù)、財務(wù)數(shù)據(jù)和運營數(shù)據(jù)構(gòu)成的數(shù)據(jù)海洋中提煉高價值數(shù)據(jù)，幫助區(qū)域衛(wèi)生機(jī)構(gòu)深層開展醫(yī)療資源、就診動態(tài)、疾病預(yù)警，患者分析和用藥分析等工作。區(qū)域性醫(yī)療健康數(shù)據(jù)分析平臺的總體目標(biāo)是將不同醫(yī)院的不同系統(tǒng)數(shù)據(jù)通過關(guān)聯(lián)、整合建立一個統(tǒng)一的醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)分析平臺，服務(wù)于區(qū)域化醫(yī)療、健康相關(guān)的管理、分析和決策支持功能，提升區(qū)域化醫(yī)療健康整體水平。圖2-25區(qū)域化醫(yī)療健康數(shù)據(jù)分析平臺示意圖大數(shù)據(jù)技術(shù)為區(qū)域衛(wèi)生機(jī)構(gòu)提供決策支持。在區(qū)域醫(yī)療衛(wèi)生數(shù)據(jù)分析平臺上存儲著區(qū)域內(nèi)全體居民的健康信息、電子病歷、治療方案、醫(yī)務(wù)人員工作量等信息，區(qū)域衛(wèi)生機(jī)構(gòu)主管部門對這些信息的統(tǒng)計、分析和挖掘?qū)^(qū)域內(nèi)公共衛(wèi)生政策的制訂有著積極的意義。例如通過大數(shù)據(jù)分析人員流動數(shù)據(jù)來監(jiān)測傳染區(qū)人員的主要流向并提出預(yù)警提示。主要流向的當(dāng)?shù)丶部刂行臏?zhǔn)備相應(yīng)的人員和藥品疫苗，為當(dāng)?shù)厝私臃N疫苗，這樣就避免了盲目的全面布局情況，資源浪費。區(qū)域醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)可通過大數(shù)據(jù)統(tǒng)計、挖掘和分析實現(xiàn)各類醫(yī)療、健康相關(guān)的一系列分析功能，如：醫(yī)療衛(wèi)生總體情況分析：醫(yī)療資源、就診動態(tài)、疾病預(yù)警圖2-26疾病監(jiān)測：傳染病（甲類、乙類、丙類傳染?。⒙圆D2-27手術(shù)分析：手術(shù)數(shù)量及質(zhì)量，手術(shù)級別，切口方式，麻醉方式和愈合情況手術(shù)具體數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析等圖2-28基于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的疾病指數(shù)預(yù)測應(yīng)用近年來，我國突發(fā)公共衛(wèi)生事件頻發(fā)，從2003年的“非典”，2004年的H5N1禽流感，2009年的H1N1禽流感，再到最近的H7N9禽流感，每一次疫情爆發(fā)均對人民的生命財產(chǎn)及心理造成了重大的損害。隨著信息技術(shù)的發(fā)展，信息傳播的方式多樣化，信息傳播的速度和范圍有了質(zhì)的飛躍，突發(fā)公共衛(wèi)生事件發(fā)生后，對心理和社會的影響越來越大，對其危害的評估與控制也越來越難。2009年以來，隨著微博等社交新媒體在中國的興起與發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)逐漸成為信息傳播的主體，個人之間的信息傳播更加便捷，信息傳播的特征也與以往有所不同。因此，基于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)來進(jìn)行相關(guān)疾病流行的預(yù)測變得可能。國際上Google2009年對甲型H1N1流感爆發(fā)的預(yù)測比美國疾病控制與預(yù)防中心（CDC）提早1-2周，當(dāng)時震驚整個醫(yī)學(xué)界和IT領(lǐng)域科學(xué)家，研究報告發(fā)表在《Nature》上。國內(nèi)百度公司2014年7月上線了“百度疾病預(yù)測”/disease/#借助最新大數(shù)據(jù)技術(shù)，為用戶呈現(xiàn)身邊的疾病信息，不僅可以了解當(dāng)前流行病態(tài)勢，還可以看到未來7天的變化趨勢，提前做好預(yù)防措施。在構(gòu)建流感預(yù)測模型的過程中，中國疾病預(yù)防控制中心的流感監(jiān)測結(jié)果起到了參照作用。國內(nèi)TRS公司也開展了基于微博的疾病預(yù)測工作。/disease/#下面以為微博數(shù)據(jù)對流感的分析預(yù)為例，來介紹基于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的疾病指數(shù)預(yù)測的應(yīng)用。流感以其傳染性強(qiáng)，發(fā)病率高，容易引起暴發(fā)流行或大流行，且處理不當(dāng)易造成較嚴(yán)重后果的特性，一直以來都是公共衛(wèi)生管理的重點。以流感為例，以新浪微博中全部微博達(dá)人和身份認(rèn)證用戶所發(fā)原創(chuàng)微博為樣本，選取與流感字段相關(guān)的感冒、發(fā)燒、發(fā)高燒、咳嗽、鼻涕、流感、輸液、吊瓶、鼻塞、流涕作為檢索關(guān)鍵詞，監(jiān)測2011年01月01日到2012年10月22日之間的所有數(shù)據(jù)，展開多維度分析。本次監(jiān)測數(shù)據(jù)總量為：2011年615,449,910條微博，含上述關(guān)鍵詞的2,858,212條微博；2012年500,343,713條微博，含上述關(guān)鍵詞的2,430,082條微博。分析中所用到結(jié)果值均做過歸一化處理，即結(jié)果記錄數(shù)/當(dāng)天數(shù)據(jù)總量。監(jiān)測結(jié)果的多維度分析如下：1）微博流感時間分布按照每日提取到的微博流感相關(guān)用戶數(shù)，得出如下時間趨勢圖：圖2-29上圖中縱軸為每日微博中提到流感相關(guān)關(guān)鍵詞的微博人數(shù)，橫軸為日期（圖中橫、縱軸說明下同），跨度為2011年01月到2012年10月。從上圖可以看出，9月中旬開始到年底為秋季流感多發(fā)季節(jié)，3、4月為春季流感多發(fā)季節(jié)。把2011年與2012年曲線疊加后，得到如下時間趨勢圖：圖2-30微博流感整年時間趨勢圖從上圖中可以看出：2012年01月份流感強(qiáng)度沒有2011年同期強(qiáng)，但02月下旬和03月較2011年強(qiáng)，但峰值有所回落；2012年秋季流感爆發(fā)點比2011年提前1周，2011年是09月20日，2012年是09月14日；2012年秋季流感趨勢目前平穩(wěn)，沒有大規(guī)模爆發(fā)跡象，今后將維持高位運行，爆發(fā)峰值逐步推高。2）微博流感地域分布圖2-31博流感博主在北京整年時間趨勢圖根據(jù)博主的地域?qū)傩钥梢宰龅赜蚍治?，以北京為例，如上圖所示，北京發(fā)生流感的高峰期在冬季，以每年的一月中下旬為甚。北京2012年01月流感強(qiáng)度明顯低于2011年同期，2012年03月則高于2011年同期，2012年秋季流感較2011年提前。類似地，提取出全國其余省市的數(shù)據(jù)，并可以畫出微博流感的全國地域分布圖。以冬季（2012.02.01）和夏季（2012.06.01）為例作對比。全國大多省市在冬季都為流感高發(fā)季節(jié)，相對來說北方省市較南方更易發(fā)生流感；而每年的夏季則是流感少發(fā)季節(jié)，相對來說，南方省市較北方更易發(fā)生流感。冬季（2012.02.01）夏季（2012.06.01）圖2-32微博流感全國地域冬季和夏季分布圖基于微博數(shù)據(jù)的流感分析可以較真實地反映當(dāng)前社會流感人數(shù)、地域分布、性別分布，因此可以在一定程度上預(yù)警流感的爆發(fā)，當(dāng)檢測到某一區(qū)域流感人數(shù)連續(xù)明顯有別于其它區(qū)域和該區(qū)域歷史數(shù)據(jù)時，可作出流感即將爆發(fā)預(yù)警。由此可見，對微博進(jìn)行實時動態(tài)監(jiān)測，及時發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)上與公共衛(wèi)生相關(guān)的突發(fā)性事件和敏感輿情，第一時間進(jìn)行危機(jī)預(yù)警，并對輿情信息進(jìn)行持續(xù)跟蹤，實現(xiàn)對公共衛(wèi)生領(lǐng)域的有效掌控，將推動公共衛(wèi)生事業(yè)良性快速發(fā)展。

健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，醫(yī)學(xué)與健康相關(guān)大數(shù)據(jù)高效存儲和處理成為可能。如何基于大數(shù)據(jù)技術(shù)來實現(xiàn)健康醫(yī)療相關(guān)大數(shù)據(jù)的高效收集、處理、存儲、共享和挖掘分析，從