精準醫學時代健康醫療大數據需要標準化

隨著云計算、大數據、人工智能等信息技術與生物技術融合發展，健康醫療大數據產業正成為生物材料與信息的最好體現。去年國務院《關于促進和規范健康醫療大數據應用發展的指導意見》的出臺后，健康醫療大數據受到政府、醫院、科研機構和學術界越來越多的重視。

什么樣的數據才是健康醫療大數據？賀林說，健康醫療大數據與交通大數據、氣候大數據有根本性的區別，“一個是活的，一個是死的?！比欢?，目前我國的健康醫療大數據全是孤島型的，沒有聯系，也沒有標準化，這些孤立的、沒有標準化的大數據沒有價值。在賀林看來，健康醫療大數據的含義是把同類的或者相關的數據整合在一起后，得到一個相關網絡的位點，也就是能從相關性的數據中挖掘出有價值的內容為人類服務，“比如平均溫度提高2℃會帶來哪些健康問題等?！?

道格拉斯·弗里斯瑪也表達了同樣的觀點。她表示，健康醫療大數據首先要有量，有非常強的流動性，還要有真實性。目前，健康醫療數據多種多樣，但要成為大數據就需要收集和整合，并把這些數據進行分類和描述，因為只有準確的數據才能真正幫助了解病人的狀況?！皩⒉煌愋偷臄祿显谝黄?，可以降低數據種類性，同時保證數據的真實性?！钡栏窭埂じダ锼宫斦f。而且采集和整合健康醫療大數據的最終目的不是大數據本身，而是通過大數據來幫助治療疾病，因為每個病人身上獲取的數據很多，挖掘出這些數據的價值用于臨床，診治下一個病人的成功率就越來越高。

在美國，健康醫療大數據同樣也存在數據的孤島，“在研究的過程中，數據也是研究者所擁有的，很多人不愿意把數據拿出來分享，我們希望能打破，但難度很大?！币虼?，在道格拉斯·弗里斯瑪看來，數據的整合仍是健康醫療大數據發展面臨的一大挑戰。不過，她也相信隨著開放性科學不斷地推動，及平臺的日益增加，會讓研究者公開他們的數據，最終形成有效的數據池。

大數據行業亟需建立標準

健康醫療大數據時代，大量醫療數據被源源不斷采集。正如胡祥所說，目前醫療健康大數據的來源、產生源很多，如醫院、醫藥公司等機構產生的醫療數據、各種基因組學的數據。對于整個健康醫療大數據行業來說，標準的制定也非常迫切。

“生命科學不僅是醫學，還是生命基礎科學研究，但各個機構之間從來沒有一個統一標準，都是各做各的，最后出來的數據質量也不一樣?！辟R林說，有的不是大數據，小數據也說成大數據。

賀林表示，健康醫療大數據最后是要進行解讀，但是如何去解讀也沒有統一化和標準化，“數學家在用數學的方法，統計學家用統計學的方法，生物學家要用遺傳咨詢的方法?！辈煌慕庾x方法，最后解讀出來的結果也不一樣。因此，在賀林看來，如何建立標準是健康醫療大數據行業要考慮的問題，“誰來制定標準，怎么樣制定標準，比哪一步都重要?！?

胡祥也表示，臨床積累的健康醫療數據需要標準化，因為每個醫生描述不一樣，最后做數據分析和挖掘的結果也不一樣?！拔磥碇匾臄祿墙M學數據，這些數據包括基因組、蛋白組、微生物組，最后讀出來就是機器，可以高效識別，但這些數據的標準化與人類健康相關性很強?！焙檎f。

道格拉斯·弗里斯瑪認為，中國有很大機會建立標準化統一平臺，“中國既能造高鐵，也能造醫療上的"高鐵"?！?

可用大數據訓練人工智能

專家們非?？春媒】滇t療大數據在中國的應用前景?！半S著各種傳感器和可穿戴設備的應用，24小時持續采集的數據越來越多，如果把標準做好，方法學找到，用高效的方法把數據資源集中起來，我們的醫療健康大數據不會輸給別人?！焙檎f。其次，目前我國正在推進醫改，要解決醫療行業存在的一些問題，可以通過更加先進的工具和技術來解決。更為重要的是，目前我國的算法和計算能力正處于快速進步階段，能夠把核心數據高效的整理起來，以此為起點，可以通過這些數據快速地訓練人工智能，推動人工智能的發展。

胡祥認為，在大健康醫療領域，人工智能才是未來的制高點。因此，下一步搶的是人工智能?！坝柧毴斯ぶ悄艿那疤崾且袛祿柧毸惴?，現在我們就是要挖掘數據，人工智能一旦成熟以后，可能會出現各種各樣的可穿戴設備，再把采集的各種數據推送上去以后，這些設備性能會高很多?！焙檎f。

“醫療健康大數據在國內很有發展前景?！眲⒑攴急硎?，“大數據的發展要以人為本，通過大數據幫助普通老百姓分診、預防疾病，目前中國擁有大量的人才，政府重視，企業不斷創新，資本也在不斷投入?！彼ㄗh，未來中國健康醫療數據的收集要全方位，這也可以避免走很多彎路。