大數據能夠實現數據的統一集合和管理，在使用需要的數據時，能夠及時的提取和分析，大數據的使用能夠直接改善當前的醫療環境。

根據相關數據分析，2014年中國醫療健康大數據市場規模僅僅6.06億元。到了2016年中國醫療健康大數據市場規模突破10億元。之后就進入高速增長時期，截止至2017年中國醫療健康大數據市場規模增長至41.15億元。因為大數據技術的迅速發展，醫療與大數據結合的更加緊密，大數據凸顯出了對醫療產業的推動作用。預計未來醫療大數據產業不斷進步，走向成熟，2018年中國醫療健康大數據市場規模將達46億元左右。

醫療大數據應用的注意點

大數據不僅包括傳統數據庫里的海量結構化數據，更包含以往的內容管理(即針對非結構數據，如視頻、音頻、文本、圖像和圖形)，須做內容的全生命周期管理，這要有一個很重要的流程：怎么做獲取，怎么做分類，怎么做處理，怎么做保存。像電子病歷、電子健康檔案，從你出生那天開始就應該有，也包括父母的，涉及很多遺傳病。再談談治理、風控與合規對數據質量的影響。它們可提高數據質量，確保信息的準確性和價值，從而為機構提供可靠和可信的數據。

治理Governance：這包括管理和確保企業數據的可用性、可訪問性、質量、一致性、可審計性和安全性所需的流程、政策、標準、結構及技術。測量和監控，以持續證明數據得到保護。

風險管理Risk Management： 風險管理是在機構中部署的協調性活動，用以降低事件的負面影響;如進行敏感數據的定義和分類(如 艾滋);

合規性Compliance：遵守外部法律法規和公司政策與流程的行為以及相關證明。合規性管理是指遵守內部和外部強制性法律法規所需的協調性活動，如HIPPA。數據脫敏，以符合各種合規性標準。

機構比以往任何時候更需要可信賴且高質量的數據，以滿足業務治理、風險管理和合規性的需求。機構發現低質量數據會嚴重影響其支持業務流程、遵守行業法規和作出正確決策的能力，為此，必須通過一系列信息管理計劃提高數據質量活動的可見性。

在這方面的應用實踐。第一個是在數據采集和治理應該是混合在一起，第二個在國外做信息化的時候一定有管理工具配套指導的。因為高速的發展也讓我們人認為我們管理是非常好的，但目前的新常態語境下的產業升級對技術和管理有更高的要求和需求。第三個就是在機構做大數據應用，必須與業務流程整合，全面預算就是典型的案例。

醫療大數據面臨的問題

數據顯示，現在我國60歲以上老齡人口近2.5億人，65歲以上有1.7億人，6歲以下兒童有上億人，他們的服務問題涉及到絕大多數家庭，健康消費需求正呈現出多元化發展和井噴式增長，但是我國在這方面的優質服務供給是嚴重不足的。大數據與人工智能是一枚硬幣的兩面，正分別以新生產要素與新生產力方式，共同扮演著推進社會發展與進步的新驅動力，也成為破解新時代生產關系與生產力之間社會基本矛盾的新工具。在大力推進醫療健康大數據產業過程中，亟待破解三大問題：

1、解決重大民生問題，加強安全與隱私保護

健康醫療大數據事關國家安全和人民福祉，是社會經濟發展的新石油，要以全國一盤棋的工作方式，盡快開展法律法規制定的研究，進一步完善政策法規和各項制度，做到有法可依，依法依規發展，發揮引領示范作用，支持健康醫療大數據產業新生事物和數字經濟的蓬勃發展，為智慧醫療奠定基礎，打造優質良性的健康產業生態圈，以健康產出帶動全社會生產力的提升，全面構建國家全民健康保障體系。

2、跨界與前沿交叉人才缺口較大

健康產業既是國家新興戰略科技產業，更是重大民生所系，但是這種人才培養極度困難，更多是實踐中自我磨煉成長起來的。要把健康醫療大數據與醫療人工智能產業培養成國民經濟重要支柱產業，需要組織好跨界人才隊伍建設。

3、瞄準國際前沿，加大重大科技原始創新力度

追求健康長壽是人類的最樸素的愿望，作為“未來的新石油”的基礎性行業，健康產業“統籌”并“引領”百業發展已成國際共識。健康醫療大數據產業在全球處于同步發展的狀態，呈現出欣欣向榮的良好局面，有必要早日把其打造為“騰籠換鳥”時期急需的“少吃糧、多產蛋”，“飛得高、飛得遠、飛得穩”的一只“新俊鳥”。

可以預見，在新業態新模式的多重復合刺激下，到2035年，我國的健康產業有望超越百萬億元人民幣，形成以數據驅動的新經濟，帶動經濟轉型升級與提質增效，優化經濟結構，尤其是與衛生健康等我國居民消費的重要領域相結合，將以裂變方式引領跨界融合，豐富新經濟內涵，成為世界新經濟的競爭高地。

2019年醫療大數據的發展趨勢

首先，政策支持將繼續加強。

2018年可稱作是醫療大數據的政策年，國務院26號文、《國家健康醫療大數據標準、安全和服務管理辦法(試行)》先后頒布。2019年會有更多配套政策出臺，或許有我們大家期待的國家醫療保障局的醫保脫卡結算就醫政策、國家標準委相關的大數據安全技術標準、國家互聯網信息辦公室的《個人信息和重要數據出境評估辦法》，以及相關應用和服務指南。當然，2019更多的是政策落實年，跟以往政策的很大不同是，不再僅僅停留在宏觀的方向指導，而具有更多的可操作性。無論醫療機構還是健康服務公司，或是醫生和患者，能知道自己可以做什么和獲得什么。

第二，電子病歷評級將極大促進醫療大數據的質量完善。

電子病歷評級的核心是促進醫療流程閉環，防止醫療差錯，提高醫療安全和質量。數據質量對一致性、完整性、整合性的要求，對于臨床大夫而言，將能更便捷地獲得患者完整、可追溯的診療數據;對醫院管理而言，優質的數據使管理效率更有效提升之余，也更加精準。總之電子病歷評級的普及，對提升醫療大數據質量，必有深遠影響。

第三，醫療大數據技術的應用環境將更加成熟。

從技術角度講，無論是NLP自然語言學習、搜索技術，還是分布式數據庫和運算、知識圖譜、數據庫，或是語義識別和數據挖掘模型，經過近幾年的發展和應用已經獲得用戶的認可，這些技術已經不再是大數據廠商或平臺的專利，而是獲得了普遍的應用。比如：Hadoop數據庫已經用于電子病歷廠家的后結構化，用于BI廠家的數據分析和展現。大數據技術隨著大學課程的開展，人才的增多，需求的增長，技術門檻逐漸降低，并易于掌握。2019年，大數據技術將成為更多的系統廠商采取的成熟技術。醫療機構的信息部門工程師通過學習，正在逐步掌握醫療大數據應用的主動權。

第四，醫療大數據獲得普遍應用。

我們在2018年開展了一項課題，對127家醫院進行了問卷調查，結果表明，雖然有近51%的醫療機構還沒有建設數據平臺，但已經有49%的醫療機構在進行了應用和嘗試，比如臨床輔助決策支持、應用管理決策支持、科研數據庫等。與過去幾年的觀望和裹足不前相比，這已經是非常可喜的進步了。畢竟一個新技術的成熟應用逃不過萌芽、快速發展、回落和逐步成熟應用的曲線。

第五，醫療機構對大數據平臺的建設規范和指南需求更為迫切。

是否要建大數據平臺，醫療機構的態度已經走過了從不解到理解、從觀望到迫切的過程。但如何建設還面臨很多問題：是否和之前建設的CDR平臺重復?讓HIS廠商建，還是大數據公司建?安全如何把握?數據如何提供?在哪些場景應用?如何和臨床結合?數據如何管理?如何評價效益?如何借鑒業內成功案例?希望國家或者行業協會能提供指導和范例，避免投資浪費，避免安全風險。所以，2019年迫切需要推出醫療大數據平臺的建設和應用指南，規范和促進行業良性發展。

大數據能夠在進行疾病檢測，預防和治療等方面發揮作用，直接提升現在的治療效率，進而促進現在的醫療行業發展。