什么是健康大數據—大數據簡單介紹
什么是健康醫療大數據
健康數據“多跑路” 人民群眾“少跑腿”
華訊網7月4日電 國務院辦公廳日前印發《關于促進和規范健康醫療大數據應用發展的指導意見》。什么是健康醫療大數據？健康大數據對醫療服務和百姓生活將產生哪些影響？就以上話題采訪了相關部門負責同志和有關專家。
國家衛計委副主任金小桃介紹，健康醫療大數據涵蓋人的全生命周期，既包括個人健康，又涉及醫藥服務、疾病防控、健康保障和食品安全、養生保健等多方面數據的匯聚和聚合。“讓健康數據‘多跑路’，讓人民群眾‘少跑腿’。大數據有助于提供更加優質的健康醫療衛生服務。互聯網健康咨詢、預約就診、診間結算、醫保聯網異地結算、移動支付等，都給老百姓帶來了更加便捷的應用服務。”
指導意見提出，要夯實健康醫療大數據應用基礎。實施全民健康保障信息化工程，全面建成統一權威、互聯互通的人口健康信息平臺，消除數據壁壘，暢通共享通道。中國工程院院士、浙江大學附屬第一醫院李蘭娟認為，未來以大數據為基礎的全新醫療云計算模式和以家庭為云終端的健康服務將貫穿家庭、社區和醫院，推動醫學取得突破，幫助百姓獲得實惠。目前，部分醫改試點省份開展了醫學檢驗檢查結果互認共享的探索，這意味著在確保醫療質量的前提下避免不必要的重復檢查，緩解“看病難、看病貴”問題。“《意見》的出臺對國家醫療衛生的改革與發展，尤其是對每個人的健康管理將起到巨大的推動作用”。
國家衛生計生委醫藥衛生科技發展研究中心副主任代濤表示，國家要大力加強基礎設施、資源目錄、標準規范的建設，才能實現共建共享、互聯互通。“光靠政府推動是不夠的，必須要通過重要領域推廣應用，形成示范帶動，要讓大家看到大數據是如何提高醫療服務效率和降低成本，是如何為臨床決策提供支持系統的，是如何為政府決策提供事實產生的支持數據，然后才是組織實施”。
從尚未出生的胎兒到新生兒檢查、定期體檢，直至臨終關懷，人生中所有的醫療健康數據都被存儲記錄下來，為醫生的診斷提供參考——大數據讓覆蓋全生命周期的健康服務成為可能。
“如果能夠把群眾就醫的數字醫學足跡完整準確地記錄下來，有利于構建一個預防、治療、康復和自我保健管理一體化的電子云服務。小病在社區就能解決問題，一些疑難重癥可以通過遠程醫療方式分級診療。”國家衛生計生委規劃信息司副司長張鋒描述了大數據在健康領域的應用模式。
“利用大數據，將各種健康數據、各種生命體征的指標，集合在每個人的數據庫和電子健康檔案中，然后再通過可穿戴設備，及時監控血壓、心率等方面的生命體征指標，及時作出健康提醒。通過大數據分析應用，推動覆蓋全生命周期的預防、治療、康復和健康管理的一體化健康服務，這是未來健康服務管理的新趨勢。”金小桃介紹。
如何加強醫療大數據背景下的隱私保護，也是公眾關注的話題。此次《意見》提出，促進和規范大數據應用，一方面要推進網絡可信體系建設，包括強化健康醫療數字身份管理，建設全國統一標識的醫療衛生人員和醫療衛生機構可信醫學數字身份、電子實名認證等。另一方面是加強健康醫療數據安全保障，開展大數據平臺及服務商的可靠性、可控性和安全性評測以及應用的安全性評測和風險評估。
國家信息中心專家委員會副主任寧家駿認為，大數據安全是國家《促進大數據行動發展綱要》的安全保障重要組成環節,今后除了做好相應保障之外，大數據的開發應用要實現個體數據的“脫敏”，在應用和研究時只能看到群體差異化特征，阻止對個體化信息的開發使用。
醫療健康大數據如何發展、應用？專家詳解
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如何理解《促進和規范健康醫療大數據應用發展的指導意見》（以下簡稱“指導意見”），以及該政策對健康醫療領域所將產生的重要影響，《醫學界》就熱點話題采訪了國家信息中心專家委員會副主任寧家駿教授。
請您介紹文件出臺的背景及其意義？
寧家駿教授：這一文件是貫徹落實《國務院關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》（國發40號）和《國務院關于印發“大數據發展行動綱要”的通知》（國發50號文件）的一個重要步驟，或者說是其重要組成部分。不久前，大數據部際聯席會議還通過了《促進大數據行動綱要》的三年計劃，并將醫療健康大數據應用作為今后三年的重要工作和突破點。大家都知道，醫療健康領域所包含的數據是非常巨大的，其應用也具有重要意義。在此背景下，國家衛計委推出該文件，應該說符合貫徹國家“十三五”期間推進大數據發展的要求，是一個重大戰略和突破點，既關系民生、滿足群眾健康切身需求，又促進相關產業發展。
據悉文件包括夯實應用基礎、全面深化應用、規范和推動“互聯網+健康醫療”服務以及加強保障體系建設四大方面。請問國家將如何推動醫學大數據的應用？在法律法規上如何保障體系建設呢？
寧家駿教授：可以說，人體是最復雜的系統，對健康的管理也是最復雜的工程，這項工作需要有海量、精準合不斷變化的大數據的支持。近年來，伴隨著國家經濟實力的提高，我國醫院的硬件設施有了很大的改善。很多醫院都建立了現代化的臨床信息管理系統，而且投入很大。但是，現在最主要的問題是每個醫院都是自己在推動，導致信息孤島的形成，造成重復診斷、重復檢查等醫療資源的浪費，檢查結果和信息利用率較低。所以發展大數據是利國利民的一件大事。具體而言，我們希望從公共衛生到醫療服務，包括醫療保障、藥品供應和計劃生育等全環節的數據很好地整合起來。這是該文件對醫療健康大數據應用指出了非常重要明確的方向。
談到法律法規的問題，《行動綱要》已把大數據的相關立法和制度建設工作作為非常重要的環節。就醫療健康大數據來說，對涉及個人諸如基因庫、疾病譜等高度敏感的信息是國家的重要資源，有必要通過立法來加強保護。考慮到立法周期比較長，所以目前國家還是首先利用好現有法律，如民法對隱私的保護要求等。同時，國家也鼓勵地方政府部門的試點和創新。我認為，我們能夠通過這些工作來做好數據保護。
從文件中我們看出政府大力推進醫療健康大數據的應用和資源整合，那么未來政府將有哪些資金上的支持？
寧家駿教授：在“十二五”期間，國家已重視醫療數據的整合，從中央層面開始做頂層設計推進信息共享。國家衛計委也從“十二五”就開始啟動了“全民健康信息化工程”建設，計劃在前期先行投入4億多元人民幣，進行建設。今后在“十三五”期間，還將動員更多的投資來做這方面的工作。當然除了政府投入，還要引入更多的社會資金投入這項重要領域的建設。
盡管目前推動不同的醫療機構間的信息貫通、共享存在一定難度，但是從技術層面來說，這實際上不成為障礙。近幾年國家衛計委一直在做標準化建設，包括電子健康檔案和電子病例，實下發了部標和國標。
我個人的觀點是，推動信息共享是各利益群體的認識問題，關鍵在人。
互聯網+健康服務將有哪些具體項目呢？
寧家駿教授：目前從各省已經或正在申報一些項目來看，“互聯網+健康醫療”的項目不少，因為這些應用是互聯網+健康服務的重要組成部分。按照審批程序，已有一些項目獲得國家專項基金。
我認為，互聯網+健康醫療的項目要分為兩個層次。一個層面屬于公益性/基礎性的服務，要以政府為主導；另一個層面是增值務，須以市場為主導，政府做好監管和適當引導，以滿足不同層次人民群眾的需求。但總的來說，推動互聯網+健康醫療,更重要的是利用互聯網平臺途徑和思維，把過去傳統的服務做好轉型升級，真正地實現資源共享，更好推動信息共享、信息的匯聚。
作者：張凌
從健康碼出發，聊聊大數據的利與弊
疫情期間，健康碼的采用讓使疫情防控更加高效、精準。這背后，是大數據技術在發揮作用。但是，大數據在為生活帶來便利的同時，我們的隱私可能也會受到威脅。文章從大數據的概念出發，對其利弊進行了分析，并總結了它帶來的機遇。
2020年，疫情的爆發使健康碼在各大城市相繼使用，健康碼是以真實數據為基準，識別人員是不是直接或間接接觸過一些感染者，從而判斷人員是否需要隔離排查。
杭州市委副書記在接受新聞采訪時表示，健康碼的評判來源于三個維度：空間維度、時間維度和人際關系維度。這說明了健康碼的生成充分利用了用戶的數據，雖官方暫未公開數據使用的詳情，但猜測健康碼會結合用戶的人際關系數據、GPS定位數據、電信運營商數據、消費記錄數據、線下掃碼位置數據等相關信息，進而判斷人員是否出入高危場地。
健康碼的應用，屬于大數據技術的典型案例，網絡服務提供者利用收集到的用戶數據，預測用戶的健康情況，使疫情防控更加高效、精準。
人們在享受大數據帶來便利的同時，若網絡服務提供者不按照規定使用用戶數據，也將對用戶造成騷擾，威脅到用戶的隱私信息。
“任何理論首先必須澄清雜亂的，或者說是混淆不清的概念和觀念。只有對名稱和概念有了共同的理解，才能清楚而順利地研究問題”。——克勞塞維茨《戰爭論》
李笑來曾經提及過，在寫《韭菜的自我修養》這本書之前從來不會使用“韭菜”一詞，因為沒有弄清“韭菜”一詞的定義，在沒有弄清一個詞的定義之前，不應該隨便使用。
自從大數據概念被提出，我們已經廣泛使用了這么多年的“大數據”，那么“大數據”的具體概念應該是什么？
現實世界中，有很多詞匯是沒有官方定義的，比如“人工智能”，沒有哪個機構說他們定義的就是正確的“人工智能”概念。在不同的時代里人們對人工智能的定義也是不同的，上個世紀60年代，人們認為可以下跳棋的計算機就是人工智能，但現在看來這個說法顯然是無法被人們接受的。
相同的，大數據的定義，也沒有一個官方機構明確地說明什么就是“大數據”。早些年對于政府機構來說，數據匯集也叫做大數據，而后出現了一些數字辦、大數據局等新成立的單位，把各地方、各單位的數據匯聚起來，以發揮后續政府數據的價值。對于金融機構來說，可以通過用戶的行為進行用戶畫像就是大數據，通過用戶的行為數據，判斷用戶的償還能力及償還意愿，識別用戶貸款的風險。
麥肯錫對大數據給出的定義是：“一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合。”在《大數據時代》中，大數據指“不用隨機分析法，而是采用所有數據進行分析處理。”IBM提出，“大數據是具備5V的特性數據，5V包括：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。”在上述基礎上，業內人士已將大數據拓展成了“十字特性”，即：一“大”，二“雜”，三“全”，四“多”，五“快”，六“久”，七“活”，八“簡”，九“稀”，十“聯”。
大數據的定義如此之多，致使每個人心中都有對大數據的不同理解。如今多數情況下，人們提到大數據，都是在特指通過數據分析，可以得到數據中的價值，具體價值可以是協助人們進行決策判斷，預測未來事情的變化，發現事務中的關聯性等價值體現。本文所說的大數據，就是在遵循這樣的描述。
預測是自古人們都在向往的活動，生活中的預測無處不在，比如通過概率分析法預測的中獎號碼，通過價值分析法預測股價的走勢。
古代人們利用占卜進行預測，就是通過多年觀察到的事務變化，結合歷史數據總結出來規律，應用在后續的占卜活動中。占卜并沒有科學依據，但實際上占卜就體驗了人們的大數據思維，利用對過往數據的總結，不必非得知道現象背后的因果，只要知道相關性就可以預測未來。
古代的中醫從業者，并沒有能力提煉出草藥中的成分，哪種草藥可以抑制哪種疾病，完全是在結合大量的實際案例，根據經驗從數百種種草藥中挑選出不同的組合，從而醫治不同的疾病。
預測從古代發展到近代，出現了利用數學模型預測的方法，比如利用過往數據和數學模型的結合，預測未來幾年的人口增長情況。
數學模型是用數學符號、公式、方程等對現實世界規律的抽象描述。如今的氣象預報，還在應用數學模型的方法來預測未來的天氣，氣象局會根據氣象圖的變化趨勢，結合溫度，壓力，濕度，風向，風速，陽光照射情況等，應用數學模型預測天氣的變化趨勢。
當今的大數據分析，就是在結合了占卜和天氣預報的方法，利用歷史數據，結合數學模型，預測未來、預測結果。健康碼應用，通過我們的電信運營商數據、交通出行數據、交易記錄數據等信息，預測我們是否為高危感染人群，判斷是否需要進行隔離觀察，這就是在預測結果。搜索引擎，通過用戶的搜索喜好，預測美國總統的未來人選，這就是在預測未來。
預測是大數據最典型直觀的價值體現，有時預測也被看作人工智能的范疇。在未來，利用大數據預測，將給人們帶來更多的便利。利用數據預測可能的疾病，以便提早做出預防；利用數據預測學習的缺陷，以便精準教育及練習；利用數據預測用戶的真實需求，從而不需要產品經理來瞎猜（估計到時候我也就下崗了）……
2004年，沃爾瑪從以往數據中發現，在季節性颶風來臨之前，不僅僅颶風用品的銷量會增加，而且蛋撻的銷量也會大幅增加。因此每當季節性颶風來臨之前，沃爾瑪就會把蛋撻商品擺放到颶風用品旁邊，以便讓快速購買颶風用品的顧客留意到蛋撻，增加蛋撻商品的銷售量。沃爾瑪的人也并不知道為什么蛋撻就成了颶風來臨時的暢銷產品，但是他們只需要知道颶風來臨時沃爾瑪的蛋撻會暢銷就可以了，找到了這個相關性之后即使不用找到背后的原因，也可以提升銷量。
大數據時代，我們不必非得知道現象背后的因果，只需要發現相關性，應用到后續的活動中，就可以創造巨大的經濟或社會價值。利用大數據發現相關性，可以加快社會的進步，加快人們的決策，避免了找到“因”，在想清“果”的繁瑣過程。
在大數據時代，人們偶然間發現自己的隱私受到了威脅，我們的隱私被互聯網服務提供商監視著，購物應用監視著我們購物習慣，搜索引擎監視著我們網頁瀏覽習慣，社交軟件監視著我們的社會關系，理財產品監視著我們的財富……
互聯網服務提供商監控著我們的數據，利用我們的數據搞“大數據殺熟”，形成“千人千價”，從而提高自身的利潤，受害的卻是我們消費者。美國國家2007年發起的棱鏡計劃，通過互聯網服務器中的數據監聽著我們每一個人的一舉一動，在其面前我們沒有隱私可言，擁有大量數據的機構，知道我們的每一個真實行為，有時甚至比我們自己都了解我們。
互聯網服務提供商不合規利用數據對我們造成的影響尚可原諒，一旦數據被泄露或非法交易，將造成不可預知的后果。當今泄露事件層出不窮，臉書把用戶的點贊數據非法供給了劍橋分析公司，間接性對美國大選結果造成一定影響；雅虎2016年泄露15億人次的用戶信息，使廣大互聯網用戶的生日，電話號碼，賬戶密碼在暗網流傳，隨時有可能流入不法分子之手。
未來將是人工智能的時代，從人工智能的歷史發展中觀察，人工智能算法的優化，用程序員主動去寫算法，算法的精準度不如利用大量數據去訓練算法的效果好。因而數據在人工智能的發展中，將會起到至關重要的作用。
企業擁有的數據量越大，其算法的訓練越充分；算法訓練越充分，產品將越趨于完善；產品越完善，用戶越多；用戶越多，企業的數據量越大。這樣就走到了一種無限的循環之中，形成強者愈強的馬太效應，使小企業更難趕超大企業。
未來可能會存在部分企業，不在以向用戶收費或廣告商收費的方式盈利，而是以產生數據，售賣數據服務的方式來達到盈利的目的。
例如智能冰箱制造企業，免費提供智能冰箱給用戶使用，但冰箱中的貨物情況制造企業需要進行監控。企業將監控到的數據售賣給商超形式的貨物提供企業，貨物提供企業自動對冰箱中的缺貨情況進行補貨，從而承包用戶的全家食材。
同時智能冰箱制造企業還可以將用電數據賣給電力供應商，告知電力供應商每戶家庭的冰箱使用及耗電情況。電力供應商通過購買全部智能家電的用電情況，從而實現精準生產電能，避免造成電能的浪費。
當前企業間、政府間的數據，無法做到互聯互通，形成了一個又一個的數據孤島，但是一些企業可能又需要其他機構的數據，來實現自身業務的優化。例如銀行就需要用戶的房產數據、車輛數據來判斷用戶的財富；保險機構需要用戶的醫療數據來判斷用戶的以往病史。
在數據互聯需求的驅動下，未來將會催化數據連接平臺產品的誕生。平臺連接數據的供需雙方，成為“數據淘寶”，為供需雙方提供數據的信息流和資金流。
由于受到法律的制約，直接進行數據售賣顯然將存在法律風險。因而數據連接平臺的發展可能會朝著授權流通、畫像流通、去標識化流通的方向發展。
授權流通就是在用戶的合法授權之下，把數據從供應方轉移到需求方；畫像流通就是將需求方的用戶畫像模型運行于供應方的系統之中，從而在供應方的系統中只輸出畫像結果，不輸出原始數據；去標識化流通就是將用戶的隱私信息去標識化，只流通無隱私的數據，例如流通某地區的用戶購買數據，分析購買喜好，但不能對應到具體個人。
未來將會有越來越多的企業需要進行數據的價值挖掘，但由于每個企業都有自身的業務，企業內部的員工重點關注自身業務的發展，對數據價值挖掘的具體方法不會特別了解，因此將會有公司專門提供數據價值挖掘思維的業務。如麥肯錫，波士頓，貝恩，四大等，都具備天然的優勢開展此類業務。
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