摘 要：利用大数据技术对医学数据资源进行分析、处理和挖掘，大数据时代的到来将对医学研究带来新的突破。本文主要讨论了医学研究大数据挖掘所面临的机遇与挑战，并指出了医学大数据发展存在的问题及对策。
关键词：大数据；医学研究；数据挖掘
中图分类号：R-05
随着信息技术的快速发展，海量数据的产生推出了“大数据”的新名词。“大数据”指通过对收集和存储的海量信息数据进行分析、处理和可视化，从而挖掘出对我们有价值的信息的过程。大数据时代已经到来，并且渗透到了人类社会各个方面，不仅影响着人们的生活，而且触动社会经济发展的各个行业。在上述大的环境背景下，医学研究也已经进入数据时代，移动通信技术，传感器，基因组测试以及分析软件的进步，现在有可能捕捉到关于人类个体组成和周围环境的信息。此信息数据的总和可以改变医学研究，从对一般患者的治疗转向对个体患者的治疗，从而打破医学研究传统的实验科学。
1 大数据对医学研究的影响
大数据为医学研究和分析提供了一种全新的技术手段。大数据的到来标志着医学研究从传统的实验科学向以数据驱动为主，实验为辅的理论科学转变。传统的医学研究将研究员或医生圈定的实验室或手术室中，通过亲自做大量实验以获取经验。采用大数据技术，可以借助互联网通过共享大数据资源进行分析，以获取经验值。例如：我们可以将病例数据和信用卡消费数据结合，发现日常的生活习惯与健康的相关关系，直到人们养成良好的生活习惯。假若再加上手机和GPS数据，还能随时检测对人们进行体检，用以指导健身以减少疾病的发生，帮助医生诊断疾病。应用大数据可以设想的应用不计其数。
大数据有利于培养和发展医学研究，大数据技术的应用将形成自然和人文社会的历史长河，它不但能用于探索当代科学问题，还可以将数据转换为知识的使命，为医学研究留下现实的历史资源。
大数据技术的应用不仅为医学研究带来了新的技术手段，还具有大规模降低医疗费用的潜在效益。例如在医疗保健方面，根据麦肯锡全球研究院报告表明，如果美国医疗保健行业对大数据进行有效利用，就能将成本降低8%左右，从而每年创造出超过3000亿美元的产值。现在采用大数据的应用，可以从医生办公室、到药房、再到化验室收集数据，用以提醒医生潜在的药物不良反应和其他处方问题的状况。采用相应措施避免这一问题，不但可以改善患者的健康状况，并且可节省不必要的急诊和其他治疗费用。
2 国内外医学大数据发展现状
2.1 国外医学大数据大战现状
从国际情况来看，美国、日本、欧洲、英国大数据发展方面很快，这些发达国家采用大数据在医学研究方面已经走在了世界的前列。大数据科学与产业具有较强的领域相关性，医学大数据已经成为欧美等国家重要的发展战略，也是美国大数据计划的重要组成部分。
在临床诊断方面，临床数据采集、存储、管理信息技术的快速发展，不少医疗机构正逐步适应这一潮流。美国德州大学安德森肿瘤中心目前所支持的数据以TB级以上计算，它包括了肿瘤的病理学研究、流行病学研究，对于病因的经准确预测和模型研究等。
医学研究信息传播渠道便捷。医学研究大数据时代的到来，还源于健康管理、移动医疗应用的日益广泛。例如，微软公司早在2007年发布的HealthVault目标用于实现个人和家庭的健康管理，其数据则可以从便捷设备、第三方机构等倒入，通过提供开放的接口等技术支持应用集成。
医学研究大数据技术先进，大数据应用在医学研究带来了商业机会，过去几年在这个领域的投资出现急剧增加。这些商业机会已经驱使欧美的很多知名大公司投资数亿美元到手机应用程序数据采集系统分析软件，如苹果、高通和国际商用机器公司。
2.2 国内医学研究大数据发展现状
大数据时代的来临，加上转型医学的兴起，在我国形成了历史性的契机，可望使中国医学研究实现历史性的跨越。
首都医科大学附属北京安贞医院心脏内科中心主任马长生正承担“北京市心血管疾病防控大数据平台建设”工作，在他的研究中，包括采用大数据手段研究环境和心血管疾病之间的关系。“用大数据的手段，每日收集不同站点PM2.5浓度与心血管疾病的关系，甚至股票波动与心血管疾病的关系，都可以得到预测。”
近几年，大数据在医学研究方面的应用也受到了国家的高度重视，在国家“863”计划2015年度项目申报指南中，在医学研究技术领域已经部署了医学大数据开发与利用关键技术研究。涉及的内容包括了医学大数据标准化和集成、融合技术、医学大数据表述搜索与存储访问技术，组成大数据中心和知识库构建及服务技术等。
然而，就目前来看，大数据对于医学研究而言，仍然是处于机遇与挑战并存阶段，只有做到医学研究与信息技术紧密结合，才能更充分的利用好大数据，从而解决复杂疾病等人类所面临的共同挑战。
3 医学大数据发展存在的问题及对策
3.1 加强医学研究大数据的整合与共享
目前由于医院对患者的信息具有保密性，各医院间也没有建立起紧密的合作关系，这从而阻碍了数据的共享，在我国医疗数据几乎不能共享，转化利用率低下。要想实现大数据在医学研究的发展，必须实现社区、医院、区域的医疗数据共享系统。
3.2 加强信息技术与医学研究的融合
从理论上来看，大数据在医学上的应用至少需要云计算技术实现数据的传输
分析、共享及关联等，需要异构源数据整合和互操作技术，需要可视化工具才能便于人们理解复杂的数据。只有这样才能真正实现基础数据、研发数据、诊疗数据的无缝连接。目前也迫切需要研究机构能开展这方面的研究，开发出更好的大数据分析平台。
3.3 加强医学研究大数据的标准
除了技术的挑战外，另一个挑战就是数据标准的缺乏，这往往使得研究者无从切入。例如，不同类型生物样本库的存在，以及搜集样本的类型和保存方式的不同，其所承担的功能和架构、工作流程、基础设施建设和设备配备等情况也会不同，使得数据标准很难建立。
即使在信息技术及医学研究都极为发达的国家，不同系统、机构之间的数据共享和分析也面临着障碍。美国劳伦斯薄利国家实验室科学部主人鲁宾曾指出“理想状态的目标是建立统一的电子病例系统，系统中的这些信息应有同意的标准，但实现这一标准并非简单，各个医院存储的数据标准不同而且不同系统存储信息也不一样”。为此，在“奥巴马医改（Obamacare）”的政策中，就包括把问诊、处方以及治疗电子化，使所有的医院全部实现电子录入――即便如此，对于标准化而言，也仍然只是刚刚开始。
3.4 营造良好的医学大数据发展环境
研究制定促进医学研究大数据发展的政策措施，理顺医学数据资源的管理体制。积极争取国家财政资金支持，引导国家设立专项资金向医学研究大数据项目倾斜。加强专业人才培养，应在医学领域加强计算机科学、数据库专业人员的培养。
参考文献：
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