所謂“大數據”就是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。現在，隨著科技的不斷發展，大數據已經在不知不覺中融入了我們的生活，通信、金融、教育、醫療、軍事、電子商務甚至政府決策等幾乎所有的領域，尤其在醫療領域的應用越來越多，因此，大數據技術在醫療領域的項目管理逐漸引起人們的重視。

我國人口眾多，我們的人口是美國的4.4倍，而醫生數只約為美國的兩倍，醫患之間供不應求。每天因為疾病進出醫院的人不計其數。隨著醫院門診量和住院人數的不斷增多，醫療數據量也變得無比龐大。醫療數據被安全地存儲非常關鍵，誰也不希望自己的診療病例轉眼就不見了。

大數據醫療當前的市場趨勢

根據R&R的一份市場調查報告，僅在醫療健康領域，Big Data從2012到2017年的增長率能夠達到23.7%，市場總量達到108億美元。

根據IBM提供的數據，上海市衛生信息系統，每天生產1000萬條數據、已建立起3000萬電子健康檔案、每天調閱10000萬次，信息總量已達20億條。

大數據如何應用于醫療

隨著醫療和健康數據的急劇擴容和幾何級的增長，利用包括影像數據，病歷數據、檢驗檢查結果、診療費用等在內的各種數據，運用大數據技術對各種數據進行篩選、分析，為廣大患者、醫務人員、科研人員及政府決策者提供服務和協助，必將成為未來醫療領域工作的重要方向。

利用大數據，公共衛生研究機構能夠更早地預測即將爆發的傳染病及其傳播范圍和規模，比如“流感指數”，據稱能夠提前兩周提供精確度不低于疾控中心的結果。

對個人而言，大數據可以為個人提供個性化的醫療服務。將來的診療可以對一個患者的累計歷史數據進行分析，并結合遺傳變異、對特定疾病的易感性和對特殊藥物的反應等關系，實現個性化的醫療。

大數據技術未來在醫療領域的應用會越來越多，許多服務都需要實時的統計分析結果，為決策提供支持。處理過程及傳輸的實時化、及時化是未來大數據技術在醫療領域發展的重要趨勢之一。

大數據應用于醫療的挑戰

首先，醫療領域的數據量巨大，數據類型復雜。到2020年，醫療數據將增至35ZB，相當于2009年數據量的44倍。

其次，要想在醫療領域使用大數據技術，首先要有足夠的病人、藥物等相關信息，但許多病人可能出于隱私考慮不愿提供這些信息，制藥企業也有可能因為商業利益不愿共享藥物成分等敏感信息。再加上各醫院之間醫療信息、軟硬件都相互獨立，不兼容，使得數據交互不暢，給數據采集帶來了一定困擾。

再有，國內大數據分析在醫療領域的應用起步較晚，因為數據分析的前提是擁有相關的數據資產，其中，電子化的醫療病歷應該是一個主要的數據源。在美國，從20世紀90年代開始進行EMR推廣，至今已經有20多年的時間，已經上升為國家政策，這使得醫療數據的積累基礎較好。但是，國內多數醫院的電子化程度還不夠，有些欠發達地區醫院還處在手寫處方的階段。

結語

目前，醫療大數據的研究和推廣還處于初始階段，在實際應用方面仍然在等待突破。想要順利地采集數據，找到技術與應用的結合點，需要聯合各方面的力量、采納創新的實踐模式。（責任編輯：西西 來源：pconline）