為了推進數據整合和信息共享、發展以數據為基礎的醫療健康服務體系，11月28日至29日，“2015中國醫療健康大數據峰會”在北京召開，此次會議圍繞“開放、變革、發展”的主題，邀請主管部門、科研機構、醫療機構、優秀企業、市場研究機構等領導與專家、高層及800余位行業精英參與，深入探討科學推進醫療健康大數據的應用和價值挖掘、推動醫療健康大數據依法有序開放、醫療健康大數據互聯互通、數據標準與安全等醫療健康大數據相關熱點議題，為我國醫療健康的數據的發展提供前瞻的思想與觀點，為研究制定促進健康醫療大數據應用的政策和戰略獻計獻策。

在28日下午舉辦的醫療健康大數據商業與價值論壇上，亞太經合組織健康科學研究院院長鄭曉瑛作了題為《人口健康多源數據的整合和管理》的精彩演講，以下為演講實錄：

我講一個故事吧，我一共有十幾分鐘的時間，講一個案例。

大家都在說健康大數據整合，但究竟怎么把微觀和宏觀的數據整合在一起？最后，確實能做出一個小東西來，形成系統。

你想做的主題確定了以后，數據的標準很重要，所以現在關于大數據的標準還是挺多的，國內國際上有很多的探索，首先要看整合的標準是什么。其次，要看多元的數據怎么整合、怎么管理。在此基礎上，講一下人口-慢病-殘疾-死亡數據案例。

首先，我們到底用什么標準整合特別多元的數據？我想今天一天，我們自己原來也理解了，健康數據，不光是醫院的數據，其實有很多，公共衛生系統的、家庭檔案的、社區醫院的、自己申報的，這種數據的整合非常復雜。

多元的數據整合確實需要一些標準，我自己認為這幾個比較重要的標準化的方法：一個就是健康信息交換第七層協議HL7。在這種情況下，我們可以借鑒比較成熟的對典型數據標準應用的方案，發展中國家的方案也有很多，我覺得我們還是要用比較成熟的方法對齊你的數據，就需要整合人口健康的數據，人口健康的數據來源非常多。

當然了，大家總是以醫院的流水作為一個模塊，然后以人口的健康事件作為一個來源，比如說出了什么事了，納入其中。但其實我們還是要更靈活的掌握所有的信息，如果沒有一個正常人的信息，難道你做的健康分析就沒有分母嗎？沒有分子嗎？得了心臟病的病人的數據，不能叫大數據，大數據首先在物理層上要分出層來。

這患者里有好多種類，你只能選擇一個作為切入點，同時你要指點它的模式，比如你要跟別的領域交融，當然了我們也不能排除在空間上要有很好的模擬場景，大家最常用的就是GIS，因為我們所和院有國家科技部支持的兩個973，建設了我們的健康空間信息系統。

現在，我就來解釋一個這樣的問題，用這樣的一些數據來解釋一件事情，其實我今天的興趣就是來完成這個。什么呢？當前，中國人口預期壽命都在提高，這肯定是毋庸置疑了。可是，大家再看右邊這張圖，右邊那個曲線圖是什么呢？那是我們國家慢病的圖，而且也預測了它未來的趨勢。

如果我們講大好形勢的時候，一定會講預期壽命在提高，中國的情況越來越好。但是，研究慢病的人，或者講疾病負擔的時候，經常又把右圖拿出來，說你看中國的慢病不斷升高，未來還會升高。但究竟這兩張圖放在一起，決策者怎么決策呢？他肯定不會聽你單獨的講模型和預測。決策者更希望聽，整個社會發展到了這個結果，我怎么辦？我今天要講的就是這個故事。

那我就應該有個解決方案告訴那些用數據的人，但我們確實很難判定這樣的解決方案。人口的平均數據提高和慢病增長的結局是什么什么，這是我的假設：雖然人口預期壽命提高了，雖然慢病在增長，但是總體人口健康的結局是以另外一種形式出現的，而不能被忽略。哪一種形式呢？死亡，或者他沒有死，或者是他得了病死了，無非是這兩種情況，要么健康、要么死亡。可是，我們看一下這是中國三次人口普查的數據，全部模擬在這兒了。這么多年，中國人口死亡的模式沒有什么改變，只是年齡有后移，就是說死亡的年齡在不斷的增高，人的壽命越來越長了。但是，這個模式沒有超出世界發展規律，還是這樣。

這是90年代以來前十位的死亡原因，大家不用細看，就看這個圖面，基本的模式并沒有改變，并不是說現在全都是慢病了，傳染病都很少了。其實，每一塊的面積就是每一種疾病的死亡結局，看上去雖然有擴大和縮小的變化，但總體的形式是差不多的。

中國人口在不斷的擴增，盡管計劃生育也好、放開二胎也好，但人口的擴增趨勢還在延續，老齡化越來越嚴重，撫養他的人數也在越來越減少。

預期壽命提高了，左邊的是女的，右邊的是男的。大家來看，無論你活多長，有相當長的一段時間，也會讓它有一部分損失，我把這個模型轉化成我們能理解的語言是什么呢？你雖然活了很長，但你有很長時間是有病的。

這些病是什么樣的病呢？你還不知道，稀奇古怪的病。我們所和我們院，因為這么多年享有的各種國家數據，也有我們自己的數據，我把它整合以后，這是一個很大的數據平臺，除了人口普查歷次作為分母的平臺，同時還有中國的健康GIS數據庫作為空間平臺，這兩大平臺把中國的這些數據鋪上去以后，會得出這樣的結論。這個結論就回答了前面的假設，人口預期壽命的提高和慢病的增長，最后的結局成了這樣的面積，跟我剛才說的前十位死因的面積完全不一樣了。

為什么呢？這個面積是什么面積呢？是所有那些在預期壽命里活著的，同時又得了慢病，但他們也沒有變成健康人，就形成了這張面積圖。這張圖說明了轉化成殘疾人的圖，既沒有生病在醫院，他也沒有死亡，他還在預期壽命中，但他們都以一種殘疾的形式表現在這兒。這就說明了這樣一個初步的假設，中國健康形勢的轉變并沒有完成，正在進行時。

所以我想，真正對一個數據的室外，而不僅僅是把所有數據都錄入，然后演算。一定是先有個假設，然后整合數據，形成標準。

我就講這么一個小小的故事，謝謝大家！

標簽：醫療大數據、智慧醫療、遠程醫療、健康大數據、移動醫療