11月27日,第五届中国健康经济发展论坛暨第四届健康医疗大数据论坛举行,主题为中国多层次医疗保障体系和全民健康覆盖(UHC)。中国诚信信用管理股份有限公司总裁李骥进行了分享。
李骥表示,健康医疗大数据在国家卫健委相关文件当中有相对明确的定义,健康医疗大数据是指在人民疾病防治、健康管理过程当中产生的,与健康医疗相关的数据,既聚焦了医疗、健康的核心领域,也涵盖了的健康全生命周期全过程的广泛的领域。
“健康医疗大数据分类按照数据来源大致分为四类:一是临床的大数据,包括电子健康档案、生物医学影像信息、电子病例。二是广泛的健康大数据,比如说可穿戴的设备记录长期连续关于运动健康、脉搏、血压健康数据。三是生物大数据,这是通过临床实践、生物医学实验等等获取的研究数据。四是运营大数据,包括了各类医疗机构、保险公司、药店以及健康管理平台运营数据。这是从健康医疗大数据分类来讲。”李骥说。
李骥表示,近些年以来,国家对于健康医疗大数据高度重视,也出台了一系列政策支持和促进发展。从2009年以来,从“十二五”期间、“十三五”、“十四五”期间都有相应的规划,“十二五”国家提出申化医疗体制改革,明确加强医疗卫生领域的信息化建设,以信息化建设为基础,在“十三五”期间国家提出来大力推动健康医疗信息化基础以电子病例临床信息化系统,促进医疗健康大数据的应用,而且对于互联网+医疗健康高度重视也制定了标准体系和监管的制度,特别是2020年新冠疫情之后,对于医疗云化有很大的促进作用。
“十四五”以后,国家在“十四五”规划当中提出加快医疗平台标准化、一体化建设,深度运用各种现代的技术,推动医疗信息化高质量发展。这是从五年规划角度来看。从政策的制定来讲,政策制定分了几个时期,从2009年到2013年是政策的萌芽期,在2013年到2015年政策形成期,政府各个部门积极参与健康医疗大数据政策形成。2016年到2017年关于医疗健康大数据政策相对比较多的时期,特别是《关于促进和规范医疗健康大数据应用发展指导意见》,健康医疗大数据首次纳入健康医疗大数据布局发挥重要的作用。2018年到现在相对政策的完善期,各种具体应用场景、应用规范国家出台相关的政策。
“随着我们国家经济社会发展和矛盾社会的转变,健康刚性需求逐步提升,特别是2020年新冠疫情席卷全球之后,防控的要求促进了国家国民对生命健康的意识,同时也进一步云平台远程医疗发展。技术发展有利的支持。过去我们想做医疗健康大数据没有那么多的远程手段、平台和工具,现在信息化的建设,物联网、5G技术深度学习、区块链各种技术包括穿戴设备的普及,导致健康医疗大数据数量上积聚增长,应用广泛普及。”李骥说。
李骥表示,今年11月份刚刚颁布由国家卫健委、国家中医药局和国家疾控局印发《“十四五”全民健康信息化规范的通知》,提出了八大主要任务和八大优先行动,基于健康医疗大数据提出来各种体系的体系建设和应用发展和行动计划。国家在制定健康医疗大数据发展政策方面聚焦点是四个方面,一是大数据的建设通过加强信息化基础建设使有更多的健康医疗大数据,这是大数据建设。二是大数据的应用,应用在推广、推进医疗健康大数据各个领域应用。三是促进大数据服务,以服务人民健康为最终目的应用现代技术相互的配合,推动在预防、治疗、康复和健康一体化方面服务。四是政策也在推动以人工智能为主基础性辅助的发展。
李骥认为,从健康医疗大数据产业来讲,根据相关的研究,全球健康医疗大数据图谱来讲,按照产品的形态分成三大类。一是数据处理服务商,如何处理大数据,提供基于处理提供分析、服务等等。二是信息化厂商。相当于是在健康医疗大数据硬件基础化建设,建各种信息系统为主。三是数据安全服务商,医疗健康大数据各种系统提供安全保障等等。
从相关企业来讲,有信息化的厂商,有智能硬件的厂商,有物联网的厂商,有云服务的提供商,有数据处理的服务提供商,数据安全处理服务商等等。从应用的方向上来讲,大数据在医学上,研究上的应用,临床能力提升上的应用,新药研发上的应用,公共决策上的应用,诊断支付、保险服务方面应用。
“健康医疗大数据应用价值也可以从另外一个维度,从体系搭建、机构运作、临床研发、诊断治疗、生活方式带来实际的价值。”李骥说。
李骥表示,生活方式是最普及的,和每个人密切相关,比如说通过可穿戴的设备,在线问诊、远程的医疗、人工智能等技术相互配合,为用户提供健康管理、疾病的预测,提供有效干预方案,降低医疗费用支出等等,这是在面向所有人方面提供的。在诊断治疗是通过认知技术、机器学习等技术,实现精准治疗,辅助提升医生诊断治疗效率,提高医疗服务质量。健康医疗大数据在临床研发方面通过基因测序、影像识别等技术挖掘更多维度的数据,缩短临床验证的周期,提升新的新药研发效率等等。机构协作通过健康医疗大数据,通过商业的智能,优化供应链管理,提升医院、诊所、药店等医疗机构管理效率,提升就医体验,我们也可以依托大数据提升工作效率,加强员工培训等等。医疗体系通过信息化、在线问诊、远程医疗等技术,连接上下级医院机构,实现区域和整体数据共享,给我们的公共管理公共决策提供服务。
在李骥看来,健康医疗大数据在医院端有两个很重要的应用,应用在诊疗上。通过基于大数据,通过信息化系统,能够实现减少由于病因不确定而造成的治疗延误,提高治疗资源的利用效率,在其基础上能够推进各个细节工作的优化,能够使诊断效率得到提升。通过患者健康医疗大数据分析,为实际诊疗实现精准诊疗提供支持和服务。
在医院的管理和科研上,如果说有了大数据或者说有了基于大数据很好的应用,我们就可以为医院两个方面服务,一是为医院管理流程优化、绩效提升服务,能够实现更好的高质量发展。二是可以基于良好健康医疗数据能够开发数据处理模型和工具,为医院医生专家医学研究提供强大的支持。这是健康医疗大数据医院端两个重要的可实现的应用。
“健康医疗大数据产业应用,在公共卫生疫情防控领域近三年以来,已经有很好的应用或者大家都有切身的体会。依托大数据所做的流调,针对疫情防控开发各种健康码或者健康宝各种管理的工具,确实也为疫情防控和公共决策提供了强大的支持。”李骥说。
李骥表示,包括我们在大数据应用场景方面,在医学研究方面,比如说在生命科学领域数据研究,包括在基因组学、蛋白质组学数据分析挖掘,疾病病因探究和药物靶向治疗方面,特别是比较新奇数字疗法都是基于大术语提供支持。包括百度生物医疗探索建立基于大数据仿真环境,新药研制仿真环境的开发等等,都是在这方面很好的应用。
在疾病影响因素关联性研究方面,通过大数据优化治疗方案,进而提高相关病症诊断和治疗效率,这是在各个医院临床当中通过大数据积累和分析能够做出更快更精准的判断,能够优化治疗方案。
对于健康医疗大数据应用问题及瓶颈,李骥介绍,健康医疗大数据有很广泛的应用,有很重要的价值,在目前来讲在应用当中确实遇到很多的问题和相应的瓶颈。从问题角度来讲,主要有五个方面:一是数据的采集问题,二是数据的治理问题,三是数据的监管问题,四是数据的安全问题,五是数据共享问题。
一是数据采集问题。健康医疗大数据很大,但是在采集上耗时耗力,虽然说建了各种各样信息化的系统,但是在医院端,各种系统叠加,因为前后建设的时间不一样,建设的厂商不一样,数据采集途径、工具不一样,健康医疗大数据数据类型也是很多样的,所以就缺乏标准,既有可能文字数据,也有影像数据,各种数据标准不太一样,很难统一。数据质量也比较差,相对来讲有的冗余数据很多,误采数据很多,无效数据很多,数据采集上收集难度比较大,很多还需要人工采集、录入等等。健康医疗大数据确确实实特点是随时随地都在产生,比如说在各医疗机构里面,随着患者就诊等等,数据是大量的,不断在持续产生,这些大量的数据确确实实在采集方面存在难以采集的问题,采集来了之后,缺乏标准、质量差的问题。
二是数据安全问题。在健康医疗大数据安全主要是2个方面:1.健康医疗大数据关系个人隐私,在数据安全方面要求比较高。在目前过程当中,在数据采集、存储、共享、分析过程当中,有可能存在隐私泄露比较大的风险。2.健康医疗大数据也是国家重要战略资源,涉及到人口健康信息等等,在技术和管理上比普通的数据资源管理上要求严格得多,安全性要求上也越来越高。国家对这方面,特别是涉及到个人数据是高度重视的。
三是数据治理问题。健康医疗大数据的数据量很大,随时随地产生,如果不进行有效的治理,数据越挤越多,而且越来越乱,具体涉及到数据怎么样校验核查的问题,数据怎么样利用的问题,同时我们也面临着数据建设人才缺乏的问题。
四是数据监管问题。健康医疗大数据应用的话,在数据的使用过程当中,数据交易过程当中,数据资源质量提升方面,进而整个行业发展方面确实需要一定的监管,涉及到安全的问题,涉及到个人隐私问题等等,需要一定的监管。在监管过程当中,美国、欧洲相对发达国家已经有了一些经验,在我们国家应该说对数据的监管属于起步的阶段,我们有些相关要求,但是还没有相应专门的机构,在具体应用上面监管办法还有待完善。所以,还存在着数据怎么样能够通过必要、科学、有效监管,既能够保障数据安全,又能够保障数据应用促进发展。
五是数据共享问题。这也是当前健康医疗大数据在产业应用当中很重要瓶颈制约,健康医疗大数据很多,烟囱林立,孤岛现象比较明显,健康医疗大数据分散各个医疗机构当中,分置在不同的系统当中,很难实现数据共享,各个层面在采取积极的措施,努力推动共享,事实上数据共享由于安全的问题数据共享效益难以短期体现的问题,健康医疗数据知识产权、所有权归谁等,还存在着很多不明确的地方,所以阻碍了数据共享。怎么样能够打破数据孤岛现象,实现数据共享,这是下一步数据产业发展当中迫在眉睫解决的问题,怎么样保证安全和实用,能够实现共享。
“在健康医疗大数据当中,如果要突破面临的问题和制约,解决这些问题很重要的就是突破法律瓶颈。如果要在大数据领域形成刚性的要求,能够更好规范市场主体行为,还需要进一步完善立法体系,包括数据的产权立法、数据交易环节的立法、数据安全立法等等,有些法律有,有些还没有,有些在法律当中根据新的情况进行完善等等,这是我们在健康医疗大数据应用当中法律瓶颈需要突破。”李骥说。
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