李光輝坦言，以春雨醫生為例，作為移動醫患互動交流的平臺，雖然在實施在線問診、健康數據監測、病例的存儲、傳輸和共享等新型醫療模式的過程中，減少了醫患矛盾、滿足了個性化治療等，但是由于醫療數據采集結構不統一，加之醫療數據本身的非結構化特征，其在應用過程中所遇到的智能識別、算法等問題也在制約著數據的應用，目前尚停留在“數據如何大、如何有用”的層面，而針對數據本身的挖掘計算、數據關系的分析、數據調用等方面的實質性研究較少。“真正將醫療大數據應用到商業的路還沒多少人走，大家都在摸索，尤其需要龍頭企業在此方面不斷努力。”李光輝說。
在吳秀剛看來，目前，我國在發展醫療大數據方面，還有許多問題不容忽視。
首先是數據系統建設及采集問題。吳秀剛認為，居民健康檔案的采集方式和存儲介質的多樣性，加上健康檔案采集的工作量巨大，使得諸多數據無法完整記錄并實時更新，很多居民健康數據實際處于斷點狀態。
其次是數據存儲分析及應用問題。吳秀剛介紹，數據分析的前提是數據要足夠完整、準確并可進行結構化存儲，而目前的醫療數據除了部分信息系統產生的結構化數據之外，還包括大量的非結構化數據，如醫護人員手寫的記錄、移動醫療平臺上產生的醫療數據、基因數據等圖像數據、社交數據、醫學文檔等內容。“數據的不規范一直是目前醫療大數據難以利用現有數據進行很好分析和處理的重要原因之一。到2020年，醫療數據將增至35zb，除了病例數據及不規范的分散數據，還會有生化檢查、影像或病理切片檢查的生物學信息等多類型復雜數據，這給數據的存儲、分析、傳輸和應用等帶來很大挑戰。”吳秀剛說。
再次是醫療健康數據安全問題。吳秀剛表示，隨著醫療數據來源的多樣性、互通性、云存儲等不斷普及，醫療數據量會不斷增加，這對數據存儲的物理安全性、數據的多副本和容災機制提出了很高要求，居民健康數據的內容安全和技術安全如何同步保障是亟須解決的問題。“這就需要對醫療健康數據的整體管理有一套縝密的機制設計，并需要有相配套的、嚴格的法律法規。”
因此，在對健康醫療大數據的發展上，李光輝建議搭建健康醫療數據云平臺，讓emr(電子醫療記錄)更加規范化，把老百姓移動終端(手機)的健康檔案數據、基因檢測數據、智能可穿戴設備產生的數據、poct(即時檢驗)數據和醫院、社區、公共衛生等相關部門的醫療健康數據聚合起來，實現信息資源整合和共享，進而保持醫療服務的連續性和普及性，同時，也可以節省老百姓診治的醫療成本。“希望通過在線診療、累計數據、訓練人工智能體系來幫助醫生提高效率和醫療質量，更好地為人民群眾服務。”李光輝說。
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本文標題：進一步加強健康醫療大數據實質性挖掘
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