400 8877 00140萬億GB將達！醫療大數據可以怎樣“玩”？
時間：2018-08-17 16:38:00 閱讀：4388 整理：廣州市場調查公司
未來的某一天早晨，你起床后，智能機器人已經幫你測量好了全部的身體數據，并且給出了最佳的建議。如果需要就診，機器人能幫你預約到最近的診療中心并安排好時間，醫生會告訴你是否需要共享中心做進一步地細致檢查。
你不需要取藥，藥品在24小時內可以送到你家;通過移動互聯網還能讓機器人幫助你一鍵做手術......
8月17日在國家衛健委國際交流中心與合作中心、中國信通院主辦的“一帶一路”互聯網+醫療健康大會上，醫趨勢總編陳怡寧在談到醫療新未來時的一段暢想——在他看來，由大數據、云、互聯網、區塊鏈等包括黑科技、智慧應用構成的人工智能資源，最后都是回歸用在個人信息管理、慢病管理上，所有的資源都是為了讓醫療更高效、便捷。
40萬億GB!這些醫療數據能有何用?
其實，這些構想也并非遙不可及，有些甚至正在實現。
中國工程院院士、北京未來網絡科技創新中心主任劉韻潔院士介紹，我國優質醫療資源稀缺又分配不均，看病難、看病貴等問題始終解決不了，但是通過互聯網、AI技術等是逐漸有所改善的，這幾年我們在互聯網和人工智能方面的醫療大數據積累得非常快，據IDC預測，2020年醫療數據將達到40萬億GB。
這些醫療數據可以用來干啥?中國是個慢病大國，拿慢病來說，在防治方面，慢病是怎么形成的，怎么處理，怎么有助于康復，這些借助目前的信息技術還很難破解。不過，劉韻潔院士的團隊最近在做的事情是通過對患者普通類型數據如生活習慣數據、檢查數據、影像數據，建立一個預警機制，且現在于腦卒中等疾病領域已有較好的成果，其預警結果可以達到62%左右，對醫療費用的結算也產生了非常大的影響作用。
通過對海量大數據的分析，除了腦卒中，在其它慢病上劉院士們也做出了很多新模型，如監測血糖、心電圖等，相關研究結果也受到國際頂尖學刊的認可，在一些醫院如協和醫院、兒童醫院等也展開了相關應用，將來還會有越來越多的模型加入。
盡管現在人人都可以擁有這樣或者那樣的設備測血壓、測心率等，但在劉院士看來，這些都是比較泛在的感知，包括目前互聯網+等在醫療上的應用。只有深入去研究醫療大數據，實現文章前面所說的那樣智能化場景才不是難事。
看病難，其實“錯配”的多
不過縱然技術網絡再好，可是優質醫療資源有限，不還是實現不了?
對于這個問題，心醫國際聯合創始人邰從越有自己的見解，他認為優質資源在每個行業都一樣稀缺，在當前的就醫環境中他就關注到了一個“錯配”問題，目前還沒有真正得以解決。這就是大醫院醫生每天早晨八點鐘開始看病，可他并不知道有多少患者、什么樣的患者是精準匹配的，而患者也不是專家，需要專業的就醫導航和通道，讓他們找到合適的醫生。
心醫國際構建了基于實體醫院的互聯網醫療平臺，通過平臺在做基層遠程會診時發現，至少八成基層患者并不需要擠破頭涌入大醫院就診。由于不信任基層機構的醫療水平，他們更愿意選擇大醫院找專家就診。而另一個對比則是，給患者精準的診療也非常少，許多患者面臨著小病大醫的無序和大病小醫的無奈。
如何解決這種“錯配”，未來的互聯網+醫療或許能給出答案。
互聯網+醫療如何謀長遠發展?
從過去談顛覆到現在說重構，互聯網+醫療已經摸索了好幾年。
今年，政府也陸續出臺了一些關于互聯網+醫療健康的政策指導文件。國家衛生健康委規劃信息司信息化和大數據辦主任唐勇林主任在解讀4月份出臺的《關于促進“互聯網+醫療健康”發展的意見》時提到“放”與“管”，這里或能看到互聯網+醫療未來長遠發展之道。
“放”主要是從醫療、醫藥、醫保三個方面入手，在醫療方面僅僅只能依托實體醫療機構發展互聯網醫院;醫療機構可以使用互聯網醫院作為名稱，允許開展常見病、慢性病的復診;醫生掌握患者病史資料之后，可以在線開具部分常見病、慢性病的處方;鼓勵網上開展簽約服務。同時可以委托符合條件的相關機構來配送。
同時，為了適應互聯網醫療健康發展，要求進一步完善醫保政策，逐步向符合條件的診療服務納入政策范圍，健全互聯網診療的收費機制，形成一個合理的利益分配機制等等。
“管”首先是準入管理，將互聯網醫療健康服務分成兩個部分，一是互聯網醫療健康的核心業務，一是輔助支持業務，他們區分的標準主要就是看有沒有涉及到診斷治療，如果涉及到診斷治療就是互聯網醫療健康的核心業務，對于輔助支持業務，如移動支付等一些輔助支持業務鼓勵發展。
其次是診療行為方面職責規則要求互聯網不能進行首診，只能對部分常見病、慢性病進行診療，同時開放處方，對一些特殊的人群如說兒童，表述不如成年人清楚，亦有相關規定。
再次就是質量，質量監管就是如省里面成立互聯網醫院，前提是必須建立監管平臺，將醫院納入監管平臺來管理才能成為互聯網醫院，同時不管是互聯網診療還是醫院都必須要開放端口。
此外，還有包括標準體系、數據安全，如互聯互通是基礎，數據安全則是底線。
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