精准医学时代健康医疗大数据需要标准化

随着云计算、大数据、人工智能等信息技术与生物技术融合发展，健康医疗大数据产业正成为生物材料与信息的最好体现。去年国务院《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》的出台后，健康医疗大数据受到政府、医院、科研机构和学术界越来越多的重视。

什么样的数据才是健康医疗大数据？贺林说，健康医疗大数据与交通大数据、气候大数据有根本性的区别，“一个是活的，一个是死的。”然而，目前我国的健康医疗大数据全是孤岛型的，没有联系，也没有标准化，这些孤立的、没有标准化的大数据没有价值。在贺林看来，健康医疗大数据的含义是把同类的或者相关的数据整合在一起后，得到一个相关网络的位点，也就是能从相关性的数据中挖掘出有价值的内容为人类服务，“比如平均温度提高2℃会带来哪些健康问题等。”

道格拉斯·弗里斯玛也表达了同样的观点。她表示，健康医疗大数据首先要有量，有非常强的流动性，还要有真实性。目前，健康医疗数据多种多样，但要成为大数据就需要收集和整合，并把这些数据进行分类和描述，因为只有准确的数据才能真正帮助了解病人的状况。“将不同类型的数据整合在一起，可以降低数据种类性，同时保证数据的真实性。”道格拉斯·弗里斯玛说。而且采集和整合健康医疗大数据的最终目的不是大数据本身，而是通过大数据来帮助治疗疾病，因为每个病人身上获取的数据很多，挖掘出这些数据的价值用于临床，诊治下一个病人的成功率就越来越高。

在美国，健康医疗大数据同样也存在数据的孤岛，“在研究的过程中，数据也是研究者所拥有的，很多人不愿意把数据拿出来分享，我们希望能打破，但难度很大。”因此，在道格拉斯·弗里斯玛看来，数据的整合仍是健康医疗大数据发展面临的一大挑战。不过，她也相信随着开放性科学不断地推动，及平台的日益增加，会让研究者公开他们的数据，最终形成有效的数据池。

大数据行业亟需建立标准

健康医疗大数据时代，大量医疗数据被源源不断采集。正如胡祥所说，目前医疗健康大数据的来源、产生源很多，如医院、医药公司等机构产生的医疗数据、各种基因组学的数据。对于整个健康医疗大数据行业来说，标准的制定也非常迫切。

“生命科学不仅是医学，还是生命基础科学研究，但各个机构之间从来没有一个统一标准，都是各做各的，最后出来的数据质量也不一样。”贺林说，有的不是大数据，小数据也说成大数据。

贺林表示，健康医疗大数据最后是要进行解读，但是如何去解读也没有统一化和标准化，“数学家在用数学的方法，统计学家用统计学的方法，生物学家要用遗传咨询的方法。”不同的解读方法，最后解读出来的结果也不一样。因此，在贺林看来，如何建立标准是健康医疗大数据行业要考虑的问题，“谁来制定标准，怎么样制定标准，比哪一步都重要。”

胡祥也表示，临床积累的健康医疗数据需要标准化，因为每个医生描述不一样，最后做数据分析和挖掘的结果也不一样。“未来重要的数据是组学数据，这些数据包括基因组、蛋白组、微生物组，最后读出来就是机器，可以高效识别，但这些数据的标准化与人类健康相关性很强。”胡祥说。

道格拉斯·弗里斯玛认为，中国有很大机会建立标准化统一平台，“中国既能造高铁，也能造医疗上的"高铁"。”

可用大数据训练人工智能

专家们非常看好健康医疗大数据在中国的应用前景。“随着各种传感器和可穿戴设备的应用，24小时持续采集的数据越来越多，如果把标准做好，方法学找到，用高效的方法把数据资源集中起来，我们的医疗健康大数据不会输给别人。”胡祥说。其次，目前我国正在推进医改，要解决医疗行业存在的一些问题，可以通过更加先进的工具和技术来解决。更为重要的是，目前我国的算法和计算能力正处于快速进步阶段，能够把核心数据高效的整理起来，以此为起点，可以通过这些数据快速地训练人工智能，推动人工智能的发展。

胡祥认为，在大健康医疗领域，人工智能才是未来的制高点。因此，下一步抢的是人工智能。“训练人工智能的前提是要有数据训练算法，现在我们就是要挖掘数据，人工智能一旦成熟以后，可能会出现各种各样的可穿戴设备，再把采集的各种数据推送上去以后，这些设备性能会高很多。”胡祥说。

“医疗健康大数据在国内很有发展前景。”刘宏芳表示，“大数据的发展要以人为本，通过大数据帮助普通老百姓分诊、预防疾病，目前中国拥有大量的人才，政府重视，企业不断创新，资本也在不断投入。”她建议，未来中国健康医疗数据的收集要全方位，这也可以避免走很多弯路。