大数据时代下对于慢性疾病管理的研究与应用*

新乡医学院三全学院 智能医学工程学院 河南 新乡 453003

引言

近年来，随着科技的飞速发展，如何将大数据技术应用于医疗卫生领域成为当下研究的热点。根据这一趋势的发展，大数据技术在临床研究、医疗诊断、治疗和决策、医疗资源调度、疫情监测、疾病防控、远程医疗等医疗卫生领域的研究势在必行。本研究结合大数据技术在医疗健康领域的研究现状与发展趋势进行了讨论。

1 医疗大数据慢性疾病管理

为了促进实现“新医改”，并且建立起覆盖城乡居民的基本医疗卫生制度，为人民群众提供安全、有效、方便、价廉的医疗卫生服务，党和政府高度重视大数据技术及人工智能技术在医疗领域内的发展。可以这样说，目前医疗领域信息化进入了全面发展时期[1]。

近年来我国区域医疗信息化建设已经初具规模，医疗大数据的爆发及医疗信息快速的电子数字化已势不可挡。医药、病历、各种医学影像材料、收费信息等都迅速数字化，互联网医疗及智能可穿戴设备的发展也为慢性疾病管理提供了某些方面的数据优势。近几年，各种与医疗相关的移动互联网应用程序越来越多，其中国外的WellDoc、Telcare，国内春雨医生、丁香医生都已经有了数量庞大的用户。其中，WellDoc公司的研发团队研发的针对糖尿病的管理软件，已经在美国食品药品监督管理局（FDA）得到了认证，并且有相应的医保公司表示愿意为自己的用户支付使用费用[2]。软件的用户可以通过手机来记录各种健康数据，并且获得基于个人数据的健康指导，并为临床医生的临床决策提供支持。Jung-Ah Lee团队基于数据的回顾分析，指出通过基于检测情况分析的结果进行适时的信息提醒，明显改善了用户的健康状况，由此可以体现出此项工作对慢性病的防治工作具有重要意义。可以这样说，对于慢性病的管理已成为大数据时代下在医疗行业内最具发展潜力的方向之一。

移动互联网的发展使的医疗信息的共享变得简单，慢性病管理的平台就可以依托各种医疗机构的医疗数据及居民的电子健康档案来搭建；智能可穿戴监护设备与互联网医疗APP可以开展动态监测，已获取实时健康数据，用于及时调整健康评估方案；使用“云存储”技术对健康数据进行存储，可以大大提高数据共享的效率；对于医疗信息的数据挖掘机信息可视化也可以利用大数据技术进行实现。对使用者而言，可以利用大数据技术对个人的健康数据分析，向用户提供个性化的健康管理服务；对医护工作者而言，可以使用数据分析的结果为临床决策提供支持。并且利用5G技术解决空间问题，组建专业医疗团队，提供连续、全面、主动的健康管理服务并提高工作效率[3]。

2 医疗大数据慢性疾病管理平台在社区卫生服务中的应用

基于社区建立的医疗机构原本就是未来方便群众，特别在“新医改”之后，更是凸显了社区卫生服务机构在我国健康管理中的支柱地位。因为慢性病具有病因复杂、病程长以及起病隐匿等特点，所以社区卫生机构成为慢性病管理的主要阵地[4]。但是由于具体的国情所限，国内社区卫生服务发展过程中产生了很多问题，比如政策上不能积极落实、政府部门对于社区服务投入不足以及不能对卫生资源进行合理的平均分配等问题，最终导致了社区卫生机构内部的结构存在部门问题，例如医护比例失调、医生数量不足等。所以造成社区卫生服务机构难以满足大多数慢性病患者的对于自身健康管理的需求。但此时医疗大数据技术的出现为短期内社区慢性病管理的发展提供了很好的技术支持[5]。

未来提升慢性病患者自我管理的主动性，有必要将移动互联网创新成果与基于社区的卫生机构提供的服务进行融合，将居民的健康管理从社区出发延伸至每个家庭，不断丰富服务内容与提高服务质量[6]。基于移动互联网的医疗大数据慢性病健康管理平台主要包含5个层次，分别是基础配置层、数据层、服务层、应用层和门户层。基础配置层是包含部分硬件配置信息及数据采集及存储；数据层包括健康档案、电子病历等；服务层包括信息调阅、信息共享服务等；应用层包括健康教育与健康促进、跟踪随访，双向转诊及医患互动等；门户层主要是面向使用者，例如门户网站等提供的交互界面。

3 医疗大数据慢性疾病管理平台在个性化健康服务中的应用

大数据研究源于天文学与基因组学，2003年就已经完成了人类的基因组序列图，对于基因的深度研究使我们深刻地认识到不同患者发病进展的差异性。所以，在基因层面针对慢性病用户的个性化研究成为医疗大数据研究的热点[7]。个性化健康服务（Personalized Health Care，PHC）是指在基因的层面上对个体的遗传因素和年龄、性别，结合用户的生活方式及生活环境等相关因素进行综合考量，进而对用户的个体健康进行“量身定制”，将定制化的健康服务在合适的时间提供给合适的人，最终达到使用较少成本实现较大的健康效果。

国内对于基于基因层面的健康的个性化服务起步较晚，目前发展也比较缓慢。目前国内的慢性病防治工作还缺乏个性化，主要的焦点还聚集在群体干预及流行病领域，防治工作很难通过量的积累引发质的改变。此时医疗大数据技术的出现为提供“健康个性化”提供了技术上保证。一方面，通过基因数据分析患者基因特征；另一方面，通过患者的体检数据和生活行为数据实现更深层次的健康检查，进行健康状况评估，并提出个性化干预措施，从而为用户提供个性化健康计划，实现自我健康管理。从统计学的角度出发，提高对慢性疾病的抵抗能力。

4 医疗大数据慢性病管理中存在的问题

4.1 医疗卫生信息资源难以充分共享

目前的信息技术难以整合不同医疗平台的数据资源，对于挖掘出高质量的信息比较困难。目前我们仍然应该加强对于先进的大数据及人工智能的技术研究，解决数据可兼容难题，最大的利用医疗数据所具有的应用价值。目前对于医院、科研机构及医药企业不能进行医疗资源共享，相关区域内的医疗信息平台不能充分发挥作用，应该利用政府部门的力量加强引导，系统化制定医学信息标准规范。

4.2 健康管理平台未能调动多方力量

医疗大数据慢性病管理平台在理论框架上就需要多方支持，但我们目前尚不能很好地将患者、医护人员、系统设计人员、公共卫生决策者等各方面的资源进行整合[2]。比如，要想获取到高质量、持续性的医疗数据信息，需要对患者的各种医疗数据进行实时采集，慢病管理的平台开发者仍需要与患者及医护人员进行深入合作，用以提高系统的可操作性，从而精准定位患者需求。

4.3 云环境下的数据安全挑战

为了充分发挥健康数据的价值，医疗大数据慢性病管理平台需要尽可能多的收集患者的生活与健康数据，卫生部门内部流通的数据也可能与公共网络对接，存在隐私数据泄露的风险。目前我国尚无针对医疗数据中隐私数据分类的法律法规，一方面，卫生管理部门要加快制定隐私数据保护与使用的法律法规；另一方面，医疗大数据科研人员也要对现有的加密技术、安全审查机制等技术进行学习和应用，争取尽早开发出集安全、速度和效率于一体的新技术。

5 针对医疗大数据的安全与共享的几点建议

5.1 制度方面

建立基于医疗机构内部的慢性病管理系统，严格遵照国家法律法规，做好数据的标准化、安全化。加强伦理审查，积极推进医疗数据资源的整合，做好医疗数据的“脱敏化”和“去脱敏化”，保障隐私数据安全。

5.2 技术方面

要加强海量健康数据的存储、整理、分析，建立健全的慢性疾病健康管理电子档案。各慢性疾病防控机构、医疗卫生机构要不断完善慢性疾病数据库的标准化建设，积极尽力健康管理一体化模式，真正贯彻预防为主的方针。

5.3 安全信息保障

按照国家信息安全等级保护制度要求，加强慢性病数据库的安全保障体系建设，确保系统和信息安全可控；相关部门制定完善的医疗数据库开放、保护等分级审批流程，加强隐私保护，确保数据库访问的可管，可控、可追溯。

5.4 数据标准化

做好相关数据的质量管理,推进各项标准的制定及数据管理工作。建立慢性病健康管理标准化数据集指南,涵盖健康信息采集数据集、健康体检项目诊断数据集等,以确保符合慢病诊断规范,这也是确保数据共享利用的基础。

5.5 数据共享化

充分利用信息化技术，依托移动互联网信息应用平台加强对慢性病的健康数据管理，充分利用数据库的集成、共享、应用和开放等操作。促进产学研的深度融合，助推慢性病健康管理数据从信息化走向智能化，促进科研效率提升与学科建设，使质量和速度同时提升。

6 展望

随着老龄化的加剧，我国目前现有的对于慢性病管理的相关平台尚不能满足慢性病患者的健康管理需求。与此同时，医疗大数据技术的发展使得医疗资源配置更加优化，提高了医疗服务的水平的同时也对于医疗服务模式的创新起到了独特的作用，为慢性病健康管理提供了新的发展方向。同时，在医疗大数据在慢性病管理中的应用，信息资源共享、开发设计、数据安全等方面也需要进一步提高，从而更好地帮助慢性病患者进行疾病防控，从而提高生活质量。