今年6月，国务院办公厅正式发布《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》，将健康医疗大数据应用发展纳入国家大数据战略布局。但面对海量的医疗大数据，如何应用和转化，却存在重重难题。8月21日，由松禾资本主办的“医疗大数据&智慧医疗”论坛在深圳召开。来自政府、医院和企业的三方代表，共同探讨医疗大数据和智慧医疗如何破题。业内认为，国内医疗大数据目前虽然火爆，但仍处于初级阶段，存在数据源不全、标准化不足、安全难以保障等问题，而健康医疗信息化复合型人才的短缺，正在制约行业的发展。

现状：医疗大数据质量堪忧

医疗大数据来源主要是电子健康档案，包括门诊治疗、住院治疗、健康体检、儿童保健、妇女保健、慢病管理等数据。从单个患者角度来看，医疗数据包含在各医院看病的电子病历数据、公共卫生数据和居家自我监测的医学数据。

深圳卫计委医学信息中心主任林德南认为，虽然现在大数据炒得火热，但在医疗卫生大数据方面，还仅仅是个开始，因为整个医疗大数据的基础建设不足，质量堪忧。

据介绍，深圳四级区域卫生中心目前汇集了全市范围62家公立医院、604家社康中心以及多家卫生机构的数据，整个数据容量超过5个T，有超过50亿笔业务数据，目前形成唯一身份的居民健康档案就有1500万份左右。不过，林德南坦承，对于只有300多万户籍人口的深圳来说，这1500万份健康档案里面有部分是“死档”，属于已经离开深圳的流动人口。

广东医院协会信息化专委会常委、暨南大学附属第一医院网络信息中心主任吴庆斌指出，医疗大数据应用目前存在五个方面的问题，包括医院数据源不全、数据不标准、区域数据集中存储进展缓慢、数据安全问题和隐私保护问题。今年中国医院协会信息化管理专业委员会调研了400多家医院的信息化现状，结果显示，三级医院信息化最高的部分是药库的管理，达到近79%，但像客户管理信息化只有13%。而相当一部分医院连电子病历系统都没有。

吴庆斌举例说，在以暨南大学附属第一医院为中心医院的天河医联体中，有的医院还在使用手工缴费的方式，对这些医院的医疗数据如何整合，相当头疼。数据标准化的问题也不容乐观，2015-2016年医院采用统一信息编码体系的使用情况显示，使用度最高的ICD10也只有83.6%，影像传输的文件标准只有60%。标准不一也造成信息“孤岛”之间想要整合数据障碍重重。

关键：如何保证健康大数据安全

医疗数据的应用，关键点在于整合和安全。吴庆斌指出，医院在建集成平台时，也发现很多问题。比如如何去识别病人的唯一标识。由于历史遗留的原因，原来病人看病办诊疗卡时并不需要出示身份证，因此也存在病人用家属医保卡“骗保”的问题，只要性别相同，年龄不是问题，“我们看到有一个60多岁的老人做CT检查，真正进去检查的看上去就不像60多岁的人。一个病人可能办了十张卡，‘患’了高血压、肾结石等多种疾病，对后期整合医疗数据来说存在非常大的问题。”

医疗数据安全也让医院非常担心。例如医生统方的数据外泄，某种药一个月开了多少支，数据成为药商给医生发提成的依据，令医院数据安全受到质疑。

林德南接受南方日报记者采访时也表示，医疗大数据利用，最大的障碍是安全问题。“目前基本思路是摸着石子过河，先小量开放，对数据要进行收集、清洗、脱敏、脱密后才能使用。”据透露，深圳明年会建立起一个医疗大数据中心。“企业需要使用数据时，只能在内网进行，不能将数据提取出去。”

在挑选合作企业方面，林德南表示，因为医疗大数据涉及种族民族健康信息安全，基本不会考虑与外资或有外资背景的企业合作，在选择国内企业时，会看重是否具备数据分析的专家团队。“目前业内缺乏大数据专业人才，大数据的快速发展，造成人才供应困难。”

应用：数据分析企业迎来风口

尽管医疗大数据本身的基础建设还处于初始阶段，但林德南认为，医疗大数据的开放是必然的趋势。“数据开放有利于激发深化医药卫生体制改革的动力和活力，提升医疗健康服务的效率和质量，扩大资源供给，不断满足人民群众多层次、多样化的健康需求，有利于培育新的业态和经济增长点。”

如何开放和利用医疗大数据，林德南认为，政企合作，共建共享，是可行的模式。“政府的专业团队提出大数据研究方向，包括建模的基本理论，和大数据挖掘分析公司合作，两者缺一不可。”

医疗大数据该如何定价？林德南表示，目前国家还没有相关的政策，定价会是一个政府和企业谈判的过程，可能会参照美国同业甚至不同行业的数据开放应用经验。不过，他明确指出，企业参与医疗大数据开发，独享成果是不可能的。

吴庆斌指出，三医联动可以解决数据标准化落地的问题，医保或者其他商业保险的充分介入，政府区域平台的数据要求会倒逼医院产生标准化数据。但如何把非结构化病历变成结构化数据，是目前医院信息化最大的问题。“因为很多病历数据都是文本的，要求医生按结构化录入病历根本不可行。”

国内医疗大数据应用还是一片蓝海，数据结构化的难题也是企业的机会。杭州数睿（MDQ）联合创始人、董事长高远告诉记者，因为看中中国医疗大数据市场会有一个大规模的发展，初创于美国圣地亚哥的MDQ（Med Data Quest）去年3月进入中国，目前已经融资1000多万美元，主要致力于临床结构系统，通过自然语言处理、人工智能以及大数据分析处理，把病历变成一个可供医生参考的临床决策系统。“目前已经与国内几家医院开展合作，比如在北京安贞医院，通过对心血管疾病的治疗方式对比分析，找出最佳治疗方案”。高远透露。

市场竞争虽然激烈，MDQ胜在有美国凯撒医疗集团多年工作的经验。但开拓国内市场的难点在于“各个医疗机构对大数据人工智能能带来获益不了解，数据也不完善”。

杭州数睿（MDQ）首席技术官黄泱认为，医疗大数据大发展的关键在于，如何在保持数据不泄露的情况下，不同机构间还能够保证相互协作。据悉，在美国凯撒医疗集团工作期间，黄泱主持开发了该集团首个全集团使用的临床数据挖掘系统，并主导实现了该集团首个基于自然语言处理的实时临床决策支持系统。

松禾资本创始合伙人厉伟认为，现在各个单位、各个机构都在做大数据，但是如何让大数据共享、串起这些数据孤岛，是下一步推动精准医疗、智慧医疗的关键。生物医疗产业是松禾资本重点关注的投资领域之一。松禾资本创始合伙人罗飞表示，希望通过精品专业论坛的举办，将政府、医院以及相关企业聚集在一起，尽量减少彼此的信息不对称，共同为推动中国医疗大数据和智慧医疗的发展做出努力。