数据采集及标准化 大数据医疗与疾病预防的背后基石

当重大疾病席卷来临时，这对整个医疗产业包括民众、医院、药企、等相关的机构及都将面临“大考”，疾病无法控制、医药资源不够等等问题，往往会束手无策。大多数机构更多的应对措施是治疗，但没有深入研究疾病的本质。事实上，疾病在未发生前，如果能够有准确的预测，医疗产业将会发生颠覆性变革。今天的医疗产业各个链条上对于重大疾病的预防都有着深刻的认知，做好预防能够有效的减少疾病的发生，对于整个医疗产业以及社会安全稳定都想到了具有非常重要的作用，医疗产业逐步步入了一个从“治”到“预防”的时代。然而，要想做好疾病预防，大数据成为医疗预防时代的立项之本。事实上，大数据“扮演”了重要的角色——它是“先知”，它可以将那些未知的或者已知的疾病，并且把这些结果提供给医疗机构以及监管等部门，使他们能够针对疾病做出应对方案，从而为民众做到更早、更快、更好的疾病预防以及得到治疗，控制风险，促进安稳。

大数据推动医疗健康变革

大数据的出现推动了新一代医疗健康变革，它为未来医疗健康的发展带来巨大的价值。首先，它能够增加民众疾病预防能力。通过大数据可以预测出常见的疾病爆发区域，随着大数据技术的不断进步区域范围会逐渐缩小，使得民众可以针对疾病提前做出全面的预防与治理。这方面百度推出的疾病预测大数据产品，它可以对全国不同的区域进行全面的监控，智能化的列出某一地级市和区域的流感、肝炎、肺结核、性病等常见疾病的活跃度、趋势图等，为民众就可以实时了解到自己所面临的疾病风险，并有针对性地进行预防，从而降低染病的几率。

其次，它可以助力政府等相关部门更好的洞察疾病爆发时间、区域以及做出应对策略，借助第三方大数据平台如百度大数据等能够助力监管部门实现重大疾病预测以及风险的管控。

第三，对于医院而言，通过对于大数据的应用可以更加快速清楚的预测到疾病发展的趋势，这样在大规模爆发疾病的同时能够提前做好预防措施和医疗治疗资源的储蓄和分配，优化医院资源。医院通过采用百度大数据平台上的百度疾病预测，能够提前“捕捉”到这些预测数据信息，为民众提供更好的服务。

推动大数据 数据采集及标准是关键

对于一日门诊达到一万人的全国三级甲等医院——北京大学第一医院而言，大数据应用目前处于内部数据挖掘阶段，未来希望可以通过大数据为这一万人的门诊民众病人以及更多的民众病人服务。

对于大数据在医疗机构的应用，国际上部分医疗机构已经开始借助大数据技术来实现民众的疾病预测比如美国的部分医院已经通过大数据技术来预测到哪些人会生病，但国内医院大数据应用还存在一些问题：首先，数据采集难、量小问题。收集数据是大数据基础，如果医院能够采用语音技术，记录下医生与病人之间的问诊数据，当日均采集到一万人的病情或者更多病人的病情包括看病的次数等数据时，通过语音技术将产生成千上万的数据量，然后面对如此大的数据量借助如百度大数据引擎等第三方大数据平台能够产生非常大的价值。

另外，可穿戴设备的发展也将加大数据的采集力度，为医院提供实时的海量的数据。结合百度大数据引擎的应用，可以更便捷的对于可穿戴设备所产生的数据进行采集和分析。据了解，百度大数据引擎包括了百度开放云、数据工厂、百度大脑等组件。其中，百度开放云能够提供的图像人脸识别、语音识别等大数据处理技术，为医院开展大数据提供了有利的技术支撑与分析。同时，通过对于与百度地图（LBS）的结合应用，可以使得可穿戴设备数据采集更加的全面，进一步提升了医院驾驭大数据的能力，为更多的民众提供疾病预防以及治疗能力。

其次，从数据本身来讲，传统行业的数据更多是结构化的标准数据，但医院更多是非结构化数据，因此在开展大数据时要关注数据标准化。

未来医院会把HIS系统放在云上，医院将没有服务器、信息中心，所有的数据、数据分析都可以基于像百度云这样的平台上进行操作，对于医院而言需要的只是网络架构即可。如果在云端有统一系统，数据能够通过云来实现共享，那么，医院开展大数据价值将显而易见。

小结

今天的巨头们正在加速行业大数据应用的步伐比如百度推出的百度疾病预测，能够及时的了解不同区域的疾病，对于医疗产业健康发展起到了重要的推动作用，未来随着大数据在预测领域范围的不断变大，大数据将给除医疗行业以外的更多的行业、更多的民众带来改变。