大数据医疗 噱头大过实用

　　众多手环都称能收集个人健康收据。

　　戴个手表、手环日测身体指数

　　购买可穿戴设备是为了什么？新奇好玩，运动社交，还是管理个人的健身习惯？其实，这些并未发挥可穿戴设备真正的价值。据了解，目前市场上众多可穿戴产品都声称能融合无线网络、移动计算和自动识别，包括血糖、心率、呼吸频率、重量、水合作用和身体运动等身体指征，都可以实时了解，这就是所谓的“大数据医疗”，令众多越来越注重健康的白领为自己、家人添置这些产品。

　　尽管IDC预测，中国的大数据市场在2012年~2016年间将增长5倍，政府、银行、医疗卫生、电信等行业将在其中占据最多的份额，但“大数据医疗”在国内的真正落地还有很长的路要走。

　　市场：

　　国内外众多厂商投身

　　据国外媒体报道，苹果(592.33, -1.76, -0.30%)公司近日正在迅速扩充医疗团队，招揽了健身专家、医疗设备行业专家等多名医疗传感背景的工程师，并很有可能在今年秋天发布Healthbook。据悉，Healthbook可追踪从睡眠到营养、从运动到生命体征的各种各样的指标，包括血糖、心率、呼吸频率、重量、水合作用和身体运动等，成为苹果下一代移动操作系统iOS 8和其谣传已久的iWatch智能手表的重要卖点，更成为移动医疗保健行业的引爆点。

　　事实上，健康与运动类应用近年来日益普及。Azumio公司光为苹果iPhone开发的健康监控和健身应用就达到了40款。在IT大佬们看来，不光是医疗数据的移动化采集，其形成的“大数据”拥有更大的想象空间。目前，Windows 8系统整合了必应保健(Bing Health &Fitness)功能，可帮助用户记录运动、用药和饮食；微软(40.51, -0.36, -0.88%)的医疗数据平台HealthVault则可以让用户收集、管理自己和家人的健康和身体状况信息，再结合可穿戴产品Fitbit或Nike+ Fuel Band收集的数据，为医疗提供了更多的方便。另外，美国第四大电子病历服务商Practice Fusion近日也和为智能手机做心率监测配件的AliveCor达成合作，设备中的数据会集成到病历当中，并保存在云端供即时获取。

　　“一旦累积了足够多的数据和样本，放到专业的医疗人员手里，那对医疗事业的推动将是革命性的。”据英特尔(26.48, 0.15, 0.57%)软件与服务事业部合作伙伴关系部经理王怡淳介绍，英特尔研究院也正在致力于医疗数据的互相连通，“让小至简单的计步器，大到复杂的CT扫描仪彼此相连，并与云进行通信和共享数据。”在大数据医疗背景下，人体体征可以进行连续监测，看病不再只是病发后医生的“望闻问切”。

　　问题：

　　厂商收集的数据缺乏认证

　　国内的“大数据医疗”目前更多的只能称为“远程移动医疗”，有些甚至只是方便医院内部的无线数据传送。例如麦迪克斯的“同步手持心电图机”，虽然可以在平板电脑上便携使用，但患者在家里自行操作不够方便。其他国产厂商也在移动护理、社区医疗服务、手术麻醉、心电监测、临床服务等领域提供了多种解决方案，但质量参差，技术上也是各自为战，使得可穿戴设备的数据极为分散，设备生成一项关键数据之后，没法被其他机构采用，但其实，健康相关的数据需要被广泛利用才能发挥价值。

　　此外，健康相关的数据如果要应用于医疗，数据必须通过政府药物监测机构的认证与许可。而大多数厂商没有经过认证，而且数据本身也因传感器质量的好坏而存在不可知的误差。

　　IBM(195.11, 1.97, 1.02%)医疗业务拓展经理刘晶炜认为，医疗行业的信息特征和很多其他行业不一样，存在很多半结构化和结构化的数据，而且分布在不同的医疗机构，因此如何对它进行有效的整合是一个挑战。“每个患者一般很少只去一个医院。大数据医疗的目标之一就是要将与每一个患者健康相关的资料有效地整合在一起，运用以循证医学和数字驱动的两种分析方法看到与风险相关的因素，然后根据这样的因素具体制订计划，并有效地去执行。但这样的整合非常困难。”

　　专家：

　　需统一标准

　　国家卫生和计划生育委员会统计信息中心副主任王才有在医疗大数据高峰论坛上表示：“‘大数据医疗’在医疗流程重构、医疗效率提升等方面为我们带来不可估量的价值，然而，走向真正成熟的应用还需要时间。”

　　“目前，医疗机构内部的信息化功能强，但医疗机构之间的总体协同效果差；纵向卫生业务系统的功能强，但标准化建设薄弱，信息系统之间缺乏信息共享和业务协作机制，系统之间信息不能互通。”专家认为，随着移动医疗的发展，不同医疗机构纷纷根据其需求部署定制化的移动解决方案，医疗行业成为了国内率先启动大数据应用的先锋行业之一，大数据、虚拟化等技术支撑了移动医疗端的应用。

　　“各类医院、社区卫生服务中心、乡村医疗工作站、疾病监控中心、急救中心等卫生医疗机构大量分散。医疗信息化在十余年的发展中，沉积下的IT系统涉及技术门类众多，给数据采集、数据质量、数据标准以及后续的维护带来了巨大的挑战。假如均采用定制开发、标准接口或人工录入的方式，不可避免地要投入大量的人力物力，并且在数据准确性、实时性上无法得到保证。”