医疗产业已经沉淀海量数据，且数据类型及数据量还将持续增加，但医疗数据在过去并未得到有效处理；另一方面，我国面临着慢 病发病率提升、临床决策失准及医疗资源配置不均衡、重复诊疗等问题。 医疗大数据治理可以在“海量数据”与“医疗问题”之间架起一条通路。大数据与机器学习、深度学习等技术和循证医学、影像组 学等学科的结合，可以为健康管理、辅助诊疗等场景提供解决方案；打通底层数据，构建互联互通的数据平台，可以优化诊疗流程、提 升医疗行为的效率。数据互通可以优化各应用场景的体验，各应用场景产生的数据又可以进一步丰富数据——由此形成一个价值闭环。 从政策角度出发，医疗是关系国计民生的高监管行业，政策对于大数据赋能这一行业的态度尤为谨慎。从企业角度出发，与以往一 呼百应的“大数据+产业”不同，企业对于这一领域的动作显得有些保守，此时谈论“应用场景”似乎操之过急。

前言近年来，全国机动车保有量不断增长，截止2019年上半年，全国机动车保有量达3.4亿辆，其中汽车保有量2.5亿辆，私家车保有量达1.98亿辆。与此同时，机动车

2017留学行业数据报告，包括人数，专业，出国趋势等各项分析

三、医疗大数据的四大特征 医疗大数据呈现以下四个特点： 第一，数据量大。从 TB 到 PB 到 EB，再到 ZB，医疗大数据以 48%的年增长率快速增长（IDC， 2014）。这些数据早已超过了人力所能处理的极限。预计到 2020 年，全球医疗大数据将达到 2314EB，已经达到了 ZB 级别。 第二，数据种类多。医疗数据中既有结构化的数据，也有非结构化的数据。结构化数据包括 Oracle、MySql 等数据库的数据，半结构化数据如 XML 文档，非结构化数据包括 Word、PDF、 音视频、影像等。多种类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。 第三，数据产生快，处理快。医疗信息服务中会存在大量在线或实时数据分析处理的需求。需 对数据进行实时或准实时的处理、秒级的查询需求响应。例如临床中的诊断和处方数据，健康 指标预警等。 第四，数据缺乏标准。各个医生、各家医疗机构、各个地区的数据没有统一的规范标准，数据 的质量不佳。患者的基础信息和各种临床信息资源分散、重复、孤立，导致有效信息闲置、信 息重复或标准不一致，很难得到有效利用。

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中国智库大数据报告

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一、临床诊断辅助系统 通过收集医院各信息化子系统的临床数据，将疾病的表征、患者体征和治疗方式的数据存储起 来，建立特定疾病的数据库。再根据数据的智能分析，可以对患者进行多种诊疗措施比较分析， 制定有效的诊疗路径，帮助医生进行决策。在临床诊断辅助系统中，人工智能技术是一项非常 重要的辅助技术，它可以通过知识的学习，进一步提炼数据的价值。 临床数据首先反映的是人的疾病特征，再辅以以往的医生诊疗数据，就可以实现辅助诊疗。医 疗大数据最大的价值输出，就是在临床诊断辅助系统方面。因为医疗大数据的应用，可以明显 提高医疗服务水平，降低失误。这类应用和医生、医院所追求的目标是一致的，所以医院的付 费意愿较强。医院内部的临床数据是存在数据孤岛的，系统和系统之间，医院和医院之间，医 院和社会公众之间均存在不同程度的数据壁垒。医院现在在政策、技术的推动下，有强烈的意 愿先消除内部的数据壁垒，建立医院临床数据中心，所以对临床数据的集成和应用有较为强烈 的需求。 1.临床数据辅助诊疗。医生在诊疗过程中，需要很多相关信息的辅助，最重要的信息来源是患 者的各种临床检验检查数据。这些检验检测数据，汇入到疾病数据库之后，能够形成疾病辅助 决策支持，对医生的工作进一步形成指导，从而准确判断疾病，给出诊疗方案。 临床数据反映了患者的疾病情况，但是疾病千变万化，疾病种类繁多，医生还需要一些临床指 南、知识库来辅助进行判断。医生在计算机（电子病历）中输入主诉的时候，系统结合症状等 患者综合信息并智能“匹配”后台医疗大数据知识库，提示医生患者可能存在的疾病，避免漏 诊、误诊和医疗纠纷。医生在下医嘱的时候，利用规则引擎推出相应诊断的治疗方案，并对用 药、手术、护理等治疗方案进行详细指导，减少技术上的失误。 案例：惠每科技 CDSS 临床辅助决策系统 惠每科技 CDSS 临床辅助决策系统根据 Mayo Clinic（梅奥）知识体系和最新指南文献为知识 内核，基于病历数据不断运算更新的知识图谱，绘制更加符合临床经验的决策路径。可以实现 疾病的辅助诊断、推荐治疗方案、合理性审核、检验检查结果解读、病案缺陷提醒等功能。惠 每 CDSS 利用自然语言处理智能识别、分析非结构化病历文本，从 EMR、RIS、LIS 等医院数据 平台中读取患者病历数据，经结构化存储形成完整的、符合临床术语标准的中间数据平台，为 医生、医技人员、护士、管理者提供多维度决策支持。通过人工智能技术不断汲取病历经验， 丰富 AI 大脑，训练诊疗模型。开发满足各级医疗机构管理与临床需求的人工智能系统，融入 门诊、急诊、住院环节。通过惠每辅助决策支持系统，能有效提升医疗质量，保障患者安全， 降低医疗风险，助力医疗智能化建设。 案例：嘉和美康 嘉和美康专注于医疗临床信息系统的软件开发和系统建设，在电子病历系统、临床路径系统、 移动医疗系统、心电信息系统、手术麻醉系统、口腔专科化电子病历系统、医学科研平台、医

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