从计算机、互联网、云计算……一直到物联网，大数据的浪潮已经悄然降临。医疗服务作为人类最基本的需求之一，拥有庞大的数据量。当大数据和医疗服务相撞后，一个崭新的智能医疗时代就呼之欲出了。

医疗和大数据结缘始于医疗数字化，病历、影像、远程医疗等都会产生大量的数据，在医疗服务行业上，大数据可应应用于临床诊断、远程监控、药品研发、防止医疗诈骗等方面。麦肯锡曾说，大数据就是生产资料。报告显示，医疗大数据的分析会为美国产生3000亿美元的价值，减少8%的美国国家医疗保健的支出。

医疗离不开数据，数据用于医疗，大数据的基础为医疗服务行业提出的“生态”概念的实现提供了有力的保障。

大数据带来医疗行业转折点

随着全球老龄化问题的不断加重，医疗费用的持续上涨，以及医疗大数据价值的不断增长，医疗行业出现了新的转折点。据介绍，到2020年，医疗数据将增至35ZB，相当于2009年数据量的44倍。其中，影像数据增长最快，其次是EMR电子病历数据。

IBM中国研究院信息管理与医疗健康首席科学家潘越表示：“医疗领域的数据有几种类型，比较完整的是医学影像的数据，像X光、CT等等。比如说如何通过医学影像的自动分析来确定病变的位置，现在有很多放射治疗要对癌细胞的位置进行辐射，范围越小，接受的辐射量就越小，对病人本身的损害就越小，利用大数据的分析方法可以确定这个范围。这个技术现在刚刚产生。第二类数据是电子病例、电子健康档案。这类数据的获取还是非常多的，有些技术是基于病人的相似度，比较两个患者的病例，如果相似的话，可以找到一群相似的病人，然后分析有效的治疗手段是什么。目前，IBM已经把它变成了产品。第三个领域是跟基因组学、蛋白组学新的治疗技术相关。这些技术已经发展到了应用的边缘。”

大数据给医疗行业带来的不仅仅是庞大的数据处理，各个分支领域都有相关的优异表现。

大数据服务心脏病患者

位于美国旧金山的加州太平洋医疗中心是加利福尼亚州最大型的私营、非盈利性学术医疗中心。该医疗中心旨在向社会提供高品质、经济高效的健康保健服务，并且他们得到了教育和研究领域的支持和鼓励。该中心心脏病研究主管 Richard Shaw 博士所领导的心脏病研究项目在发现最有效的新治疗方法和技术方面发挥着重要作用。Shaw 博士和心脏病研究团队通常会执行 10 到 15 次持续研究，以测试旨在改善心脏病患者的治疗和成活率的治疗程序是否有效。

脏病研究项目的教学人员还参与了由研究员发起的研究，其中许多研究利用了来自整个萨特集团 Apollo 心脏病患者数据库的数据，该数据库不断加入患者数据。最新的项目包含对在非保护性左主干疾病治疗中使用了冠脉支架的患者的长期研究，以及使用药物洗脱冠脉支架治疗 HIV 患者的晚期成果的研究。此外，还使用了一个庞大的外科手术数据库来研究接受外科手术的患者，包括评估手术更换主动脉瓣的长期成果，以及通过手术治疗心房颤动患者的晚期成果。

由于这些复杂、多学科的项目生成了海量的患者数据，Shaw 和他的团队希望有一种解决方案，使他们能够：

迅速、准确地管理、跟踪和分析不同患者的海量数据

准确地预测患者在冠心病治疗之后发生并发症的风险

强化标准的诊断测试，使用决策模型实现更快和更准确的诊断，从而更恰当地使用资源和更有效地进行测试

由于更有效的治疗，潜在地缩短了住院时间并改善了长期治疗成果

Shaw 博士的团队使用IBM SPSS Statistics软件管理和分析数千个数据元素，跟踪数千名具有心脏病的患者和接受心脏移植的患者的治疗成果。

这些分析的结果使心脏病学实习生和医生能够发现更有效的患者治疗方式，开发可供全球心脏病学家共享和采用的新的治疗规程。这样一来，心脏病团队能够开发准确的心脏病风险模型，改善患者的长期治疗成果，为由整个医院的医疗团队生成的患者统计数据创建单一的数据库，预测哪些患者将发展成多支冠心病并改善糖尿病手术患者的恢复时间，缩短患者的住院时间并减少治疗成本。

大价值还是大问题？

如何应对“大数据”，是摆在医院IT部门面前的一个“大考验”。如果处理不好，“大数据”就会成为“大包袱”、“大问题”；反之，如果应对得当，“大数据”则会为医院带来“大价值”。而这一切，都离不开科学地规划和部署存储架构。

安全、效率、成本，这是大数据在医疗服务业面前的三座大山。

数据存储是否安全可靠，关乎医院业务的连续性。系统一旦出现故障，首先考验的就是数据的存储、灾备和恢复能力。如果数据不能迅速恢复，而且恢复不能到断点，则对医院的业务、患者满意度构成直接损害。

一个病人的CT影像往往多达两千幅，调取一个病人的数据就要等5分钟，为等待大量图像数据传输到本地，等待阅片的教授不得已只能喝茶以消磨时间；采用虚拟化云存储架构之后，调阅2000幅影像仅需50秒。提高效率就是节省医生的时间，从而缓解医疗资源的紧张状况，在一定程度上帮助解决“看病难”问题。

很多医院的信息中心主任都感叹，“我们花了很多钱购买存储设备，但依然觉得不够用。”医疗数据激增，造成医院普遍存在着较大的存储扩容压力。如今，医院的存储设备大多是由不同厂商构成的完全异构的存储系统，这些不同的存储设备利用各自不同的软件工具来进行控制和管理，这样就增加了整个系统的复杂性，而且管理成本非常高。

只有妥善处理好存储架构，“大数据”才能给医院带来大价值，才不会成为大问题。

当下数据的应用决定着一切，无论是否是大数据。而大数据相关的技术，如NOSQL等，短期内还无法进入到医院的主流技术中，安全、效率和成本问题仍然困扰着决策者的思路。如果抛开大数据的概念，换一种想法，考虑如何进行数据采集，分析整理，把医疗数据转化为生活数据，将日常生活个人身体信息进行收集分析。使医疗信息进一步融入个人生活，或许是一条更加有趣的道路。