健康大数据(Healthybigdata)是随着近几年数字浪潮和信息现代化而出现的新名词,是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行
捕捉、管理和处理的健康数据的集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
数据意义
健康大数据的意义不在于这些庞大的信息,而在于对这些健康数据进行专业化处理和再利用,健康大数据的整合再利用对于身体状况监测,疾病预防和健康趋势分析都具有积极的意义。
整理方式
健康大数据的整理方式,看有EHR(EleCTRonicHealthRecords,
电子健康档案)EMR(ElectronicMedicalRecords,电子病历)两种,未来将会有更多的方式为我们所用,也会有更多的独立机构和公司加入到健康大数据的产业中来。
数据特点
第一体量巨大。人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB(1PB=210TB),而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=210PB),而一些大企业的数据量已经接近EB量级。
第二种类繁多。
第三价数据真实性。
第四处理速度快。这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。
第五数据长期的持续性。可以称为“慢数据”,是一种通过一种简单的方法,在三个月、半年甚至更长的时间内,持续不断地监测你的某些健康指标,通过长时间的健康数据积累,准确预测你未来患上的某种疾病的可能性,以达到中医所讲的“治未病”的效果。
数据背景
行业复杂,极难标准化
个体差异大、医疗疾病种类繁多;复合疾病常见,关系复杂;很难标准化、自动化;医学检查、治疗、诊断不断发展;新的疾病不断产生和变化;医疗发展水平还有很多未知领域;医疗利益分割。
医院资源有限,利用有限
大病小病都找三甲医院,而医院这里优质医疗资源有限,医生这里经验与精力有限,医生的价值反而没有得到充分的发挥。
个人信息缺乏,信息不对称
医学信息的不对称导致,患者这里缺乏主动参与,大众的医学健康、预防、康复知识匮乏。
理想数据
健康大数据勾勒出一个理想化的状态:由“
可穿戴设备”或其它终端持续收集到人体健康数据,自动传入云端,进行数据分析与处理,云端数据库定期将结果发给专业人员,后者给出诊断或康复建议。由于这种模式可以使健康需求者足不出户获得健康管理服务,从而真正缩减了医疗服务的人力和物力成本,而这种模式已经成为可能,而且做的更专业更到位。
健康大数据这种能够实现降低人力物力成本的新型大数据应用模式为国内的健康管理服务商提供了新思路。比如恩福公司开发的恩福健康管理云平台利用云计算打造健康大数据平台可以通过家庭健康管理和居家体检系统收集到数据量大、数据种类多、实时性强的个人健康大数据,同时通过医生端工作站共享健康数据,依据健康科学理论,开展专业的健康数据分析,还可以实现科学而系统的健康分析,通过对健康数据进行处理、分析、归纳、总结其深层次的规律,得出专业而精准的个人健康指导方案,其特点是涵盖人群广,涉及的健康数据全面,形成了实时动态的健康数据,可以说是我国真正意义上的健康大数据。
数据实践
大数据时代特点是数据无处不在,我们身边处处都有大数据。我们在互联网上每一个操作都会被记录下来,而健康大数据带来的新机遇同样催生了众多以“采集数据”为名的“可穿戴设备”,手环、手表、眼镜等应有尽有,但是其实健康大数据的重点在于拥有能够提供预知健康的大数据库,否则,再多的可穿戴设备也只会是中看不中用。面对如火如荼的大数据争夺战,百度董事长兼CEO李彦宏也表示“我们真正想要的数据没有,或是还没有搜集上来,已经被搜集上来的数据基本没有价值。戴个手环、弄个眼镜,计算每天走多少步、消耗了多少卡路里、心跳多少次,对治病没有什么帮助,互联网公司通过可穿戴设备搜集了很多数据,结果又发现没法对这些数据进行分析”。由于对数据的处理和专业的分析,需要很强的医学背景,互联网公司所能做的前期采集工作只是健康大数据的前期准备工作,所以如何获取真正具有价值的数据相对容易,而如何对数据展开专业分析并从中发现相关性建立模型,最后再诞生出具有创造性的商业模式,这才是健康大数据的根本,已经有一些公司在着手做这样的工作,比如阿里、百度、恩福等等。
健康测量学
我们通过智能硬件连续采集用户的体征数据,是一种主动性的预警,而传统的医疗是一种被动性应急,你在医院的数据是无法对你未来健康做出预警的。连续数据的波动规律分析就可以缓解单点数据的精度不够。
美国某一实验室研究的是人的体征数据在健康状况下是稳定的波动规律,当波动规律紊乱的时候意味着未来有健康变化的风险,这是健康管理最核心的地方,用连续的体征波动规律来进行分析,我们介绍一下美国时间生物钟中心,哈尔博格教授,在这几十年来建立了3个重要的成果。建立了不同年龄性别年龄的基本特征的基础值,包括血压、心率、体温、激素、BMI指数等等。形成了连续体征数据波动的算法,推动算法进行比对和分析。形成了一部分分析模型对异常的体征波动规律未来的风险进行预警,这是医学实验室做的事情。采集的数据包括五大洲各种人种。
这个就是“数据与健康节律”的关系。为什么连续的体征数据可以做未来的健康变化的风险预警,在美国的NAS宇航员的体征数据时由这个实验室进行分析的。数据回顾时候发现,所有的测试者在地震的前三天他们的血压节律出现了一致性的变化,到地震后的三到四天才回到原有的水平。如果看单点的数据,当所有的测试者带着血压计每天检测48次,都出现了一致性的变化,我们身体里的血压变化你可能很难感受到。但是当我们的中枢神经接受外界刺激的时候会分泌激素,疾病也一样,疾病的形成初期首先出现了体征波动规律的紊乱。我们通过智能硬件连续采集用户的体征数据通过规律性的判断发现未来健康变化的风险。
阿里健康大数据
用户在“医蝶谷”里可以找到覆盖所有科室的专家名医,线上线下结合,获得体验最好的医疗服务。
阿里健康APP专为手机用户开发,用户随手拍处方上传,咨询药品信息,由用户附近多家正规大型连锁药店进行响应,为用户提供安全便捷的药品服务。平台已有多家药店进驻,用户可查询药店地址、电话、营业时间等信息,查看是否支持医保报销等,用户根据实际情况选择便宜、快捷的药店,等等。
百度健康大数据
百度健康平台通过终端智能设备手环,手表,血压计等,将用户的数据传输到健康云平台上,由社区医生、健康教练等对用户提出健康指导。它的模式是将各种品牌的终端设备如BoomBand手环、Latin智能体脂检测仪等和像大姨妈、健身教练、睡眠助手这样的手机APP进行整合,成为一个综合的健康应用和管理平台。
恩福健康大数据
恩福健康管理云平台充分利用了大数据的优势,平台上具有大型的健康知识数据库,每一个用户终端监测的健康数据都会传送到恩福健康管理云平台上,形成更大型的健康大数据,同时平台的专业医生对这些处理过的数据进行分析总结,给出用户一个专业的健康分析报告和健康生活指导方案。恩福健康管理云平台将“健康+大数据”真正的应用起来,通过恩福的终端监测设备,让监测到的每一个数据都能够鲜活的表现用户的健康状况,能够实时的且随时随地的应用,家人之间通过恩福健康管理云平台能够互相监督,让大数据的应用渗透到每一个使用该平台的用户的生活中去,从而指导更健康的生活。恩福健康大数据
数据未来
大医疗大健康领域的发展,离不开大数据支撑。未来,健康大数据整个行业数以万计的商家发展起来以后,各种智能医疗设备都需要链接数据云,当前而言,恩福健康管理云平台是最好的选择。根据现状,健康大数据这个产业,在将来至少会有以下几个方面的发展:
医疗设备大数据化
医疗机构联合北京恩福健康科技中心等机构,会将大量的病人病情、医学临床、病人病症、健康程度、诊疗结果等各种医疗及病人的行为数据化,通过一定的智能设备来检测与分析这些数据,最终给出相应诊断。这些智能设备,包括可穿戴医疗设备及传感药丸等。
体检居家化
各种
智能终端健康检测设备的普及,互联网的渗透,大数据的广泛应用,提出了居家体检的概念,成为体检史上的一个里程碑,未来的体检都是个性化的随时随地的。已经有恩福这样的公司将居家体检的实现成为可能。
数字人及数字人家庭
从家庭到个人,健康大数据一方面显示每个人的数据,另一方面与医疗机构相连接,将个人包装成为数字人,每个数字人在家庭内互相链接。已经有公司开始这样做,比如恩福公司。同时,人工智能及机器人也会是医疗健康发展的一个方向,未来的每个家庭或者个人都会配一个健康保姆,就如《超能陆战队》里大白,时刻监控每个人的健康状况。
健康大数据存储人的一生
当前,一些地区已经开始通过相关技术给养殖行业引入二维码数据,通过牲畜家禽的数据情况,可以反映他们的健康程度。将来,人类也是这样,出生开始就有一个自己的数据模型。数据全部接入医疗、保险、社区、学校、企业等机构与单位。
基因与数据结合
如果数据真的可以与基因连接,医疗科技将会多出一个数据的角度来研究人类基因缺陷,或将推进基因疾病医疗方案的进程。美国的生物科技已经实现了基因的3D打印,前提是必须讲基因以数字的形式体现出来,基因数据化会是一个伟大的人类改变的开始。