
健康大数据产业重构“方法论”
“2015年,‘互联网+’和大数据成为国家战略,当一门科学成为国家战略的时候,我们总有好奇心研究一下,大数据到底帮我们解决了哪些实际问题?”在近日召开的2017大数据发展促进委员会年会上,中软国际数据服务线咨询服务总监陈涛叩响了大数据从业者的心头之问。
在陈涛看来,互联网帮人们解决了连接的问题,而连接实现了数据的在线流动,“数据的在线流动则提供了很多不能直接感受到和看到的信息,它加快了我们认知这个世界的速度。”
但在健康大数据领域,这种“流动性的魅力”似乎打了折扣。中国疾病预防控制中心慢病中心主任助理蒋炜坦言,“医疗健康这个行业一直都没有跟数据分开过,但是近几年大数据的发展,反而让医疗行业在大数据面前显得比较茫然。”
这是为什么?“大数据想要打破我们原来采用抽样手段通过整体数据来反映健康和医疗全貌的传统。”蒋炜道出了医疗大数据近年来发展中遇到的困惑,在这种情况下,旧的“数据方法论”难以为继,而新的“健康大数据应用体系”尚未成熟,健康大数据产业如何打破僵局?
严重的数据“孤岛”问题
所谓健康大数据,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,蒋炜介绍道。
“健康大数据构架中数据信息的来源渠道、数据信息种类和大数据库的建设与常规大数据是相同的。从数据信息的来源渠道看,很多健康大数据来源于电子病例、居民健康档案、国家临床中心的相关数据、公共卫生及物联网数据库等。”蒋炜认为,正是这种数据种类的庞杂造成了健康大数据的复杂性,甚至成为目前整个健康大数据发展的瓶颈,而这种瓶颈在海量数据收集之后更加凸显。
蒋炜把问题归结为三个方面:数据“孤岛”现象;数据标准不统一;大数据技术未能有效利用,“从2010年左右医疗行业提出大数据至今,一直都没有很好地解决”。
目前医疗大数据的孤岛现象非常严重,“横向来讲,所有的医院都有自己的数据,我们力推医院数据打通,但是将近20年了一直没有达成成果”。蒋炜分析,纵向来讲,由于个人健康信息分为很多类型,从国家层面收集信息就意味着从上到下按不同的类型在地方做不同的数据平台,“各套纵向体系之间的信息没有形成很好的互联互通,大数据很难得以应用,而且造成很多数据资源的浪费”。
此外,蒋炜还表示,在一些信息化水平较高的地区,比如东部沿海地区,或由于企业自身原因,或受制于当时的基础条件,每个地区在建设信息化平台时的标准不统一,当多元数据类型归集于同一数据库时,从清洗到达到可预算标准的过程需要消耗巨大的工作量。
业务导向的价值变现
针对大数据分散、总体价值难以变现的问题,陈涛给出了自己的看法。他表示,就目前而言,“大数据还没有厉害到无所不能的程度”。大数据解决的是相关性,并不能解决因果性的问题。他举了个例子,“如果来分析北京交通的拥堵情况,数据能够帮助我们找到很多相关的因素,比如道路建设情况、地铁路线、公交路线设计等。但是数据并没有告诉我们这些因素的成因,以及我们如何利用这些因素来解决交通拥堵的问题,最终数据还需要人来处理加工,从而支持决策的作出。”
陈涛认为,基于这种理解,可以梳理出数据的一些独有特性:业务附着性、真实性、价值不确定性及可复制性。
“数据从业务中来,最终又反馈给业务,支撑业务的改进和创新。大数据应用实际上要做的一件很基础的事情就是先要树立业务及相关的业务流程。”陈涛表示,“其次,数据可以被当成一种实证方法,既然是实证方法,就必须要真实,虚假数据毫无疑义。”但陈涛也不讳言具体实践中存在的掣肘,“靠数据本身以及数据所存在的IT信息系统并不能保证信息的真实性,因为数据和人的活动是紧密关联的,保证数据的真实性一定要人为制定很多流程制度”。
谈及数据资产时,很多人会关注,既然数据是资产,是不是可以交易、变现或者“卖钱”?陈涛表示,数据和一般性的商品之间还是有很多区别的,一是数据归属权问题,二是“数据的角度”。陈涛所谓的数据的角度,即“它是不是可以以等价交换的方式来支撑”。陈涛解释道,“比如手机上的位置信息,它是数据。对于滴滴打车和外卖公司来讲,它们可以根据这个数据为我提供服务;对于公安部门来讲,这个信息可以帮他们快速找到想找的人,但同样的数据对于其他人可能毫无疑义。数据根据其角色不同、场景不同、目的不同,我们很难认为它的价值像商品一样具有等价交换价值的唯一性。”
此外,数据的可复制性和流动性也是其特性之一,陈涛说:“如果有一天我们发现数据真的成为资产了,真的可以变现的时候,安全非常重要。”
基于这四个特性,大数据应用其实涉及到一整套完整的方法论。具体到医疗健康大数据行业,其应用价值的体现也要遵循这样的路径。
建设规范化交互平台
事实上,经过一系列探索之后,健康大数据的应用之路开始逐渐变得清晰。在这个过程中,全球智能穿戴设备已经突破1亿件,我国目前拥有移动医疗用户2.93亿。正如蒋炜所言,“大家都迫切希望利用移动技术得到医疗健康服务”,移动医疗终端为健康大数据的采集和处理带来了新的思路。
可穿戴设备能实现诸多人体生命特征相关数据的采集和连续采集。通过大数据、云计算、物联网等技术应用,实时采集大量的用户健康数据信息和行为习惯,已经成为智慧医疗获取信息的重要途径。蒋炜表示,这些数据有望与电子病例、公共卫生大数据进行有效衔接,加以人工智能分析,从而推进覆盖全周期的预防、治疗、康复、保健的一体化健康服务发展模式,重构健康产业生态链。
尽管可穿戴设备发展蓬勃,但蒋炜认为目前依然存在数据采集单一导致的健康数据分析、健康服务提供不精确和行业数据标准不统一导致的数据难以共享的问题。“哪怕是同一智能穿戴设备,根据厂商自己的利益和价值取向,设备的数据标准也不一样,当数据真正拿来利用的时候,往往得不到医疗机构的认可。”蒋炜说,“对于健康数据来讲,它的保鲜期很短。”
“从整个行业来讲,需要一个规范化的平台。”蒋炜认为,这个平台要有两大功能,一个是汇总不同智能硬件的健康数据,集合成用户的整体运动健康数据电子档案,为医疗数据接入、慢病管理等提供可操作的健康数据依据;二是将同一用户多维度的排重数据,反向传输给智能硬件厂家,用来精确算法,优化产品,从而形成用户健康信息闭环。基于此,中国疾病预防控制中心和中国信息通信研究院标准所正在共同探索建立健康管理信息交互平台。
为什么要做这个平台?蒋炜表示,首先,针对数据来源的问题,力图使用平台去衡量、支持可穿戴健康设备采集数据的质量标准,开展健康服务评估。其次,融合各个采集设备的数据孤岛,实现数据共享,通过大数据算法提高健康医疗服务准确性。再次,面对大量的运动健康、身体指标、医疗信息等数据,提供技术、服务、用户等行业交流平台,推动我国智能健康医疗大数据的发展,实现移动医疗健康大数据的真正价值。
蒋炜最后讲述了平台建设的时间表,“2017年底一期试运行,2018年正式发布,预计2018年底实现300家移动健康设备平台接入”。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15