23.8亿大数据市场规模 力促医疗业转型

千姿百态

近年来，人们对医疗信息数据的探讨不绝于耳。日前，据统计，到2020年，医疗数据将急剧增长到35zatabytes,相当于2009年数据量的44倍增长。不过，在医疗信息化成为热词之际，医疗信息数据呈现几何倍数增长，海量的结构数据挑战着医疗行业，使得资源难以达到合理的配置。而非结构化数据的错综复杂也给医疗行业转型蒙上了一层极深的鸿沟。一连串的数据问题拷问着整个医疗行业，给医院信息储存乃至整个医疗行业发展带来了极大的压力。

医疗行业信息化前景广阔

在十八届三中全会上，《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》中提出，深化医药卫生体制改革成为全面深化改革的战略中的一部分，并提出要充分利用信息化手段，促进优质医疗资源纵向流动，并加强区域公共卫生服务资源整合，健全全民医保体系。

医疗信息化被提上了议程，这意味着整个医疗信息化得到了真正的认同。可以预见，一旦在整个医疗产业规划得到有效地投入及实施，必定会带动配套快速发展，到那时，医疗资源配置也会达到最为合理的状态。未来，医疗信息化产业的脚步，将交错纵横的向整个信息化领域延伸开来。

以在重庆为例，“医疗信息化技术综合集成与应用示范”成为其首批5个科技惠民计划示范工程之一，总投资3190万元。该示范工程将应用26项医疗信息化关键技术和终端产品，建设12个技术示范区，开展区域影像、代理检验、远程心电与血压监护、院前急救等多项医疗信息化服务，覆盖15家三甲医院、40家二级医院、100家基层医院，直接服务患者1000万人次，使基层群众就近享受便捷、实惠、优质的医疗服务。

数据增长为医疗信息存储带来巨大压力

医疗行业的爆发式增长让人们看到了信息化面前所带来的便捷。可是，随着医疗信息数据呈现出的几何倍数增长，其数量之大、种类之多繁杂得令人难以置信，这给医院信息储存以及整个医疗产业的行进带来了前所未有的巨大压力。

据了解，一个CT图像含有大约150MB的数据容量，而一个基因组序列文件大小约为750MB，一个标准的病理图与前两者相比则大得多，文件大小接近5GB。如果将这些数据量乘以人口数量和平均寿命，仅一个社区医院或一个中等规模制药企业就可以生成和累积达数个TB甚至数个PB级的结构化和非结构化数据。

其实，医疗行业很早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战。在一篇《医疗行业非结构化化数据归档解决方案》论文中提到，“随着医疗卫生行业开始转向医疗数字化影像时代，海量且不断快速增长的数字化影像存储仅仅通过单一的在线存储系统保存，已经越来越现实出局限性。分析可知，这些数据的快速增长造成医疗信息化管理难度的增大以及资金成本的提高。这对于医疗机构的IT运营来说，其可用性和持续服务的效果必将大打折扣。

要知道，我国的的医疗信息化程度相对落后，可是医疗行业所带来的海量、种类繁杂的数据产生的的承压令医疗信息化行业仿佛泰山压顶。如此下去的话，前景不容乐观。

当然，在谈到发达国家上，要实现医院病历、个人健康档案、医院财务等数据的信息化联网管理时，惠旭金信合伙人孙茜表示，在北美和欧洲，整个国外的市场上只有加拿大的一个省，只有这个省实现了医院的医疗信息化的管理，这是全世界唯一的一个成功案例。在国内我们医疗信息化，也仅限于医院个体内部的信息化管理，真正实现联网确实任重而道远。

这正是医疗信息化爆发式增长所带来的后遗症，业内专家认为，我国医疗行业的大数据应用还处在起步阶段，不过大部分医疗机构已经开始意识到大数据对于他们的重要性。因为要真正在医疗健康领域创造价值，仅仅掌握医院内部的数据是远远不够的。

大数据下的医疗需向智慧转型

纷繁复杂的医疗结构数据在近年来所呈现的爆发式增长的势头引起了业内许多人的担忧。于是，大数据一词被搬到众人的面前。

在医疗大数据应用的价值面前，众所周知，看病难、看病贵这一社会难题一直是人们的难言殇痛，究其原因是医疗资源的匮乏和地区发展的不平衡。如果有了医疗大数据，那么通过服务，并网到全国的医疗物联网以后，各地医院的资源会各自充分发挥优势，进行统一协调，构成的医疗资源和力量肯定会大大提升。

除此之外，有了大数据的海量支撑，新药研发人员也将得到很大帮助，通过对大量医疗数据的抓取和分分，完全可以加快新药开发，甚至会产生意想不到的好结果。

可是，对于目前中国医院信息化现状来说，用大数据引领的信息化建设看起来并不是那么美好。目前，很多医院信息化还处在各自为建阶段，同时拥有多个信息化系统，形成“信息孤岛”。 在这样的情景下，谈到大数据医疗信息化的建设之路自然需要时间的检验。

或许，大数据的出场能让医疗信息化开始发生了新的突破，但是，这并不能一下子就改变中国医疗信息化程度落后的现状。我国要想实现医院病历、个人健康档案、医院财务等数据的信息化联网管理，依然存在很大困难。大数据是医疗行业的机遇，但在机遇面前，还需要国家政策的进一步落实以及各方的共同努力，那时才能真正称得上是大数据智慧转型期。