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７月１１日，世界生命科學大會暨健康醫療大數據創新論壇在北京成功舉行。會上，北京數字科智技術有限公司產品副總裁吳倩發表了《健康醫療產業數字化轉型中的數字開發利用》的主題演講，詳細介紹了健康醫療大數據開放平臺如何幫助健康醫療機構以及監管單位解決大數據管理與應用的難題。
政策加碼，推進醫療數據開發利用和共享
在信息時代，數據是繼土地、勞動力、資本、技術之外的第五大生產要素，也是國家的基礎性戰略資源。今年３月，國家發展和改革委員會組建國家數據局，負責協調推進數據基礎制度建設，統籌數據資源整合共享和開發利用，統籌推進數字中國、數字經濟、數字社會規劃和建設。健康醫療大數據成為國家重要的基礎性戰略資源，大數據的應用發展將帶來健康醫療模式的深刻變化，提升健康醫療服務效率和治療水平，滿足人民群眾多層次、多樣化的健康需求，培育新的業態和經濟增長點。
在健康醫療產業數字化轉型過程中，醫療數據政策的導向是至關重要的一環。例如《“健康中國２０３０”規劃綱要》《關于印發國家健康醫療大數據標準、安全和服務管理辦法（試行）的通知》《醫療衛生機構網絡安全管理辦法》等，都為醫療數據開發利用和共享提供了指導和支持。
此外，各地也開展了醫療數據試點，如深圳市人民醫院大力實施“深圳市人民醫院信息化建設升級工程”，四川省衛健委推出“四川省醫療健康大數據產業發展工程”等，這些工程都為全國范圍內的醫療數據開發和利用提供了重要的借鑒經驗。
９０％數據在沉睡，數據開發利用存在難題
盡管醫療數據政策的導向已較為明確，但是醫療機構在數據開發利用過程中仍然存在很多問題。
第一，數據質量問題。醫療數據的來源較為廣泛，數據質量也是參差不齊的，尤其是非結構化的數據，數據量比較龐大，需要進行深度的數據清洗，而數據上下游系統無法協同統一，導致數據質量規則無法有效建立。此外，數據質量管理的技術手段不足，手工處理數據的比重較高，無法及時發現和解決數據問題。
第二，數據共享的問題。醫療數據涉及多個部門和機構，如何實現數據的共享和互通，是數據應用的一大難題。醫療機構、區域衛生機構、人口計生等系統較為分散，異構設計打通難度較大。
第三，數據安全問題。醫療行業關系著國計民生，醫療數據包含病歷、處方等大量信息，以及脫敏數據的管理，醫療數據一旦被泄露、篡改、破壞，勢必會對醫療機構的正常運轉和醫患雙方的關系構成威脅，甚至影響社會的安寧。
第四，數據應用場景不足。健康醫療數據存在著巨大的價值，除了為醫療機構和居民帶來巨大的效益，還能為第三方機構提供數據服務和數據應用，從而為整個社會相關的產業帶來數據價值，如何擴大第三方的數據應用，構建外部信息共享交換的平臺，從而最大程度發揮健康醫療數據巨大價值，是其中最大的難題。
發揮數據潛能，健康醫療大數據開放平臺發力
數據應用的目標是打破數據孤島，歸集數據資源，沉淀數據資產，促進數據共享，發揮數據應用價值。為了能做好產業鏈接，解決以上這些問題，數字科智構建了健康醫療大數據開放平臺解決方案，從數據歸集、數據管理、數據共享、數據安全、數據隱私保護、質量標準化、數據應用場景等多個方面入手，幫助各級醫療機構、行業監管部門、以及醫藥、保險等機構構建數據中臺，在保證安全的前提下，發掘數據資源，創造數據價值。
數字科智的醫療大數據開放平臺架構主要包括一個數據中臺、兩個數據門戶、四大應用系統、五個基礎數據庫、和一套標準規范。它的建設是依照標準規范體系，包括管理制度、標準規范、數據標準等，通過大數據開放平臺的數據信息資源梳理，來制定五大基礎數據庫的建庫、入庫和管理規則，建立基礎數據庫的管理平臺，提供基礎數據庫內容管理、數據處理、共享和應用的功能。
吳倩介紹，數據中臺是應用支撐平臺，主要是為了面向各類電子應用，對各種數據需求進行有效的管理而規劃建設的，通過用戶管理、應用管理、服務管理等核心組件，可以對接入系統進行有效管理，實現統一認證、單點登錄，包括統一的消息服務等等。四大應用系統主要用來支撐兩個數據門戶，一個是針對各醫療部門內部使用的信息資源門戶，一個是針對第三方企業以及公共用戶而建設的信息資源開放庫。
吳倩表示，只有讓大數據平臺切入核心的醫療業務流程，讓數據直接應用于業務，數據才能算得上有價值。
面對醫療機構龐大的信息化系統，首先要梳理醫療機構提供什么樣的服務，識別和分析醫療機構有哪些業務；其次，在業務數字化過程中對關鍵節點建立監測指標和評價體系；最后，在業務運行過程中，持續通過數據來監測和評估，并不斷優化業務流程。
吳倩進一步詳細介紹了數據中臺的整體架構設計。要想實現數據與業務聯動，必須保證關鍵業務的數據可以被采集到業務中臺里面去。通過中臺系統，對數據進行匯聚和開發，建立數據體系，從而實現數據的資產化，最后通過數據需求反饋到相應的業務中。
數據中臺是將數據業務化，將數據資產以ＡＰＩ的形式對外輸出，并且配置安全的訪問策略與服務管控措施，通過數據門戶統一對外提供服務。數據中臺也支持多元化的數據治理，提供多種數據處理能力，包括建設數據標準，配置數據質量規則，配置自定義ＳＱＬ，數據轉碼，主數據映射等等，可以滿足疾控、醫療機構、區域衛健、藥廠等數據治理需求。它還支持質量監控面板，面向行業內不同業務場景，定制化個性監控面板，支持全鏈路數據質量監控，每張表、每條數據都可以準確全面地進行數量質量的評估。中臺還能提供數據資產管理能力，運用數據地圖，包括全鏈路等功能，來追溯數據資產的積累沉淀，監控資產的變動情況，從而更準確的利用數據資產創造價值。
數據中臺完成了數據的匯聚，下一步就是利用數據大腦進行數據的分析和展示，主要用來引導醫療機構降本增效，完成精細化經營。數據大腦可以提供多種聯機分析處理操作，包括基本的分組聚合和任意多維度分析。用戶可以自由選擇任意數據模型中的任意維度、度量進行自主拖拽分析，并支持多層鉆取能力。數據大腦還支持與其他應用系統進行集成，提供專門的組件和標準接口，讓開發者能夠更容易地進行二次開發。在平臺集成和刻畫功能方面，可以靈活地和第三方進行集成，也支持跨平臺的部署。
結語
在健康醫療產業數字化轉型的大背景下，數據開發利用已經成為了推動行業發展的重要驅動力。吳倩表示，希望未來能與產業界各方展開合作，推進醫療健康數據的開發利用和發展，推進醫療標準化建設和規范化應用，為人民群眾創造更多價值。
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