数字医疗概念最近炒得火热，很多人会问数字医疗到底是什么？实际上，数字医疗是时代的产物，当今社会正处于IT时代向DT时代的过渡期。大数据，物联网打破了行业边界，创造了新的空间，数字医疗也在此背景下应运而生。数字医疗，核心是医疗，亮点在数据，即大数据。那么大数据到底是什么？

　　大数据有4V的特点：大容量（volume）、多样性（variety）、高速（velocity）和高价值（value）。具体来说，大容量（volume）是指数据的总量大，每天互联网通过人，物，信息，资金等要素的互联，产生的数据量相比以前呈几何级增长；多样性（variety）是指数据的种类繁多，如文档，音频，视频等；高速（velocity）是指大数据能够借助云计算，可以加速数据处理时间；高价值（value）是指大数据利用前景大，例如在电商可以通过对用户历史购买记录数据的分析，优化供应链，甚至达到张瑞敏提出的“供应链无库存”的境界。

　　因此在大数据时代，世界运作方式，人类哲思方式和居民生活方式都会重新洗牌，其中就包括医疗服务。数字医疗范围很广，本文将聚焦于数据全生命周期这一角度，谈一谈数字医疗。

　　数据全生命周期是指数据从搜集到利用的这一过程，简单来说，数据的全生命周期包括搜集，储存，处理和应用四个环节。

　　医疗数据容量大

　　实际上，医疗数据除了HER（电子健康档案）之外，还包括病历、体检数据和实时健康数据等，未来的医疗数据会更为丰富而多元。这些数据不仅来自于医疗机构、体检机构，手机和可穿戴设备也在扮演越来越重要的角色。特别是健康管理类的移动终端，这些设备产生的全天候，个体化的数据，对于疾病预防和治疗会起到重要作用。

　　数据存储的标准化和开放性

　　其次，医疗数据的存储也至关重要。数据的存储一方面需要强运算能力的数据处理中心平台，另一方面也对数据的标准化提出要求。数据集中处理中心，即统一的信息平台的建立迫在眉睫。因为数据如果不能进行集中操作，那么再多的数据也只能是散乱的数据，是不可操作的数据。因此，数据信息大平台一定要保证开放性，即放开接口，在设计初期就考虑各种可能性，进而实现各类别各源头数据的进入。同时，只有标准化的数据规格才能实现统一批量处理，因此从数据来源上就规范数据规格，才能起到数据标准化存储，最大化利用的作用。否则面对海量杂乱数据，再高的数据处理速度也是枉然。对于业界和政策制定者来说，怎么搭建统一信息平台和设计什么样的数据标准规格是数字医疗的核心的问题。

　　云计算是医疗数据应用的前提

　　数据平台搭建之后，就可以对数据进行分析和处理。这就引出了“云”的概念，因为医疗数据体量之大、种类之多，目前只有云端计算能力才能匹配。实际上，众多互联网科技巨头已经在“云端”布局，例如亚马逊、阿里巴巴和百度等。可能有人会说云计算离我们还远，“钱”景尚不清晰。实际上根据亚马逊在今年4月的财报，其云服务每年已经带来超过60亿美元的营收以及约10亿美元的利润。总而言之，云计算是大数据的“点金石”，只有运算能力的匹配才能发挥数据的作用。但是云计算的安全问题一直存在争议，医疗数据库尤为如此。保障安全性和隐私性是利用医疗数据的前提，毕竟我们都不希望每天接到各种医疗机构的推销电话，特别是在大数据的作用下，这些机构的营销也更为“精准”，民众在信息不对等的前提下，很容易受骗上当。但是如果医疗数据开放性不够，数据就无法发挥其应有作用，所以如何在安全性和开放性之间寻求平衡，这是值得政策制定者以及各方需要思考的地方。

　　说了这么多，那么这些医疗健康数据到底能起到什么样的作用？首先我们要明白，数字医疗不是一蹴而就，而是阶段性的普及。只有在完成医院信息化之后才能更大范围的实现医疗信息化，毕竟医院在国内医疗市场处于核心位置。所以数字医疗的作用也要分阶段来看：在医院信息化阶段，通过电子病历，移动护理，PACS系统等信息系统，数据可以优化医院流程，升级患者服务。在医疗信息化阶段，海量健康数据互通互联，国民疾病谱的建设会更为全面和精准，不同病种的地理分布也会更为清晰，这为后续医疗资源合理高效配置起到了引导作用。同时，居民个人的历史病例和健康数据汇总起来，可以使医生诊断时间减少，诊疗效率提高，更可以避免重复检查带来的费用。而全国层面的信息平台的打造也为未来精准医学在国内的发展打下基础，为下一代诊疗革命铺路。