《健康医疗大数据的管理与应用》为“精准医学出版工程·精准预防诊断系列”图书之一。大数据作为一种颠覆性的技术,几乎影响了所有行业,而医疗健康将是其影响大、深远的领域之一。
《健康医疗大数据的管理与应用》由多位在健康医疗大数据领域具有丰富实践经验的专家和学者共同编写而成,书中介绍了健康医疗大数据在健康管理、临床医疗、公共卫生等多个领域的研究和应用的新进展,内容丰富且专业性强。希望对健康医疗大数据感兴趣,并愿意在健康医疗大数据领域从事相关研究和应用工作的读者能从中得到一定的帮助和启发。
人类大约6000年的文明史,从某一个角度来看是构建在一系列很简单但是意义非凡的突破中:数字、度量衡、历法的发明。由此出发,人类开始了对于世界不断深入的认识,产生数据和信息,并从数据和信息中获得知识,文明由此发展壮大。从古巴比伦的泥版书到殷商甲骨文,从《永乐大典》到《大英百科全书》,历史的洪流奔涌到今天,世界形成了一个互联网地球村。随着泛在的数据、信息和知识爆炸式增长,一个大数据时代已来临。
人类在从石器、青铜器到铁器的工具发展中扩展个体能力,然后从蒸汽机革命和电气革命中突破个体能力,但所有的发展和突破还局限在人类自身的智能创造中。直到大数据时代来临,地平线上似乎出现了新的发展奇点。一时间,“阿尔法狗”使得职业围棋选手毫无还手之力,“沃森”计算机宣称能够媲美临床专家,人类开始接近突破个体智能的局限。让机器具有智能已经成为这个时代的标志,很多人相信这个智能将会超越人类智能高速进化为超级智能,可以解决人类此前所面对的一切难题。拂去历史的泡沫,可以看到其中的本质:从数据、信息到知识转化效率的质变。这个质变的基础在于我们对于数据的生成、管理、集成和利用不断提升的量变。如今每秒钟所产生的数据也许比此前一个世纪的数据还要多,而网络信息技术使得这些数据的获得、存储、集成和利用越来越便捷,大规模计算、移动计算、云计算能力呈现超指数型增长。在过去20年中的这种量变带来了今天知识转化效率的质变。大数据的意义也正在于此。数据智能也许是更恰当的名称。
大数据对所有行业都会带来冲击,而医疗健康是受其影响最大、最深远的领域之一。首先,医疗健康所涉及的生老病死是所有时期、所有地区的人们最关注的,而且这种关注的程度将会随着社会的不断进步变得越来越高。其次,传统的医疗过程本身是一个数据和信息密集型的知识决策过程,而且具有领域性的数据生成、管理和利用的生态特色,这些特色是独一无二的,是其他行业所不具备的。此外,泛在感知、移动物联网等新兴技术为建立全新的健康产业和服务模式提供了无限的可能。
全书共计5章。从大数据的采集、存储、整合和处理技术等基本概念和特点到健康医疗领域中的大数据资源,全面描述了医疗大数据的开发利用背景,详细阐述了医疗大数据核心的医疗信息集成融合技术。本书深入分析了医疗大数据的应用领域及技术基础,探讨了组学大数据在临床和药物研发中的利用,展望了今后的个性化诊疗发展模式和前景。同时,本书对公共卫生领域存在的数据资源进行了全面介绍,围绕传染病防治、慢性病管理、药品安全监管、环境与健康等公共卫生问题介绍了大数据开发利用带来的变革。最后,对大数据资源建设和人工智能等技术的未来发展进行了展望。
本书由北京大学健康医疗大数据研究中心张路霞教授、浙江大学生物医学工程与仪器科学学院段会龙教授、中国人民解放军总医院曾强教授主持编著,经国内长期从事健康医疗大数据领域相关工作的多位专家学者历时1年编写完成。第1章由张路霞、应俊、张立、丛亚丽、刘辉执笔,第2章由曾强、谢朝辉、侯艳、贾海英、郑延松、付君执笔,第3章由段会龙、王海波、刘雷、吕旭东、刘济全、邓宁、黄正行、李昊曼、秦健勇、全雪萍、瞿昆、罗永章、陆遥、杨玲玲、王学兴、李苏、高文超、吕有勇、王向东执笔,第4章由詹思延、贾忠伟,高培、杨羽、吴荣山、黄薇执笔,第5章由段会龙、曾强、赵鹏、吕旭东、黄正行、李昊曼执笔。
本书涉及面广、专业性强、内容比较新颖,编写难免存在一些不足之处。我们希望为读者提供一份全面、客观,同时具有前瞻性的关于健康医疗大数据开发利用的参考资料,也企盼有志投身于健康医疗大数据生成、管理和利用工作的各位读者能够从本书中获益。
张路霞,1976年出生。北京大学医学部临床医学专业博士、哈佛大学公共卫生学院公共卫生专业硕士,现任北京大学健康医疗大数据国家研究院院长助理,北京大学第一医院肾内科主任医师、教授、硕士生导师。自2004年以来,一直致力于慢性肾脏病的流行病学研究,先后在我国慢性肾脏病的患病率、危险因素及并发症、患者管理模式等方面开展了若干项国内领先、国际先进的科研工作;在国内率先开展了健康医疗大数据在肾脏专科领域的研究。近5年来主持各类研究基金项目6项,包括北京市科技计划课题《慢性肾脏病早期诊断路径与进展评估模型的建立与验证》、首都医学发展科研基金项目《北京市社区慢性肾脏病教育与干预模式的研究》等。作为第二完成人获得2015年中华预防医学会科学技术奖二等奖和2015年北京市科学技术奖三等奖。入选教育部“新世纪优秀人才计划”,获得中华医学会肾脏病学分会“青年研究者奖”。在The New England Journal of Medicine、The Lancet和British Medical,Journal等国际期刊发表研究论文40余篇,并在American Journal of Kidney Diseases发表了中国一个肾脏疾病年度报告。
段会龙,1963年出生。浙江大学生物医学工程专业博士,现任浙江大学生物医学工程与仪器科学学院教授、博士生导师,医疗大数据应用技术国家工程实验室副主任。主要研究方向为医疗仪器、生物医学信息学、医疗信息系统、医疗健康大数据、医学人工智能等领域。2006-2008年,承担了我国数字化医疗领域的863计划目标导向类课题《医疗信息融合与临床支持系统》,并以此为基础建成了大型的数字化医院示范工程,该课题的研究成果已作为国家863计划生物和医药技术领域的代表性成果,收入《国家科技计划年度报告2009》;承担国家自然科学基金委员会一中国工程院联合基金项目《国家电子健康档案基础信息构架战略研究》,为我国发展国家电子健康档案提出了战略规划。2012年起先后承担“十二五”863计划重大项目《医疗信息集成融合技术与系统开发》、国家科技重大专项项目《面向数字医院的医疗物联网关键技术研究与设备开发及验证》、“十三五”国家重点研发计划项目《疾病表型数据标准化技术体系建设》等课题。获得国家科学技术进步奖二等奖1项,省部级科学技术奖3项。近几年来,在国内外重要期刊和会议上发表学术论文100余篇,出版专著1部。在数字化医疗、医疗大数据领域获得发明专利近10项、软件著作权60余项。
曾强,老年心血管内科专业医学博士,现任中国人民解放军总医院健康管理研究院主任,教授、博士生导师,老年医学、健康管理专家,是我国健康管理学科的创立者之一,也是我国健康管理行业的积极推动者和实践者。长期从事心脑血管疾病的基础和临床研究。近年来,潜心研究健康体检和健康管理问题,率先提出并积极实践体检中心的三个战略转变:由单纯经营型向学科建设型转变,由单纯体检向健康管理转变,由单纯疾病检查向整体健康评估转变。作为国家卫生部“健康体检管理办法”起草委员会的专家组成员,参与了国家卫生部《健康体检管理暂行规定》和《健康体检项目目录》的编写和制订工作。作为首席科学家承担国家863计划和国家科技支撑计划项目“亚健康研究”课题各1项,承担国家自然科学基金、全军医药卫生基金项目多项。荣获国家和军队科学技术进步奖7项,以及“健康管理杰出贡献奖”(中华医学会健康管理学分会评选,2013年)、“科学中国人年度人物”(2016年)、“中国健康管理十大风云人物”(《健康报》评选)等多项荣誉。同时还担任国家科技部人口健康领域专家以及国家自然科学基金委评审专家等职。兼任中国健康管理协会副会长、中国老年医学学会副会长、中华医学会健康管理学分会主任委员、联合国教科文组织生命技术研究院(亚洲区)副主席、国际心脏代谢风险学会会员、《中华健康管理学杂志》总编辑。在国内外期刊发表论文200余篇,其中SCI收录论文46篇。
1 健康医疗大数据概述
1.1 健康医疗大数据的概念与特点
1.1.1 健康医疗大数据的概念
1.1.2 健康医疗大数据的特点
1.2 健康医疗大数据的收集与管理
1.2.1 健康医疗大数据的采集
1.2.2 健康医疗大数据的存取
1.2.3 健康医疗大数据的处理
1.2.4 健康医疗大数据的分析
1.3 与健康医疗大数据使用相关的伦理问题
1.3.1 健康医疗大数据的使用与伦理相关
1.3.2 健康医疗大数据使用中存在的伦理问题
1.3.3 健康医疗大数据使用的管理规范
1.4 小结与展望
参考文献
2 健康大数据的管理与应用
2.1 概述
2.1.1 健康大数据时代
2.1.2 健康大数据的来源
2.1.3 健康大数据的意义
2.2 健康大数据的应用
2.2.1 健康大数据在政府监管部门的应用
2.2.2 健康大数据在社会保障部门的应用
2.2.3 健康大数据在公共服务部门的应用
2.2.4 健康大数据在医疗领域的应用
2.2.5 健康大数据的应用需求
2.3 健康大数据平台建设的建议
2.3.1 加强健康大数据立法
2.3.2 建立规范的健康大数据建设标准
2.3.3 加大健康大数据技术的研究投资
2.3.4 保障健康大数据的质量和安全
2.3.5 构建强大的健康大数据基础数据库
2.3.6 健康大数据与精准医学结合使疾病预防更加个性化和精准
2.3.7 培养健康大数据的专业人才队伍
2.3.8 搭建健康大数据共享平台
2.4 小结与展望
参考文献
3 医疗大数据的管理与应用
3.1 概述
3.1.1 医疗信息化发展与沿革
3.1.2 医疗大数据的意义
3.1.3 医疗大数据的国内外发展现状
3.2 医疗大数据的构成与管理
3.2.1 医疗大数据的来源
3.2.2 医疗大数据的标准
3.2.3 医疗大数据的集成融合
3.2.4 医疗大数据的处理与质量控制
3.3 医疗大数据在临床医疗实践中的应用
3.3.1 医疗大数据的应用技术基础
3.3.2 医疗大数据的临床辅助诊疗
3.3.3 医疗大数据的疾病预测预警
3.3.4 医疗大数据的智能健康管理
3.3.5 医疗大数据的智能医疗过程
3.4 精准医疗大数据的管理与应用
3.4.1 概述
3.4.2 精准医疗大数据
3.4.3 精准医疗大数据分析的常用工具
3.4.4 精准医疗大数据的管理与整合
3.4.5 精准医疗大数据在药物研发中的应用
3.4.6 精准医疗大数据在临床上的应用
3.4.7 精准医疗大数据的发展前景
3.5 小结与展望
参考文献
4 健康医疗大数据在公共卫生领域的应用
4.1 概述
4.1.1 公共卫生的概念
4.1.2 公共卫生工作的内容
4.1.3 公共卫生的功能
4.1.4 大数据与公共卫生
4.2 健康医疗大数据在传染病预测中的应用
4.2.1 传染病管理现状
4.2.2 传染病预警预测模型研究现状
4.2.3 健康医疗大数据积累和互联网+信息技术的发展
4.2.4 健康医疗大数据为传染病预测提供机遇
4.3 健康医疗大数据在慢性病管理中的应用
4.3.1 健康医疗大数据与慢性病管理
4.3.2 健康医疗大数据的资料来源和应用
4.3.3 健康医疗大数据在慢性病管理中应用的挑战
4.4 健康医疗大数据在药品安全监管中的应用
4.4.1 药品上市后安全性被动监测与早期主动监测
4.4.2 基于健康医疗大数据的药品上市后安全性主动监测
4.4.3 我国基于健康医疗大数据的药品上市后主动监测系统
4.5 健康医疗大数据在环境与健康研究中的应用
4.5.1 健康医疗大数据的环境质量监测和健康危害预测
4.5.2 健康医疗大数据的环境暴露评价
4.5.3 健康医疗大数据的环境健康风险评估
4.5.4 健康医疗大数据的基因与环境的交互作用分析
4.6 健康医疗大数据在公共卫生领域的其他应用
4.7 小结与展望
参考文献
5 健康医疗大数据的发展方向
5.1 健康医疗大数据的资源化
5.1.1 健康医疗大数据资源化的建设目标
5.1.2 健康医疗大数据资源化的建设内容
5.2 健康医疗大数据的融合共享
5.2.1 健康医疗大数据融合共享的信息安全
5.2.2 健康医疗大数据的共享开放
5.3 健康医疗大数据下的新兴医疗模式
5.3.1 精准医疗服务模式
5.3.2 慢性病持续管理服务模式
5.3.3 个体主动健康服务模式
5.3.4 患者参与的医疗服务模式
5.4 人工智能技术在健康医疗大数据中的应用
5.4.1 人工智能技术的发展
5.4.2 医学人工智能技术在健康医疗大数据中的应用
5.5 小结与展望
参考文献
索引