Big Data，一般稱為“大數(shù)據(jù)”，這已經(jīng)不是一個(gè)新鮮的概念，是一把可以適用于各行各業(yè)的***鑰匙。但現(xiàn)在，這個(gè)名詞可以說已經(jīng)到了“濫用”的地步，“大數(shù)據(jù)分析”似乎正在從一個(gè)高大上的名詞變成了一個(gè)沒什么新意的“噱頭”。

2001年，當(dāng)時(shí)在美國(guó)Gartner咨詢公司擔(dān)任市場(chǎng)分析師的Doug Laney用3個(gè)V闡述了現(xiàn)在主流的關(guān)于Big Data的定義，3個(gè)V指的是volume（量），velocity（速）和variety（樣）。

Volume，顧名思義指的是數(shù)據(jù)的數(shù)量。許多因素都會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)量的增加。比如來(lái)自社交媒體中的各種雜亂無(wú)章的數(shù)據(jù)，越來(lái)越多的身體健康的數(shù)據(jù)通過傳感器和可穿戴設(shè)備得到收集。在過去，對(duì)大量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)是一個(gè)問題，隨著數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本的降低，這個(gè)問題得到了很好的解決，但其他的問題也隨之出現(xiàn)，比如如何在大量的數(shù)據(jù)中找到自己需要的相關(guān)數(shù)據(jù)，以及如何對(duì)這些相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得出有價(jià)值的結(jié)論。

Velocity，即數(shù)據(jù)更新的速度。現(xiàn)在，各種數(shù)據(jù)正在以一種***的速度流動(dòng)著，并且需要即時(shí)的反應(yīng)和處理。快速的處理數(shù)據(jù)的變化更新是大多數(shù)機(jī)構(gòu)面臨的一個(gè)挑戰(zhàn)。

Variety，數(shù)據(jù)的多樣性。現(xiàn)在，數(shù)據(jù)的類型可謂是多種多樣。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)中有大量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化的文本、郵件、音頻、視頻等現(xiàn)在出現(xiàn)得更多。怎樣整合、處理各種類型的數(shù)據(jù)正是現(xiàn)在許多機(jī)構(gòu)需要應(yīng)對(duì)的問題。

什么是大數(shù)據(jù)醫(yī)療？用貼近生活的幾個(gè)例子告訴你

Hadoop大數(shù)據(jù)可以幫助醫(yī)療機(jī)構(gòu)5種方法

大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)應(yīng)用的15個(gè)場(chǎng)景

而具體到互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療領(lǐng)域，Big Data指的是利用相關(guān)技術(shù)來(lái)捕獲和分析大量而復(fù)雜的數(shù)據(jù)，以便于改善患者的治療效果，優(yōu)化醫(yī)療服務(wù)流程。

事實(shí)上，雖然Big Data這個(gè)詞從字面意思上看似乎只是與數(shù)據(jù)的數(shù)量有關(guān)，Doug Laney的定義中也提到了關(guān)于數(shù)據(jù)的數(shù)量、種類等問題，事實(shí)上并不僅限于此。Big Data同時(shí)也意味著一個(gè)機(jī)構(gòu)要存儲(chǔ)和處理巨量的數(shù)據(jù)信息所需要的技術(shù)和工具。

尤其是在醫(yī)療健康行業(yè)，臨床、財(cái)政、管理、基因等各方面都會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，并且非常需要“Big Data”的技術(shù)來(lái)進(jìn)行處理。

Big Data在互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療領(lǐng)域的主要強(qiáng)調(diào)一下6大類信息：

1、網(wǎng)絡(luò)和社交媒體的數(shù)據(jù)。比如來(lái)自Facebook、Twitter、Linkedln、博客、醫(yī)療健康論壇和智能手機(jī)APP的用戶交互數(shù)據(jù)。

2、機(jī)器設(shè)備中的數(shù)據(jù)。比如來(lái)自傳感器、測(cè)量?jī)x器以及其他設(shè)備的數(shù)據(jù)。

3、相關(guān)事務(wù)數(shù)據(jù)。比如在各種半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的表格中關(guān)于醫(yī)保索賠和支付的相關(guān)數(shù)據(jù)信息。

4、生物特征辨識(shí)數(shù)據(jù)。比如指紋、遺傳基因、筆跡、視網(wǎng)膜掃描、X光以及其他醫(yī)學(xué)圖像。

5、人類記錄的數(shù)據(jù)。比如EMRs（關(guān)于EMR的詳細(xì)介紹可戳這里）、醫(yī)生的筆記、郵件、紙質(zhì)文件等。

6、與藥物作用機(jī)制相關(guān)的藥品研發(fā)數(shù)據(jù)，在人體中的目的和副作用。

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Big Data如何用于互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療

Big Data在醫(yī)療領(lǐng)域中所扮演的角色正在被不斷地放大，根據(jù)動(dòng)脈網(wǎng)的整理，Big Data在醫(yī)療領(lǐng)域的基本應(yīng)用過程如下：

1、搜集和聚合來(lái)自各個(gè)來(lái)源的巨量患者信息；

2、以各種目的導(dǎo)向出發(fā)，分析搜集到的信息，比如優(yōu)化患者的診療、提高醫(yī)療體系的效率；

3、應(yīng)用數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，改善患者的治療，提高醫(yī)療系統(tǒng)的投資回報(bào)率；

Big Data在醫(yī)療領(lǐng)域中的應(yīng)用正在被逐漸鋪開，其好處也將日益凸顯，當(dāng)前主要的意義在于：

1、通過對(duì)臨床數(shù)據(jù)的分析，對(duì)患者進(jìn)行更有前瞻性的治療和照護(hù)，提高疾病的治療效果；

2、通過對(duì)***的數(shù)據(jù)庫(kù)的分析提高對(duì)臨床決策的支持；

3、通過對(duì)統(tǒng)計(jì)工具和算法的使用來(lái)改善臨床試驗(yàn)的設(shè)計(jì)；

4、通過對(duì)大數(shù)據(jù)集的分析為個(gè)性化醫(yī)療提供支持；

5、通過優(yōu)化業(yè)務(wù)決策支持，以確保醫(yī)療資源的適當(dāng)分配；

Big Data當(dāng)前的市場(chǎng)及其趨勢(shì)

根據(jù)R&R的一份市場(chǎng)調(diào)查報(bào)告，僅在醫(yī)療健康領(lǐng)域，Big Data從2012到2017年的增長(zhǎng)率能夠達(dá)到23.7%，市場(chǎng)總量達(dá)到108億美元。

麥肯錫也預(yù)測(cè)，如果充分利用大數(shù)據(jù)的潛力及其在醫(yī)療健康價(jià)值鏈中的作用，僅在美國(guó)就能夠?qū)崿F(xiàn)醫(yī)療消費(fèi)開支削減達(dá)3000到4500億美元。

Big Data在醫(yī)療健康領(lǐng)域應(yīng)用的推動(dòng)因素：

1、改善臨床治療效果的需要；

2、提高醫(yī)療數(shù)據(jù)管理效率的需要；

3、EHR使用覆蓋率的快速增長(zhǎng)；

4、對(duì)以價(jià)值為導(dǎo)向的醫(yī)學(xué)的關(guān)注；

在大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)上的個(gè)性化醫(yī)療的需要；

1、改善醫(yī)療決策支持的需要；

2、降低藥品研發(fā)成本的需要；

3、降低臨床試驗(yàn)成本的需要；

Big Data在醫(yī)療健康領(lǐng)域應(yīng)用的阻礙因素：

1、醫(yī)療領(lǐng)域中信息技術(shù)人才的缺乏；

2、醫(yī)療領(lǐng)域中數(shù)據(jù)透明度的缺乏；

資金約束；

1、對(duì)患者隱私問題的擔(dān)憂；

2、傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析成本較低；

3、醫(yī)療系統(tǒng)之間缺乏互操作性；

Big Data的風(fēng)暴其實(shí)早已席卷全球除醫(yī)療外的各個(gè)領(lǐng)域，而伴隨其在醫(yī)療領(lǐng)域的迅速擴(kuò)張，將會(huì)有越來(lái)越多的機(jī)構(gòu)意識(shí)到Big Data對(duì)服務(wù)患者、醫(yī)療人員甚至是他們自己所起到的重要作用。