医疗大数据在学习型健康医疗系统中的应用

　　医疗大数据在学习型健康医疗系统中的应用柴扬帆1,2,孔桂兰1,张路霞11北京大学健康医疗大数据国家研究院，北京北京大学公共卫生学院，北京摘要：将医疗大数据应用于旨在加快知识生成和临床转化应用的学习型健康医疗系统（LHS）中，满足患者和医疗决策者的知识需求，有助于推动精准医学的发展。在系统阐述医疗大数据与LHS发展现状的基础上，结合LHS的典型应用案例，重点分析医疗大数据在LHS中的应用特点及面临的挑战。最后总结了我国发展LHS面临的挑战，并对未来进行了展望。关键词：医疗大数据;学习型健康医疗系统;医疗决策论文引用格式：柴扬帆,孔桂兰,张路霞.医疗大数据在学习型健康医疗系统中的应用[J].大数据,,6(5):29-44.CHAIYF,KONGGL,ZHANGLX.Applicationofmedicalbigdatainlearninghealthsystem[J].BigDataResearch,,6(5):29-44.1引言随着移动互联网、云计算、物联网等技术的深入应用，各种业务系统均累积了海量数据，即大数据。大数据蕴含巨大价值，针对大数据的二次使用已被广泛应用在医疗、通信、零售及各类科学研究中。其中，医疗大数据的有效使用有利于降低医疗成本、提升医疗质量、改善患者预后，最终将对社会、经济、公众健康等各方面产生极大影响。因而，医疗大数据的二次使用已成为当前健康医疗领域的研究热点。年，EtheredgeLM提出了学习型健康医疗系统（learninghealthsystem，LHS）的概念。随后，美国医学研究所（InstituteofMedicine，IOM）提出了应用集成的交互式系统建设LHS，以持续改善医疗实践的战略构想。LHS是依赖于计算机网络、医疗大数据以及决策建模技术建立起来的快速学习系统，该系统旨在通过快速学习健康医疗数据、及时生成医学知识，并将其实时应用到医疗实践来辅助各类医学决策，从而提高医疗服务水平。在LHS的构建与运行过程中，充分合理地利用医疗大数据，不仅能够有效地提高医疗资源的利用率，还能在服务患者的过程中调整与优化医疗流程，并改善医疗服务质量，达到提高社会整体健康水平的目标。在美国，LHS的建设首先是从单病种开始的，如旨在为乳腺癌病人提供个性化治疗建议的Athena乳腺健康网络（theAthenabreasthealthnetwork）、辅助糖尿病人进行胰岛素治疗方案选择的即时临床试验（point-of-careclinicaltrial），均是在LHS的理念下进行系统开发和实践的。紧跟美国，欧洲一些国家也相继提出构建LHS，并开始把医疗大数据应用到LHS的建设中，目前已经在医疗实践中取得了一定的成效。如英国曼彻斯特大学的互联健康城市（connectedhealthcities，CHC）项目，在包括大曼彻斯特在内的4个地区建设LHS，以推动健康医疗服务的改善。当前国内医疗界也已经开始

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