如何用大数据实现智慧医疗

在7月8日召开的某次活动上，吉贝克公司总裁刘世平博士为听众带来了一场关于智慧医疗的演讲。他认为，大数据是实现智慧医疗最重要的工具，它需要服务政府、事业单位和普通百姓。

在7月8日召开的某次活动上，吉贝克公司总裁刘世平博士为听众带来了一场关于智慧医疗的演讲。他认为，大数据是实现智慧医疗最重要的工具，它需要服务政府、事业单位和普通百姓。

　　而大数据的三个核心关键词是哪些?如何做好大数据项目?如何利用大数据实现智慧医疗?对于这些问题，刘世平也在演讲中给出了自己的看法。以下是此次演讲实录，猎云网(微信：ilieyun)略有删改。

　　智慧医疗来讲，两个点很重要。一个是医院，第二是药。现在我们国家大部分医院还是公立医院，医院里面很重要的问题，就是政府在做规划。我们现在怎么做?我们最主要做大数据。怎么做?其中很重要的问题，解决医疗。

　　大数据做三个服务，第一个服务是什么?服务城市里面的市政府，以及各个委办局工作。第二个服务是什么?服务城市里面的企事业单位。第三个服务是什么?服务好城市市民。

　　只要统计规划，以及监管方面，服务城市企事业单位，主要是收集城市所有数据，包括工商、税务、海外，然后公安、医疗、卫生、教育等等这方面的数据。

　　我们对所有企业进行评级。评完级以后，然后带动的是银行、金融机构，服务这里面的中小微创新能力企业，同时带动保险业务的服务，以及诸如此类的理财业务服务，服务好城市市民。

　　跟今天密切相关，怎么从医疗来做?城市里要把医疗做好，医院分配和城市人口结构非常重要。

　　我们的做法很简单，第一件事情把城市所有医疗设施这样一个图层做好。这个城市里面有多少医院?每个医院有多少床位?大概接受是什么?医院服务对象和性质什么等等。

　　这个基础之上，我们干了一件事，房管所数据和人口整个分布情况，以及计生国安数据，人员基本结构。

　　比如小孩还是比较多，一定希望有儿童医院，离儿童医院近。围绕每个医院周围，干什么?计算它比如说步行五公里、两公里之内，或者开车5分钟、10分钟。现在百度也好，高德也好，这样的系统结合，可以快速决定，开车5分钟，10分钟之内，居住的人员的情况，大概这样一个价格。

　　所以围绕这样，可以帮助城市，规划未来医院、医务所等等配比和设置。这是智慧医疗其中一件事情。

　　还有一个很重要，除了医之外，很重要的工作是什么?药。药在中国可以说是非常复杂的过程，因为是严格监管行业，中国食品药品监督管理总局，有一系列的方法。我们在广州，我们有一个整个互联网医药的配送机构。我们现在在做的是什么，希望药厂到物流配送中心，以及药店，到最后老百姓，这道体系架构全部打通，解决药怎么快速及时配送。

　　过去一年多时间里，很多朋友，有的在东北，有的在蒙古，包括昨天有一个朋友在台州，他太太在台州住院，要找药，昨天下午4点钟已经把药发出去，医药和大数据怎么有效结合。

　　大数据能实实在在的解决很多问题，数据第一个核心思想，数据量大。大数据，我的理解，更广泛、更加深入的一个数字化，全社会范围互联互通。数字化是一种思维方式，做决策的时候，我们考虑用数字帮助我们做决策，很重要的互联互通，今天在座各位，通过智能手机，已经体现了有效连通。

　　大数据是一个逐渐发展过程，最早大概1987年左右。当然这是比较早，60年历史。大数据，数据仓库概念提出，并行计算概念，应该在1987年，美国。90年代IBM提出数据挖掘。90年代末，提出新概念，商业智能。2011年麦肯锡系统提出大数据概念。

　　我特别喜欢三个词，与我们国家目前整个发展战略密切相关。第一个讲创新，第二个关键词竞争，第三个是生产力。这是大数据里面真正核心。现在各行各业，全世界都作为战略资源，包括纽约时报、金融时报、华尔街日报等等，提出大数据作为发展资源。企业应用分成几个不同发展阶段，ERP，CRM，再到今天大数据。

　　存储技术快速发展，计算能力以及分析能力发展过程。现在大部分数据是行业内部数据，就是结构化数据，现在泛互联网数据用的比较好。很重要一点，来自机器数据，互联网主题架构，围绕大数据产业链，基本上哪些方面，可能有数据产业部分，数据整理、租赁、销售，分发技术、分析技术，存储技术，等等体系架构，能做到卖信息、卖知识、卖数据等等。

　　数据怎么分类?人跟人之间交流，社交网络，人跟物体交楼，物跟物交流。从数据产生源头。获取方式有准实时、非实时的，数据从技术角度，结构化、半结构化，传统数据结构化。

　　推动发展到今天大数据这么热的时候，很重要几点：移动设备，每个人是大数据使用者、生产者;云技术已经非常成熟，社交化，最主要的是应用，特别强调一下圈子分析，金融机构应用非常广，社交圈子的东西，以及企业圈子已经用的非常好了，大数据几乎已经用到我们各行各业。

　　交通最早应用。零售，沃尔玛，美国快餐店，麦当劳快餐组合，1996年IBM团队做快餐组合。最早卖书，IBM团队做体系架构。医疗、零售、金融，我们国家做的最好是金融和电器。

　　怎么样做好大数据项目?第一件事情就是建立数据交流，非常重要，整个语言统一。第二，建立数据质量。数据质量，大数据时代，不仅仅是数据完全正确，三个不同维度：及时性、准确性和完整性。第三才是准确问题。数据质量非常重要。

　　数据共享，非常难，今天每个城市推智慧城市，推数据共享，最大困难依然是数据。最大问题是思想问题。非常难解决，数据本身预示着权力，对这件事情本身控制。每个城市推动过程，碰到最大问题就是数据库。

　　另外一个很重要就是分析难。简单地讲这个概念。大数据真正核心，怎么样把数据里面有用信息提取过来，运用到决策当中去。获取信息方法分成四类，报表、统计分析、多维分析、数据挖掘。数据挖掘，上世纪93、94年，IBM系统提出来。现在一系列的算法，我在1999年出的一本书《数据挖掘功能、算法及典型应用》，科学院、中科院普遍教材，按照不同方法进行分类。

　　医疗现在的问题是成本问题，美国整个医疗占15%，这样一个体系架构。我们国家面临老龄化问题，医疗产能巨大，这里面举了一些例子，医疗大数据价值，在美国据说每年大概三千亿，相当于GDP增长了0.7%体系架构。

　　医疗行业数据，数据量增长非常快速，尤其是医疗影像数据，这是非常快速的体系架构。医疗方面问题，一个是资源问题，参与主体比较复杂，尤其我们国家，信息不共享，这是我们国家目前医疗面临最大问题。

　　A医院拍的片子到B医院，不要，必须重新拍。电子化、信息化非常重要的医疗方面的问题，怎么解决这个问题，利用大数据方法。大数据在行业应用，医疗属于领先体系架构。

　　数据主要来源，包括患者档案、医疗机构、制药企业等等，所以医患和药，这是围绕这样一个体系架构去做的。它本身数据要求周期比较长，一般按要求时间很长，这里面各种各样一些数据。解决方案，本身基础是什么?这是数据架构。

　　利用大数据架构，分析临床、操作、定价问题、付款问题、支付问题、研发以及新的商业模式、体系架构、制药行业，临床决策，费用报销等等，这样一个体系架构，医疗行业应用面非常广。

　　我帮摩斯制药做的糖尿病，预估一个人7到8年之间，哪些人得糖尿病概率比较高。目前在广州做肝病的预估。这种方法，初级医生、中级医生预估效果好。现在到医院看病的时候，经常发现医生通过互联网查病历去治，这是大数据带来的价值，用这样一个方式。

　　泰康保险数据，寓教于乐，求关爱，发红包，买一个保险号，交一元，邀请我的朋友交钱给我，帮助我买保险，效果非常好，几周时间，卖出了很多份。

　　现在在广东，利用数据分析和产业链，从厂家、配送商到药店，我们正在打造F2B2B，F指厂商，配送物流体系架构，到药店，还有2C体系架构。

　　举一个简单例子，广州黄埔医药，免去小型连锁自行设仓库成本，成本降低非常重要的。通过流通，对各种各样的数据分析，掌握药物位置、品类、库存等。现在我国家医药浪费很大，很多买回去的药，到时候不用。有的药店，有些地方好的药店过期了，没有卖掉，浪费非常大。通过这样体系架构，解决这样问题。