互聯網IDC圈4月14日報道，“我希望能和互聯網創新公司合作，來打造一個 ‘臨床遺傳機器醫生’，解決罕見遺傳病的診斷難題，當然這還需要基因測序公司和臨床遺傳學家的參與。只要你輸入收集到的各種基因型和表型，‘臨床遺傳機器醫生’ 就可以馬上幫你做出準確的診斷，并為下一步的處理給出最合理的建議和提示。”

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今年3月 底，上海市第一婦嬰保健院院長段濤在他的個人微信訂閱號“段濤大夫” 里面，發布了一篇院長日記《令人失望的互聯網創新》。上面那段話是這篇文章的結尾，也是段濤提出的一個挑戰，希望那些有創新基因的公司能夠完成這個挑戰。

大數據的挖掘和應用。有關醫療大數據，這是這幾年互聯網醫療領域流傳最廣的故事。雖然每一家創業公司的模式千差萬別，但無一例外都會有一條：對大數據的挖掘和應用，雖然關于如何實現的部分往往語焉不詳。這充分反映了兩個問題：所有人都意識到了醫療大數據開發的價值，但開發的路徑卻難度很高。

于是，我們聽到的第一代醫療大數據的故事就變成了以下這個樣子：

①有關數據來源

中國互聯網醫療可以說是白手起家，至今為止仍然不受傳統醫療體系待見。所以，早期的醫療大數據基本上都只能來自互聯網醫療公司自身的積累。這里的 “早期” 既指時間上的早期，又包括開發思路上的早期。那么，早期的數據來源大概有這么幾類(歡迎補充)：

在線咨詢類公司——這類公司既有綜合型的，又有垂直型的。數據積累的方式上主要是通過醫患在線問診的方式，建立患者個人的電子健康檔案;

智能硬件類公司——純粹的智能硬件在醫療領域的應用日漸式微，但越來越多的醫療服務開始結合智能硬件，比如血糖、血壓、體溫、心律等，數據積累方式主要是對用戶體征數據的檢測;

基因檢測類公司——基因檢測在近兩年日 趨火爆，主要是受到檢測成本降低和精準醫療的推動，門檻大大降低，使得越來越多的普通用戶能夠消費基因檢測。

科研工具類公司——雖然與醫患資源類公司一樣是收集患者的疾病數據，但科研類公司收集數據的形式、應用明顯不同，科研機構在數據積累過程中發揮了主導作用。

②有關數據應用

在醫療大數據版本一的故事里面，之所以是早期，主要是還是因為開發利用方式的早期。在這個階段，雖然關于醫療大數據、人工智能已經有了概念，但在此時能接受這樣故事的人畢竟還太少，也太遙遠。于是，版本一里面應用醫療大數據的方式基本有這么積累：

服務于醫療本身——長期以來，患者個人是不掌握自己的醫療數據的。互聯網醫療出現后，用戶可以通過手機來收集自己的健康數據，幫助醫生更好的了解自身的健康歷史;

服務于醫藥企業——藥企對數據的需求既強烈又多元，包括市場營銷需求、新藥研發需求、應用反饋需求等。因此，鑒于藥企買單欲望強烈，很多數據應用商都主動向藥企考慮;

服務于保險公司——這一點中美有些差異，美國保險公司對數據的應用主要是對醫療服務質量和費用的控制，而在我國，保險公司對數據的應用則主要是設計新的保險產品。

③有關應用現狀

其實在版本一的故事里，已經有一些有了很好的應用效果，比如藥物警戒，用醫療數據來彌補臨床數據的缺陷，及時反饋藥品不良反應、治療效果等;再比如保險控費，用醫療大數據控制服務質量和費用，控制和減少保險欺詐行為等。這些領域之所有比較好的應用，主要是因為藥企和保險公司的商業驅動力更強。當然，這也僅是在美國。

雖然我們前面羅列了不少有關醫療數據的來源和積累，但實際當中，這些案例都或多或少存在著問題。甚至由于這些問題的存在，版本一里面這些比較淺層次的數據應用都還處于非常遙遠的階段。

數據的完整和有效性——互聯網醫療畢竟是新興事物，用戶有接受程度和使用習慣的問題，而且硬件設備也存在功能和精準度的問題。這使得數據收集面臨著不完整且缺乏連續性的問題，而且大多數硬件設備沒有取得醫療資質，采集的數據也無法做醫療級應用。

數據處于割裂的狀態——互聯網醫療產品主要收集的是患者在醫院的健康數據，而對醫院內的數據鞭長莫及。加上醫院與互聯網醫療無法打通，這導致了醫療數據在院內院外割裂存在的狀況。而且由于醫院本身信息孤島的問題，患者在不同醫院求醫的數據也是碎片化存在。

數據規模仍然非常小——作為大數據應用，目前的醫療數據采集規模根本達不到 “大” 的程度。一個是很多創業公司的數據都是從頭積累，再一個是市場認知度仍然有限，最典型的就是基因檢測，很多公司的樣本量還處在幾十個、幾百個的水平。這使得目前的醫療數據基本無法實現商業化。

當然還有一個問題，段院長在他的文章里也指出了，就是醫療大數據并沒有被認真對待，或者說掛羊頭賣狗肉。我國的大多數互聯網醫療公司打的仍然是醫院號源的主意，仍然是一種快速變現的心態，也無怪乎令人感嘆，“我們多數的移動醫療創新公司還在拼命的靠補貼靠地推在拉用戶，在做掛號黃牛的生意，真的令人很失望。”

雖然大數據已經變得更像一句營銷術語，但是它仍有巨大的潛力沒有被挖掘出來。不過，得先把數據獲取這個大麻煩解決了。

企業在面對數據的時候，比知道怎么處理更多的情況，是在這些數據里漫無目的的游泳。遺憾的是，太多的公司將這種現象與大數據本身關聯起來。從技術角度來說，大數據是非常具體的一件事――結構化數據(企業的專有信息)與非結構化數據(社交媒體數據流和政府新聞源之類的公共數據源)的結合體。

分享標題：大數據應用？先搞定數據獲取再說
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