全国政协委员、著名心血管外科专家、中国工程院院士胡盛寿在中国医学科学院主办的“由心讲堂”上演讲。

“互联网时代的到来，人工智能的发展，可穿戴设备的研发……都将为医学发展模式转变提供前所未有的数据基础，而这也促使我们重新审视当下医疗模式的发展方向，思考大数据时代医疗模式会发生哪些改变。”在近日中国医学科学院主办的“由心讲堂”上，全国政协委员、著名心血管外科专家、中国工程院院士胡盛寿说道。

◆小数据VS大数据

从传统医学到经验医学，再到循证医学，医学发展走过了历史漫长的岁月，形成了如今大多数医院“以疾病为中心”的传统医疗模式。然而，近些年来“以疾病为中心”的医疗模式弊端却日趋显现。对此，胡盛寿介绍：“传统‘以疾病为中心’的模式是以小数据样本为基础，聚焦于疾病诊治的某一环节，且更重视治疗方式与治疗结果之间的因果关系。这样的模式就是小数据，其局限性是非常明显的。”

胡盛寿给出了两组数据：中国心肌梗死回顾性研究表明，我国急性心梗住院死亡率和并发症发生率从2001年到2011年，10年间并无改善。其中，有再灌注治疗适应症的患者仅约一半接受了治疗；而作为心肌梗死的“元凶”之一——高血压病2015年患病人数已高达2.45亿，有效控制率却不足20%。“这就是仅关注某个临床环节治疗模式的弊端：治疗的有效性不高。因此，在信息大爆炸的时代里，大数据医疗是必然的产物。”胡盛寿说道。

相比小数据，大数据采样和分析都更加全面；在解读大样本的基础上，大数据还深入挖掘、追寻繁杂数据中的真知，关注事件之间的关联，而并非单一注重某一个环节。“这样进行大数据分析后，以往被我们忽略的一些数据信息就进入了我们的视野，这将让曾经出现的药物、器械使用过度，以及疗效不佳、延误诊治等问题造成的医患矛盾大大减少。”胡盛寿告诉记者。

◆从没有一个“标准”病人

挖掘“大数据医疗”潜力的初衷，除了互联网时代的发展，更现实的原因是大数据能够带来更快捷、准确的医疗模式，也就是大众所期望的精准医疗时代。

胡盛寿告诉记者：美国住院死亡三大原因是———误诊、误治和疗效不佳，这是因为“从来没有一个标准的病人”。

王志（化名）的经历便是如此。他是2型糖尿病合并高血压病患者，在接受胰岛素强化治疗后，他的收缩压却低于其他接受相同治疗的患者，原因就在于患者个体之间是存在差异性的。而这些差异性，可能恰恰影响了药物作用的靶点，比如，同一种降压药有的患者吃了疗效显著，有的患者却不明显，就是这样的道理。

近年来我国医疗水平总体得到迅速发展，但由于地区之间的发展不平衡，导致了地区间医疗水平差距的逐渐拉大。胡盛寿告诉记者：“就我国各心脏中心年手术量统计数据来看，年手术量大于1000例的43家医院完成了全年手术总量的52.9%，年手术量低于100例的404家医院却仅仅完成了全国年手术总量的6.7%。”胡盛寿表示，这也是继“没有标准病人”之后另一个亟待解决的医疗现状。

有了大数据就不同了，收集了全国乃至全球的数据后，即便是“没有标准的病人”，但以大数据为基础而开发的智能诊疗工具，也能够帮助基层医院医生提高诊断率，并规范基层医生的诊疗行为。

◆我国医疗大数据现状并不乐观

依托大数据而制定的智慧医疗方案以及所开发的智能诊疗工具，都是建立在拥有真实、可信、可行的病例基础上的，但我国的医疗数据现状却并不乐观。

胡盛寿介绍，中国心血管疾病高危筛查项目对全国3602家基层卫生机构全年处方进行分析，发现我国50%的乡镇社区卫生机构和90%的村卫生室没有电子病历（EMR）系统，而有电子病历系统的机构中有39%的医生不能常规使用。造成这一现象的原因之一，是医疗机构所使用的电子病历系统来自80家不同的IT开发商，相互并不兼容。

“病历结构化、电子化程度低且没有统一规范，这都导致我们现在数据库建立的工作量非常庞大。在上述3602家基层医疗机构中，仅待扫描提取的纸质版处方就有380万张，需要清理、合并的电子版处方更是高达570万张。”胡盛寿说。

工作量庞大，更需要一点一滴地扎实推进。“因为用不规范的数据就有可能造成数据偏差，让‘大数据’变成‘假数据’。我们需要平心静气扎实做好基础研究工作，保证数据训练出来的智能工具能够满足临床需要。”胡盛寿认真说道。

除此之外，大数据的另一个维度是“全面”，原有病历上简单的性别和姓名等信息不能够满足大数据的采样要求。值得信赖的大数据分析需要从遗传信息、临床表现、生活方式、精神心理和环境因素等各方面获取信息，也只有这样将得到的数据汇总、整合，才能形成一个完善的大数据库。“对疾病的认识，我们也需要有一个从个体到群体，再到个体的过程。因而我们也需要先采集个体数据，然后让大数据进行群体分析，进而准确地分析出疾病的发生、发展和演变过程。”胡盛寿表示。

◆从治病到防病

近些年人们生活质量大幅提高，但因生活方式带来的相关危险因素也正在成为我国心血管病防控的主要挑战。“过去20年，我国男女居民身体活动水平评分下降了44%和36%；过去30年间，我国因为吸烟所致心脑血管疾病死亡率增加更是显著，按这个趋势，仅考虑人口老龄化和人口增加因素，中国35~84岁人群中，心血管疾病患者数量将增加50%以上。”胡盛寿担忧地说。

但利用“大数据医疗”分析成果，就可以通过对疾病的遗传倾向和危险因素等进行干预，做到早防早诊早治、抑制或者延缓疾病发生。比如：阜外医院根据中国人群大样本队列研发的心血管病风险评估工具，就纳入了包括“是否吸烟，是否服用降压药，是否有心血管病家族史”等11项生活方式和危险因素指标，可以做到量化评估10年甚至是终生的心血管疾病发病风险。

“目前，我国对大数据医疗的应用还处于起步阶段，但主流研究领域对于危险因素和人们生活方式的关注度以及数据积累程度正在慢慢提高，这使得我国距离‘从治病到防病’的目标又近了一步。”胡盛寿最后强调。