编者按
每次出席各种学术会议、讲座、论坛等公众场合，隋雪青主任总是偏爱穿着布鞋，在CSCO论坛上，大会主席笑称，看到隋主任以这样的着装来谈大数据我就放心了，因为这很“本土化”。
隋主任称自己来自于另外一个世界——虚拟世界。作为一个非医学专业的IT人，在中国科学院计算技术研究所工作了近30年，他认为对于医疗大数据的研究更像是将虚拟社会与真实生命体的链接，就像电影黑客帝国里面描述的那样，将人的真实感知、体征、个体的数据等加入到虚拟的信息技术中，像量子科学一样相互纠缠，相互影响，最终催生出我们所意想不到的奇迹，这就是大数据赋予医学、赋予生命科学的新的“魔力”。
先跳出医学领域，来看看全行业的大数据时代背景吧。
当前，人、机、物三元世界的高度融合引发了数据规模的爆炸式增长和数据模式的高度复杂化。根据国家对信息技术未来发展的战略规划，目前我国已提前全面进入初级信息社会。
可以说在当前的信息爆炸时代，我们已经拥有了海量的信息，但是海量的信息却并不等于大数据，因为还缺少对这些信息识别、采集、存储、分析运用的技术——信息技术。
近年来，在应用技术层面以物联网、云计算、大数据、VR／AR、人工智能为代表的信息技术风起云涌，在理论层面，社会计算、网络计算、生物计算、智能科学也在需求的“倒逼”下快速发展。
有了海量的信息基础，也基本具备了处理数据信息技术，似乎，我们可以得出一个结论：
基于数据构建健康中国，从信息技术角度看是可行的。
既然有了信息技术发展的基础做背书，那么接下来要讨论的问题就是如何构建医疗健康大数据的世界。
隋主任给出了这样的一个构想或者说思考
以数据为基石，以信息化技术为手段，运用大数据构建以医生为核心的价值网络数据！数据！
事实上，医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，美国是最早开展医疗大数据研究的国家，但不管是HIPPA也好，还是其他标准也好，根据现有的数据更多地也只是用于统计、分析和宏观上的一些预测，在具体疾病的临床诊治方面发挥的作用还非常小，对于临床循证医学来讲，我们仍有大量的数据无法采集和应用到。为此，美国提出了“国家层面基于数据的肿瘤诊疗战略”，中国也提出了逐步建立“跨医院”的医疗数据交换标准体系，这些从根本上来看都是要获取真实全面的数据，这是基础的核心问题。我们首先要解决的就是如何体现数据的真实性和全面性，并将把数据背后蕴藏的价值真实、全面反映出来的问题，否则，基于数据的疾病诊疗战略无从谈起。
结构化数据——基础中的基础“结构化”从信息技术角度而言，是数据分析最基础的东西，没有结构化，无从谈数据。目前，医院基本都已经建立了自己的信息化系统（HIS），普及了电子病历，表面来看我们已经拥有了信息化的数据，但实际上却并非如此，信息化的系统只是完成了数据的采集和存储，电子病历也只是使临床病历实现了无纸化，如果缺少统一的、规范化的标准，这些数据仍然医院的HIS系统里或者病历病案室中，而并不能得到有效的挖掘和分析进而辅助临床诊疗决策。
非结构化或半结构化的数据就弃之不顾了吗？对于大数据技术而言，更多的是处理和解决一些非结构化或半结构化数据之间的关联和应用，并从中发现一些未知的有价值的信息，医疗大数据也同样如此，比如使用图像分析和识别技术，识别医疗影像（X光、CT、MRI）数据，或者挖掘医疗文献数据建立医疗专家数据库，从而给医生提出诊疗建议。因此，对于大数据而言，非结构化或半结构化的数据也不能放弃。
其实，解决医疗健康大数据的问题比我们想象的还要困难，不仅要建立统一规范的结构化标准，建立全国结构化病例库，要有第三方监督，保证数据安全性，医院的管理体制、医保管理条例、各类患者权益和体现医生的价值，这是一个涉及到技术、体制、管理、技术、医患的一个社会复杂系统。数据是基础的核心，而结构化数据则是基础中的基础。
构建以医生为核心的价值网络
在隋主任的构想中，医生价值的体现应该是构建医疗健康大数据最核心的问题。
看似保罗万象、无所不能的医疗大数据所要解决的问题其实质也都是围绕医生而展开的。
比如，通过全面分析病人特征数据和疗效数据，比较多种干预措施的有效性，可以为医生找到针对特定病人的最佳治疗途径；
比如，建立临床决策支持系统提高医生的工作效率和诊疗质量，通过系统分析医生输入的条目，比较其与医学指引不同的地方，从而提醒医生防止潜在的错误，如药物不良反应；
再比如，提高医疗过程数据的透明度，可以使医生、医疗机构的绩效更透明，间接促进医疗服务质量的提高。而公开发布医疗质量和绩效数据还可以帮助医生为患者病人做出更明智的健康护理决定，这同样也将帮助医疗服务提供方提高总体绩效，从而更具竞争力；
等等
由此看来，构建医疗健康大数据的最终目标是以医生价值的体现而“终结”的。那么数据和医生是否就是打开上帝之门的最关键的两把钥匙呢？
我们拭目以待。
结语
信息技术的迅猛发展及在医疗行业中的不断普及应用，使得医疗行业近乎膨胀的产生了海量数据，医疗大数据的价值在于通过对数据的深度挖掘，提炼疾病的发生发展规律及在疾病治疗中的共性规律来形成新的医学理论，进一步指导临床诊疗工作，甚至是开启新的医学探索和实践模式。
对照下面
人们认识到人类生活与生产活动越来越地依赖复杂系统。复杂系统系统背后都有一些共同的特点：那就是在变化无常的活动背后，呈现出某种捉摸不定的秩序我觉得这很大数据~
隋雪青中国科学院计算技术研究所
中国科学院知识产权运营管理中心
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