近日，美国食品药品监督管理局逐步向社会开放医疗和健康大数据的新闻引起巨大关注。美国当地时间6月2日，FDA的公共数据开放项目OpenFDA(open.fda.gov)正式上线。其先导项目开放了“300万份药物不良反应报告”的数据。这些数据是2004至2013年间被提交给FDA的药物不良反应和医疗过失记录。在OpenFDA项目之前，这些数据虽也可获得但难以应用。而OpenFDA则提供了开放的应用程序接口(API)、原始数据下载、技术文档和应用实例，甚至还为重要的公共数据集建立开发者社区。

美国公布医疗和健康大数据的背景是其总统奥巴马提出的“大数据国家战略”。大数据，顾名思义就是海量数据的汇总，2009年开始才在互联网信息技术行业内流行开来。大数据的真正魅力并不在于数据的量多、丰富性，主要在于通过数据的整合共享来挖掘其中的价值，帮助国家政府、企业、消费者做出更加明智的决策，避免走弯路、避免付出更多的成本。

国内医疗行业存在问题及原因分析

中国需克服技术和心理障碍

问题 原因

看病难 有限资源没有充分应用

看病贵 医疗保险不完善;医生服务为人工方式，缺乏智慧工具支持

治不好 医疗信息严重不对称、个体变异性和复杂性、误诊

看病黑 医疗服务缺乏监管

服务差 医院在医患关系中处于强势地位

难预测 没有完善预测机制、意识和廉价手段

零散服务 零散、重复造成医疗资源浪费

大数据在美国所能发挥的正面作用在中国同样适用。中国目前正处于医疗改革的关键时期，也面临诸多问题，若能充分利用大数据分析也将会有显著效果。当前国内医疗行业存在的核心问题包括看病难、看病贵、服务差等问题，而当出现治不好、或者治疗效果与患者的预期出现偏差时，往往爆发医患冲突、甚至出现“医闹”。

国内医疗行业问题较多，但是大数据在医疗行业中的运用可以解决部分问题。如临床操作的比较效果研究，可以有效缓解“治不好”这一难题，主要是通过病人个性化研究，降低误诊几率，又快又好地帮助患者解除病痛;如远程病人监控等可以节约医疗资源，有效缓解看病难问题。这些都是民众所深深期盼的，也是医改的重要目标。

不过，中国在公布大数据方面面临着两个难题：其一是医疗行业信息化建设尚未完成，前提尚未建成，公布还言之尚早。我国医疗信息化于2003年开始发展，发展至今各地已经开始建立探索区域信息平台、以电子档案为核心、发展远程医疗等。但是由于技术、标准规范以及信息安全等因素，系统互联贡献难度较大。

其二是政府部门以及医院的“心理障碍”。如美国先导公布的是300万份不良反应和医疗过失记录，而此类记录是被国内政府和医院因为声誉、业绩、前途等因素万般隐藏的，公开可谓是万万不能的。殊不知，医疗过失记录对于医院作用应该是正面的，是医院应该正视、反思而不应遮遮掩掩的。医疗过失记录的秘而不宣一定程度上也与整个医患关系中医院处于强势地位有一定关系。

目前世界较多国家均已推行大数据战略，并且已经发挥成效，其中欧盟的公共管理将会因此创造2500亿欧元，美国制造业也将因此降低50%产品开发和组装成本。这一系列成效均符合当下中国政府减少政府开支、提高产品创新比例等发展新趋势。目前，国家发改委与中科院已经启动了“基础研究大数据服务平台应用示范项目”，更有院士积极提议大数据国家战略，相信大数据将会成为中国未来重要的国家战略之一，届时也将会为医疗大数据的建立和公开创造良好背景和条件。

大数据为美国医疗带来巨额财富

在未来学家的眼里，大数据正是“第三次浪潮的华彩乐章”，如今大数据确实已经开始发挥作用。美国这一一贯走在世界前列的国家于2012年3月22日就宣布投资2亿美元拉动大数据相关产业发展，并将“大数据战略”上升至国家战略。奥巴马政府将大数据定义为“未来的新石油”。众所周知，石油这一重要能源在一个国家的诸多行业均发挥着重要作用，奥巴马如此定义可见其对大数据的重视程度，因此美国公布医疗健康大数据、让其发挥作用也就不足为奇。

大数据处理在医疗行业的应用包含诸多方向，如临床操作的比较效果研究、临床决策支持系统、医疗数据透明度、远程病人监控、对病人档案的先进分析;定价环节的自动化系统、基于卫生经济学和疗效研究;研发阶段的预测建模、提高临床试验设计、临床实验数据分析、个性化治疗、疾病模式的分析;新商业模式的汇总患者临床记录和医疗保险数据集、网络平台和社区。

例如，有大数据参与的比较效果研究可以提高医务人员的效率、降低病人的看病成本和身体损害。这主要是在全面分析病人特征数据和疗效数据基础上，对比多种干预措施的有效性，找到针对特定病人的最佳治疗途径。目前英国NICE(国家卫生与临床技术优化研究所)、德国IQWIG(质量和效率医疗保健研究所)、加拿大普通药品检查机构等都开始了此项项目并且取得了初步成功。

有大数据参与的远程病人监控可以减少病人住院时间，实现医疗资源的最优化配置。数据表明，美国上亿人次的糖尿病等慢性病患者医疗费用占据整个医疗卫生系统医疗成本的80%。若使用远程病人监护系统实现预防，不仅可以降低病人出现意外的风险，同时也节约医疗资源，同时创造了社会和经济价值。

而大数据参与的预测建模对于企业研发新品而言作用更为明显，主要表现在节省研发成本和获取经济效益两个方面。一方面，医药公司在新药物研发阶段，可以通过数据建模和分析，确定最优效率的投入产出比，从而配备最佳资源组合，无疑可以节省研发开支;另一方面，一般新药从研发到上市时间一般为13年，预测模型可以帮助企业缩减3~5年，对于企业抢占市场先机非常重要。

综上来看，大数据的利用可以帮助医疗行业提高生产力、改进护理水平、增强竞争力、加快增长和创新。若大数据能被充分利用，临床操作阶段美国医疗健康开支一年就将减少165亿美元;付款阶段美国将有潜力创造每年500亿美元的价值;研发阶段美国每年将会创造1000亿美元的价值。如此来看，巨大的经济效益是美国公开大数据信息的重要考虑。

因为只有公开数据，企业才能获得数据，也才能有后续的加工和整合。政府在获得大数据方面具有优势，因此也就成为公布大数据的主体。事实上，医疗健康数据公开的正面影响远不仅只在于医疗系统，也能带动相关产业的发展，最直接的就是数据分析行业。大数据为多个行业带来的节省成本、提高效率以及推进创新型企业发展等都符合可持续这一全球新的发展潮流，对于一个国家未来的竞争力和经济地位有着重要作用。