伴隨《關于促進和規范健康醫療大數據應用發展的指導意見》《新一代人工智能發展規劃》等政策文件的發布，我國醫療大數據開放共享和深度應用不斷推進。醫院作為醫療行業的重要載體，每時每刻都在產生大量的數據，大數據已經成為醫院能否快速發展的核心驅動力。近年來，隨著醫藥衛生體制改革深入推進，國家和醫療機構對信息化建設的重視程度不斷提高，投入力度不斷加大，醫院信息系統的數字化、智能化水平快速提升。醫院數據經過長期積累，為促進醫學人工智能發展、助力臨床科研應用、促進醫院現代化管理匯集了豐富且有價值的資源。

在政策與技術的雙重驅動下，將信息技術與臨床業務深度融合，深入推進醫療數據在臨床科研中的應用，能夠充分挖掘醫療數據價值，發揮醫療數據在輔助臨床診斷、拓展科研思路、提高科研效率方面的作用，強化醫院數據治理能力。

在傳統的臨床研究模式下，無論是提出科學問題，還是實驗設計、數據采集、數據處理分析、結果驗證，都是一項耗費大量人力、財力和時間的工作，嚴重制約臨床科研成果的產出效率。

在大數據背景下，云計算、分布式存儲、自然語言處理等大數據應用技術日趨成熟。以電子病歷數據為主的醫療大數據規范應用，結合數據挖掘、智能化分析方法，為臨床科研有效建立了基于真實世界數據和數據挖掘技術的科研思路和科研方法；以數據為重點賦能臨床和管理決策，醫療大數據在臨床科研中的應用場景不斷豐富。

1.1探索疾病關聯關系

多學科、多維度數據是患者健康信息的主要特點，將離散的數據進行整合與規范化，對大量、關聯性的疾病數據進行分析整理，建立疾病、癥狀、診斷、用藥、手術、檢查、檢驗之間的相關關系，形成知識圖譜，可以探索疾病的關聯關系，進行診療效果比較、合并用藥研究、疾病特征和患者分析，有利于加深對疾病的了解，拓展科研發現，輔助臨床診斷。

1.2進行臨床預測

醫療大數據的優勢在于有大量的真實世界數據用于模型建立及臨床預測。例如，通過統計和展示各類疾病的癥狀，監控疾病治療效果，監控疾病的區域發病趨勢，對疾病的發展趨勢進行預測，為疾病的精準判斷和治療提供證據。

1.3建立醫療質量監測評估

數據可滿足橫向可比及向縱深細化，通過對醫院臨床和運行數據的綜合挖掘和分析，發現醫療質量問題的真相，準確定位原因和指導改進。通過關聯患者歷史健康數據、檢查治療數據、治療結局數據，對診療過程進行全流程、閉環管理，對比不同疾病癥狀的用藥、治療效果，為進行臨床診療效果比較、精細化治療提供科學依據。同時，伴隨數據的積累、利用，有助于進一步提升醫療質量。

1.4助力專科疾病研究

搭建專科疾病數據庫一直是科室、醫院乃至國家層面的重要需求。在醫療大數據科研平臺基礎上，搭建專科疾病數據庫，能夠幫助專科疾病的科研設計、數據收集、既往成果查詢、跨科室跨醫院協作等科研流程的實現，使專科疾病相關的檢查檢驗數據、隨訪數據、CRF表單等數據得到快速收集和高效利用。通過建立專科疾病數據庫，大大節約了開展臨床科研的人力成本，縮短了科研數據的獲得周期，可以幫助醫生確定最佳治療方案。

2.1數據結構化水平低

目前醫院信息系統中臨床數據存儲分散、缺乏標準化、數據不完整、存在非結構化數據等問題造成臨床研究者在科研實踐中獲取數據時存在種種困難。

醫療行業的數據呈現出多源異構的特點，這使得數據質量問題在醫療行業表現得尤為突出。盡管大數據背景下數據提取、清洗、應用技術快速發展，但是由于臨床科研工作中數據需求的特殊性對數據準確率的高度要求，非結構化的數據信息利用仍然是一個難題。如何將電子病歷中的非結構化數據轉化成為機器可以識別的結構化數據，是在臨床科研中發揮大數據分析效能、促進機器學習方法在臨床科研中應用的數據基礎。

2.2醫療大數據應用存在數據隱私挑戰

醫療大數據涉及個人隱私信息眾多，如不采取充分的隱私保護措施，將會對數據應用和治理帶來諸多潛在風險，如數據的非法流通、信息丟失、造成患者歧視等。由于醫療大數據應用場景繁多，數據隱私的關鍵問題也不盡相同，數據隱私的挑戰持續存在。

如何在建立有效應用場景、開放數據使用的環境下避免隱私泄露風險，是未來醫療大數據管理和法律法規制定需要解決的重要問題。

2.3數據應用能力薄弱

醫療大數據在臨床科研中的應用能力薄弱，一方面是由于缺乏有效的數據分析工具，另一方面是由于缺乏相關數據分析人才。

傳統的手工數據錄入與統計軟件結合的數據分析方法，對于數據的關聯性研究、預測研究能力有限，嚴重制約了醫療大數據的價值體現。而在數據分析模型、工具的開發上，普通的醫療機構又存在復合型人才不足的問題。因此造成了大量醫療數據沒有發揮其臨床科研價值，應用能力問題尚需解決。

2.4數據的深度挖掘不夠

醫療大數據是臨床科研的寶貴資源，其對于臨床科研的價值，不僅僅是數據統計，更重要的是通過數據的篩選和挖掘，協助科研觀點的產生、科研方法的設計、科研過程的實施和科研結果的驗證，得出對實踐更有指導意義的結論。

但由于數據的深度挖掘不足，醫療大數據在指導臨床診療、疾病預測、用藥監測、智能模型優化等方面的價值還未完全發揮。因此，基于海量醫療數據的深度學習和分析處理能力不足，制約著醫療大數據在臨床科研中的應用。

臨床科研能力是提高醫院核心競爭力的重要環節，是推動醫院學科建設和發展的關鍵。加強醫院大數據在臨床科研中的應用，應從信息平臺的頂層設計、人才隊伍建設、科研協作、數據使用機制建設等方面進行統籌規劃。

3.1建立醫療大數據科研應用平臺

醫院臨床數據中心建設重點是建設醫療大數據分析平臺。醫療大數據科研應用平臺的建立，為解決數據互聯互通、數據結構化、數據檢索、數據深度挖掘、開展單中心/多中心臨床研究等問題提供了有效途徑。

研究顯示，大數據科研分析平臺在臨床研究中的多個環節都起到了切實有效的輔助作用，縮短了試驗周期，降低了研究成本。醫療大數據平臺的總體設計需從數據源層、數據采集層、大數據中心、應用集市4個方面進行規劃，融合人工智能的分析技術，從提升數據質量的基礎層面，到靈活運用多種統計分析工具，方便科研病歷檢索，建成隨訪系統，提升科研成果質量，解決當前對醫療數據處理能力不足的難題，建立一體化的臨床科研體系，提升臨床決策水平。

3.2建設醫療大數據應用分析人才隊伍

醫療機構應以多種方式培養和吸引大數據、計算機、醫學復合型人才，與高校、研究機構、企業加強人才培養和技術應用合作，擴大醫療機構數據應用人才隊伍，彌補醫生在數據統計等方面的能力不足問題，為臨床科研提供技術支撐。完善醫療機構數據分析人才隊伍建設機制，將其納入醫院數據中心建設規劃，促進大數據應用分析人才隊伍建設。

3.3開展聯盟科研協作

開展以醫療大數據為基礎的單中心/多中心的科研協作，為疾病的篩查、診斷、治療提供證據支持，為科研服務提供全面、規范化的數據支持。此外，醫療大數據應用可滿足獲取多學科信息的需求，對支持專科規范化診療具有重要意義，在專病庫建設、專科診療方面也具有良好的推廣價值。

未來，醫療大數據應用還可延伸到跨院、跨區域的臨床科研協作，在數據安全保障的前提下，拓展單中心、多中心、專病臨床科研范圍，更好地促進科研成果產出。

3.4建立醫院合理、合規數據利用的機制和流程

目前，國家衛生健康委已發布《國家健康醫療大數據標準、安全和服務管理辦法（試行）》，從國家戰略層面促進健康醫療大數據的規范管理和開發利用。伴隨臨床科研對數據的需求量持續增大，醫療大數據的合理規范使用是保障數據安全、保護患者隱私、維護醫療大數據行業秩序的重要內容。

為此，在借鑒國內外數據安全和隱私保護相關法律法規和標準規范的基礎上，醫院需補充完善大數據管理制度，數據合理規范利用機制和數據申請流程，確保醫療大數據在臨床科研中的合理、有序應用。