在大數據時代，在新思維、新途徑方面，要抓住大數據時代醫學科學跨越式發展機遇，重構臨床研究體系。

科學技術日新月異。當我們從以“信息化”為目標，以IT為技術支撐的20世紀信息時代，邁入以“數據化”為目標，以Big Data(大數據)為技術支撐的21世紀大數據時代之時，人們的生活發生了巨大變化：足不出戶，點點鼠標，網購商品送貨上門；拿起手機，只要有移動網絡或者wifi，不需要支付電話費，就能通過社交工具與在世界任一角落的朋友實時聊天，真正做到“天涯若比鄰”。

與之相應，在大數據時代，醫院也開始走上數據化道路，數據已經成為醫院發展的重要資源，對醫院數據資源建設和數據資源利用的要求越來越急迫：如何將大數據思維與醫院的信息化之路相結合，如何在醫院創新發展中發揮大數據能力，用新思路走一條新路徑，成為每一位醫院管理者都在思考的問題。

為何探索大數據

在一家超市中，人們發現了一個特別有趣的現象：尿布與啤酒這兩種風馬牛不相及的商品居然擺在一起。但這一奇怪的舉措居然使尿布和啤酒的銷量大幅增加了。這可不是一個笑話，而是一直被商家所津津樂道的發生在美國沃爾瑪連鎖超市的一個真實案例。

原來，美國的婦女通常在家照顧孩子，所以她們經常會囑咐丈夫在下班回家的路上為孩子買尿布，而丈夫在買尿布的同時又會順手購買自己愛喝的啤酒。這個發現為商家帶來了大量的利潤，但是如何從浩如煙海卻又雜亂無章的數據中，發現啤酒和尿布銷售之間的聯系呢？這又給了我們什么樣的啟示呢？

首先，突破了所謂“傳統認知”。其次，我們應該關注“是什么”，不需追究“為什么”。另外，要重視數據關聯關系所產生的價值。最后，來自真實世界的大數據，是我們的寶貴“資源”。

按照百科詞條解釋，Big Data，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。

大數據與海量數據和大規模數據的概念一脈相承，但其在數據體量、數據復雜性和產生速度三個方面均大大超出了傳統的數據形態，也超出了現有技術手段的處理能力，并帶來了巨大的產業創新的機遇。

當我們談Big Data大數據時，談的不僅僅是數據量，其實還包含了其5V特性：數據量(Volume)、時效性(Velocity)、多樣性(Variety)、可疑性(Veracity)、價值高（Value）：

Volume：海量數據的產生、處理、保存。

Velocity：時效性，即處理的時效。Big Data的用途之一是做市場預測，如果處理的時效太長，就會失去預測的意義。所以處理的時效對Big Data來說是非常關鍵的——500萬筆數據的深入分析,可能只花5分鐘的時間。

Variety：多變性指的是數據的形態,包含文字、影音、網頁、串流等結構性、非結構性的數據。

Veracity：可疑性指的是當數據的來源變得更多元時，這些數據本身的可靠度、質量是否足夠，也許需要打個問號。若數據本身就有問題，那分析后的結果也不會正確。

Value：價值高，則指的是其對于國家與工業的極大價值。

在理念層面，大數據引導人們從狂熱追求“為什么”的束縛中解放出來，重要的是去研究和回答“是什么”。在方法層面，以往認識世界是從因果關系角度，引導人們用精確的小數據去探求“因果”，而大數據認識世界的方法是從相關關系角度，引導人們用繁雜的大數據去建立“關聯”。

借大數據重構臨床研究體系

如今，在生命科學的發展趨勢方面，美國國立衛生研究院正在為醫學研究鋪設一條生命科學“信息高速公路”和“知識倉庫”，建立一批國家生物醫學計算中心，重構醫學科學研究體系，并集中一批優秀的生物學、醫藥學、數學、統計學、物理學、生物化學、標準化和計算機科學的專家，采用系統工程和復雜科學理論與方法，共同研究和處理日積月累的大規模生物醫學數據，努力實現生命科學的創新發展。

科學技術的發展趨勢方面，正處于一個從分析向綜合回歸的過程。科學技術出現了從分析向綜合、局部到整體、結構到功能、靜態向動態、簡單向復雜的轉變。尤其在生命科學領域，多學科交叉相互滲透，創建新理論新技術新方法認識生命和疾病現象已成熱點。

信息技術的發展趨勢則是：互聯網的智慧化——物聯網（The Internet of Things），意即將各種信息傳感設備，如射頻識別(RFID)裝置、紅外感應器、全球定位系統、激光掃描器等種種裝置與互聯網結合起來而形成的一個巨大網絡。一個讓所有的物品都與網絡連接在一起，方便識別和管理的智慧化網絡。

所以，我們的結論是，在新思維、新途徑方面，要抓住大數據時代醫學科學跨越式發展機遇，重構臨床研究體系。開創基于真實世界的醫學臨床研究新模式和新途徑是醫學現代化事業賦予我們的歷史責任。醫學科學創新發展必由之路，是建立基于真實世界的臨床大數據，用大數據繪制醫學發展的航海圖。生命科學數據是大數據的重要組成，對生命科學數據的規范化和結構化，使其更趨完整和更近真實！更有助于數據的分析挖掘和知識發現。

“五步”構建醫院大數據

臨床診斷的主要依據之一是“癥狀”，在臨床研究中動態跟蹤觀察“癥狀”的變化是研究“癥－治－效”的關鍵環節。現代醫學信息學將“癥狀”作為一個研究疾病狀態的基本元素——數據元，對其進行規范（定名定義）和結構化（屬性分類），為深化臨床研究提供了新途徑。

我們首先需要建設研究型醫院，完成醫院的重大轉型。抓住契機、變革觀念、建立創新型體制機制。同時擴展視野、開放辦院、實現醫院的轉型目標。

其次，需要引領醫學學術發展，構建協同創新共同體。要統領發展、協同創新、形成臨床科研共同體。還要統一標準、構建網路、實現數據資源的共享。

還需要創建臨床研究新范式，繪制數據工程路線圖。構建醫學臨床創新型研究范式，繪制基于數據的臨床工程路線圖，確保實現醫院發展戰略目標。

最后，實施臨床數據共享工程，推進臨床科研一體化。構建臨床數據中心（網絡平臺），應用大數據理念、技術與方法，實現醫院臨床科研一體化，開拓協同創新新局面。

在新思維、新途徑方面，要抓住大數據時代醫學科學跨越式發展機遇，重構臨床研究體系。