如今，體量巨大、類型多樣、商業價值高、處理速度快的大數據已成為新技術和新發明的源泉。大數據用于醫學后，提供了過去想象不到的資源和方法，為臨床實效研究帶來很好的機遇。大數據能幫我們確定疾病譜、診治模式、依從指南情況、安全性和合理性評價等。如再跟各種組學技術整合，便是精準醫學，利于更好地診斷、治療、預防、預測。 

　　目前，國內醫療大數據資源分為幾大類。醫保數據是指在醫保行政管理系統中，通過支付信息整合形成的數據，用于管理支付、報銷、保險記錄等。電子病歷數據主要包括患者的癥狀、體征、診斷、既往史、吸煙飲酒史以及門診手術等信息。目前，已有地方將電子病歷數據集合，形成電子病歷數據庫。 

　　此外，還有一些科研機構對電子病歷進行整合形成數據倉庫，開展治療效果評價、治療模式研究等。從國家管理層面，全國合理用藥辦公室建立了合理用藥監測網，覆蓋1300余家監測點醫院，截至2015年，門診處方數據已達到447.89億條，分析利用有助于評價藥品使用的合理性、安全性。 

　　大數據資源對臨床實效研究很有幫助，但需進一步改進。首先，數據有待豐富。事實上，包括醫療市場費用數據、個體行為情緒數據、社會人口學數據、環境數據、健康網絡媒體等各種數據，都可為臨床研究所用。其次，信息有些混雜。大數據研究沒有傳統研究精確，原因就在于大數據信息混雜在所難免，這一問題需要進一步探索解決辦法。再次，缺乏整合。數據的共享、分配是制約大數據使用的最主要問題。目前大數據來源和結構多樣，質量和有效性參差不齊，共享機制和隱私保護還不健全，難以在短時間內整合成一個干凈、可用的數據倉庫。第四，用途有待開發。以醫保數據為例，更多用于輔助政策制訂，現在業內雖已開始嘗試利用其對藥品不良反應進行信號檢測，但實際上還有更多用途等待開發。 

　　想要更好地利用醫療大數據，我建議：加強大數據開發應用，可嘗試建立大數據協調中心，各個數據擁有單位可在自己的數據庫上進行分析，通過協調中心加強分析結果的共享和整合，這樣做一方面可提高效率，另一方面解決了數據安全和隱私保護的問題。 

　　還應轉換發展思路，大數據“不為我所有，但為我所用”，成立大數據聯盟，形成研究者利益共同體，構建激勵機制。▲