의료 빅 데이터 방역, '새로운 기반 건설' 바람 직 한 분야 해결 이 어렵 습 니 다.

새로운 관 폐염 발생 상황 에서 의료 빅 데이터 의 가치 가 돋 보이 지만 전방위 적 으로 가치 와 효용 을 발휘 하려 면 아직도 많은 어려움 이 있다.

      전염병 의 과학 연구, 진료, 예방 과 통제 등 방역 체 계 를 구축 하면 각급 병원 과 지역 사 회 를 덮 고 네트워크 화 관 리 를 실시 하여 질병 을 검사, 예방, 통제, 환자 관리 관문 을 말단 으로 낮 출 수 있다. 전염병 상황 감 측 분석, 바이러스 소 원, 예방 치료, 자원 배분 등 공공 위생 방역 체계 가 방역 효과 에 직접적인 영향 을 주 고 공공 위생 을 대상 으로 하 는 중대 한 위험 에 대한 연구 와 판단 을 할 수 있다.평가, 결정, 통제 에 대한 연 구 는 전염병 의 발생 상황 을 원천 적 으로 통제 할 수 있다.

이번 신 관문 폐염 은 호흡 기 질환 에 속 하 며 호흡 기 질환 은 발 병 률 이 높 고 질병 부담 이 많 으 며 인구 건강 에 위협 이 크다 는 등 이유 로 전 세계 적 인 의료 보건 과 공공 위생 에 중요 한 문제 가 되 었 다.

      중국 공정 원 원사, 국가 호흡 기 질환 임상 의학 연구 센터 장 종 남 산 은 21 세기 경제 보 도 를 포함 한 기자 에 게 중국 이 신 염 (新 官) 전염병 예방 에 있어 단계 적 인 성 과 를 거 두 었 다 고 밝 혔 다. 전염병 발생 상황 은 올해 2 월 말, 3 월 초 에 거의 통 제 됐 는데, 이 는 예방 위주 의 지도 사상 이 중요 한 역할 을 하 는데, 그 중에서 의료 빅 데이터 이다.인공지능 도 신경 폐염 예방 과 치료 에 중요 한 역할 을 한다.

그 는 예 를 들 어 류 예 도 잡지 가 발표 한 권위 적 인 글 에서 중국 최대 발병 자 를 17 만 명 으로 예 측 했 으 며, 이들 단체 들 은 인공지능 을 이용 해 예측 하고 정부 개입, 춘 절 인파 등 긍정 적 인 요 소 를 분석 해 형 성 된 모델 은 최고 6 만 ~ 7 만 명 으로 예상 해 실제 와 가깝다.

봄 맞이 의료 빅 데이터

전염병 발생 이후 의료 빅 데이터 의 중시 수준 이 높 아 지 는 동시에 새로운 기초 건설 의 큰 막 이 열 리 면서 의료 빅 데이터 도 새로운 발전의 기 회 를 맞이 했다.

앞서 산업 연구원 의 공개 자료 에 따 르 면 의료 빅 데 이 터 는 임상 의료, 건강 관리, 공공 위생 응급, 방역 등 산업 분야 에 광범 위 하 게 활용 할 수 있다.의료 빅 데이터 지주 산업 으로 추산 하면 조 시장 규 모 를 이 끌 수 있다.

은 건강 산업 을 '건강 중국' 건설 의 5 대 과제 중 하나 로 발전 시 키 고 건강 산업 을 국민 경제의 버팀목 이 되 는 산업 으로 발전 시 키 는 전략 적 목 표를 제시 했다.2020 년 에 건강 서비스업 의 총 규 모 는 8 조 에 달 했 고 2030 년 에 16 조 에 달 했 으 며 전년 도 GDP 비례 는 10% 를 넘 었 다.

한편, 새로운 기초 건설 프로젝트 는 미래 성장 점 이 되 고 의료 정보 화 중시 수준 이 높 아 지면 서 새로운 건축 모델 이 점차적으로 형 성 될 것 이다. 국 가 는 전자 병력, 스마트 병원, DRG 등 병원 내부 의 정보 화 건설 을 확대 하고 의료 연합 체, 신형 현의 의료 위생 서비스 체계 등 새로운 모델 과 관련된다.의료 기관 이 빅 데이터 에 대한 수용 수준 이 점차 높 아 지고 있다.

전염병 상황 전후의 인지 변 화 를 대비 하여 의료 기 구 는 빅 데이터 에 대한 인정 을 받 고 공공 위생 관 리 는 점차적으로 중시 되 었 고 의료 중심 은 질병 예방 에 중심 을 두 었 다.

광저우 펑 컴퓨터 과학기술 유한 공사 의 루 광 림 회장 은 21 세기 경제 보도 기자 에 게 이번 전염병 이 의료 빅 데이터 업계 에 주 는 시사 점 이 중심 이 되 고 의료 빅 데이터 의 건설 을 중시 하 며 각종 정책 과 업계 장벽 을 깨 뜨리 고 정부, 병원 의 결정 을 도와 야 한다 고 말 했다. 이 동시에 의료 간호사 와 환자 에 게 디지털 화 된 건강 관 리 를 효과적으로 도와 야 한다 고 말 했다.

충 칭 양 강 신 구, 광저우 호흡 건강 연구원, 천 펑 빅 빅 데이터 도 함께 천 펑 건강 의료 빅 데이터 와 인공지능 응용 혁신 플랫폼 프로젝트 를 만 듭 니 다.국가 급 호흡 기 시스템 질병 빅 데이터 센터 의 건설 로 성숙 한 제품 해결 방안 과 도착 시범 을 형 성 했 고 광저우 호흡 건강 연구원 의 업계 적 위치 와 영향력 을 바탕 으로 지역 선두 병원 을 대상 으로 확대 했다.

선두 병원 에서 전문 적 인 지원 을 제공 하고 호흡 분야 에서 착안 하여 의학 전문대학 데이터 센터 인 프 라 시설 의 건설 을 공동 추진 하여 도착 할 수 있 는 임상, 과학 연구, 공공 위생, 전염병 예방 의 종합 적 인 응용 을 형성 하고 정부, 병원 과 환 자 를 대상 으로 하 는 데이터 운영 을 실시한다.

의료 빅 데이터 업 계 는 아직 걸음 마 단계 에 있 고 기초 플랫폼 건설 은 병원 과 정부 가 방금 필요 로 하여 주요 시장 점유 율 을 차지 했다.

빅 데이터 의료 분야 의 건설 은 전문화 와 지역 화 추 세 를 보인다.한편, 의료 응용 장면 이 데이터 의 심도 와 정확도 에 대한 요 구 를 만족 시 키 기 위해 전문 병 에서 데이터 수집 과 관 리 를 해 야 한다. 다른 한편, 의료 개혁 의 자원 이 낮 아 지 는 요구 에 맞 춰 지역 전문대학 데이터 클 라 우 드 플랫폼 의 건설 을 바탕 으로 해 야 한다.

의료 빅 데이터 가 공공 위생 분야 에서 중요 한 역할 을 할 것 이다.의료, 민의, 질병 통제, 응급, 공공 안전, 전신 등 데이터 의 융합 을 바탕 으로 기 존의 의료 분 단 문 제 를 바 꾸 고 예방 적 인 의료 빅 데이터 위생 방역 과 종합 응급 인 프 라 시설 을 구축한다.국 가 는 새로운 세대 의 공중 위생 응급 과 방역 플랫폼 을 중점적으로 건설 할 것 이다.

데이터 의 상업 모델 을 탐색 하 는 단계 에 있 고 전문 적 인 데 이 터 를 바탕 으로 하 는 응용 과 전문 적 인 환 자 를 대상 으로 하 는 건강 서비스 가 주요 한 방향 이다.현재 의료 빅 데이터 업 계 는 아직 걸음 마 단계 에 있 고 기초 플랫폼 건설 은 병원 과 정부 가 방금 필요 로 하여 주요 시장 점유 율 을 차지 하고 있다.

업계 의 문제점 은 해결 되 기 어렵다.

다른 한편, 의료 빅 데이터 도 발전의 병목 이 많 고 표준화, 다 원화, 데이터 안전 등 문 제 는 발전의 제약 관건 이 된다.

    정부 차원 에서 의료 빅 데 이 터 를 전략 적 자원 으로 비축 해 야 한다. 데이터 공 유 를 실현 해 야 한다. 정 부 는 효과 적 인 감독 과 결정 을 하 는 플랫폼 과 도구 등 이 필요 하 다. 병원 차원 에서 데이터 멀 티 소스 의 수집 이 어렵 고 의료 빅 데이터 의 기준 체 계 를 응용 수준 에 이 르 지 못 하고 빅 데이터 처리 와 AI 기술 이 없 는 구조 화 와 자연 어 를 구축 해 야 한다.말 로 는 빅 데 이 터 를 효과적으로 이용 할 수 없다. 환자 차원 에서 의료 빅 데 이 터 는 환자 로부터 시작 되 므 로 환 자 를 복귀 시 켜 야 한다. 그러나 현재 환 자 는 자신의 데이터 와 효과 적 인 건강 관리 지 도 를 받 지 못 해 환자 의 문제점 이 존재 한다.

광저우 호흡 건강 연구원 부원장, 국가 호흡 기 계 질병 임상 의학 연구 센터 정 경 제 연구소 부원장 은 21 세기 경제 보도 기자 에 게 의료 빅 데이터 업계 의 난점, 통 증 이 많 고 데이터 의 진실성, 가능성 을 포함 한 문제 가 많다 고 분석 했다.만약 에 데 이 터 를 작성 하 는 것 이 진실 하지 않 거나 작성 한 데이터 에 문제 가 있 으 면 신속하게 볼 수 없다. 이 데 이 터 는 무효 이거 나 충분 한 데이터 가 아니 라 데이터 출처 의 문제 이다.

또한 데이터 표준 화 문제 도 있다. 똑 같은 질병 이다. 예 를 들 어 호흡 곤란 이 있다. 예 를 들 어 신형 관상 바이러스 가 폐렴 에 감 염 된 환자 의 호흡 곤란 에 대한 묘사 가 다르다. 어떤 사람 은 숨 이 막힌다 고 하고 어떤 사람 은 숨 이 차 지 않 는 다 고 한다. 어떤 사람 은 가슴 에 돌 이 쌓 여 있 는데 데 이 터 를 어떻게 기준 화 할 수 있 느 냐 고 말한다.물론 데이터 의 출처 는 정보 시스템 에서 비롯 되 고 외래 진료 와 다양한 데이터 에서 기원 되 며 어떻게 수집 하고 표준화 하 는 지 하 는 것 이 바로 아 픈 점 과 어 려 운 점 이다.

그 밖 에 데이터 가 다 원 화 된 문제 입 니 다. 서로 다른 측면 에서 검 증 된 데이터 가 있 고 검사 한 데이터 가 있 습 니 다. 예 를 들 어 CT, 검 측 한 림프 세포, 새로운 관상 바이러스 에 감 염 된 것 이 있 는 지, 다른 데 이 터 를 가지 고 있 습 니 다. 데이터 가 어떻게 정리 하 는 지 에 관 한 문제 가 있 습 니 다. 많은 데 이 터 는 어떤 것들 이 쓸모 가 있 고, 어떤 것들 이 쓸모 가 없 는 지, 적당 한 데 이 터 를 골 라 서 찾 습 니 다.많은 데이터 들 이 연관 성 을 가지 고 있 는데 이것 이 데이터 의 집적 이다.

그 밖 에 의료 데이터 안전 문제 가 똑 같이 중요 하고 데이터 의 출처 가 많 으 며 환자 의 프라이버시 를 보호 하고 치료 방안 의 기밀 성 을 보호 하 는 등 문제 가 존재 합 니 다. 물론 데이터 저장 문제 도 기술적 인 문제 가 있 고 비기술적 인 문제 도 있 습 니 다.