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大数据技术及安全研究
Big Data Technology and Security Research

300万人次以上。在这样一个流量下，在未来几年，整个的数据累积可能达到PB级。
第二个特点，医疗数据类型结构复杂。和其他行业相比，医疗研究的对象是
人，由于人的复杂性和诊疗的多样性，导致医疗数据类型多、结构复杂。如患者
用药、检验结果等结构化数据；病历、检查报告等半结构化的文本数据；还有大

量的波形数据、影像等非结构化数据。这些非结构化数据恰恰又在医疗数据里占
较大比例。当对这些数据进行处理时，我们却面临着很大的问题。比如一些自由
文本、医学影像，我们在做数据分析时，需要从中能够自动提取特征，但就目前
而言仍然存在着很大的困难。

第三个特点，以人为中心的数据整合。所有的这些数据是要为患者医疗服务
的，以人为中心的医学视角，需要一个人方方面面的数据，将它们整合在一起，
不管是呈现也好，管理也好，处理也好，都要把它组织到一起。这种集成的要求
和难度极高，因为不仅仅是研究某一个维度的数据，而是要把这些数据综合起来

看才能解决医疗问题。
第四个特点，医疗数据的周期长。我们关注一个人，从健康档案来说，从他
出生甚至说从怀孕胚胎开始记录，一直到死亡，整个过程的信息都需要关注。比
如，一个小女孩患有卵巢肿瘤，做放疗化疗之后，我们希望知道后期结果状况，

就需要随访，需要随访约 20 年后才能知道疗效、对生育有无影响。实际上，有
时我们需要掌握患者终生的数据，因此，医疗数据需要保持百年量级的长生命周
期。在这么长的周期里，其要适应医学技术和信息技术的发展变化。无论是数据
的管理还是处理，都给我们带来了很大的挑战。

（二）医疗大数据利用需求
结合调研，我们把医院大数据的利用需求概括为以下 4 个主要方面：
第一是在临床诊疗方面。很多科室希望利用大数据来支持临床诊疗辅助决策，
帮助改进诊断和治疗的方法。比如个性化诊疗、一些疾病的早期诊断。现在的诊

断往往是等到检查结果出来，看到了实体的占位的病变，或是通过病理检验得到
了诊断，才确认疾病发生了。实际上，在疾病早期，很多情况下我们还看不到疾
病时，通过一些也许不是那么直接的、多个结果的融合分析，从而有可能对一些
疾病进行早期诊断。再比如一些不良事件的预警，手术后不良事件的预警、感染

早期的一些预警等。
第二是在医学研究方面。在临床研究方面有很多需求，比如疾病的相关因素

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