趋势网(微博)讯：最近笔者接到不少来自医疗行业的咨询：“我们医院想利用大数据技术，但是不知道买什么样的系统比较好？”的确，很多能提供大数据相关解决方案的企业的说辞都十分吸引人，“利用医疗大数据，实现个性化医疗”、“活用大数据可以削减医疗成本”等等。可是医疗行业的大数据技术究竟是什么？个性化医疗具体是对什么样的病患进行什么样的治疗？就这些问题，我们都还不能给出明确的答案。
所以，趋势网和笔者今天就要来探讨一下现在“各行各业阿猫阿狗，人人皆谈大数据”的现象。
运用大数据技术最成功的企业，当数Google和Amazon。人们的脑海里已经形成了“Google利用大数据取得了广告业务的成功”、“Amazon利用大数据实现了电子商务的成功”这样的思维定势。但因为这些范例，就认为大数据能帮助医疗企业实现个性化医疗和削减医疗费用，这种想法是有失偏颇的。
成功利用大数据技术的企业都有一个共同点——“商用硬件”和“开源软件”的使用。对于普通用户来时，商用硬件和开源软件的采购存在一定难度。但对Google和Amazon这等大公司来说，根本就不是问题。
当然，能负担商用硬件和开源软件的医疗企业也不在少数。接下来的一个关键就是“生成大数据”。Amazon之所以成功利用了大数据技术，那是因为它能把顾客可能想买的商品在适当的时机推荐给顾客。但是利用大数据的前提是有数据。大数据利用的第一步从收集可能产生价值的数据开始。很多企业将数据作为自己的战略性资产，并不对外公开。所以实际上很有可能收集不到数据。
如果收集到了数据，又应该怎么办呢？三个关键词，也可以说是三V。Volume（量）、Variety（种类）、Velocity（速度）。以医疗行业为例。患者在医院接受检查和治疗的数据，血液检查（血糖值和胆固醇等）的结果数据和报告；拍片透视和心电图等图像资料；会计上的健康保险理赔、个人偏好等。都是数据量的体现。数据的种类可以从彩色录像中体现。除了以往的CT、MRI、X射线等，还有心脏检查的超声波、B超。这些超声波可以用录像形式保存；血液流动、手术记录等都可以形成录像。数据的速度，说的说保存数据的时间间隔。比如说一秒保存1次体温、血氧饱和度、血压等。保存过去4年的数据等。
“数据技术”方面，通过SQL语言操作和关联数据库。将收集的数据填入二维的Excel表格中，通过构建多个表之间的关系，实现多维数据分析。比如说分析季节性流行病的集中发病时段、季节性变动情况等。利用Hadoop分布式处理框架，将数据存储到HDFS文件系统，通过MapReduce实现大数据的分布式处理。可以对过去病例药效和反应的分析，调整用药量等。
数据分析的雪花模型
更高层次要求的是“数据科学”。利用如朴素贝页斯、决策树、关联规则、聚类分析、时间序列、神经网络、回归分析等算法，对未来进行预测。
总的来说，先要摒弃商业运作的思维定势，然后从“数据”“技术”“科学”三个视角解答活用大数据的关键。运用专业人才，不盲目依赖数据。什么数据、怎么组合、什么技术、怎么处理。这些问题都要靠企业自己去思考。
（趋势网按：翻译概括自帝京大学医疗信息系统研究中心泽智博教授在ITpro上的同题文章）
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