国家“十二五”’规划建设核心任务明确指出，要建立全民电子健康档案、全民电子病历、全民人口健康信息等工作。这些基础信息和数据散落在医院、体检中心、卫生院、妇幼保健院等各种医疗机构里，随着医疗卫生信息化建设进程地加快，医疗数据的类型和规模也在增长。

如果这些数据运用得当，那么根据全球管理咨询公司麦肯锡的一份最新报告显示，在医疗保健领域，如果能够充分有效地利用大数据资源，那么医疗机构和消费者便可节省高达4500亿美元的费用。

据动脉网（微信号：vcbeat）了解，锐软科技，在这个大数据行业深耕11年，也经历了“三年不开张”的艰难起步，如今为6个省、30个地方卫计委、超过1000多家医院等服务，拥有200多个主流医疗厂商的业务系统数据模板，在医疗卫生行业擦出了火花。 

那么这些医疗大数据是如何产生？锐软科技总裁李轶强告诉记者，医疗数据主要是出现在以下方面：

首先，病人就医过程中产生的信息。从患者进入医院开始，挂号环节便将个人姓名、年龄、住址、电话等信息输入完全了；随后在医生就医环节，病患的身体状况、医疗影像等信息也将被录入数据库；看病结束以后，患者买单结算的过程中，又将有费用信息、报销信息、医保使用情况等信息被添加到医院的大数据库里面。这将形成医疗大数据最基础却也是最庞大的原始资源。

其次，临床医疗研究和实验室数据。临床和实验室数据整合在一起，使得医疗机构面临的数据增长非常快，一张普通CT图像含有大约150 MB的数据，一个标准的病理图则接近5 GB。如果将这些数据量乘以人口数量和平均寿命，仅一个社区医院累积的数据量就可达数万亿字节甚至数千万亿字节(PB)之多。

另外，如此规模巨大的临床实验数据、疾病诊断数据以及居民行为健康数据等汇聚在一起所形成的医疗大数据，已然呈现出其作为大数据的特性，即：

 例如一个CT图像含有大约150MB的数据，而一个基因组序列文件大小约为750MB，一个标准的病理图则大得多，接近5GB。

医疗数据通常会包含各种结构化表、非（半）结构化文本文档(XML和叙述文本)、医疗影像等多种多样的数据存储形式。

一方面，医疗信息服务中包含大量在线或实时数据分析处理，例如，临床决策支持中的诊断和用药建议、流行病分析报表生成、健康指标预警等；另一方面，得益于信息技术的发展，越来越多的医疗信息被数字化，因此在很长一段时间里，医疗卫生领域数据的增长速度将依然会很快。

而除了大数据所具有的特征外，李轶强还告诉记者，医疗大数据还具有多态性、不完整性、时间性及冗余性等医疗领域特的特征。

1.多态性医疗大数据，包括纯数据（如体检、化验结果）、信号（如脑电信号、心电信号等）、图像（如B超、X线等）、文字（如主诉、现／往病史、过敏史、检测报告等），以及用以科普、咨询的动画、语音盒视频信息等多种形态的数据，是区别于其他领域数据的最显著特征。

2.不完整性医疗数据的搜集和处理过程经常相互脱节，这使得医疗数据库不可能对任何疾病信息都能全面反映。大量数据来源于人工记录，导致数据记录的偏差和残缺，许多数据的表达、记录本身也具有不确定性，病例和病案尤为突出，这些都造成了医疗大数据的不完整性。

3.时间性患者的就诊、疾病的发病过程在时间上有一个进度，医学检测的波形、图像都是时间函数，这些都具有一定的时序性。

在李轶强看来，虽然这些冗余性医学数据量大，每天都会产生大量信息，其中可能会包含重复、无关紧要甚至是相互矛盾的记录，但是毋庸置疑，数据是石油，是资源，是资产，医疗大数据不仅与每个人的个人生活息息相关，对这些数据的有效利用更关系到国家乃至全球的疾病防控、新药品研发和顽疾攻克的能力。 

为此，锐软科技经过12年的发展，锐软已拥有包括国家卫计委、河南、海南、江苏、辽宁等三十多个省、地市卫计委、1000多家医院机构的数据汇集、清洗和融合工作。李轶强表示：“我们依赖于医疗健康数据处理平台、医疗健康大数据存储与计算平台、医疗健康大数据分析与服务平台，以及贯穿医疗健康大数据平台建设全生命周期的医疗健康大数据治理平台，完成这些医疗大数据的处理。”

在多年的实践中，锐软科技根据客户的需求和医疗大数据处理的特点开发出来的。“所以我们这些优势不是哪个厂商短时间、花费高额投入就能做得出来的，锐软是扎扎实实一步一步走到今天的。”

据李轶强描述的这四大平台中，医疗健康数据处理平台具有领先的数据整合能力和，处理周期短、成本更低、效率更高。某种程度上，是连接医院信息系统和卫计委区域卫生信息平台的关键枢纽，能够充分地将医疗机构的医疗数据上传给卫计委等公共医疗监管机构，满足国家医疗监管部门深入地挖掘沉淀在各级医疗机构的海量数据，解决监管中存在的信息不充分问题，是医疗监管部门加强对药品采购跟踪、患者诊疗信息共享、提高医疗资源配置效率等的基础。

医疗大数据的规模性、多样性以及增长快速性，为数据的存储与治理带来了巨大的挑战，锐软的医疗健康大数据存储与计算平台的高性能和可扩展性，正可以解决这个问题。依托大数据存储与分析处理技术，锐软科技构建了区域医疗综合辅助管理决策应用，搭建起从省、市、区到医院的综合信息评价体系，以及包含9类指标体系、45个业务指标、137个统计点的逐级深入式管理统计模式，为各级医疗卫生机构提供多角度的业务视图和多维度的监控，促进了区域医疗服务质量的持续改善与优化。锐软科技以敏锐的洞察力和全方位的视角，着眼于临床决策支持、健康及慢病管理、医疗支付、医药研发与管理等大数据应用。凭借多年行业积累，以及卓越的大数据全生命周期的管控与治理能力，助力民生工程落地。

医疗健康大数据分析与服务平台，以医疗大数据为建设核心、以数据惠民与服务利政为目标的综合分析服务平台，旨在挖掘大数据在区域医疗及辅助决策方面的应用潜力和利用价值，使医疗数据更加开放透明、有效提升区域医疗监管和公众服务质量。依托行业前沿数据分析算法与模式，并以数据分析与服务管控为核心支撑平台。本方案遵循医疗行业标准、预先对获取的医疗大数据进行统一分析处理，并以此为基础，通过针对数据进行过滤、清洗、脱敏、分析、存储等业务处理，为政府和百姓提供医疗相关的各类惠民利政服务。

医疗健康大数据治理平台，是对数据处理平台采集共享来的大量医疗健康数据，通过专业的治理方案，进行标准化、规范化管理，使之成为可供平台分析和服务的有价值数据，并形成一套完整的技术对应方案和实施管理办法，贯穿医疗健康大数据平台建设的全生命周期。通过治理制度、元数据管理、标准管理、数据质量管理、工单管理、监控管理等多种管理手段，实现对区域医疗数据标准的统一管理，实现医疗数据标准与国家标准的对照，提升医疗健康数据的质量，对大数据平台各数据节点进行统一管理，并形成长效的实施管控机制，以确保医疗健康大数据优良的运行环境。

医疗健康数据处理、医疗健康大数据存储与计算和医疗健康大数据分析与服务这三大平台可以根据客户的需要，各自独立发挥优势更可以相互协同，在医疗健康大数据治理平台的配合下实现对医疗健康大数据的最佳处理和应用。

国务院总理李克强曾明确指出“发展和应用好健康医疗大数据，是一项重大民生工程，既可以满足群众需求，也能促进培育新业态、形成新的经济增长点”。在夯实医疗健康大数据基石的同时，大数据惠民、利政应用也迎来爆发式增长。

李轶强博士介绍说“医疗健康大数据的应用体现在多个维度，临床决策支持、健康和慢病管理、医疗服务管理、支付结算等，一切服务的落地都有赖于对大数据全生命周期的管控和治理，有赖于对大数据形成到应用的全程参与。充分挖掘大数据价值，将医疗健康大数据价值进行转化，是利用大数据提升医疗服务质量和水平的有效手段。”

基于此，锐软科技打造个人健康管理和家庭医生签约服务，以医疗服务需求为导向，打通从治未病、在线问诊、便捷就医、诊后自查等医疗服务流程的各链路。建设全情景模式的医疗互动模式，丰富就医诊疗的双线程查询与备案，增强健康管理的主动参与和双向互动。在患者和医生之间，构建一种长效沟通机制。

借助大数据分析、挖掘、统计技术，拓展公共卫生监测评估、传染病疫情预警、数据合理性分析等，锐软科技为区域医疗行政机构构建了一套智能监督管理服务。以数据驱动服务，破除传统管理中的弊端，实现服务利政。

“我们将在已有的基础上进一步挖掘和释放大数据价值，未来发展空间会更大”，李轶强表示，公司的下一个拐点，已经出现。