如今，体量巨大、类型多样、商业价值高、处理速度快的大数据已成为新技术和新发明的源泉。大数据用于医学后，提供了过去想象不到的资源和方法，为临床实效研究带来很好的机遇。大数据能帮我们确定疾病谱、诊治模式、依从指南情况、安全性和合理性评价等。如再跟各种组学技术整合，便是精准医学，利于更好地诊断、治疗、预防、预测。 

　　目前，国内医疗大数据资源分为几大类。医保数据是指在医保行政管理系统中，通过支付信息整合形成的数据，用于管理支付、报销、保险记录等。电子病历数据主要包括患者的症状、体征、诊断、既往史、吸烟饮酒史以及门诊手术等信息。目前，已有地方将电子病历数据集合，形成电子病历数据库。 

　　此外，还有一些科研机构对电子病历进行整合形成数据仓库，开展治疗效果评价、治疗模式研究等。从国家管理层面，全国合理用药办公室建立了合理用药监测网，覆盖1300余家监测点医院，截至2015年，门诊处方数据已达到447.89亿条，分析利用有助于评价药品使用的合理性、安全性。 

　　大数据资源对临床实效研究很有帮助，但需进一步改进。首先，数据有待丰富。事实上，包括医疗市场费用数据、个体行为情绪数据、社会人口学数据、环境数据、健康网络媒体等各种数据，都可为临床研究所用。其次，信息有些混杂。大数据研究没有传统研究精确，原因就在于大数据信息混杂在所难免，这一问题需要进一步探索解决办法。再次，缺乏整合。数据的共享、分配是制约大数据使用的最主要问题。目前大数据来源和结构多样，质量和有效性参差不齐，共享机制和隐私保护还不健全，难以在短时间内整合成一个干净、可用的数据仓库。第四，用途有待开发。以医保数据为例，更多用于辅助政策制订，现在业内虽已开始尝试利用其对药品不良反应进行信号检测，但实际上还有更多用途等待开发。 

　　想要更好地利用医疗大数据，我建议：加强大数据开发应用，可尝试建立大数据协调中心，各个数据拥有单位可在自己的数据库上进行分析，通过协调中心加强分析结果的共享和整合，这样做一方面可提高效率，另一方面解决了数据安全和隐私保护的问题。 

　　还应转换发展思路，大数据“不为我所有，但为我所用”，成立大数据联盟，形成研究者利益共同体，构建激励机制。▲