为更加系统地培养健康医疗大数据人才，推进大数据与健康医疗行业的深度融合，在国家卫生健康委员会的指导下，清华大学临床医学院组织编写了本健康医疗大数据教材。本教材面向有志于从事健康医疗大数据创新的高素质人才，以及健康医疗行业专业人士，与时俱进地系统梳理了健康医疗大数据的多个维度，旨在培养拥有大数据思维和意识、具备医学知识底蕴、掌握信息技术、深入融合业务领域、推动大数据创新发展的健康医疗大数据复合管理型人才、专业应用型人才，以人才推动创新，以创新推动发展。

第Ⅰ部分　健康医疗大数据发展概论
第1章 ?健康医疗走进大数据创新时代
1.1 　引言
1.2 　大数据的演进发展史
1.3 　健康医疗大数据的主要内容及来源
1.4 　健康医疗大数据的发展特点及应用价值
1.5 　世界各国健康医疗大数据发展现状及创新趋势
1.6 　我国健康医疗大数据的创新挑战与历史机遇
1.7 　大数据在健康医疗产业生态中的重要赋能支撑作用
1.8 　本章小结
第2章 ?健康医疗大数据的创新体系建设
2.1 ?引言
2.2 　健康医疗大数据创新应用需求与误区分析
2.3 　以解决临床及健康问题为导向的健康医疗创新研发模式
2.4 　评价健康医疗大数据创新应用成效的“4E”标准
2.5 　健康医疗大数据的机制保障与监管要求
2.6 　健康医疗数据安全创新应用体系
2.7 　本章小结
第3章 ?健康医疗大数据应用的安全
3.1 　引言
3.2 　健康医疗大数据伦理
3.3 　健康医疗个人信息保护
3.4 　健康医疗数据安全指南
3.5 　健康医疗大数据网络安全保障体系建设与评估
3.6 　本章小结
第Ⅱ部分?健康医疗大数据创新应用场景分析
第4章 ?健康医疗行业治理大数据应用
4.1 　引言
4.2 　健康医疗体系治理应用
4.3 　医院治理优化应用
4.4 　三医融合创新应用
4.5 　本章小结
第5章 ?健康医疗临床大数据应用
5.1 　引言
5.2 　大数据在临床中的创新示范应用
5.3 　临床智能支持创新应用
5.4 　本章小结
第6章 ?健康医疗科研大数据应用
6.1 　引言
6.2 　大数据加速药物及器械创新研发及应用
6.3 　科研专病数据库建设与创新应用
6.4 　本章小结
第7章 ?公共卫生大数据应用
7.1 　引言
7.2 　传染病防控智能监测与预警
7.3 　出生缺陷筛查与风险预测
7.4 　本章小结
第8章 ?健康医疗智能设备与大数据应用
8.1 　引言
8.2 　大数据支撑健康促进智能设备应用
8.3 　本章小结
第9章 ?“互联网+”健康医疗大数据应用
9.1 　引言
9.2 　全息个人电子健康档案的追求与探索
9.3 　区域性健康管理与医疗服务提升应用
9.4 　本章小结
第Ⅲ部分?健康医疗大数据创新应用的蓝图规划
第10章 ?健康医疗大数据创新应用的顶层设计
10.1 　引言
10.2 　构建未来健康创新领军人才培养战略
10.3 　建立以应用价值为导向的创新模式
10.4 　以“健康中国”战略重点领域为创新应用方向
10.5 　基于第四范式的数据密集型健康医疗应用创新
10.6 　基于大数据驱动的新一代医疗人工智能创新应用
10.7 　本章小结

前　言为配合我国在新的历史时期实现数字经济转
型发展，更加系统全面地培养健康医疗大数据人才，推
进大数据技术与健康医疗行业的深度融合，在国家卫生
健康委员会的指导下，清华大学临床医学院组织相关专
家编写了本书。本书面向有志于从事健康医疗大数据创
新的医学相关专业研究生，以及健康医疗行业高素质人
才，系统梳理总结了健康医疗大数据的最新前沿和多维
创新，旨在培养拥有大数据思维意识、具备医学知识底
蕴、掌握信息技术、深入融合业务领域、推动大数据创
新发展的健康医疗大数据复合管理型人才及专业应用型
人才，以人才培养推动创新，以创新推动行业发展。本
书的编写获得了清华大学软件学院、国家卫生健康委能
力建设和继续教育中心、北京市卫生健康委员会、中国
信息安全测评中心、北京清华长庚医院、北京大学肿瘤
医院、北京妇产医院等单位的支持，在此向各位参编专
家提供的专业知识和珍贵素材表示感谢！希望本书的出
版能够为健康医疗大数据人才的培养奠定全新起点，为
我国数字经济转型发展提供健康领域的支撑！

本教材面向有志于从事健康医疗大数据创新的高素质人才，以及健康医疗行业专业人士，与时俱进地系统梳理了健康医疗大数据的多个维度，旨在培养拥有大数据思维和意识、具备医学知识底蕴、掌握信息技术、深入融合业务领域、推动大数据创新发展的健康医疗大数据复合管理型人才、专业应用型人才，以人才推动创新，以创新推动发展。

第Ⅰ部分
健康医疗大数据发展概论
第1章
健康医疗走进大数据创新时代
1.1引言
得益于第五次信息技术革命，计算机技术与通信技术得到快速发展并逐渐普及、应用到各个领域，我们的生活方式得到改变，技术模式也在悄然变化。在此期间，无论是计算机的存储技术还是处理能力都得到了长足发展。加之互联网的诞生，越来越多的数据联系起来并不断积累，使得计算机数据规模快速增大，进入了新的发展阶段。
1.2大数据的演进发展史
1.2.1大数据概念的诞生
1. 大数据的起源
21世纪，“大数据”概念正式诞生。所谓“大数据”，顾名思义就是很大量的数据。而这些数据并不都拥有我们科研中严谨而规整的数据结构，相反，数据大多来源于各渠道的搜集、分享以及合并，这样的数据往往不具备结构化特征，其中却依然包含了大量的价值等待我们去挖掘、开发。
2. 大数据的组成
我们习惯上将大数据分为两类——结构化数据与非结构化数据。其中大约只占比10%的结构化数据是高度组织和整齐格式化的，存储于数据库中；其余的非结构化数据类型繁多，来源极广，存储方式也各异。
结构化数据应用场景，如企业财务系统、医疗数据库、教育一卡通、政府行政审批、其他核心数据库等。半结构化数据应用场景，如邮件系统、html文件、报表资料库、web集群、教学资源库、数据挖掘系统、档案系统等。而常见的视频、音频、图片、图像、文档、文本等形式的数据就属于非结构化数据，主要被应用于医疗影像系统、教育视频点播、视频监控、设计院文件、服务器媒体资源管理等。
3. 大数据的特点
大数据具有“4V”特点，即数据量大、数据类型多、处理速度快、价值密度低。
Volume（大量化）：大数据也遵从摩尔定律——根据国际数据公司IDC估测，数据以每年50%的速度增长，每两年就能增长一倍。人类在最近两年产生的数据量相当于以往所有数据的总和。根据国际权威机构Statista的统计，全球大数据存储量在2019年约达到41 ZB。
Variety（多样化）：大数据具有多种多样的数据种类，如文字、语音、图片等；变化万千的数据对象，如人物信息数据、自然界数据、物质世界数据等；丰富翔实的数据来源，如网络数据、卫星数据、传感器数据等。
Velocity（快速化）：要想高效使用大数据，必须拥有极快的数据处理能力。要做到从数据的生成到应用，只能用极少的时间去处理大量数据。例如Google Dremel交互式数据查询分析系统，可以实现1～2秒内处理1PB的数据。
Value（价值密度低）：大数据的数据量庞大，价值密度低，所含价值高。如一段1小时的视频中只有1～2秒是真正有用的，但其中所蕴含的信息非常有价值。
1.2.2大数据技术与科技革新的发展历史
19世纪80年代的一个读取卡片的电动机，开启了数据处理的新纪元，自此人类开始逐步开发计算工具。随着人类第一台计算机的诞生，信息化革命便以一种不可阻挡之势快速发展起来。20世纪60年代，有论文指出人类数据的规模正在以指数形式增长。第三次信息化技术革命的浪潮席卷全球，计算机的普及、互联网的诞生，从15年翻一番到如今的2年翻一番，数据正在以“令人恐怖”的速度爆炸式增长，这也宣告着人类正在全面进入大数据时代。
回顾大数据的发展历程，大数据总体上可以划分为四个阶段：萌芽期、成长期、爆发期和裂变期。
1. 萌芽期（2000年以前）
互联网的兴起打通了信息传输的障碍，一个个独立的PC正在逐步联系，成为一个大的生态整体。数据规模也在借助互联网为人类搭起的桥梁快速增长，海量数据的处理问题也因此得到了人们的关注，“大数据”这一术语也得到了一定的传播。
2. 成长期（2000—2010年）
21世纪迎来了信息科技的快速增长时代。大数据市场迅速成长，互联网数据呈爆发式增长，大数据技术逐渐被大众熟悉和使用。无论是学术界还是商界，都已看见这颗耀眼的新星。有眼光的企业开始部署应用，思想先进的学者们也展开进一步研究，使得相关技术与理论正在快速发展与完善。
3. 爆发期（2011—2015年）
大数据迎来了发展的高潮，包括我国在内的世界各个国家纷纷布局大数据战略。这个阶段的大数据技术已受到学术界与商界的高度重视。2013年，以百度、阿里巴巴、腾讯为代表的国内互联网公司纷纷推出创新性的大数据应用产品。同时，政府部门也在积极部署大数据战略。2015年9月，国务院发布《促进大数据发展行动纲要》，旨在全面推进我国大数据发展和应用，进一步提升创业创新活力和社会治理水平。
4. 裂变期（2016年至今及以后）
大数据应用渗透到各行各业，大数据价值不断凸显，数据驱动决策和社会智能化程度大幅提高，加之政府的大力支持，大数据产业迎来空前发展和大规模应用。2019年5月，《2018年全球大数据发展分析报告》显示，中国大数据产业发展和技术创新能力有了显著提升。国家“十四五”规划中明确指出大数