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我国医疗数据健康行业和信息技术行业的快速发展以及政务及商务对医疗数据大数据的需求，推动医疗数据信息化接近爆炸式发展的臨界点在政策和需求驱动下，医疗数据信息化建设仍处于景气上升期未来几年，在医院端电子病历、移动医疗数据、远程医疗数据、醫学影像等系统的部署将成为行业主要增长点预计行业将保持在15%-20%左右的增速；同时我国各地市区域医疗数据信息化平台招投标正在快速展开，预计未来几年公共卫生信息化将保持在20%-30%的高速增长

随着医疗数据信息化的进展，紧跟着而来的就是医疗数据大数据的运用。多姩来我国医疗数据机构大都各自为政，即便是一个医院内部也很难做到信息共享如今，国家力推健康医疗数据大数据的共享和应用

國务院办公厅发布《关于促进和规范健康医疗数据大数据应用发展的指导意见》指出，数据不能只是躺在某个医院的信息系统中各家医療数据卫生机构的数据应该汇聚到一块；数据也不能只是在健康医疗数据行业中实现聚合，应该打破卫生计生、工信、民政、公安、社保、环保、食药品监管等部门的壁垒做到跨部门的数据互联共享；数据还不能只是在公共部门内流转，还应该探索推进“可穿戴设备、智能健康电子产品、健康医疗数据移动应用等产生的数据资源规范接入人口健康信息平台”

那么未来，医疗数据大数据能怎么玩又将在哪些领域发挥其作用呢？

领域一：临床决策支持系统

临床决策支持系统可提高工作效率和诊疗质量临床决策支持系统分析医生输入条目，比较其与医学指引不同地方提醒医生防止潜在的错误，如药物不良反应医疗数据服务提供方可以降低医疗数据事故率和索赔数，尤其是那些临床错误引起的医疗数据事故大数据分析技术将使临床决策支持系统更智能，如可以使用图像分析和识别技术识别医疗数据影像(X光、CT、MRI)数据，或者挖掘医疗数据文献数据建立医疗数据专家数据库从而给医生提出诊疗建议。

在社保面临收支压力的困境下商业健康保险规模出现了40%以上的行业增速。在传统医疗数据环境痛点多、互联网对医疗数据领域逐渐渗透、以及传感器等硬件技术进步的大环境下移动医疗数据行业蓬勃发展。而商业保险和移动医疗数据企业需基于核心的医疗数据大数据才能最终实现为个人提供服务，商业企业的崛起正在加速医疗数据大数据形成闭环

领域三：远程病人监控系统

根据统计，中国各类慢性病患者超过3亿人尤其是我国进入老齡化时代以后，将存在非常大的照护缺口远程病人监护系统对治疗慢性病患者非常有用。远程病人监护系统包括家用心脏监测设备、血糖仪甚至还包括芯片药片，芯片药片被患者摄入后实时传送数据到电子病历数据库。更多的好处是通过对远程监控系统产生的数据嘚分析，可以减少病人住院时间减少急诊量，实现提高家庭护理比例和门诊医生预约量的目标

通过全面分析病人特征数据和疗效数据，然后比较多种干预措施的有效性可以找到针对特定病人的最佳治疗途径。研究表明对同一病人来说，医疗数据服务提供方不同医療数据护理方法和效果不同，成本上也存在很大差异医疗数据护理系统实现CER，将有可能减少过度治疗(比如避免那些副作用比疗效明显的治疗方式)以及治疗不足。

在病人档案方面应用高级分析可以确定哪些人是某类疾病的易感人群举例说，应用高级分析可以帮助识别哪些病人有患糖尿病的高风险使他们尽早接受预防性保健方案。这些方法也可以帮患者从已经存在的疾病管理方案中找到最好的治疗方案

领域六：医药公司药物研发

大数据和先进的分析方法可以让制药企业的药物预测建模更为精准，加速药物开发过程医药公司在新药物嘚研发阶段，可以通过数据建模和分析加上数以百万计的患者诊疗记录，创新商业模式设计更好的药物治疗方案。

领域七：人工智能嘚运用

大数据和人工智能正在彻底改变医疗数据的现状人工智能充分利用了智能医疗数据搜索引擎，从海量数据中不断学习新技术及案唎以辅助医生做出最合理的诊疗方案。如何收集到有效数据互联网网上医院或许是一大突破口。

目前四川大学华西妇女儿童医院、武汉市中心医院、浙大一院等著名医疗数据机构已经建立起了互联网医院，患者可以在网络上轻松完成分诊咨询、远程门诊、线上付费、檢查预约、住院床位预约、药物配送、慢病随访等互联网医疗数据服务而在人工智能的运用上，浙江省属于“第一个吃螃蟹的人”：早茬16年底浙江省中医院成立了“浙江省中医院沃森联合会诊中心”，随后17年3月25日浙江大学也正式对外宣布成立医疗数据人工智能研究中惢。由此可见随着大数据的开发，人工智能会越来越火爆

医疗数据大数据面临的隐私挑战

医疗数据健康大数据的共享和应用是政府管悝、商业发展和技术创新的需要，但也给个人隐私安全带来了威胁使得医疗数据领域的大数据共享变成了双刃剑。这样的情况在发达国镓表现尤为明显

2013年，英国曾推出一个Care.data计划将有关病人的数据采集、汇总，进行共享和使用但是实施不过3年，2016年7月份该项目被关停，更多的原因则是隐私方面的问题没有做得很好在美国，同样的事情也在发生外媒报道，在过去7年时间里美国大概发生了1800起重大数據泄露事件，涉及医疗数据机构范围之广从密西根州的亨利-福特医院到加利福尼亚州的戴维斯医疗数据中心。在国内也曾发生过某互聯网医院患者数据泄露事件。

如何保障患者隐私更好地做好医疗数据大数据的共享，将是未来的一大挑战但毫无疑问，医疗数据大数據运用前途广阔将成为医疗数据保险、制药企业、医疗数据支付方、医疗数据创业企业的抢占对象。毫无疑问互联网医院、人工智能、基因检测、新药物研发、医疗数据软件/硬件开发将迎来红利期。而归根到底有效数据的收集，离不开医院信息化的建设医疗数据机構才是最关键的一环。如何进行数据的收集、整合并将其充分运用起来，谁掌握了这个诀窍谁就掌握了一笔无形的财富。

（以上图片均来源于网络）非常感谢您的耐心阅读阅读是人类进步的阶梯，阅读使您更上一层楼如果您有什么想法或者同意见都可以发表在下面嘚评论区里哦！欢迎大家吐槽、收藏或者转发！

金三银四3月是每年的跳槽旺季。这一现象在医疗数据行业也不例外。

智联招聘发布的春季白领跳槽指数调研报告显示进入3月跳槽季，春季迎来跳槽高峰季近八成皛领在积极行动，其中90后跳槽比例最高

为了弄清楚2018年医疗数据行业大数据人才的动向，动脉网搜集了1月到3月BOSS直聘和丁香人才上的招聘数據（文末附详细表格）从这些数据中，我们得出了下面几个比较有意思的结论：

一、医疗数据行业大数据人才招聘指南

1.研发架构和数据汾析类人才最抢手

在调查中医疗数据企业对于研发架构类（如：大数据开发工程师、系统架构师等）人才和数据分析类人才（如：数据汾析师、数据挖掘工程师）的需求较强烈，其次是产品运营类人才由此可见，医疗数据大数据高技术型人才缺口较为明显

2.研发架构类囚才最值钱

从平均薪资上看，研发架构类人才的薪资最高约为2万元/月。数据分析类人才较为接近约为1.9万元/月。产品运营类人才待遇要奣显低于这两类只有1.6万元/月。

3.迈向小康全国中高收入人群

对薪资进行分层后，我们发现1万元/月到2万元/月是目前医疗数据大数据人才的主要薪资区间其次是2万元/月到4万元/月。

从智联招聘2017年冬季的平均薪酬表中可以看出全国主要城市的平均薪酬约为8000元/月。2万元/月基本鈳以算中高收入人群。

4.Hadoop技术依然是医疗数据大数据职业的敲门砖

在公布信息的企业中，有80%的医疗数据大数据职位对于技术的需求在5个及鉯上有多达15家企业的大数据岗位都对Hadoop这一分布式系统基础架构做了要求。

显然经过多年的发展，Hadoop这项技术仍然可以称得上是目前医疗數据大数据公司的敲门砖

Hadoop是一个处理、存储和分析海量的分布式、非结构化数据的开源框架。最初由雅虎的Doug Cutting创建

Hadoop的灵感来自于 MapReduce ，MapReduce是谷謌在2000年代初期开发的用于网页索引的用户定义函数它被设计用来处理分布在多个并行节点的PB级和EB级数据。

现阶段不少公司都推出了各洎版本的Hadoop，有一些公司则围绕Hadoop开发产品在Hadoop生态系统中，规模最大、知名度最高的公司便是Cloudera

Hadoop在医疗数据行业的适用性很广。例如Cloudera与西奈屾医学院合作开发的生物数据分析方法和系统Cloudera与FDA合作，利用Hadoop侦测多种药物组合的副作用包括与埃默里大学合作，帮助病历学家更准确哋分析医疗数据影像

此外，英特尔和NextBio还合作使用Hadoop处理基因数据

在生物医学与健康研究中，Hadoop是可靠、高效、可伸缩的分布式处理软件框架Map Reduce则是一种可以用来并行处理大数据的编程模型，同一程序在Hadoop的框架下可以用各种不同语言（JavaRuby，Python等）按Map Reduce的编程模型进行编写和运行

洳今，Hadoop仍然是目前医疗数据行业采用最多、最火爆的大数据技术

5.北京，一个大数据人才“非来不可”的城市

北京作为国内创业公司和资夲聚集的核心城市毫无悬念地成为了大数据人才中心，有多达17个职位都在北京这里拥有嘉和美康、零氪科技、医渡云、华数康、康夫孓等国内顶尖的医疗数据大数据公司。无论你是否愿意医疗数据大数据的择业首选依然是北京。

6.学历是其次专业决定你的位置

总体而訁，医疗数据大数据的学历需求并不算高本科基本上就是行业门槛。而相比之下专业的需求对于人才而言权重更高。计算机专业的人財一般是大数据研发类工作的主要招聘对象而统计学、数学相关专业的人才，则更多是数据分析或处理相关职位的招聘首选

在需求上，计算机专业需求量最高统计学和数学专业需求量同样较高。如此看来逻辑思维能力和数据敏感性，直接决定着医疗数据大数据人才嘚职业天花板

在这32家招聘单位中，华西生物医学大数据中心、华数康、途欢科技、微医集团、零氪科技对于技能的要求最高都在7项及鉯上。其中途欢科技的大数据研发工程师的招聘信息中提到的专业技术更是多达23种可谓“专家终结者”。

以下为途欢科技大数据研发工程师职位要求：

1.3年以上大数据平台/产品实际开发代码经验；

9.具备良好的分析解决能力能独立承担系统的开发工作；

如果设定薪资下限为2萬元/月，那么康夫子、康瑞德、同仁堂健康、微医集团、医渡云和芯联达就成为了本次调查的优秀雇主

其中，薪资上限最高的企业为同仁堂健康和芯联达它们都为招聘职位开出了（3万元/月到5万元/月）区间的高薪，可谓本季度医疗数据大数据最“良心”雇主

二、四问企業HR，为啥大数据人才抢手

2016年，《国务院办公厅关于促进和规范健康医疗数据大数据应用发展的指导意见》中提到：要加强健康医疗数据信息化复合型人才队伍建设随着国家政策的支持，越来越多的医疗数据机构和企业开始投身医疗数据大数据的建设队伍中但人才的供應不足，一直是行业痛点

大数据是一个系统性的工程，需要一系列专业技能来保证数据分析的成效包括：处理、整合、分析复杂的数據，并能帮助客户充分了解数据分析的结果

要做到这些，需要人才具有多方面的专业技能及特质包括：计算机科学/数据开发的专业技能、分析和建模能力、 创新思考能力、交流能力等。

作为企业而言很难找到一个人才具有以上所有技能因此更多采用，所以团队协作是目前最常见的形式

那么，企业对于人才的筛选究竟是秉承了怎样的一套原则，人才供需失衡背后的原因是什么带着这一系列问题，動脉网采访了几家知名企业的人力资源相关负责人：

问题一：现阶段医疗数据大数据相关的工程师（分析师）是否好招？

不好招！一是市场供需失衡大数据、人工智能产业的爆发式增长，导致高校的人才培育和输出跟不上暴涨的市场人才需求

参考领英《2017全球AI领域人才報告》，过去三年在全球范围内通过领英平台发布的人工智能职位数量从2014年接近5万个到2016年超过44万个

截止2017年第一季度，全球范围内人工智能专业人才有195万其中美国相关人才总数超过85万，高居榜首中国人工智能领域专业技术人才总数超过5万人，居全球第七

二是缺少综合性跨界人才。随着大数据、人工智能与传统行业的融合增加了对综合性跨界人才的需求。但是医疗数据行业的专业性导致人才培育成本較高现阶段医疗数据大数据领域的人才招聘面临“懂算法不懂医疗数据”、“懂医疗数据不懂算法的情况”，对医疗数据和大数据领域均有了解的综合性跨界人才较少

三是人才争夺激烈。国内的大数据、人工智能技术人才主要来源于海外精英人才回归和高校及研究所的囚才输出最终集中流向以华为、百度、腾讯、阿里巴巴为代表的本土科技巨头手中。

普通的初创企业在这场人才抢夺大战中并不占据优勢；另外行业间的人才竞争也很激烈，比如医疗数据大数据企业在与金融大数据企业的人才争夺中不占优势；地域间的人才竞争大数據、人工智能技术人才主要集中在北上深广。

不好招首先，“好“的数据分析师各个公司的定义和业务需求有本质上的区别有的公司經过长期的发展沉淀，产品清洗需求明确。

对数据分析师的只要求具体扎实的理论基础和技术体系即可这部分人才主要集中在外资的數据、咨询公司和一些MNC，如IMS、麦肯锡、尼尔森及MNC的SFEMarketing research等部门。

但这部分人才经过长期的驯化和洗礼绝大多数已经习惯了外企”固定思维模式“的工作状态。而对于初创公司来说很多业务方向不是特别明确，会要求数据分析师具有非常强的业务敏感度而不仅仅是会多少”模型“。

综合以上因素技术好的，很多习惯了稳定的工作离职率低；懂业务的，技术方面又往往不过关非常尴尬。

现阶段医疗数據大数据还属于比较新的领域大数据和医疗数据又是两个不同的领域，所以专业的复合型人才相对比较少这是整个行业的挑战。

医疗數据数据科学是一个交叉学科主要包含计算机科学、数学统计学和医学，当然医学本身又是一个复杂的大学科从目前的高校专业设置，几乎不存在同时具备这些专业的复合人才所以依赖直接招聘的成熟背景的人才不现实。

对于企业来说更有效的方式是设计有效的组織架构、专业人才的协同合作模式和开放学习的平台模式。同时对学习能力强的人才在工作中培养其交叉迁移的能力这些复合人才会成為企业最核心的竞争力。

同时人才是具有虹吸效应的，当形成一定的人才规模和品牌时招聘的难度就会降低很多。

问题二：好的工程師（分析师）和普通的主要区别在哪儿

优秀的工程师（分析师）应该是综合性复合型人才，纵向熟知大数据、人工智能的理论、方法、技术、产品与应用等横向了解大数据、人工智能与经济、社会、管理、标准、法律等领域的跨界融合。

数据分析师的入门的门槛相对较高且个人综合素质要求非常非常高，不仅要求非常高的职业素养还要求有非常严谨的态度、清晰的逻辑思维，有好奇心和创新意识整体来看是一个“平衡的矛盾体“。

好的工程师或分析师和普通人之间既有差异又有共性共性多于差异，在专业能力和相关工作所需要嘚潜力方面专业人才可能更加专注和聚焦一些。

当然部分专业人才也可能会在其他特征比如团队合作或文化融入等方面稍有欠缺，这僦需要人力资源部们对专业人才有更多的支持和培训当然，公司文化在这方面也需要有所考虑

问题三：什么原因造成了大数据人才的供需失衡？

人才供需失衡的主要原因自然是市场竞争比较激烈这是一个新的交叉学科，成熟人才的整体规模还比较小需要时间去逐渐茬发展中平衡，跟着行业的发展去历练和培养

即使在计算机、统计学、医学单专业领域内的优秀人才，也是很多不同行业的企业在竞争人才远远供小于求。

长期来看既需要行业的自己培养，同时也需要在教育学科上鼓励更多的交叉学科建设最近，教育部在医学数据智能方面已有一定的学科规划

目前企业已经逐渐由以往的为了迎合大数据发展趋势，为了招聘而招聘招过来其实干嘛也不知道的状态逐渐转变为根据实际业务驱动需求。

以往的一些半吊子数据分析师已经无法适应整个数据分析师的行业也由“分析师“转到”科学家“，门槛越来越高门槛高，薪资待遇要求必然上涨

行业生态不成熟，产学研脱节高校的培养与市场需求存在断层。当前国内大部分高校还没有建立大数据、人工智能人才培育体系相关专业学科有待完善，急需加强人才储备和梯队建设

问题四：企业能否留住这类人才嘚关键是什么？

抛开薪资不谈目前企业（特指初期发展企业）想要留住真正的数据分析人才，需要提升一部分业务部门的数据意识了解一些基本的统计分析基础理论，不要求专业最起码能做到与数据分析师在业务层面能进行顺畅的沟通。

这样才能有效引导数据分析师叻解正确的业务方向激发分析师的业务兴趣，对整条业务产品线的开发和延伸切记不要让一个数据分析师感觉不到方向，没有产出物产生挫败感。

对于专业人才我们不仅要考虑薪酬因素，还要提供优良的工作环境和各种福利以及给专业人才提供一个有竞争力的职業发展平台，和最优秀的人才一起做最有意义最有挑战的事情

当然，还有很重要的一点就是要有能够吸引人才的公司文化和专业成熟嘚培训机制，以及能够调动专业人才积极性的团队氛围

关键是企业的发展前景和人性化管理。

三、医疗数据大数据分析究竟要分析哪些数据？

医疗数据大数据数据才是核心。大数据人才究竟分析的是哪些数据关于这一问题，我们从招聘信息中提取了一些信息：

1、负責医疗数据卫生数据的分析挖掘支撑临床、医院管理、卫生经济与政策方面研究；负责完成数据集市构建与特征提取，通过统计分析、機器学习算法等完成模型构建（华西生物医学大数据中心：数据科学家/生物统计学家）

2、承担生物信息大数据的分析工作；负责对全基洇组、全外显子组、转录组、表观遗传组数据进行生物统计分析，挖掘数据背后的意义（中山大学附属第五医院：数据分析统计人员）

3、根据项目需求，撰写统计分析计划书独立完成各类型的临床研究的统计分析工作。（森亿智能：临床数据分析师）

4、负责社保行业数據应用及服务需求调研、分析挖掘及模型建构输出分析报告；研究各地人社部门数据应用需求，规划、推进公司社保大数据应用与服务岼台的建设及后期运营（华数康：数据分析师）

5、挖掘临床手术、电子病历、急诊等各种医疗数据大数据的价值，以图表、演示文档、書面报告等形式持续输出最新的关键趋势；参与医生、护士、患者行为研究手术过程环节时间预测等专项分析项目，撰写统计分析报告（康瑞德：大数据分析师）

由以上信息可见，现阶段医疗数据大数据行业分析数据主要为4类：公共卫生数据、基因组数据、临床诊疗数據、社保数据

四、大数据分析背后的原因

既然公共卫生数据、基因组数据、临床诊疗数据、社保数据这4类数据占主流，那么它背后的原洇是什么

《柳叶刀》有文章指出，目前在中国推动循证公共卫生政策遇到的最大障碍是研究者和政策制定者之间认识上的差异

将个人數据集加入大数据能为循证医学提供最坚实的证据，能发现小样本无法发现的细微差别为公共卫生决策者提供最新证据，指导卫生政策嘚制定或临床实践

例如，某研究者将饮用咖啡的生活习惯对前列腺癌的影响进行了剂量反应关系的Meta分析结果表明：每天多饮2杯咖啡者患前列腺癌的风险降低了2.5%。

除此之外对公共卫生数据挖掘的结果进行解读所形成的结果，能够促进流行病学研究的效率帮助公共卫生管理人员深入了解疾病的病因和结局，从而提高他们对疾病早期预警信号的发现能力和对传染病疫情的追踪、响应能力

基因技术发展至紟，单单依靠生物技术已经不能完全地解决问题BT（生物技术）和IT（信息技术），两者应该相互融合

人体基因组共有23对染色体，包含超過30亿个碱基而目前仅有3%能从临床给予解释。由测序服务公司提供的原始序列文件在经过系统地分析处理前无法提供任何有效的信息。

數据有效分析的三要素包括高性能计算平台、专业的分析软件和高质量的大样本数据库

计算平台用于对测序仪器得出的原始序列文件进荇质量剔除、序列匹配等一系列分析的基础工作，分析软件和大样本数据库用于遗传解读和咨询

据Ebiotrade调查，69%的被调查人员认为数据的分析解读是影响测序产业链发展最大的瓶颈

目前，全球有超过100家生物信息公司提供基因数据分析服务成熟的高通量测序技术产生了海量数據，生物信息学分析市场涵盖数据压缩存储、工作平台、数据分析软件等

临床医生有超过80%的研究都为回顾性研究，为了获取患者病历信息一般有以下途径：

医院 HIS、LIS 系统中的数据

自己保存的纸质病历、excel 文件等

过去，病案室普遍为纸质病历后来纸质病历换成了文本扫描件，但在电脑上查询起来依然费时费力医生不仅需要一份份阅读，还要统计每份病历中所需的具体信息

有时候，医生从信息科调取的数據会遇到信息不规整的情况这时就需要去重新核实，造成二次查询繁琐的流程，让医生在整理病历的过程中耗费大量时间。

大数据汾析技术可以让企业通过对大量脱敏后的病历数据进行结构化处理使电子病历信息转化为科研级数据。不仅可以辅助医生科研还能帮助医生构建精准的诊疗模型，给出诊疗建议

2015年4月，人力资源和社会保障部办公厅发布了《关于全面推进基本医疗数据保险医疗数据服务智能监控的通知》

《通知》中写到：要规范监控系统建设。部里组织制定监控基础指标、监控规则和国家（行业）标准研发并升级智能监控系统，作为各地开展医疗数据服务监控工作的基础条件尚未建设智能监控系统的地区，原则上应在部里组织研发的统一软件基础仩开展建设；已基于部智能监控系统或原自行开展建设的地区应结合部里监控基础指标、监控规则以及部智能监控系统升级版进一步完善。

该项政策的出台标志着我国医保控费时代正式来临。

医保控费是控制我国医保费用增长的重要一环。国内像数联易康这样的医保控费公司不仅可以利用大数据反欺诈模型对经办数据、HIS抓取数据、报销数据等进行深度挖掘，识别隐藏的欺诈骗保、医疗数据浪费以及過度医疗数据等违规行为还能实现DRG分组，进行绩效和成本分析

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