应用大数据应对老龄化挑战

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近年来，大数据在各个行业和领域的应用不断深入，数据作为基本战略资源的地位日益突出。在众多的数据资源中，健康数据具有很大的价值，因为它们关系到民族遗传安全、工业发展、个人健康和隐私。特别是在老龄化背景下，健康大数据具有广阔的应用前景。

目前，中国正加速进入人口老龄化阶段。2018年，60岁及以上人口将达到2.5亿，占总人口的17.9%。据估计，到2025年，中国60岁以上的人口将超过3亿，到2035年将超过4亿，到2050年将超过4.8亿。到那时，三分之一的人将是老年人，这将给中国的医疗保健和社会保障体系(尤其是医疗保险)带来巨大挑战。随着医疗和养老服务需求的快速增长，现有的供给体系难以完全满足需求。大数据可用于提高供应效率。

医疗和养老服务需求的快速增长有两方面的影响:一方面，强劲的需求将催生新的医疗服务模式和形式，如护理机器人，塑造更大的产业体系，刺激产业规模的快速扩张；另一方面，供应的短缺将产生应用新技术的动力，例如人工智能来辅助诊断和治疗，这将促使整个社会探索更有效的方法来提供产品和服务。工业部门积累的卫生数据资源将日益丰富，可用于提高医疗和养老服务的产出效率。总之，无论是产业规模的扩大还是供给能力的升级和优化，都可以为大数据提供巨大的潜力。

在老龄化社会，随着预期寿命的增长，人们的健康观念发生了重大变化。全生命周期健康管理越来越受到重视。越来越多的前期投资将用于健康和疾病预防。对个性化、方便和准确的保健服务和产品的需求日益增加。早期健康管理和随后的精确医疗都需要大数据的技术支持。

居民一生中有一半的医疗费用是在他们年老时发生的。老龄化使得医疗保险基金的支出压力加大。然而，基于大量被保险人的健康保险数据本身就是一座金矿。通过对健康保险大数据的挖掘和分析，可以制定更有效的健康保险基金使用策略，提高健康保险基金的使用效率。此外，健康保险大数据还可用于公共卫生政策制定、疾病预防和控制、新药研发等。，为他们提供决策支持。

老龄化背景下，健康大数据具有越来越多的应用前景。同时，生物、医学、信息等相关学科和领域的不断突破，为健康大数据的应用提供了技术支持。例如，以基因技术为代表的生命科学不断取得突破性成就，为大数据技术和精密医学的未来带来新的潜力。信息技术和人工智能的快速发展，手术机器人、护理机器人、人工智能辅助诊疗等应用的逐步普及，也需要大数据的技术支持。

大数据的应用不仅有助于应对老龄化的挑战，而且对实施健康中国战略具有重要意义。近年来，政府发布了许多文章来促进卫生大数据的发展。然而，面对诸多法律、道德和伦理问题，行业和科研部门在推动健康大数据的研究和应用时非常谨慎。特别是，健康大数据涉及隐私问题。突破相关法律法规，建立监管体系迫在眉睫。由于缺乏系统保障，健康大数据的发展只能在部分地区得到促进，因此我国虽然拥有丰富的数据资源，但其应用发展相对落后。为了在国际竞争中占据一席之地，中国卫生产业应积极创新，利用人口红利不断推出新模式和新形式。为了平衡工业发展和隐私保护。法律监管+行政监管+行业自律+用户参与&现状；健康大数据监管系统。

首先，要完善法律法规，尤其是数据授权机制。目前，医疗卫生机构在数据采集过程中，用户授权机制不完善甚至缺失。老年人相对缺乏个人数据保护意识，并且不擅长使用个人数据保护，这可能导致数据收集过度。数据的收集和使用应确保患者及其监护人知道并同意，例如，哪些病史可由我院共享，哪些病史可由区域健康信息平台共享，并且我应有权知道和控制。特殊病史，我有权保密。

第二，加强行政监督。建议不仅是老年人，所有用户的健康数据采集者都要建立检查和通知机制，完善隐私泄露报告机制，并督促采集者规范数据的采集、存储和使用。同时，制定匿名处理健康数据的标准和规范，并监督和审查标准和规范的执行情况。在此基础上，完善开放的数据共享机制，鼓励企业挖掘数据价值，真正为社会服务。

第三，促进行业自律。鼓励行业组织为健康大数据的使用和行业自律惯例制定标准和规范。特别是，应该促进整个行业的统一数据标准。无论患者接受跨医院、跨地区的医疗服务，还是人工智能诊疗的发展，只有统一数据标准，才能更好地实现数据交换、共享和集成，实现互操作。

最后，鼓励用户参与。建议以行业协会为主体，利用媒体、科研机构等社会力量对用户进行隐私教育和培训，提高公众对健康数据的科学理解，合理保护和利用健康数据，形成数据主体和数据持有人之间的良性互动。

来源：新浪直播网