电子病历里的数据包括影像资料数据、电子处方数据、化验结果数据、病案首页数据、病程记录、诊断信息、护理病历记录、手术麻醉记录等各种不同类型的数据。其中包含结构化的数据，如病人的基本资料、所开医嘱等数据；同时包含大多数非结构化数据或半结构化数据，如病人的主述、诊断信息等数据，虽然是以结构化数据形式保存在表中的，但是其构成的语言是自然语言，往往带有一定的主观性；还包含了一些特定格式的数据，如各类检查信息，包括血管造影、彩色多普勒等图片和检查报告。
医疗卫生数据特点如下：
异构性。医疗数据类型的多样化，包括数值型数据、类别型数据、图像、文字、信号、语音、视频。医疗数据的异构性加大了知识发现的难度，使开发基于医疗数据库的通用软件系统较为复杂。
海量性。医疗工作自身的特点，如病情观察的不可间断、各种医疗检查结果纷繁复杂以及存有大量的医学文献专著等。高科技的医学检查设备（如SPEC、MRI、PET等）每天都会产生数千兆字节数据。
数学特征不显著。医疗数据混合了文字、图形等非数值型数据，使得数据挖掘人员并不能很好地找到可以反映数据间联系的模型。
难以发掘知识。主观性试验和诊断会带有主观性，难以发掘知识。同一个领域的顶尖专家往往会对对方的诊断带有异议，这就会难以整合。
标准化危机。在医学界，很多概念都没有规范，例如一个简单的概念“结肠腺癌，转移到肝”，有很多的表达形式，再如有的中药有很多别名。(www.chuimin.cn)
伦理性、社会性、法律性。数据归属权问题、数据安全问题、法律诉讼问题等。
可及性。医疗数据可及性分为完全不可及、部分不可及、完全不可及和持续完全可及，如图1-6所示。
图1-6 医疗数据可及性
医学数据类型及特点主要包括多系统多类型、数据量大、增量迅速、结构复杂。以中南大学湘雅医院为例，目前全院编制床位有3500张，年门、急诊量达200万人次，年住院病人9万人次，年手术5万台次，每年的数据量表现如下：HIS数据（含电子病例）增长量在50G左右；LIS数据的增长量在30G左右；PACS的非结构化数据主要由以下部分组成：核医学、CT、磁共振成像（MRI）、彩色B超、黑白B超、数字减影血管造影（DSA）、计算机放射成像（CR）、数字化X射线摄影、内窥镜（ES）等，每年的PACS数据增长量在100TB左右。从以上数据量来计算，以目前医疗有效数据保留三年以上的时效性来看，目前湘雅医院三年的数据保有量在300TB以上。
现有医疗信息化体系面向业务需求，缺乏面向医疗大数据有效利用的技术体系；数据可及性差，例如数据不开放、信息碎片化、新数据不断产生；数据可用性低，数据不准确、数据不完备、结构化程度低。绝大多数的医疗数据是处于归档状态，检索是十分复杂的。缺乏数据标准，导致无法统一。未来的数据利用前景是十分广阔的，不仅用于临床诊断、临床科研，而且对政府公共卫生决策及个人管理健康都会发挥积极的作用。
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