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11月27日，第五届中国健康经济发展论坛暨第四届健康医疗大数据论坛举行，主题为中国多层次医疗保障体系和全民健康覆盖（UHC）。华中科技大学医药卫生管理学院教授马敬东进行了分享。
“当今健康卫生服务系统非常重要的议题就是数字化转型，数字化转型已经出现在许多国家和地方规划性文件里面。一方面的因素是政策上驱动，我们要做健康中国建设，另一方面卫生健康系统大量新兴技术采纳和应用，这里面有技术驱动因素。所以在整个数字化转型过程当中，我们认为非常重要的一点是如何利用数据，也就是现在大家所谈的，通过数据的驱动使我们的业务、业务模型发生巨大的转变，也可以说怎样盘活数据要素。”马敬东说。
马敬东表示，这并不是非常容易的任务，现在沉淀海量临床数据或者海量健康医疗大数据，都是PB级的，包括检查、诊断、医疗决策、用药等等，这些都存储在医疗机构或者是卫生机构数据中心当中。有的统计数据显示，这些数据97%没有得到有效的利用，这里有一个很重要的原因就是80%的数据都是以非结构化文本的形式保存的。我们现在计算机存储的数据并不一定是数字化的，如果不能有效将所谓非结构化数据转化成为结构化数据，将会极大的限制对数据的应用。
“尤其是对文本的数据，在临床上大量电子病历都是医生通过自然语言书写的，这些医学自然语言有许多独特的特性，比如多义性、模糊性、起义性，在现实的世界中是广泛的存在，语言本身的特征无法兼顾，使医生在忙碌环境当中无法兼顾规范性和表达的能力。表达不规范、模糊、起义、结构化程度低，最终导致在小规模的时候，小规模数据应用的时候，信息并不准确，尽管可以通过手动人工的标注使布局得到应用，人工的标注大家彼此之间的一致性和可靠性本身也是存在着问题。大量海量的数据环境里面，直接导致最终的结果就是信息不可用，电子病历或者电子健康档案资源利用效率非常低。”马敬东说。
在马敬东看来，如果对电子病历文本进行规范化，影射到相应的术语和文体当中是非常有意义的。一方面有助于改善服务的质量，很多临床决策支持系统，如果说用结构化程度非常高的语料支撑的话，临床支持系统最后得到效率和效果都有很大的提高，促进诊疗服务的质量提高，有助于开展医学科研。强调真实世界的研究，很大一部分数据都是来自于沉淀在电子病历数据，紧紧依靠病案的首页是不够的，大多数的时候利用电子病历里面数据进行所谓真实世界研究，或者临床研究的时候，往往都依靠手动抽取里面的信息，极大的提高了我们成本，降低了我们的效率。如果能够对它进行规范化处理，让它成为结构化数据，就可以提高科研的效率，最后还可以用来支持管理上、运营上的决策。
