【中云网 译文】摘要：罗伯特·沃尔克（Robert Walker）博士是美军军医处处长，医疗创新总监。近年来，他更像是一个挫败的数据输入登记员，而不是与数以千计的同事共享失败的医生。
沃尔克博士使用的电子健康档案（EHR）成为了诊断室的第三人，让他不再更多地面对病人，也不用专注于病人。然而，问题不是沃尔克使用的电子健康档案，而是总体技术的缺陷。
“电子医疗档案已经成为了我简化每日工作的障碍，”沃尔可在最近一次采访中解释到，“它让我不再聚焦病人，这些全部由电脑完成。人们点击选项框并将其返回给病人，这些全都是干扰数据。”
电子健康档案，可以使每个医疗设施以电子方式捕捉病人的家族病史、病症、治疗状况和目前的生活方式。它承诺：通过简化工作流程，创建大量的临床数据库，发掘数据，提高预防保健和疾病治疗，电子健康档案能为美国医疗系统每年节省810亿美元。
然而那些并没有发生，结果医生们也不再那么迷恋电子健康档案。上个月，美国医师学院和美国电子健康档案的合作伙伴公开了一次调查，调查对象是4279名医生。调查结果显示，有39%的医生完全不向他们的同事推荐电子健康档案，与2010年的24%相比，比例有所提升。并且，有34%的被调查人称对电子健康档案减少工作负担的能力表示极度失望。
在卫生信息技术促进经济和临床健康法案（HITECH法案）的赞助下，美国政府正需要医疗保健提供商--医院、诊所和类似的个人行为--实施电子健康档案。提供商也必须通过三个阶段的管理过程来证明使用这些系统的意义，不过是在未来四年内。
不管到目前为止，美国电子健康档案部署有多么不均匀，沃尔克和其他人实际上都在创建着病人信息宝藏，发掘病人信息来提高病人治疗效果。也就是说，如果所有人都知道如何顺利地分类信息、整理信息、访问信息，病人信息知识库会在未来数十年内带来医药革命。
承诺
大数据分析机器如Hadoop能挖掘电子健康档案中的临床数据库，数据库内充满了有价值的非结构化数据，能帮助医生对病人医治做出决定。
现在，医生和制药公司仍然严重依赖教科书与极少量的临床小研究，常用于治疗仅患有一种疾病的病人。这些对象池很难模仿大多数的现实病人，他们中有许多都患有不止一种健康问题。
大概25%的医院使用某种形式的数据分析方法来挖掘传统的数据库，以更加了解过去的治疗内容以及未来如何改进。但是，数据库的行与列中收集到的病人信息是微不足道的部分，最重要的信息在非结构化的数据中--医生的注释、放射影像和患者使用的移动设备中收集到的生活方式信息。
“这才是将出现在医疗保健领域的真正的复兴，”沃尔克说，“有了大数据，医生的办公室将会变得与我们现在所看到的完全不同。在美国，前五位或前十位的美国人生命杀手都是糟糕的生活方式所导致的，这十分可笑。也许，都不用生命体征，我只需要看一下人们在杂货店买了些什么东西（就能知道致死的疾病了）。”
现在，多数医院的数据分析用于管理成本，提高治疗质量。然而，大数据更有前途的用处在于，通过使用医生和护士的注释和基因图谱带来的数据，发现治疗与结果间的关联性。
但结合大数据和基因图谱，科学家们当前可以确定病人对某种药材会产生怎样的反应，可能某一天，科学家们甚至可以预测谁会生病以及--如果他们真的生病了--哪种定制药材治疗该疾病的效果最佳。
“当我查看历史增长率时，大数据绝对是市场上热捧的应用，”医疗信息和管理系统协会（HIMSS）临床与商业智能高级负责人詹姆斯·加斯顿说。