文/清華大學互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)研究院  趙紅燕

社會老齡化加快和新技術快速發(fā)展的形勢推動醫(yī)療信息化市場需求的快速增長，從個人到家庭的治療需求和健康管理需求，從醫(yī)院到區(qū)域的信息共享和平衡發(fā)展，這些領域的需求對社會供給提出更加多元化的要求。

基于互聯(lián)網(wǎng)平臺產(chǎn)生的信息快速地更新迭代且體量龐大，內(nèi)容復雜多樣，涉及到門診、住院、結(jié)算、手術、醫(yī)保、用藥等就醫(yī)前后一系列繁冗數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)難以有效、經(jīng)濟、智能地存儲、加工和管理現(xiàn)代數(shù)據(jù)，由此產(chǎn)生以云計算等技術為主要工具處理該類復雜數(shù)據(jù)集，提取對應的數(shù)據(jù)信息并加以應用的大數(shù)據(jù)技術。

大數(shù)據(jù)技術在醫(yī)療行業(yè)多個領域探索智能化應用，試圖為用戶和企業(yè)提供更加精確的服務，輔助從業(yè)者予以決策，延長產(chǎn)業(yè)價值鏈。各國政府在社會發(fā)展新形勢下積極做出政策調(diào)整，迅速出臺相關法規(guī)，支持大數(shù)據(jù)在醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的發(fā)展并完善相應的監(jiān)管。在市場選擇、政策鼓勵的雙重支持下，產(chǎn)業(yè)發(fā)展也的確沒有令人失望。目前業(yè)界討論比較多的是大數(shù)據(jù)對于醫(yī)療服務的支持，如 AI 醫(yī)學影像、醫(yī)院服務系統(tǒng)等，除此之外，大數(shù)據(jù)在公共衛(wèi)生、醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)、醫(yī)療保險等領域也在逐步探索、發(fā)展并應用。

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大數(shù)據(jù)在公共衛(wèi)生領域的應用 為加強疫情管理、提升應急處理能力，在政策的推動下開始建立區(qū)域衛(wèi)生信息系統(tǒng)和公共衛(wèi)生平臺加強公共健康管理。公共衛(wèi)生監(jiān)測以互聯(lián)網(wǎng)為途徑獲取公眾關注內(nèi)容進行疾病早期預警，以衛(wèi)生信息系統(tǒng)為工具掌握疾病區(qū)域布局和蔓延速度。例如公眾在患某種疾病時很可能會在搜索引擎平臺查找關注疾病相關內(nèi)容，以關注熱度和搜索頻次分析該疾病發(fā)生的概率，成為疾病爆發(fā)的前期預警以做好防疫準備工作。 谷歌依托大數(shù)據(jù)技術分析用戶對疾病的搜索指數(shù)并預測到流感的爆發(fā)，通過統(tǒng)計用戶搜索詞匯和位置等數(shù)據(jù)繪制各項疾病搜索時間和地域分布的地圖，提前于美國疾控中心 1-2 周的時間；Flu Near You 網(wǎng)站專門監(jiān)測用戶自我流感情況并預測流感趨勢，用戶可以自愿在網(wǎng)站檢測自身健康狀況，匿名且免費，以個人實時報告癥狀的方式補充傳統(tǒng)跟蹤模式，發(fā)現(xiàn)早期疾病征兆并防止傳播；美國 University of Rochester 數(shù)據(jù)分析團隊以 Twitter 為渠道，研究 60 多萬人產(chǎn)生的 440 萬條信息挖掘解析其疾病健康狀態(tài)，并證實可借此提前 8 天預測流感形勢下個體被傳染情況。

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大數(shù)據(jù)在藥物研發(fā)領域的應用
暗合藥物研發(fā)嚴謹性的要求，大數(shù)據(jù)的專業(yè)化處理技術助力縮短藥物研發(fā)周期。通過統(tǒng)計、整理、分析患者的疾病信息、藥物使用及其臨床表現(xiàn)形成結(jié)構化和非結(jié)構化數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)庫的資料來源可能包含醫(yī)院信息系統(tǒng)、公共衛(wèi)生信息系統(tǒng)以及知識網(wǎng)站和搜索引擎等網(wǎng)站。 一方面，利用現(xiàn)有的案例分析藥物可能存在的不良反應，快速學習已有的研究成果提取對藥物研發(fā)有用的知識獲得所需藥物成分加以試驗，縮短藥物研發(fā)生命周期，降低不良反應率和研發(fā)成本。另一方面，通過大數(shù)據(jù)技術對社會潛在用藥需求的分析，預測未來藥品的需求數(shù)量和需求階段，結(jié)合研發(fā)成本分析研發(fā)的必要性與否及其生產(chǎn)數(shù)量。 Atomwise 搭建的一個藥物設計系統(tǒng) Atom Net，該系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫來源于數(shù)百萬的親和力實驗和數(shù)千種蛋白質(zhì)結(jié)構數(shù)據(jù)，以預測小分子與蛋白質(zhì)的結(jié)合。葛蘭素史克與英國的 Exscientia 合作，利用已有的藥物研發(fā)數(shù)據(jù)庫，研究得出上百萬種與特定靶點相關的小分子化合物。而英國 Benevolent AI 的數(shù)據(jù)庫則是包括論文、臨床試驗數(shù)據(jù)等。

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大數(shù)據(jù)在醫(yī)療保險領域的應用 建立疾病模型檢測費用合理性優(yōu)化醫(yī)療保險支出結(jié)構。大數(shù)據(jù)技術通過對以往案例的分析，建立不同疾病案例的模型，研究同種疾病所需進行的醫(yī)療檢查項目、藥物使用、住院時間等情況，結(jié)合新政策下按項目付費的醫(yī)保方式，按照一定的醫(yī)療標準控制醫(yī)療保險支出情況，防止醫(yī)療資源的過度利用和費用的無效開支。Valence Health 使用 Map R 公司的數(shù)據(jù)融合平臺（Converged Data Plat form）建立數(shù)據(jù)湖作為數(shù)據(jù)倉庫，以此優(yōu)化決策改善醫(yī)保結(jié)果和財務狀況。

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醫(yī)療大數(shù)據(jù)應用面臨的挑戰(zhàn) 大數(shù)據(jù)處理技術為優(yōu)化醫(yī)療效果、提高醫(yī)療服務效率、降低醫(yī)療過程費用、完善醫(yī)療服務體驗等方面做出貢獻，但新技術的發(fā)展在行業(yè)應用中往往需要適應過程和發(fā)展階段，暴露出一些發(fā)展問題： （1）醫(yī)療信息繁雜且類型多樣，即便同一種醫(yī)療癥狀在不同的醫(yī)療機構之間也可能存在表述不同的術語，缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準導致數(shù)據(jù)體量龐大但是質(zhì)量參差不齊，數(shù)據(jù)分析利用率不高，大數(shù)據(jù)技術在醫(yī)療行業(yè)前景美好但落地困難； （2）不同醫(yī)院之間數(shù)據(jù)標準的差異和出于對患者數(shù)據(jù)隱私性的保護導致數(shù)據(jù)共享困難，醫(yī)療行業(yè)信息孤島現(xiàn)象嚴重，但從另一個角度來講隱私保護也是對醫(yī)療服務商和醫(yī)療產(chǎn)品供給商的重要要求，因此會有不同程度的需求矛盾問題； （3）數(shù)據(jù)的應用需要符合安全性和合法性的規(guī)定，美國在醫(yī)療商業(yè)信息化過程中要求必須符合 HIPAA 和 HITECH 法案的規(guī)定，如何兼顧數(shù)據(jù)的合規(guī)性和有效性是大數(shù)據(jù)技術應用的難點，也是需要政府、醫(yī)院和企業(yè)之間的相互協(xié)調(diào)和配合； （4）大數(shù)據(jù)分析后產(chǎn)生的診斷方案和治療方案是基于對大量已有案例和個人信息的分析而得，相對來說較為客觀，但處理過程需要數(shù)據(jù)準備過程和數(shù)據(jù)處理時間，而很多疾病則需要快速地給出方案否則有可能延誤治療而導致病情加重，這對計算、分析的速度是一種挑戰(zhàn)，需要經(jīng)過長期的積累和訓練。

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未來展望 近年來，各個企業(yè)以大數(shù)據(jù)技術在醫(yī)療領域的探索層出不窮，熱度不減，而醫(yī)療領域的敏感性和復雜性使得大數(shù)據(jù)應用進展緩慢，這是行業(yè)性質(zhì)決定的，但這并不能阻擋醫(yī)療大數(shù)據(jù)發(fā)展的趨勢，大數(shù)據(jù)技術在醫(yī)療領域?qū)崿F(xiàn)的一小步即是推動社會發(fā)展的一大步。新技術下未知性和挑戰(zhàn)很多，要想實現(xiàn)醫(yī)療大數(shù)據(jù)對產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級，還需要醫(yī)療生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)部和新興信息技術公司各個角色的協(xié)同互助，更重要的是，需要保持對生命的敬畏和對隱私的尊重。

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