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

社會(huì)老齡化加快和新技術(shù)快速發(fā)展的形勢推動(dòng)醫(yī)療信息化市場需求的快速增長，從個(gè)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(lǐng)域的需求對社會(huì)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(fù)雜多樣，涉及到門診、住院、結(jié)算、手術(shù)、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(jì)、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(jì)算等技術(shù)為主要工具處理該類復(fù)雜數(shù)據(jù)集，提取對應(yīng)的數(shù)據(jù)信息并加以應(yīng)用的大數(shù)據(jù)技術(shù)。

大數(shù)據(jù)技術(shù)在醫(yī)療行業(yè)多個(gè)領(lǐng)域探索智能化應(yīng)用，試圖為用戶和企業(yè)提供更加精確的服務(wù)，輔助從業(yè)者予以決策，延長產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈。各國政府在社會(huì)發(fā)展新形勢下積極做出政策調(diào)整，迅速出臺相關(guān)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(yīng)的監(jiān)管。在市場選擇、政策鼓勵(lì)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(wù)的支持，如 AI 醫(yī)學(xué)影像、醫(yī)院服務(wù)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(xiǎn)等領(lǐng)域也在逐步探索、發(fā)展并應(yīng)用。

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大數(shù)據(jù)在公共衛(wèi)生領(lǐng)域的應(yīng)用 為加強(qiáng)疫情管理、提升應(yīng)急處理能力，在政策的推動(dòng)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(qiáng)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(guān)注內(nèi)容進(jìn)行疾病早期預(yù)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(shí)很可能會(huì)在搜索引擎平臺查找關(guān)注疾病相關(guān)內(nèi)容，以關(guān)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(yù)警以做好防疫準(zhǔn)備工作。 谷歌依托大數(shù)據(jù)技術(shù)分析用戶對疾病的搜索指數(shù)并預(yù)測到流感的爆發(fā)，通過統(tǒng)計(jì)用戶搜索詞匯和位置等數(shù)據(jù)繪制各項(xiàng)疾病搜索時(shí)間和地域分布的地圖，提前于美國疾控中心 1-2 周的時(shí)間；Flu Near You 網(wǎng)站專門監(jiān)測用戶自我流感情況并預(yù)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(fèi)，以個(gè)人實(shí)時(shí)報(bào)告癥狀的方式補(bǔ)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(tuán)隊(duì)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(shí)可借此提前 8 天預(yù)測流感形勢下個(gè)體被傳染情況。

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大數(shù)據(jù)在藥物研發(fā)領(lǐng)域的應(yīng)用
暗合藥物研發(fā)嚴(yán)謹(jǐn)性的要求，大數(shù)據(jù)的專業(yè)化處理技術(shù)助力縮短藥物研發(fā)周期。通過統(tǒng)計(jì)、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(gòu)化和非結(jié)構(gòu)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(yīng)，快速學(xué)習(xí)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(yàn)，縮短藥物研發(fā)生命周期，降低不良反應(yīng)率和研發(fā)成本。另一方面，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)對社會(huì)潛在用藥需求的分析，預(yù)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(gè)藥物設(shè)計(jì)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(shí)驗(yàn)和數(shù)千種蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，以預(yù)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(diǎn)相關(guān)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(yàn)數(shù)據(jù)等。

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大數(shù)據(jù)在醫(yī)療保險(xiǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用 建立疾病模型檢測費(fèi)用合理性優(yōu)化醫(yī)療保險(xiǎn)支出結(jié)構(gòu)。大數(shù)據(jù)技術(shù)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(jìn)行的醫(yī)療檢查項(xiàng)目、藥物使用、住院時(shí)間等情況，結(jié)合新政策下按項(xiàng)目付費(fèi)的醫(yī)保方式，按照一定的醫(yī)療標(biāo)準(zhǔn)控制醫(yī)療保險(xiǎn)支出情況，防止醫(yī)療資源的過度利用和費(fèi)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(cái)務(wù)狀況。

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醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用面臨的挑戰(zhàn) 大數(shù)據(jù)處理技術(shù)為優(yōu)化醫(yī)療效果、提高醫(yī)療服務(wù)效率、降低醫(yī)療過程費(fèi)用、完善醫(yī)療服務(wù)體驗(yàn)等方面做出貢獻(xiàn)，但新技術(shù)的發(fā)展在行業(yè)應(yīng)用中往往需要適應(yīng)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(jī)構(gòu)之間也可能存在表述不同的術(shù)語，缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)導(dǎo)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(shù)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(biāo)準(zhǔn)的差異和出于對患者數(shù)據(jù)隱私性的保護(hù)導(dǎo)致數(shù)據(jù)共享困難，醫(yī)療行業(yè)信息孤島現(xiàn)象嚴(yán)重，但從另一個(gè)角度來講隱私保護(hù)也是對醫(yī)療服務(wù)商和醫(yī)療產(chǎn)品供給商的重要要求，因此會(huì)有不同程度的需求矛盾問題； （3）數(shù)據(jù)的應(yīng)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(shù)應(yīng)用的難點(diǎn)，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(gè)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(zhǔn)備過程和數(shù)據(jù)處理時(shí)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(dǎo)致病情加重，這對計(jì)算、分析的速度是一種挑戰(zhàn)，需要經(jīng)過長期的積累和訓(xùn)練。

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未來展望 近年來，各個(gè)企業(yè)以大數(shù)據(jù)技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的探索層出不窮，熱度不減，而醫(yī)療領(lǐng)域的敏感性和復(fù)雜性使得大數(shù)據(jù)應(yīng)用進(jìn)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(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)的一小步即是推動(dòng)社會(huì)發(fā)展的一大步。新技術(shù)下未知性和挑戰(zhàn)很多，要想實(shí)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(shù)公司各個(gè)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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