董睿

背景

在信息化時代，大數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透輻射至各個行業(yè)。醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)以其數(shù)據(jù)增長快、應用范圍廣、價值貢獻大等特點格外引入注意。我國政府近年來越來越關注大數(shù)據(jù)在醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)的應用。從2016年起，國務院將健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應用發(fā)展納入國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略布局。

醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)中的數(shù)據(jù)信息種類繁多，數(shù)據(jù)內(nèi)容豐富，通過大數(shù)據(jù)分析技術進行有效的探索，其可利用的信息價值無法估量，可以使得醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)的所有參與方均從中受益。企業(yè)、醫(yī)療機構(gòu)為了保持甚至增加競爭力，必須將數(shù)據(jù)作為一種戰(zhàn)略資產(chǎn)。

⑴核心概念

1.大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)（big data）指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。

醫(yī)療衛(wèi)生“大數(shù)據(jù)”的數(shù)據(jù)資源包括醫(yī)療服務的HER（電子健康檔案）數(shù)據(jù)，醫(yī)院與醫(yī)保的結(jié)算與費用數(shù)據(jù)，醫(yī)學研究的學術、社會、政府數(shù)據(jù)，醫(yī)療廠商的醫(yī)藥、醫(yī)療器械、臨床實驗數(shù)據(jù)，居民的行為與健康管理數(shù)據(jù)以及政府的人口與公共衛(wèi)生數(shù)據(jù)，加上我國公共社會經(jīng)濟生活中網(wǎng)絡產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，構(gòu)成了醫(yī)療衛(wèi)生領域大數(shù)據(jù)的初期數(shù)據(jù)資源。隨著多種信息系統(tǒng)的廣泛使用，醫(yī)療和健康數(shù)據(jù)急速增長，醫(yī)療衛(wèi)生大數(shù)據(jù)還包括了影像數(shù)據(jù)、病例數(shù)據(jù)、檢驗數(shù)據(jù)、病人特征數(shù)據(jù)以及移動設備、網(wǎng)絡社交以及傳感器產(chǎn)生的與醫(yī)療健康有關的數(shù)據(jù)等。

大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)的應用

（1）在藥物研發(fā)、評價方面

首先，醫(yī)藥機構(gòu)通過對大數(shù)據(jù)進行建模分析，預測公眾的藥品需求趨勢，從而確定投入產(chǎn)出比，設計更為高效的開發(fā)流程，在資源配置上向成功率更高的產(chǎn)品傾斜，以此提高研發(fā)效率。

其次，醫(yī)藥機構(gòu)在研究新藥品的階段，可以通過研究大數(shù)據(jù)，可以對某患者進行個性化的服務。比如針對患者的癥狀、行為習慣、喜好以及工作性質(zhì)等，對其進行藥品及服務的調(diào)整和優(yōu)化。另一方面，如果機構(gòu)能夠分析大型數(shù)據(jù)集（例如基因組數(shù)據(jù)），在藥品研發(fā)過程中考慮患者的遺傳變異因素等，發(fā)展個性化治療，改善病人的治療效果。

再次，通過分析臨床試驗數(shù)據(jù)和病人使用藥品的記錄，醫(yī)療機構(gòu)可以對藥品進行重新定位，確定藥品更多的適赫以及副作用。醫(yī)療機構(gòu)可以實現(xiàn)藥品針對其他適應癥的營銷，實時收集不良反應報告，從而確定藥物警戒。若能在相應數(shù)據(jù)庫中完善臨床上藥物的作用，還可以反過來評價醫(yī)院的臨床用藥情況。

最后，利用大數(shù)據(jù)，醫(yī)藥公司可更快地獲得回報。通過分析大數(shù)據(jù)，可以幫助醫(yī)藥公司從新藥研發(fā)到將藥物推向市場的時間縮短至八年。通過追蹤包括藥房、消費者和支出等多種來源的數(shù)據(jù)，了解該藥品的市場銷售情況，針對市場情況去進行下一步的優(yōu)化。

（2）在疾病診療方面

大數(shù)據(jù)可以幫助降低醫(yī)療成本，為患者提供高質(zhì)量、低成本的治療方式。

通過患者數(shù)據(jù)，設計個性化的治療方案，從而降低患者看病的成本，減少醫(yī)療事故。根據(jù)患者各方面的數(shù)據(jù)、信息預測治療方案可能產(chǎn)生的副作用，從而選擇更好的治療方案，而非去嘗試每一種方案。

另外，可通過收集、儲存、分析個性化治療所需的數(shù)據(jù)，建立數(shù)據(jù)庫平臺，在分析病人特征數(shù)據(jù)后在數(shù)據(jù)庫中匹配相似病例，這樣可以輔助醫(yī)生進行疾病的診斷，大大降低誤診率。對慢性病人可以利用遠程監(jiān)控系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)收集，并將分析結(jié)果實時傳送至電子病例數(shù)據(jù)庫，通過分析數(shù)據(jù)，提醒患者進行及時治療，還可減少病人住院時間，實現(xiàn)家庭護理。

（3）在醫(yī)療服務的付款、定價方面

一方面，通過大數(shù)據(jù)分析可更好地對醫(yī)療服務進行定價。比如藥品的定價，制藥公司可選擇基于治療效果的定價策略，以此獲得更高的市場準入率。這對于患者而言也是一件好事，患者可以通過合理的價格獲得藥物。

此外，通過大數(shù)據(jù)挖掘技術的應用，可實現(xiàn)對醫(yī)療保險的賠付精算和預測。據(jù)有關人員評估，每年約有2%至4%的醫(yī)療索賠時欺詐性的或不合理的，通過一個全面一致的數(shù)據(jù)庫，再結(jié)合相應的算法，可以實現(xiàn)對醫(yī)療保險的精算，從而檢測騙保行為，且這種檢測可以是追溯性的。例如美國United Healthcare公司采用了一個獨特的雙模型策略，針對業(yè)務收益，該集團建立了一個預測分析“工廠”來系統(tǒng)地識別不準確的賬單，Hadoop（是一個由Apache基金會所開發(fā)的分希式系統(tǒng)基礎架構(gòu)）用作一個單一平臺的數(shù)據(jù)框架，該平臺上建有多種工具來分析信息，包括賬單、處方、醫(yī)保參保人、合作醫(yī)護人員以及賬單審查結(jié)果。United Healthcare公司通過集中業(yè)務里所有數(shù)據(jù)孤島的數(shù)據(jù)（包含三十六處數(shù)據(jù)資產(chǎn)）結(jié)合多個預測模型（包括PCR、True Fraud、Ayasdi等）提供的潛在欺詐列表，針對性和系統(tǒng)性地處理欺詐。如今的United Healthcare既能夠集中關注業(yè)務收益，也能利用新技術不斷創(chuàng)新。

（4）在公眾衛(wèi)生方面

大數(shù)據(jù)應用于公共衛(wèi)生服務是最能夠體現(xiàn)大數(shù)據(jù)價值的方向之一。通過整合和分析公共衛(wèi)生數(shù)據(jù)，醫(yī)院與疾病控制中心可以實施系統(tǒng)對接共享數(shù)據(jù)，提供決策支撐，幫助疾病控制中心提高公共衛(wèi)生監(jiān)測和反應的速度，防止疫情的爆發(fā)和蔓延。此外，公共衛(wèi)生部門可以通過覆蓋全國的患者電子病例數(shù)據(jù)庫，利用大數(shù)據(jù)技術對健康危險因素進行比對關聯(lián)分析，快速檢測傳染病，全面監(jiān)控疫情。并且通過提供準確、及時的健康咨詢，提高公眾的健康風險意識，大大減少傳染病感染率。

此外，醫(yī)院與衛(wèi)生機構(gòu)可以與線下和線上的藥店、網(wǎng)絡搜索引擎等進行數(shù)據(jù)的交換和共享，結(jié)合流行疾病數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進行分析，對流行疾病的蔓延、疾病的診療趨勢做出預判預警，以達到針對性防控該流行疾病的目的。

結(jié)束語

目前，我國政府正在不斷完善醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)與大數(shù)據(jù)融合發(fā)展的相關政策，已經(jīng)將健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應用發(fā)展納入國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略布局。雖然大數(shù)據(jù)在醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)的應用還處于初期發(fā)展階段，但是它已經(jīng)展現(xiàn)出改變醫(yī)療服務的潛力，未來我國醫(yī)療服務一定走向全新的模式。