當醫療搭上大數據“快車”

光陰荏苒，時光如流水嘩嘩不停，2016年又將走到歲末。這個時候，我們沒有過多的時間回溯過往，抬眼望去，未來已如畫卷一般在云端閃現。這其中，最耀人眼目的無疑是“大數據”。自從2012年美國宣布啟動“大數據研究和發展計劃”，世界各國都將目光盯向這“未來的新石油”，認為其將給未來的科技與經濟發展帶來深遠的影響。今年6月24日，國務院辦公廳發布《關于促進和規范健康醫療大數據應用發展的指導意見》，明確提出健康醫療大數據是國家重要的基礎性戰略資源。那么，到底何為大數據？健康醫療大數據又將為百姓帶來哪些“健康紅利”？請看本期特別策劃——

縱觀歷史長河，從古埃及人觀察星象來判斷農耕時間和節氣，到天文學家托米勒通過觀測行星數據建立著名的天體運動模型；從明代李時珍廣收博采、遍嘗百草著《本草綱目》，到谷歌公司利用搜索數據通過線性回歸模型預測流感傳播趨勢和地點，人類文明的發展史實質上是一部不斷利用數據提取信息、總結知識、預測未知的歷史。

盡管人類善于總結，但由于過去技術水平受限，積累數據需要漫長時間，獲得大量具有代表性的數據并非一件易事，因此數據的意義并未充分得到認識，數據分析發展緩慢。進入21世紀后，互聯網的出現為人類提供了獲取及利用數據的新平臺，可用數據與日俱增。從此，全世界各領域數據匯集于此，不斷擴展，很多不同領域數據開始交叉，各領域的數據再不是獨立的個體，而是漸漸形成具有相關性的網絡。在這樣的時代背景下，“大數據”應運而生。

大數據是新型思維模式的轉變

最早提出“大數據”時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫。該公司在《大數據：創新、競爭和生產力的下一個前沿領域》報告中稱：“數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對于海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來?！苯o出的定義是：大數據指的是大小超出常規的數據庫工具獲取、存儲、管理和分析能力的數據集。同時強調，大數據是云計算、物聯網之后IT行業又一大顛覆性的技術革命。

那么，大數據僅僅是指數量龐大的數字么？答案是否定的。

今天，數據的意義遠遠不再局限于“數字”。大數據是從數據量、數據形態和數據分析處理方式，到理念和形態上重大變革的總和，具體包含5個層面意義：第一，數據體量巨大。第二，處理速度快，需要對數據進行近實時的分析。第三，數據類別大，來自多種數據源。第四，大數據中的內容是與真實世界中的發生息息相關的，是能夠解釋和預測現實事件的過程的。第五，通過分析數據可以得出如何抓住機遇及收獲價值。由此可見，大數據是基于多源異構、跨域關聯的海量數據分析所產生的決策流程、商業模式、科學范式、生活方式和觀念形態上的顛覆性變化的總和，更是一種由量變引起質變的新型思維模式的轉變。

近年來，大數據引起了產業界、科技界和政府部門的高度關注。隨著學術界的推波助瀾，2012年3月奧巴馬宣布美國政府投資2億美元啟動“大數據研究和發展計劃”。美國政府認為大數據是“未來的新石油”，必將給未來的科技與經濟發展帶來深遠的影響，并將“大數據研究”上升為國家意志。我國當然也不會忽略這一點，并于2016年6月24日，國務院辦公廳發布《關于促進和規范健康醫療大數據應用發展的指導意見》，明確提出健康醫療大數據是國家重要的基礎性戰略資源。從此，我國醫療衛生領域也迎來了自己的“大數據時代”，人們越來越關注大數據在醫療衛生領域的診療、科研、管理和教學等方面的作用。

大數據后，看病不再難與貴

隨著計算機科學和信息技術的快速發展，健康醫療信息化得到廣泛應用，在醫療服務、健康保健和衛生管理過程中產生海量數據集，形成健康醫療大數據。曾經有業內專家非常形象地比喻，如果把醫療行業看作是一幢大樓，那么大數據技術就是這座大樓的地基，不單如此，大數據還可以為這幢大樓添磚加瓦。健康醫療大數據的發展與應用對提升醫藥衛生服務水平、促進健康產業發展等方面發揮著重要作用，為此，我國將其確定為重要的基礎戰略資源，并將福建省、江蘇省及福州、廈門、南京、常州確定為健康醫療大數據中心與產業園建設國家試點工程第一批試點省市。

醫療數據是醫生對患者診療和治療過程中產生的數據，包括患者基本數據、電子病歷、診療數據、醫學影像數據、醫學管理、經濟數據、醫療設備和儀器數據等，以患者為中心，成為醫療信息的主要來源。而不斷數據化的信息，在使醫院數據庫信息容量不斷膨脹的同時，也將對疾病及患者的管理、控制和醫療研究起到積極的作用——

1.分析電子病歷：醫生共享電子病歷可以收集和分析數據，尋找能夠降低醫療成本的方法。醫生和醫療服務提供商之間共享患者數據，能夠減少重復檢查，改善患者體驗。但目前，大部分的電子病歷都無法共享，這在很大程度上是出于安全和合規的考慮，但找到一個安全的方法來挖掘患者數據，這能改善醫護質量并降低醫療成本。

2.分析醫院系統：不妨想想我們在分析入院治療的趨勢時獲得的好處。例如，對兒科病房醫療設備的統合分析可以更早地識別潛在的嬰兒感染趨勢。或者，再想想減少術后葡萄球菌感染的好處。通過利用大數據，醫院可以知道，醫生在術后開的抗生素能否有效地防止感染。

3.管理數據用于公共健康研究：醫務人員會被鋪天蓋地的數據所淹沒。診所和醫院會提交關于健康狀況和免疫接種的數據，但沒有大數據的話，這些數據毫無意義。大數據分析能夠對患者的原始數據進行標準化整合，用以充實公共健康記錄，而豐富多樣的公共健康記錄能催生更合理的法規，并提供更好的醫療。

4.循證醫學：大多數醫院和急診室都實行“食譜化醫學”，也就是說，醫生對收治的患者采用同一套檢查項目來確定病因。而利用循證醫學，醫生可以將患者的癥狀與龐大的患者數據庫進行比對，從而更快地作出準確診斷。在這里，大數據扮演的角色是從不同來源采集信息，并對數據實施標準化。在這種情況下，帶有“高血壓”的記錄就可以映射到另一條帶有“血壓升高”的記錄。

5.降低再入院率：看病費用之所以上漲，原因之一是因為患者離開醫院30天內，再入院率居高不下。利用大數據分析，按照過往記錄、圖表信息和患者特點，醫院能識別高風險患者，并提供必要的護理，從而降低再入院率。

6.放大優質醫療資源的服務工具：隨著健康醫療大數據的發展和完善，大數據技術與健康醫療服務的深度融合應用，能夠使優勢資源“下得去”，更好地推動分級診療落地，加快遠程醫療普及，推動精準醫療發展。現在部分醫改試點省開展了醫學檢驗檢查結果互認共享等方面的探索，主要是后臺的大數據支撐，所有的常見病例、既往病例，都能記錄在案，醫生可以通過有效、連續的診療記錄，運用大數據支撐，給患者以優質、合理的診療方案。

7.增強“自主健康”服務體驗：主要是讓健康數據“多跑路”，讓人民群眾“少跑腿”，提供更加優質的健康醫療衛生服務。從現在已有的實踐看，互聯網健康咨詢、預約就診、預約掛號、診間結算、醫保聯網異地結算、移動支付等方面，都給老百姓帶來更加便捷的應用服務，變“三長一短”為“三短一長”。群眾體會最深的是掛號和支付，下載通過互聯網、移動等方式，比較好地解決了排長隊、花很長時間才能完成就診過程等問題。

8.改變健康管理方式：“利用大數據，將各種健康數據、各種生命體征的指標，集合在每個人的數據庫和電子健康檔案中。通過大數據分析應用，推動覆蓋全生命周期的預防、治療、康復和健康管理的一體化健康服務，這是未來健康服務管理的新趨勢?！眹倚l計委副主任金小桃說。

9.監管過度醫療：醫生有沒有為了績效而多開藥、多做檢查？因為信息不對稱等緣故，患者往往沒有發言權，有時還得吃啞巴虧?，F在，借助大數據之手，可以對千千萬萬份醫療費用單據——“把脈”。2013年，成都市利用大數據建立了醫療保險智能輔助審核信息系統，實現了對全市1328.46萬基本醫療保險參保人員、2221家醫保定點醫院、6790家醫保定點零售藥店、22個醫保經辦機構醫保行為的全過程監管。成都市醫保局信息管理處處長王進介紹，利用大數據不僅能篩出疑似過度醫療，還能初步判斷醫生用藥是否符合“臨床規則”，在智能輔助審核系統面前，每一單違規用藥、過度診療行為將無所遁形，這也倒逼醫院加強管理、規范醫療行為。

10.利于醫藥研發和評價：醫藥機構在新藥研發階段，能夠通過大數據，分析公眾的藥品需求趨勢，確定更為有效率的投入產出比，合理配置資源。此外，研究者也能夠以一種整體的方式，評估來自基因組學、蛋白質組學、代謝組學與臨床試驗等數據，從而更快、更準確地研究個性化的治療方法。大數據還能夠縮短藥物的上市時間，增加其臨床試驗的成功率。例如在中藥上市后，可以利用大數據整合上市后各研究階段可獲得的所有數據，進行多角度、多層次、全方位的分析，更有利于全面把握所上市中藥的安全性、有效性和經濟性，從而為臨床合理用藥提供更有價值的參考。

以上只是大數據對醫療領域產生重大影響的幾個方面，但絕對不僅局限于這些方面。醫生和醫院管理者獲得的數據越多，就越容易發現趨勢，越容易對患者數據進行標準化整合，也越容易找到治療過程中的瓶頸。醫生可以像其他領域的從業者那樣運用大數據分析，唯一的不同之處在于，前者的意義更加重大，從大數據中獲得的見解或許可以挽救人們的生命。

大數據帶來精準醫療

目前，中國死亡率最高的疾病是惡性腫瘤、心血管疾病和呼吸道疾病。有數據顯示，傳統治療方案在腫瘤治療上的用藥無效率高達75%，在老年性癡呆治療上的用藥無效率為70%，在糖尿病治療上的用藥無效率為43%。

可以看出，傳統治療方法的無效率高是這些疾病死亡率高的一個重要原因，傳統“一刀切”的模式已經不適用于治療復雜疾病。大多數疾病的發生是自身遺傳密碼和外界環境共同作用的結果。基于大數據分析、以基因測序為主的精準醫療可以檢測人的遺傳信息，針對不同的人提供定制的個性化治療方案，提升治療效果。因此，基于大數據的精準醫療是未來的發展趨勢。

今年3月，科技部召開國家首次精準醫學戰略專家會議，提出了中國精準醫療計劃。會議指出，到2030年前，我國將在精準醫療領域投入600億元，其中，中央財政支出200億元，企業和地方財政配套400億元。3月27日，我國發布了第一批腫瘤診斷與治療項目高通量基因測序技術臨床試點單位名單。

中國工程院院士、北京大學醫學部主任詹啟敏指出，所謂精準醫療，就是應用現代遺傳技術、分子影像技術、生物信息技術，結合患者生活環境和臨床數據，實現精準的疾病分類和診斷，制定具有個性化的疾病預防和診療方案。包括對風險的精確預測，疾病精確診斷，疾病精確分類，藥物精確應用，療效精確評估，療后精確預測等，“中國在基因組學和蛋白組學方法的研究位于國際前沿，分子影像、靶點、大數據等技術發展迅猛，中國在精準醫療的基礎層面與西方國家保持同步，下一步的發展需要整合技術研發、臨床轉化、產業培育、示范推廣，實現交叉融合、協同創新?！?/p>

要實現“精準醫療計劃”，第一步就是基因檢測：癌癥是基因組疾病，每個腫瘤都有自己獨特的基因圖譜。精準醫療就是通過檢測癌癥患者的基因信息，利用DNA測序技術確認導致患者患病的基因或者受檢者是否攜帶有腫瘤易感基因，來診斷或治療患者的疾病。針對每位患者的基因圖譜，了解癌細胞內的遺傳改變，從而選擇更有效的治療癌癥的方式。

第二步就是基因大數據庫的建立：這一知識體系將包括遺傳學、生物化學、環境和患者臨床信息等各方面的數據，對數據庫中各種混合數據進行有效的整合，建立信息平臺支持應對腫瘤治療的基因數據信息，開展更先進合理的生物信息學研究來滿足海量數據的分析要求。同時，大數據可用于構建預測癌癥、提高診斷精度以及能夠反映療效的模型，從而打通從基因組數據到臨床應用的道路，發現基因突變和疾病的關系。基因數據的另一個重要用途就是預測健康風險。能夠預測個體感染某種疾病的可能性并進行個性化的治療和藥物選擇，以便獲得最大化的療效，并最大程度上減少不良反應；還能夠用來預測和確定遺傳疾病，通過詳細的了解個體的基因情況，確定遺傳變異導致個體患某種遺傳疾病的可能性。

第三步就是精準的藥物靶向治療：傳統藥物治療對于患者通常是對癥下藥，千篇一律，依賴靶向藥物等技術進行的精準治療，就是以大數據分析結果作為參考，根據患者的基因和所處的環境來為其定制個性化治療方案的過程，即在合適的時間，給合適的患者，進行合適的治療?！熬珳梳t療”計劃的目標是更好地了解人類疾病的致病機理，并根據個人基因組特點靶向用藥，實現腫瘤的個體化治療，以提高用藥效率，達到最佳療效并減少治療費用。

然而，詹啟敏指出，中國開展精準醫學計劃也面臨著一些挑戰。例如重大疾病防治形勢嚴峻，對醫改科技支撐亟待加強，自主創新能力亟待提升，統籌規劃協調和投入機制亟待完善，新型診療技術的政策法規亟待完善等，這些都需要盡力克服。

但不管怎樣，隨著各項配套技術的日趨成熟與完善，精準治療將在癌癥治療中發揮越來越重要的作用。我們有理由對未來充滿希望。大數據時代已經到來，我們要順應，更要抓住機遇，成為“大數據醫療”的受益者，而不是拒絕或逃避。