淺談大數據背景下乙肝母嬰阻斷優化控制的初步設想

（浙江農林大學信息工程學院 浙江·杭州 311300）

0 引言

隨著一輪又一輪的信息化革命，人們已經跨入ABC時代，所謂ABC即為AI（ArtificialIntelligence），人工智能、BigData大數據分析、CloudComputing云計算，三者相輔相成。其中所講的BigData大數據，即指的是規模巨大，增長快速的海量數據組，是無法在一定的時間內用傳統的軟件工具以獲取、存儲、傳輸、管理的抽象特征的集合。唯物辯證法中指出，量變會引起質變，而通過新興技術，對大數據模型的處理，可以從這些海量數據中抽象出研究對象所具有的特征，也可以預測出一些簡單的未來趨勢發展走向。人們通過處理大數據，能獲得更高效的研究效率，以及更精準的決策方向。本文淺談大數據背景下乙肝母嬰阻斷優化控制的初步設想。

1 研究基礎

2021年前通過與杭州市西溪醫院和桐廬縣婦幼保健院的合作，開發并完善本系統的錄入和應用功能，為爭取有機會應用到全杭州市乃至全國乙肝孕婦流行病學調查及相關管理提供可能性。

2 研究目標

在國家圍產期保健手冊基礎上對乙肝病毒感染孕婦追加乙肝HBVDNA和肝功能等等的相關化驗室數據和家族史等臨床數據，并對此類數據通過醫院HIS系統及本研究軟件系統進行有序化管理，做到數據快進快出，便于分析。同時，本研究將會通過設計做到數據使用權限和個體隱私處理。

3 創新特色概述

本研究通過與杭州市西溪醫院和桐廬縣婦幼保健院的專業交叉學科的臨床一線醫生的充分合作，對乙肝病毒感染者孕婦的圍產期臨床數據進行細致的大數據管理，無疑會對相關疾病的流行病學提供特征性細致化數據，從而為2030年消滅乙肝的目標提供可能，此外，對于抗病毒藥物等乙肝母嬰阻斷中母代和子代安全性方面作進一步大數據收集。

4 乙肝母嬰阻斷的現狀與挑戰

乙肝母嬰阻斷已然獲得了廣大肝病科和婦產科臨床醫生的重視，各大指南提供的標準化阻斷方案已被廣泛應用于臨床。然而，在標準化阻斷方案的基礎上，紛繁復雜的臨床個案仍然需要更多的大數據提供循證學依據；此外，標準化阻斷方案在母嬰，尤其是子代的安全性上需要更長期規范化的臨床和數據管理來獲得更多的循證學的依據；最近學術界追求的乙肝孕婦孕后獲得更多功能性治愈的目標也是需要結合孕婦在圍產期過程中特殊的免疫生理變化去尋求答案的，而孕婦的免疫環境變化，有些可能是變化緩慢的，有些卻是陡然升高和下降的，這樣變化多端又夾著稍縱即逝的免疫改變，往往是需要科研人員在建立有完整體系的標本庫和數據庫基礎上，通過前瞻和回顧等研究方法不斷獲取大數據結論才能有機會達到目標。乙肝母嬰阻斷工作唯有打好大數據和標本收錄體系，才有可能挑戰未來。

5 大數據下乙肝母嬰阻斷控制的可能性

大數據的使用已經覆蓋了一個又一個的行業。同樣，在生物技術以及醫學研究領域中，乙肝母嬰阻斷研究實驗對大數據也有極大的需求。首先，從醫學的角度來講，部分的病毒機理并沒有被完全掌握清楚，在感染孕婦中，一些生理變化特征也許不會被很快的感知到，在醫務人員的隨訪調查、臨床數據研究之中，都需要通過大數據處理方法，將大量病人的特征數據建立一個標本庫，以及對一些動態變化值進行一個統計處理，做出精準的研究判斷，而患者也可以通過大數據報告而得出近期運動、飲食等的生活因素給自身健康情況帶來的影響、未來病情的發展趨勢和一些簡單的生活建議，不必每次都去醫院尋求醫生的意見。其次，埃森哲管理咨詢公司曾預測，通過大數據與人工智能的利用，在近五至六年內，醫療服務的運營成本將減少大約1500億美元，醫院方降低了醫療服務的費用成本，從而使原來較高成本的母嬰阻斷控制過程覆蓋到更多的乙肝孕婦患者。如今的科學技術發展之中誕生出的人工智能、云計算、以及5G網絡的普及都將會給醫學研究這種高需求的大數據統計打下了堅實的基礎，在現有的技術之下可以對數據進行所需的統計分析。

從大數據技術角度來說，第一步：獲取數據，通過醫院的隨訪系統采集數據，通過數據分析員的初步計算篩選，挑出對結果影響大的數據項，如HBVDNA、ANA和肝功能等，在搜羅數據的過程中，由于數據流并發數量過大，也需要選用尖端的大量數據庫，以保證數據傳輸過程的穩定性。第二步是導入及預處理數據，需要利用數據倉庫技術工具，將采集并篩選后的各項生化指標抽取，并清洗、轉換、集成，然后導入至數據倉庫為之后的統計分析打下基礎。第三步：統計與分析，利用分布式數據庫以及對大量數據的分析，最后進行價值挖掘。如今的西溪醫院已經可以做到對病人的基礎數據進行隨訪調查以及簡單的統計,而在進入大數據處理的這一階段之前還需要將整個醫院的HIS系統進行完善化、以及已有數據的規范化，建立一套成熟標準的樣本庫，并部署高精尖大的數據庫，以保障數據傳輸與分析的可靠性、穩定性、高效性。在運營過程中，技術人員需要通過數據資產梳理、數據脫敏，以及對系統和數據庫進行嚴格的加密和身份認證等技術，做到數據防破壞、防篡改、防盜取保證數據安全性。其次，從醫療保險制度方面出發，如果想要跟蹤到患者阻斷控制過程所需的真實信息，必須通過全國范圍內信息化的醫保制度實現，數據庫根據醫保卡ID獲得對應的數據，以保證數據的真實性、可靠性,正如國務院辦公廳2020年中發言指出：加快推進醫保標準化和信息化建設，加強大數據的應用。再者，從人員角度出發，據統計，2020年中國執業（助理）醫師 386.7萬人，注冊護士 444.5萬人，鄉村醫生和衛生員84.2萬人，但大多數醫生對大數據處理并不完全了解，從另一個方面講我國信息技術人才濟濟，而選擇部分程序員與院方對接，將其計算機專業化，針對生物醫療開發出更便利的醫療軟件管理系統，再對醫生進行信息化培訓，建立起醫生與信息技術的橋梁，使得醫院實現大數據的應用。在設備和人員技術都已達到的情況下通過大數據處理的控制是大有可能的，可以說乙肝母嬰阻斷控制研究在大數據時代下前程可期。

6 總結

乙肝母嬰阻斷通過大數據處理分析完全可以做到更加高效、精準，但現階段的生物醫療領域離最前端的大數據技術仍然有著巨大的間隔，大數據也并沒有很好的應用到我國乙肝研究的領域之中，這其中包含著，沒有專業性信息技術人才以維護系統、很多醫院的設備并不支持于大數據的分析、以及每個醫院積累的研究成果其實并不全面等原因。智慧醫療必然是近十幾年全球醫療的未來發展趨勢，研究者相信在經過醫學進一步的信息化發展中，各個醫院愿意將自己積累下來的研究成果共享、整合，不斷培養醫學專業性的信息技術人才，鞏固完善相關醫療制度，并且國家將更多的設備和經濟資源投入至信息化醫療領域之中，大數據在醫療方向運用的價值大可顯現，我國對乙肝病毒的研究技術便可日益成熟，如此，乙肝母嬰傳播一定會得到一個有效的控制。