大數據時代下惡性腫瘤的精準診療策略探究

馬晉 蔡孟偉 李子琨 候冰倩

摘要：進入大數據時代以來，我國基本實現精準診療惡性腫瘤的目標，即通過高通量分析臨床惡性腫瘤患者的相關數據信息，并根據患者的分子生物學、病理學特征，提出極具個性化的診療方案，滿足患者個性化、精準化的診療要求。與此同時，大數據惡性腫瘤的精準診療策略可以匯聚整合、共享惡性腫瘤相關數據，形成生物大數據庫。因此，本文以惡性腫瘤常規診療方法為切入點，進一步對大數據精準診療策略進行分析探究，旨在為相關從業人員積累更多的實踐工作經驗。

關鍵詞：大數據;惡性腫瘤;精準診療策略

強大的數據存儲能力、個性化分析能力是大數據技術的主要典型特征，進入21世紀以來，大數據技術得到了快速的發展，且在惡性腫瘤防治領域具備顯著的應用價值。值得注意的是，融入大數據技術的新型研究工作，強調高通量分析臨床惡性腫瘤患者的數據資料，使個體化、精準化醫療成為實現。并且，可結合患者的具體病情，形成極具個性化的診療方案，有效提高患者的生存質量[1]。此外，大數據研究可以通過分析大量個體之間的差異性，及時發現內在細微性規律，并利用大數據具備海量樣本規模、高維數據等特點，為惡性腫瘤防治提供全新的理論及技術支持。由此可見，從惡性腫瘤精準診療目標的實現角度考慮，本文圍繞“大數據時代下惡性腫瘤的精準診療策略”進行分析研究具有重要的價值意義。

1.惡性腫瘤的常規診療分析

1.1診斷方法

通常，惡性腫瘤的產生、演變及發展為一個循序漸進的過程，多數患者就診時處于腫瘤晚期，喪失根治性治療時機。因此，“早發現、早診斷、早治療”是提高惡性腫瘤患者治愈率、改善預后效果的關鍵性措施。目前，臨床診斷惡性腫瘤以腫瘤標志物檢測、內窺鏡檢查及醫學影像學檢查為主。相關研究資料顯示，惡性腫瘤在產生、演變過程中可能分泌特定的化學物質，此類物質被稱為“腫瘤標志物”，例如甲胎蛋白、癌胚抗原等，而通過血液檢測腫瘤標志物的含量，可以實現對特定惡性腫瘤進行診斷的目標[2]。

1.2治療方法

手術是臨床治療惡性腫瘤的主要方式，尤其是其中的腫瘤根治術，可以有效降低惡性腫瘤的復發風險。同時，化療作為臨床治療惡性腫瘤的一種全身性治療方法，主要通過化學藥物治療，殺死惡性腫瘤細胞、抑制惡性腫瘤細胞生長，加快惡性腫瘤細胞的分化速度，常見的化療藥物給藥方式包括：靜脈滴注、口服、體腔給藥等。此外，化療治療的適用范圍較廣，對二十余種惡性腫瘤均可取得明顯的緩解作用，特別是對已擴散轉移的惡性腫瘤，可以有效控制擴散、轉移的速度及范圍，是目前臨床治療惡性腫瘤的首選方式。

2.大數據時代下惡性腫瘤的精準診療策略分析

惡性腫瘤診療是一項系統性的工作，且復雜程度高，除需掌握常規診療方法以外，在大數據時代背景下，還有必要掌握惡性腫瘤的精準診療策略。總結起來，具體精準診療策略如下：

2.1診斷方法

大數據技術的融入，為實現精準診療惡性腫瘤目標提供強有力的技術支持，特別是個性化的精準分析結果，對惡性腫瘤的早期預防、制定治療方案具有顯著價值作用[3]。具體而言，將核磁共振成像、計算機斷層掃描、超聲等檢查技術方法與腹腔鏡技術有效結合，可以明確惡性腫瘤的診斷結果，進一步利用大數據技術進行分析對比，可以掌握惡性腫瘤的分布、分期及發展趨勢情況等，從而為制定合理科學的后期治療方案提供有效參照依據。例如：通過合理科學運用診斷性腹腔鏡技術、腹腔游離細胞檢測技術，可以有效提高胃癌患者分期診斷結果的準確性。

2.2治療方法

進入大數據時代以來，臨床治療惡性腫瘤需常規治療方法的充分支持。具體而言，需根據惡性腫瘤患者的具體病情，積極推行規范化治療模式，再靈活運用大數據技術，高通量分析患者的臨床數據信息，為個體化治療方案制定提供強有力的支持。與此同時，融入基因組學、蛋白質組學等理論，可以分析惡性腫瘤患者的基因、蛋白表達情況，進一步有助于實現精準化醫療的目標。相關研究資料顯示，早期惡性腫瘤的治療關鍵在于患者的個體因素[3]。基于本質角度層面分析，腫瘤屬于一種慢性疾病，主要由變異的腫瘤細胞發展至惡性腫瘤晚期通常需歷經幾年的時間[4-5]。

受個體差異性的影響，惡性腫瘤由早期發展至晚期的速度、時間均不相同。由此說明，早期惡性腫瘤的治療重點在于預防、阻止進一步演變發展，并在最大程度上減輕患者的痛苦程度、降低治療不良反應的發生風險，改善患者的生理功能等[6]。而這些目標的實現，離不開大數據技術及精準診療策略的充分支持。因此，在治療早期惡性腫瘤患者時，可融入多種顯像技術，例如熒光顯像技術、淋巴結顯像技術等，有效分析早期惡性腫瘤的演變進程，并合理科學地運用腹腔鏡技術進行診療，以此提高惡性腫瘤臨床診療的質量及安全性。

3.結論

通過本文的分析與探究，認識到進入大數據時代以來，在惡性腫瘤標診療工作開展過程中，充分發揮高通量分析樣本、臨床數據的作用，有助于形成精準化的醫療方案，新一步向相關患者提供個體化的診療計劃，甚至可匹配相似的診療案例，為臨床針對惡性腫瘤疾病患者作出科學的診治決策提供強有力的參考憑據。所以，相關臨床診療工作人員，需完善惡性腫瘤患者信息數據的采集流程，搭建健全的數據庫，將惡性腫瘤數據與臨床醫療服務之間有效融合，進一步為惡性腫瘤疾病患者臨床診療工作的高效開展提供充分有效的數據技術支持。

參考文獻：

[1]崔欣，謝樺，楊羽佳，宣建偉，李莉，汪森然，許速.基于大數據的病種分值付費組別高套發現機制研究[J].中華醫院管理雜志，2021，37（03）：196-198.

[2]閆慈，王鵬，楊越，任勁，吳睿豪，管音，張茜.省級腫瘤大數據中心規劃與建設[J].醫學信息學雜志，2020，41（11）：54-59.

[3]盧姍姍，賈曉東，張寧，曾珍，陸蔭英.大數據助力肝膽惡性腫瘤診療探索[J].肝癌電子雜志，2020，7（02）：52-55.

[4]汪曉東，陳夢然，曾渝，劉健博，李立.數據庫研究第五部分：結直腸癌的腫瘤特征[J].中國普外基礎與臨床雜志，2020，27（02）：196-208.

第一作者簡介：馬晉（2000-1–），男，漢族，河南許昌人，本科在讀，新鄉醫學院三全學院，專業：臨床醫學