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當(dāng)前位置:首頁(yè) > 醫(yī)療電子 > 醫(yī)療電子技術(shù)文庫(kù)
[導(dǎo)讀]   隨著大規(guī)模生物樣本數(shù)據(jù)庫(kù)、強(qiáng)大組學(xué)和醫(yī)療技術(shù)、計(jì)算工具及大數(shù)據(jù)的發(fā)展,精準(zhǔn)醫(yī)療的地位得到顯著提升。作為一種依據(jù)每個(gè)個(gè)體的基因、健康差異來(lái)制定個(gè)性化治療和預(yù)防方案的新型治療方法,精準(zhǔn)醫(yī)療或許可

  隨著大規(guī)模生物樣本數(shù)據(jù)庫(kù)、強(qiáng)大組學(xué)和醫(yī)療技術(shù)、計(jì)算工具及大數(shù)據(jù)的發(fā)展,精準(zhǔn)醫(yī)療的地位得到顯著提升。作為一種依據(jù)每個(gè)個(gè)體的基因、健康差異來(lái)制定個(gè)性化治療和預(yù)防方案的新型治療方法,精準(zhǔn)醫(yī)療或許可以引領(lǐng)新的醫(yī)學(xué)時(shí)代。

  大數(shù)據(jù)的趨勢(shì)以及價(jià)值是現(xiàn)在最熱門(mén)的話題,也改變了許多企業(yè)經(jīng)營(yíng)的方式,對(duì)于各行各業(yè)來(lái)說(shuō)是勢(shì)必是一個(gè)大挑戰(zhàn),能否將大數(shù)據(jù)的力量從危機(jī)到轉(zhuǎn)機(jī)就要看現(xiàn)代經(jīng)營(yíng)者有沒(méi)有轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)型態(tài)的思維?

       什么是大數(shù)據(jù)?

  首先什么是大數(shù)據(jù)?傳統(tǒng)數(shù)據(jù)一年的數(shù)據(jù)量大概為3TB左右,以現(xiàn)今數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)一天的資料量為50TB,由這簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)量差就可以得知傳統(tǒng)數(shù)據(jù)跟現(xiàn)今數(shù)據(jù)的差異多么龐大,也就是現(xiàn)在俗稱的大數(shù)據(jù)時(shí)代。數(shù)據(jù)龐大之下,不管是銀行業(yè)、傳統(tǒng)零售業(yè)、社會(huì)建設(shè)公共方面甚至是醫(yī)療保健產(chǎn)業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)處理、分析方式以及經(jīng)營(yíng)企業(yè)的模式將會(huì)有所改變。

  在過(guò)往的醫(yī)療診斷歷史,到醫(yī)院看病時(shí)必須耗費(fèi)許多時(shí)間等待看診,而醫(yī)生看診又要再花費(fèi)時(shí)間。當(dāng)醫(yī)生要求病患拍攝X光片或檢驗(yàn)時(shí),又要再花額外許多時(shí)間診斷。而在現(xiàn)今醫(yī)療信息高度發(fā)展的臺(tái)灣,看診程序從網(wǎng)絡(luò)掛號(hào)、候診順序、診間病歷調(diào)閱、醫(yī)師醫(yī)令、處方開(kāi)立、放射影像存取、檢查檢驗(yàn)數(shù)據(jù)儲(chǔ)存等,無(wú)數(shù)的數(shù)據(jù)信息便在醫(yī)院中傳遞、交換、儲(chǔ)存。同時(shí)大多數(shù)的生理檢驗(yàn)信息在你回診時(shí)得以從電子病歷中檢索,這些我們認(rèn)為理所當(dāng)然的信息處理,在臺(tái)灣我們只要花費(fèi)少許的時(shí)間如一個(gè)早上便完成了,而這一切正是仰賴醫(yī)學(xué)信息分析與醫(yī)療大數(shù)據(jù)的交換處理。

  醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生,主要?dú)w功于醫(yī)療設(shè)備數(shù)字化及電子化病歷發(fā)展兩大領(lǐng)域的突破,透過(guò)儀器數(shù)字化,醫(yī)院得以獲得更多病人疾病與健康信息紀(jì)錄。而在病人醫(yī)療診斷方面,為了完善紀(jì)錄病患個(gè)人資料、診斷數(shù)據(jù)與過(guò)往醫(yī)療紀(jì)錄等,即促成了電子病歷系統(tǒng)發(fā)展。醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)發(fā)展由過(guò)去紙張記錄、紙本信息數(shù)字化、醫(yī)學(xué)紀(jì)錄儲(chǔ)存到現(xiàn)今多信息整合,其數(shù)據(jù)量有著爆炸性的成長(zhǎng),不僅由過(guò)去個(gè)人社經(jīng)信息、診斷信息等文字媒介,更拓展到多媒體影像信息,如X光影像,動(dòng)態(tài)視訊影像信息,如核磁共振MRI以及電訊號(hào)信息,如心電圖等等,這些龐大醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的匯集與高度整合技術(shù)能力,正是臺(tái)灣醫(yī)學(xué)信息領(lǐng)域發(fā)展領(lǐng)先的原因,同時(shí)更顯得醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)發(fā)展的多元應(yīng)用及其重要性。

  而由醫(yī)療健保產(chǎn)業(yè)來(lái)說(shuō),個(gè)人醫(yī)療信息終端的產(chǎn)生給醫(yī)療產(chǎn)業(yè)帶來(lái)革命性的變化,連結(jié)了傳統(tǒng)醫(yī)院、政府(社會(huì)保障)、保險(xiǎn)公司、藥物生產(chǎn)公司等相關(guān)產(chǎn)業(yè),形成新的行業(yè)生態(tài)圈。將互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療保健去建構(gòu)一個(gè)智能的健康系統(tǒng),在整個(gè)健康系統(tǒng)下會(huì)有智能的合作伙伴,包含醫(yī)院、醫(yī)生、診所、學(xué)術(shù)中心、保險(xiǎn)公司、藥廠、醫(yī)療設(shè)備制造商、政府等相關(guān)人員等,接著產(chǎn)生出個(gè)人化的護(hù)理體系,其中包含個(gè)人健康、成本節(jié)約、提高效率、病人教育、增強(qiáng)通信、績(jī)效度量、預(yù)防等相關(guān)內(nèi)容,使得人們有著更健康的社會(huì)。

  經(jīng)常聽(tīng)到的醫(yī)療云、照護(hù)云以及健康云都是運(yùn)用云端技術(shù)結(jié)合大數(shù)據(jù)去提供健康咨詢的服務(wù)。在網(wǎng)絡(luò)普及下,人手一臺(tái)智能型手機(jī)讓這些云更能夠去發(fā)揮,客戶只需要使用健康感知的終端,其中包含穿戴型裝置、愛(ài)睡寶、電視機(jī)以及相關(guān)的智能型測(cè)量裝置,就能夠讓親人、醫(yī)生以及相關(guān)的護(hù)理人員得知目前的身體狀態(tài),不僅如此,還可以遠(yuǎn)程監(jiān)護(hù)以及遠(yuǎn)程門(mén)診,一切都透過(guò)遠(yuǎn)程醫(yī)療平臺(tái)讓人們有著安全、方便、快速及健康舒適的生活環(huán)境。

  大數(shù)據(jù)在生技醫(yī)療衛(wèi)生發(fā)展?fàn)顩r及應(yīng)用,大數(shù)據(jù)已深耕于經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域且創(chuàng)造了巨大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值

  美國(guó)的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)已經(jīng)創(chuàng)造了巨大的價(jià)值,具體表現(xiàn)在:大數(shù)據(jù)使美國(guó)醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量得到提高。

  對(duì)于醫(yī)療服務(wù)的提供方和支付方來(lái)說(shuō),在減少醫(yī)療成本的同時(shí)不斷提高醫(yī)療質(zhì)量和效率仍然是一個(gè)難以實(shí)現(xiàn)的目標(biāo),而這也是改善民生的重大機(jī)遇。2010年,全美醫(yī)療支出占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的17.9%,比2000年增長(zhǎng)13.8%。而且,某些慢性疾病如糖尿病的患病率正在增加,正在消耗更多的醫(yī)療資源。

  對(duì)這些疾病和其他相關(guān)健康服務(wù)的管理將深刻地影響國(guó)家的福祉。在這方面大數(shù)據(jù)可以發(fā)揮作用。為在廣大人群中取得最有效的醫(yī)療效果,更多地使用電子健康記錄(電子健康檔案),并與新的分析工具相結(jié)合,將提供挖掘信息的機(jī)會(huì)。研究人員可以利用信息尋找有效的統(tǒng)計(jì)趨勢(shì),并依據(jù)真實(shí)的醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量開(kāi)展醫(yī)療評(píng)估。

  精準(zhǔn)醫(yī)療大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析意義

  服務(wù)模式(以患者為中心,形成居民健康全過(guò)程服務(wù)),從被動(dòng)到主動(dòng);醫(yī)療模式(以預(yù)防為主,人人享有基本醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù),將醫(yī)療衛(wèi)生工作重點(diǎn)由后治前移到預(yù)防保?。瑥闹尾〉椒啦。辉\療模式(避免各自為政,實(shí)行上下聯(lián)合,專業(yè)分工),從排斥到聯(lián)動(dòng);數(shù)據(jù)模式(從業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)向整體數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變,改變過(guò)去的數(shù)據(jù)不統(tǒng)一、不互通、不共享),從隔離到整體;技術(shù)模式(采用各種新技術(shù)手段,包括大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)等,形成技術(shù)合力),從簡(jiǎn)單到綜合的轉(zhuǎn)變。

  據(jù)了解,目前2017中國(guó)國(guó)際大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)博覽會(huì)分論壇確定了最后一個(gè)核心論壇主題,即“第三屆中國(guó)大數(shù)據(jù)安全高層論壇”。屆時(shí),政府部門(mén)、大型行業(yè)、產(chǎn)業(yè)界代表及專家、學(xué)者等300位嘉賓將出席該論壇,共議大數(shù)據(jù)安全。而醫(yī)療大數(shù)據(jù)作為大數(shù)據(jù)中舉重若輕的一部分,也一直為大家所樂(lè)道,那么它在精準(zhǔn)醫(yī)療發(fā)展過(guò)程中究竟占據(jù)著怎樣的地位呢?

  醫(yī)療大數(shù)據(jù)+人工智能

  1998年,勞埃德和同事首次在全世界報(bào)道了一種名為“上半規(guī)管裂損癥候群”的罕見(jiàn)病。患有這種病的人對(duì)聲音異常的敏感,嚴(yán)重會(huì)出現(xiàn)眩暈等癥狀。英國(guó)也報(bào)道過(guò)一名患有此病的女子,不僅能夠聽(tīng)見(jiàn)自己的心跳聲、大腦的攪動(dòng)聲,即便輕輕地咬一口蘋(píng)果都會(huì)感到震耳欲聾。勞埃德在網(wǎng)上發(fā)表了這種病的相關(guān)論文以后,世界各國(guó)的人開(kāi)始能夠通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)搜索到這個(gè)病的信息。而通過(guò)這種在線搜索的方式,那些多年來(lái)找不到病因或者在錯(cuò)誤的科室試驗(yàn)著治療方案的病人終于得到了確診。利用確診的信息,這些病人能夠被送到正確的地方,開(kāi)始得到正確的治療方案。

  這就是“互聯(lián)網(wǎng)+”對(duì)醫(yī)療領(lǐng)域的推動(dòng)力,而推動(dòng)力的背后,蘊(yùn)藏著醫(yī)療大數(shù)據(jù)的應(yīng)用。

  只有流動(dòng)的大數(shù)據(jù),才能形成價(jià)值,而流動(dòng)的載體,便是互聯(lián)網(wǎng)。

  勞埃德的例子,啟發(fā)斯坦福醫(yī)學(xué)院的科學(xué)家們開(kāi)始了和“互聯(lián)網(wǎng)+”結(jié)合的道路。如今已是斯坦福大學(xué)醫(yī)學(xué)院院長(zhǎng)的勞埃德,帶著一群富有創(chuàng)新精神的醫(yī)學(xué)專家和互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療行業(yè)的專家,正在推進(jìn)一項(xiàng)最新的科研項(xiàng)目:“和你一樣的病人”。這是一個(gè)人工智能系統(tǒng),通過(guò)其背后的數(shù)據(jù)庫(kù)和知識(shí)庫(kù)搜索算法,病人能夠自我進(jìn)行疾病的監(jiān)控和檢查。這一套系統(tǒng)能減少醫(yī)生經(jīng)驗(yàn)不足而進(jìn)行的誤診和漏診。

  這樣一種通過(guò)人工智能和醫(yī)療大數(shù)據(jù)的結(jié)合,改變了傳統(tǒng)醫(yī)療領(lǐng)域中的看病模式。傳統(tǒng)的看病模式,醫(yī)生通過(guò)“一對(duì)一”的方式來(lái)給病人進(jìn)行看病,但是隨著疾病的復(fù)雜度日益增長(zhǎng),醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)積累越來(lái)越有限,很多情況下沒(méi)有精準(zhǔn)的各種體檢指標(biāo)的數(shù)據(jù),醫(yī)生是無(wú)法準(zhǔn)確和快速地進(jìn)行診斷的。

  這種傳統(tǒng)的模式,無(wú)論是醫(yī)生經(jīng)過(guò)30年還是50年的經(jīng)驗(yàn)積累,也無(wú)法和醫(yī)療大數(shù)據(jù)的體量進(jìn)行比較。在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,以患者為中心構(gòu)建的個(gè)體醫(yī)療大數(shù)據(jù),可能比任何一位有經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)生掌握的知識(shí)還多。經(jīng)過(guò)人工智能的處理,系統(tǒng)篩選出來(lái)的治療方案,也許比醫(yī)生的方案效果更好。

  這樣一種基于醫(yī)療大數(shù)據(jù)的人工智能系統(tǒng),在未來(lái)很有可能會(huì)改變醫(yī)療領(lǐng)域的傳統(tǒng)模式。例如,在哈佛大學(xué)醫(yī)學(xué)院已經(jīng)有醫(yī)生嘗試給乳腺癌患者看病,首先通過(guò)系統(tǒng)篩查全美乳腺癌患者病歷,然后挑出和具體患者相同或相似的年齡、生活環(huán)境、突變基因等,最終挑選出一個(gè)生存期、生活質(zhì)量最高的治療方案提供給患者。這是目前“醫(yī)療大數(shù)據(jù)+人工智能”最成功的一個(gè)案例。

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