毋庸置疑，若細(xì)數(shù)近幾年來(lái)IT顯學(xué)，大數(shù)據(jù)肯定榜上有名;迄今各產(chǎn)業(yè)皆積極投入大數(shù)據(jù)應(yīng)用，醫(yī)療產(chǎn)業(yè)也不例外，期盼借此加速挖掘病癥的起因與根源，進(jìn)而找出最有效的治療途徑，終至為人類(lèi)帶來(lái)巨大福祉。

據(jù)稱(chēng)Watson能在15秒內(nèi)讀完逾千萬(wàn)份病歷，若倚靠專(zhuān)業(yè)醫(yī)師人力進(jìn)行閱讀，必須耗時(shí)192年才辦得到。

在過(guò)去，如果有人提倡把醫(yī)療與資通訊(ICT)技術(shù)緊密結(jié)合，那么其他多數(shù)人一定認(rèn)為這是荒誕不經(jīng)、嘩眾取寵的想法，只因?yàn)槿嗣P(guān)天，僅有扎實(shí)的醫(yī)療技術(shù)，才是拯救世人的唯一王道，再怎么說(shuō)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)都是配角。

借助大數(shù)據(jù)分析，可幫助醫(yī)師迅速識(shí)別X光、MRI或CT等醫(yī)療影像數(shù)據(jù)，或者從龐大醫(yī)療專(zhuān)家數(shù)據(jù)庫(kù)中理出頭縮，建立最有效的診療決策。

到了現(xiàn)在，由于高齡化、少子化成為大勢(shì)所趨，導(dǎo)致醫(yī)療照護(hù)服務(wù)的需求者急遽增多，但供給量卻無(wú)法等幅成長(zhǎng)，使得醫(yī)療資源窘態(tài)日益顯著，連帶引發(fā)醫(yī)護(hù)人力日益不足、醫(yī)病關(guān)系日益緊張等一連串負(fù)面連鎖效應(yīng)，單憑傳統(tǒng)醫(yī)療技術(shù)，已難以有效化解接踵而至的難解習(xí)題;影響所及，讓健康信息科技(Health IT)、智能醫(yī)院(Smart Hospital)躍為熱門(mén)話(huà)題，而多數(shù)人開(kāi)始深信，ICT是扭轉(zhuǎn)醫(yī)療資源分配失衡的關(guān)鍵解方之一。

善用大數(shù)據(jù)分析 優(yōu)化診療決策

綜觀醫(yī)療界深感興趣的ICT技術(shù)項(xiàng)目，必然少不了大數(shù)據(jù)。主要是因?yàn)椋S著近年來(lái)網(wǎng)絡(luò)與科技迅速成長(zhǎng)，數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)的產(chǎn)生速度與數(shù)量急遽攀升，這些數(shù)據(jù)洪流當(dāng)中，蘊(yùn)藏了無(wú)數(shù)的瑰寶，可望為各行各業(yè)帶來(lái)重大價(jià)值，而醫(yī)療產(chǎn)業(yè)正是受益良多的代表性族群，可運(yùn)用的醫(yī)療數(shù)據(jù)含括基因表達(dá)數(shù)據(jù)、蛋白質(zhì)譜、蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)、蛋白質(zhì)體序列、轉(zhuǎn)錄體序列、醫(yī)學(xué)訊號(hào)與影像等等。

時(shí)至今日，愈來(lái)愈多醫(yī)學(xué)界人士仰賴(lài)大數(shù)據(jù)，加速推動(dòng)包括疾病診斷與預(yù)測(cè)、臨床實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析與處理等諸多應(yīng)用，甚至鎖定許多難纏的重大疾病，進(jìn)行相關(guān)基因研究。

舉例而言，曾在益智問(wèn)答節(jié)目 Jeopardy! 大放異采的IBM 超級(jí)計(jì)算機(jī)“華生”(Watson)，縱使奪冠后開(kāi)始吸引世人目光，亦投身華爾街投資理財(cái)應(yīng)用領(lǐng)域，但幾年下來(lái)仍不乏英雄無(wú)用武之地的意味，直到3年多前，才憑借優(yōu)異的大數(shù)據(jù)處理能力，進(jìn)軍醫(yī)療產(chǎn)業(yè)，彷佛終于找到了戰(zhàn)場(chǎng)。

在 2014年上半，美國(guó)臨床腫瘤學(xué)會(huì)發(fā)布一項(xiàng)數(shù)據(jù)，預(yù)估美國(guó)罹患癌癥的患者數(shù)量，到2025年將大增逾4成，但與此同時(shí)，腫瘤科醫(yī)師人數(shù)卻僅增加3成不到，這個(gè)日益擴(kuò)大的供需缺口，恐導(dǎo)致醫(yī)療質(zhì)量愈趨惡化;而這些專(zhuān)科醫(yī)師平時(shí)投入看診已經(jīng)疲于奔命，根本無(wú)暇研讀最新的病例報(bào)告及醫(yī)學(xué)研究，長(zhǎng)此以往，對(duì)于醫(yī)師們的學(xué)養(yǎng)與經(jīng)驗(yàn)發(fā)展，將產(chǎn)生不容小覷的負(fù)面影響，Watson的出現(xiàn)，可望扭轉(zhuǎn)這個(gè)堪慮的發(fā)展趨勢(shì)。

2014年當(dāng)時(shí)，Watson便已具備每秒運(yùn)算500GB數(shù)據(jù)量的實(shí)力，人們或許不知這個(gè)數(shù)字背后代表何等驚人威力，等同于1秒鐘就能夠讀完百萬(wàn)本書(shū)籍，更令人咋舌的是，只需要給Watson短短15秒鐘的時(shí)間，它就可閱讀千萬(wàn)份以上病歷，這些病歷若由醫(yī)師來(lái)看，得足足花上192年之久。

綜上所述，假使醫(yī)師有了諸如Watson的ICT系統(tǒng)當(dāng)做得力助手，那么他便毋需擔(dān)心因忙于看診而疏于搜集與吸收醫(yī)學(xué)研究報(bào)告，也不必像過(guò)去一樣，得耗費(fèi)幾個(gè)月的漫長(zhǎng)時(shí)間來(lái)做基因定序、制定治療決策，從而趕在黃金時(shí)間醫(yī)治癌癥病患;由此即不難讓人理解，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)之于醫(yī)療產(chǎn)業(yè)，果真價(jià)值連城，更是為傳統(tǒng)醫(yī)療邁向智慧醫(yī)療、精準(zhǔn)醫(yī)療，提供了不可或缺的關(guān)鍵路徑。

比如疾病治療、臨床研究、新藥研發(fā)，乃至基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)、醫(yī)藥衛(wèi)生等各種領(lǐng)域，全都牽涉到對(duì)于數(shù)據(jù)的搜集、管理與分析需求;在此前提下，對(duì)于從事醫(yī)藥學(xué)研究的人來(lái)說(shuō)，如何有效率地借助ICT手段來(lái)獲取所需數(shù)據(jù)，無(wú)疑是至關(guān)重大的課題。

從大量數(shù)據(jù)理出脈絡(luò) 實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)醫(yī)療

整體而言，有關(guān)醫(yī)療大數(shù)據(jù)的研究與應(yīng)用，可以產(chǎn)生一些重要功效。首先便是大幅提高醫(yī)療診斷的準(zhǔn)確性，意即醫(yī)師可透過(guò)院內(nèi)、院際的互通數(shù)據(jù)，輔以病患本身的健康信息與過(guò)往病歷，迅速做出較以往相對(duì)精確許多的診斷。

其次則是如前所述，可以有效節(jié)約寶貴的醫(yī)療資源，意即醫(yī)師能夠借助大數(shù)據(jù)技術(shù)來(lái)優(yōu)化治療方案，避免形成效率低下的重復(fù)診治，不致徒增社會(huì)醫(yī)療成本負(fù)擔(dān)。再者是改善長(zhǎng)期以來(lái)醫(yī)病之間的矛盾關(guān)系，主要是利用大數(shù)據(jù)分析推斷、抑或透過(guò)精準(zhǔn)的生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)，借以理解個(gè)別病患的特殊病癥起因，繼而對(duì)癥下藥，讓病患獲得最有效的治療。

最后是提升醫(yī)療質(zhì)量，因?yàn)榻柚鷮?duì)于數(shù)據(jù)的有效整合，足以確保良好的醫(yī)療技術(shù)，能夠不偏不倚達(dá)到極致有效的發(fā)揮，據(jù)此滿(mǎn)足個(gè)人化醫(yī)療服務(wù)的需求，更有助于維系醫(yī)療服務(wù)的及時(shí)性、連貫性，一舉促進(jìn)醫(yī)學(xué)研究、臨床決策、疾病管理、醫(yī)療衛(wèi)生等諸多面向同步良性發(fā)展，可謂意義重大。

以前面提到的臨床作業(yè)為例，便蘊(yùn)含了不少大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景;麥肯錫估計(jì)，倘若這些智慧臨床應(yīng)用能被充分采納，單單在美國(guó)，每年即可望撙節(jié)高達(dá)165億美元的國(guó)家醫(yī)療健康成本。

場(chǎng)景之一，在于透過(guò)全面分析病患的生理特征數(shù)據(jù)、療效數(shù)據(jù)，據(jù)此比較多種干預(yù)措施的有效性，從而找出針對(duì)特定病患的最佳治療途徑，此處所謂的「最佳」，包含了療效最佳、以及成本效益最佳，乃至進(jìn)一步減少可能帶來(lái)較大副作用的過(guò)度治療，相對(duì)也可避免治療不足，畢竟從長(zhǎng)遠(yuǎn)的角度來(lái)看，不論治療上的過(guò)猶不及，都會(huì)對(duì)病患的身體帶來(lái)負(fù)面影響，也容易構(gòu)成更高昂的醫(yī)療費(fèi)用負(fù)擔(dān)。

場(chǎng)景之二，則在于建立有效的臨床決策支持系統(tǒng)，借以提高工作效率與診療質(zhì)量。舉例來(lái)說(shuō)，當(dāng)醫(yī)師針對(duì)臨床決策支持系統(tǒng)輸入任何條目，此系統(tǒng)便旋即展開(kāi)分析比較，檢視這些條目是否存在著迥異于醫(yī)學(xué)指引之處，如果有，就會(huì)立即發(fā)出告警，提醒醫(yī)師防止?jié)撛阱e(cuò)誤發(fā)生，譬如造成藥物不良反應(yīng);如此一來(lái)，便能大幅減低醫(yī)療糾紛。

也許有人好奇，憑借大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，究竟如何建立有效的臨床決策支持系統(tǒng)?個(gè)中的主要原因，在于透過(guò)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，可望增強(qiáng)系統(tǒng)之于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析能力，尤其是識(shí)別包括X光、MRI或CT等醫(yī)療影像數(shù)據(jù)，或是對(duì)于猶如茫茫大海般的醫(yī)療專(zhuān)家數(shù)據(jù)庫(kù)，快速發(fā)揮大海撈針奇效，讓醫(yī)師得以在最短時(shí)間內(nèi)，獲致最為正確的診療建議。

另值得一提的，一旦有了有效的臨床決策支持系統(tǒng)，也意謂醫(yī)師可以從過(guò)往耗時(shí)甚久的簡(jiǎn)單咨詢(xún)工作，獲得徹底解放，換句話(huà)說(shuō)，在醫(yī)療流程當(dāng)中大部份的庶務(wù)工作，可以有效地移轉(zhuǎn)到助理醫(yī)師、護(hù)理同仁的身上，透過(guò)此一良性移轉(zhuǎn)，絕對(duì)有助于提高治療效率。

總括而論，意欲實(shí)現(xiàn)個(gè)人化精準(zhǔn)醫(yī)療，除了需要仰賴(lài)生物科技與基因工程，亦須借重ICT助力、特別是大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的導(dǎo)入，所以若說(shuō)大數(shù)據(jù)開(kāi)啟了精準(zhǔn)醫(yī)療之新頁(yè)，此言堪稱(chēng)貼切，并無(wú)浮夸的地方。