目前，消費者已然習慣使用許多領域的個性化服務來提高生活品質。為達到這一目的，相關企業(yè)通過使用先進的分析工具來做出基于大數(shù)據(jù)的決策，從而提高企業(yè)工作效率并提高企業(yè)利潤。雖然這一思路在購物、學習等方面已經(jīng)普遍使用，但是在醫(yī)療領域仍然處于相對滯后的階段。隨著技術的進步，越來越多的醫(yī)療機構希望利用大數(shù)據(jù)分析、基因組學和其他診斷技術對醫(yī)療進行優(yōu)化，以實現(xiàn)對患者個性化護理并獲得更好的治療效果。

?一、大數(shù)據(jù)引領醫(yī)療行業(yè)新變革?

目前醫(yī)院的效率仍然較低，并且難以衡量治療方式對應的治療效果，很難做到精準醫(yī)療，因此談不上降低治療成本。醫(yī)生要面對大量關于患者的數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行記錄。這一過程往往需要大量時間，但是目前缺乏可以處理和分析大量醫(yī)學數(shù)據(jù)的工具來幫助患者改善健康狀況并減輕醫(yī)生的工作負擔。同時，在企業(yè)界也存在著嚴峻的挑戰(zhàn)，例如制藥公司投資數(shù)億美元用于開發(fā)新藥，但是當藥物上市之后卻很難確定合適的患者；保險公司則發(fā)現(xiàn)很難準確預測個人患者和人群的風險，阻礙了保險模式的推廣。這些問題導致了患者治療效果較差和醫(yī)療成本的增加。而究其原因，往往是源于無法大量獲取和正確理解醫(yī)療數(shù)據(jù)。?電子病歷，這一醫(yī)療數(shù)據(jù)數(shù)字化的典型應用，經(jīng)過20多年的發(fā)展已初具規(guī)模。然而醫(yī)生逐漸發(fā)現(xiàn)電子病歷利用已存儲的數(shù)據(jù)，在一定程度上只是方便了支付和報銷，并沒有為患者帶來更好的治療。與此同時，科研機構、企業(yè)和醫(yī)院建立了越來越多的醫(yī)療數(shù)據(jù)庫。在面對這樣巨量的數(shù)據(jù)時，分析工具的缺乏制約了醫(yī)療的進一步發(fā)展。隨著機器學習、圖像分析和自然語言處理的進步，研究人員和機構獲得了新的大數(shù)據(jù)工具來處理和理解數(shù)據(jù)。有了這些數(shù)據(jù)庫和分析工具，能夠將極大加速和優(yōu)化醫(yī)療過程，使得患有罕見病和復雜疾病的患者獲得更好的治療。隨著強大的大數(shù)據(jù)分析工具不斷產(chǎn)生，我們現(xiàn)在正處于實現(xiàn)真正數(shù)字化醫(yī)療夢想的邊緣。實現(xiàn)這一夢想將需要整個醫(yī)療行業(yè)的的廣泛合作，現(xiàn)在是時候了。? ? ? ?

大數(shù)據(jù)為醫(yī)療行業(yè)帶來新的變革?

二、基于醫(yī)療大數(shù)據(jù)的應用方向

在不進行數(shù)據(jù)建立和分析時，對于患者如何治療以及治療效果進行評估顯然是非常困難的。對于患者基數(shù)巨大的重大疾病，即使治療模式的微小進步也會極大改善患者的治療效果和降低該領域的治療成本。例如心力衰竭患者的病因和癥狀差距巨大，因此統(tǒng)一的治療方法效果往往不佳。為患者找到合適的個性化治療方法可以縮短康復時間，提高生存率，減少醫(yī)療資源的浪費。?當使用先進的分析工具對巨大患者基數(shù)進行觀察分析時，可以建立相應模型，進而識別出不同治療方法產(chǎn)生療效的人群，從而為優(yōu)化個性化治療方案提供了可能。當一名新患者到達醫(yī)院時，診斷實驗室將他們的癥狀與數(shù)百萬名類似病人中進行比較，并與治愈可能性最高的療法相匹配。而有些疾病，可能存在對任何可用藥物無反應的隱藏亞群，而發(fā)現(xiàn)這些人群將有助于有針對性的藥物開發(fā)和更有效的臨床試驗，加速新療法的應用。? ??

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醫(yī)療數(shù)據(jù)支持臨床決策

基因代謝數(shù)據(jù)加速疾病研究

利用大數(shù)據(jù)來源多樣、跨地域跨行業(yè)、易于采集存儲共享的特點，基于醫(yī)療大數(shù)據(jù)的智能健康管理能夠滿足醫(yī)療機構的患者術后隨訪、慢病健康、遠程醫(yī)療等需求。同時，智能可穿戴設備的發(fā)展對遠程健康監(jiān)控起到了更大的作用，不僅能監(jiān)控某一時段的用戶健康狀態(tài)，還可面向用戶提供全生命周期電子健康檔案、實時監(jiān)控分析、健康評估、疾病風險預警、個體化管理方案等應用服務。

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Vital Patch心力衰竭監(jiān)測裝置?

三、數(shù)字化轉型，醫(yī)療大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢分析

在利用數(shù)據(jù)和技術改造服務方面，醫(yī)療保健落后于其他行業(yè)。然而，不少新型醫(yī)療數(shù)據(jù)分析趨勢表明，醫(yī)療行業(yè)已經(jīng)準備好迎頭趕上大數(shù)據(jù)與分析D&A研究熱潮，逐漸走向真正的“數(shù)字化轉型”。根據(jù)畢馬威調查顯示，目前以下醫(yī)療大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢在臨床應用上表現(xiàn)出色，值得關注。?

預測干預：這一領域正在迅速成為醫(yī)療分析領域討論最多的話題。能夠預測臨床事件和后續(xù)干預措施將有助于衛(wèi)生系統(tǒng)和組織更好地規(guī)劃治療方案。?

監(jiān)測管理：在醫(yī)療領域，實時分析需要集中投入在管理患者上。隨著預測引擎等分析工具的不斷成熟，顯示實時數(shù)據(jù)的醫(yī)療監(jiān)測管理中心將發(fā)揮越來越大的價值。?

云處理：隨著云處理技術變得更加可靠、成本更低，且能夠使得用戶相互連接以共享數(shù)據(jù)，醫(yī)療機構正逐步脫離本地軟件和本地計算的限制。這意味著將有越來越多的個人和機構能夠參與數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析，進而享受到更精確的醫(yī)療服務。?

數(shù)據(jù)分析：醫(yī)療機構可以通過網(wǎng)絡訪問功能強大的分析系統(tǒng)，這些互聯(lián)網(wǎng)化的解決方案為針對醫(yī)院獨立開發(fā)的解決方案提供了替代方案。從效率和成本上都優(yōu)于單個醫(yī)院建立的孤立系統(tǒng)，且通用系統(tǒng)和解決方案能夠惠及多個醫(yī)院，更有利于成果的共享。?

健康管理：越來越多的醫(yī)療服務是在醫(yī)院之外提供的。人們也習慣在健康相關APP中保存自己的記錄。醫(yī)療服務提將通過預測患者將需要的服務，并使用健康管理系統(tǒng)來響應這些需求。這些系統(tǒng)與其他行業(yè)使用的客戶關系管理系統(tǒng)非常類似，能夠不斷獲得、更新和預測患者隨時變化的需求。

可提供數(shù)據(jù)的終端?

四、機遇與挑戰(zhàn)并存

除專業(yè)數(shù)據(jù)分析人員外，也要關注整個醫(yī)療流程的成員參與，加強臨床醫(yī)生和患者之間的合作，并提高患者參與度也是一個重要的方面。例如使用社交媒體分析，家庭化的檢測儀器同步數(shù)據(jù)上傳等，也有助于獲得更多更全面的患者信息，提供個性化的治療參考。?

結語?每個人的一生中都會積累約1P的數(shù)據(jù)，未來的醫(yī)療發(fā)展肯定是由大數(shù)據(jù)進行驅動。雖然目前這種方式尚未普惠所有大眾，但是不久的將來，數(shù)字化醫(yī)療不再是夢想。隨著相關技術和硬件的進步，數(shù)據(jù)問題將變得容易解決。然而真正決定模式轉變的是醫(yī)療觀念的變化，希望在大數(shù)據(jù)的驅動下，革新傳統(tǒng)醫(yī)療觀念，使更多人能夠獲得更好、更優(yōu)質的醫(yī)療服務。