你好,游客 登录 注册 搜索
背景:
阅读新闻

大数据改变医疗界 颠覆性创新格局

[日期:2015-07-30] 来源:中国大数据  作者: [字体: ]

  在资讯科技迅速发展的时代,许多生活应用其实都用得到大数据分析技术,事实上,大数据分析技术不仅可以带来更多的应用附加价值,更彻底颠覆了许多产业应用的发展。尤其是相当重视资料重要性的医疗领域,大数据分析技术,更为医疗产业带来颠覆性的变化。

 

  大数据分析改变医疗方式

 

  透过云端运算、行动穿戴装置及物联网技术的发展,取得医疗资讯的便利性大增,智慧医疗平台不仅能够更有效地提高医疗资源利用效率、降低医疗成本、减轻患者负担,同时也可建立更为良好的医病关系。

大数据

  大数据分析技术正在改变医疗产业(Wikipedia)

 

大数据

 

  医疗大数据对医疗研究发展影响甚钜(Wikipedia)

 

  但如果要让前述价值呈现更为正向的循环,如何将累积取得的医疗资讯充分应用,将是智慧医疗发展的关键。上海交通大学医学院副院长陈红专指出,从经验医学到循证医学,再到如今的精准医学,研究人员和临床医生可以利用大数据分析工具,聚焦患者的个人基因、环境、生活方式等个体化差异,为临床医生提供更为准确的病因及用药指导,进而带给患者更适宜的治疗体验。

 

  史丹佛大学医学院(Stanford University School of Medicine)院长Lloyd Minor也指出,我们正处於科技和巨量资讯急速发展创新的时代,有非常大的机会利用现有优势,提升社区甚至全球的健康水准。有监於医疗产业早已累积许多大数据,也是许多传统行业中较为重视资料分析的重要性,包括危急重症诊断、罕见疾病诊疗决策辅助、肿瘤精准医疗的开展、慢性病的调研防治等,都可望利用大数据分析技术,协助医疗产业帮助存储管理各种医疗数据,并从中提取创新价值,相关的医疗技术、产品将不断涌现,有可能给医疗行业,开拓出崭新的黄金时代。

 

  辅助医生临床诊断

 

  Lloyd Minor指出,在精准医疗领域,大数据分析技术,可以带来「燃料」和「动力」,如史丹佛大学医学院致力进行的生物医疗改革,该校科研人员正设法从不同资源获取大量数据,包括电子医疗记录、全基因组序列、保险和医药记录、可穿戴式感测器和社会环境数据。通过这些数据的分析,医生和研究人员可以更好地预测个人罹患特定疾病的机率,以此制定出早期检查和预防的方案。

 

  Lloyd Minor进一步指出,这些分析材料也将为临床医生提供实时治疗决策时所需的资讯。他透露,史丹佛大学正在研发一种名为「像你一样的病人」的可检索智慧工具,它能让医生根据文字记载,流动监测以及用药的真实体验等上百万的药物案例,提供一个更合理的治疗方案。

 

  事实上,类似的史丹佛大学「像你一样的病人」的大数据分析工具,北大方正资讯产业集团旗下的北大医疗信息技术公司也已开发出来,其所开发的临床数据中心(CDR),可将一家医院的所有病例的症状、诊疗情况、医嘱资讯、用药效果都纳入其中,存储的巨量医疗资料,可以在医生有需要的时候,随时检索出来,目前正在北京大学人民医院、北京大学国际医院、江苏省人民医院进行测试。

 

  北大医信的CDR可将这些医院资讯系统中积累的大量资料,为进行大数据分析和利用,打下坚实的基础。如搜索「冠状动脉性心脏疾病(冠心病)」时,即使是近百万例的相关疾病记录,只要是与冠心病相关的症状、并发症及常用药物等有关的资讯,不但都可以查询出来,资料还可以依据需要如出现频率自动排列,辅助医生分析。

 

  又如一位患者在做完肺部手术後,转氨酶出现偏高的现象时,医生若想知道这种情况是不是正常现象时,只要在CDR资料库里执行进阶检索,就会发现确实有一些病例在肺癌手术後,转氨酶会超过预警线,虽然这种例子为数不多,但的确存在这种情况,对医生的下一步治疗方案,当然也就会产生辅助决策的作用。

 

  例行治疗执行可更加严格

 

  许多慢性病如糖尿病,其实并无完全治癒的方法,而且必须要长期监控病情变化,否则就可能发生严重的并发症。如糖尿病如果没有做好血糖控制,就可能会引发眼疾、肾病、中风、心血管疾病等并发症,严重时甚至可能需要截肢。

 

  但其实前述问题有许多方式来处理,降低并发症发生的机率,但在许多糖尿病照护研究的案例中,却发现患者能同时做到很好的血糖控制、血压控制、血脂控制的比例并不高,其中主要的关键,就是长期监控累积的大量病情资料,并没有进行更深入的分析,及时调整治疗方式。

 

  为此,北大人民医院纪立农教授组织设计出一套糖尿病管理软体,不但将糖尿病标准化诊疗的流程图纳入其中,提供医生决策支援,透过这套软体所蒐集的资料,更有助於了解治疗方式的效果。

 

  该软体在进行为期一年的运用後,从蒐集回来的资料发现,降血糖药物二甲双胍的使用率提升到60%,降血脂的他汀类药物使用率,也从60%升到90%,治疗心血管疾病的阿斯匹灵使用率,也从60%提升到80%以上,显示使用临床决策辅助系统,有助於提升患者执行例行治疗的意愿,事实上,当系统在自动提取个人医疗资讯後,还会自动生成一个生活方式的指导建议,提供糖尿病患者包括运动的建议和饮食的指导,等於是医疗巨量资讯分析的进一步活用。

 

  帮助医学研究

 

  所谓「预防胜於治疗」,医疗大数据的价值,不仅能帮助治疗,也可以用来建立疾病、症状、检验检查结果、用药等资讯之间的关联性,建构成医疗知识图谱,可用於疾病探查、辅助诊断、辅助用药等。

 

  如许多因肺炎住院的老年患者,随後出现心血管、脑中风或死亡的风险也会显着增加,但类似的研究结果,可能要花上研究人员走访数万病例,跟踪超过十年,排除可能例外的原因,才能够得出可靠的结论。如今有了大数据分析技术,要建立不同疾病之间的关联,将会变得更加容易,也彻底改变医疗研究的方式。

 

  值得注意的是,由於医疗大数据不但数据化,同时也都会送上云端,也让研究人员有机会建立更为广泛的关联研究。因为资料将不会仅仅来自於一家医院,而是也来自於多家医院的资料联合检索、查询和分析结果。未来不仅是医院内的资料,包括体检、急救等只要是在网路上可以查询的资料,都可能成为医学研究的范畴。

 

  因此,未来的医院的医疗云架构,势必要走向公有云+私有云的混合云解决方案,所有的医疗资讯,不仅要提供内部使用,更要提供外部研究单位进行资料分析和应用,透过不断创新的资讯技术和变革服务模式,为广泛的患者提供更便捷、更智慧、更人性化的医疗服务,为个人的全生命周期健康护航。





收藏 推荐 打印 | 录入:Cstor | 阅读:
本文评论   查看全部评论 (1)
表情: 表情 姓名: 字数
点评:
       
评论声明
  • 尊重网上道德,遵守中华人民共和国的各项有关法律法规
  • 承担一切因您的行为而直接或间接导致的民事或刑事法律责任
  • 本站管理人员有权保留或删除其管辖留言中的任意内容
  • 本站有权在网站内转载或引用您的评论
  • 参与本评论即表明您已经阅读并接受上述条款