大數(shù)據(jù)在醫(yī)療衛(wèi)生中的應(yīng)用前景淺析

李軍強(qiáng) 李 青 周 揚(yáng)

北京市第一中西醫(yī)結(jié)合醫(yī)院 北京 100018

伴隨著國內(nèi)數(shù)字化進(jìn)程的不斷加快,人們開始逐漸認(rèn)識到數(shù)據(jù)的重要性,并且已經(jīng)將其上升到了國家戰(zhàn)略的層面進(jìn)行管理。同時,在智能化的不斷推動下,數(shù)據(jù)驅(qū)動的醫(yī)療應(yīng)用場景也開始不斷完成落地工作?，F(xiàn)階段,建設(shè)各種以數(shù)據(jù)中心為基礎(chǔ)的新型醫(yī)療信息化體系已經(jīng)成為了各大醫(yī)院創(chuàng)新發(fā)展的基礎(chǔ)性內(nèi)容。而對于醫(yī)療衛(wèi)生中的大數(shù)據(jù)而言,其主要指的是醫(yī)療過程中所產(chǎn)生的患者臨床以及醫(yī)學(xué)信息合集。這部分?jǐn)?shù)據(jù)往往包括患者的病歷、實驗室檢查結(jié)果以及手術(shù)記錄情況等等,這部分?jǐn)?shù)據(jù)對于相關(guān)的科研研究能夠提供極大的數(shù)據(jù)支撐。并且通過對大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用,使得其在醫(yī)療領(lǐng)域的發(fā)展得到了非常顯著的促進(jìn)效果,不但能夠為患者提供更高質(zhì)量的醫(yī)療服務(wù),同時也推動了國內(nèi)醫(yī)學(xué)研究的發(fā)展。

1 醫(yī)療大數(shù)據(jù)基本概述

醫(yī)療大數(shù)據(jù)主要指醫(yī)院內(nèi)部經(jīng)過長期積累的大規(guī)模臨床以及各種醫(yī)學(xué)信息合集,并且這部分?jǐn)?shù)據(jù)信息常見都是以電子化的形式所存在[1]。這部分?jǐn)?shù)據(jù)中主要包含患者的基本信息、病歷記錄情況以及診斷結(jié)果等等。技術(shù)進(jìn)步豐富了醫(yī)療大數(shù)據(jù)的范圍,如可穿戴設(shè)備的普及,可以實現(xiàn)大規(guī)模、實時、持續(xù)收集患者數(shù)據(jù);另外生物檢測技術(shù)的進(jìn)步、AI技術(shù)應(yīng)用等都會產(chǎn)生不同的醫(yī)療大數(shù)據(jù)。對于醫(yī)療大數(shù)據(jù)而言,其還包括以下幾個特點(diǎn):

多樣性:主要指醫(yī)療大數(shù)據(jù)中包含了大量的患者基本信息、臨床記錄以及影像學(xué)檢查結(jié)果等等數(shù)據(jù)。這部分?jǐn)?shù)據(jù)的主要存儲形式包括多種形式,例如文本、圖像以及數(shù)字等等,數(shù)據(jù)量相對較大,因此,在對其進(jìn)行存儲時就需要大規(guī)模的存儲以及處理系統(tǒng)[2]。

大規(guī)模:對醫(yī)院來說,每天都會出現(xiàn)大量的患者信息,并且這部分信息都會逐漸累積[3]。同時醫(yī)院每天還會產(chǎn)生大量的臨床醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)以及數(shù)以百萬的病歷記錄與影像學(xué)文件等等。因此,數(shù)據(jù)量是非常龐大的,這時候就需要強(qiáng)大的計算能力來對其進(jìn)行處理分析。

復(fù)雜性:醫(yī)院的數(shù)據(jù)往往會包含多種維度方面的信息,比如患者的年齡、性別以及疾病情況等等[4]。并且由于數(shù)據(jù)類型的差異性,導(dǎo)致其數(shù)據(jù)的質(zhì)量也會有所不同,數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)復(fù)雜度也不盡相同。而要想實現(xiàn)對這部分?jǐn)?shù)據(jù)的處理分析就需要高級的技術(shù)以及數(shù)據(jù)處理算法。

實時性:醫(yī)院的各種大數(shù)據(jù),包括科研類等等都是實時生成的,這部分?jǐn)?shù)據(jù)能夠直接對患者最新情況進(jìn)行反映[5]。

2 大數(shù)據(jù)在醫(yī)療衛(wèi)生中的應(yīng)用前景

大數(shù)據(jù)時代的帶來,使得該項技術(shù)在各個行業(yè)中都得到了非常廣泛的應(yīng)用,并且大數(shù)據(jù)已經(jīng)開始逐步被應(yīng)用在天文學(xué)、零售業(yè)以及搜索引擎等方面的服務(wù)之中,并且取得了較好的應(yīng)用效果[6]。然而,在實際應(yīng)用該項技術(shù)的過程中,卻出現(xiàn)了在醫(yī)療行業(yè)應(yīng)用較為落后的情況。為此,筆者對大數(shù)據(jù)技術(shù)的醫(yī)療衛(wèi)生應(yīng)用前景進(jìn)行綜合性闡述[7]。

2.1 疾病預(yù)防

在疾病預(yù)防之中應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù),可以幫助研究人員相較于以往而言具備更加全面的知識掌握情況,對患者健康狀況也更加了解。據(jù)相關(guān)調(diào)查結(jié)果顯示:現(xiàn)階段已經(jīng)有將近15%的患者健康影響因素已經(jīng)被醫(yī)療機(jī)構(gòu)所獲取,但是仍舊有剩下的85%影響因素沒有被獲得[8]。其中包括患者的遺傳因素、自然狀況以及社會狀況等方面的因素。

在實際應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)期間,通過對其與醫(yī)療行業(yè)進(jìn)行結(jié)合,能夠更好地將傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析下的患者家族史以及各種醫(yī)療行為記錄數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合性的分析,并且將這部分?jǐn)?shù)據(jù)與患者的個人數(shù)據(jù)進(jìn)行比對,比對的主要內(nèi)容包括患者的家庭收入、受教育情況等等[9]。并且在實際比對過程中,通過對于該項大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用,就可以有效地對各種危險因素進(jìn)行規(guī)避,且分析期間也能夠比對不同區(qū)域的數(shù)據(jù),以確保評估結(jié)果的準(zhǔn)確性。從而篩選出能夠影響患者健康的危險因素,建立一個能夠?qū)颊邔嵤崟r監(jiān)測評估的圖譜以及知識庫,并以此為基礎(chǔ),針對性地提出了一個護(hù)理干預(yù)計劃,意圖通過該項計劃的實施,實現(xiàn)對國內(nèi)民眾健康水平的改善,保障健康的生活條件。同時,對于大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用還可以與各種醫(yī)療系統(tǒng)之外的數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)合應(yīng)用,比如將患者的臨床信息與這部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)合,就可以對其進(jìn)行有效分析,并以此為基礎(chǔ),實現(xiàn)對國內(nèi)各大醫(yī)院醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量的全面改善。這種改善不僅僅停留在理論部分,更多的是集中在實際操作期間。

同時,在應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)期間,還可以將其與國內(nèi)相關(guān)機(jī)構(gòu)的醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行整合使用,整合之后數(shù)據(jù)的分析就能夠更加準(zhǔn)確,對于一些傳染性疾病的預(yù)防也能夠更具針對性。從而實現(xiàn)對高傳染性疾病的高質(zhì)量預(yù)防,避免國內(nèi)再次出現(xiàn)大規(guī)模疾病爆發(fā)的情況。其中,相關(guān)研究人員就曾經(jīng)結(jié)合各地航空的實際情況以及多方面數(shù)據(jù)來源,對其開展了全方位、多層次化的分析研究[10]。并且以此為基礎(chǔ),對于國內(nèi)傳染性疾病在空間分布方面的因素進(jìn)行了綜合性分析,提出了一個傳染性疾病預(yù)防模型,以實現(xiàn)對疾病傳染情況的提前預(yù)測,以便于更好地開展提前預(yù)防工作,避免出現(xiàn)大規(guī)模傳染。而在一些特殊的醫(yī)療中心內(nèi),更是建立了一種高質(zhì)量的預(yù)測模式,對院內(nèi)的患者疾病發(fā)生風(fēng)險進(jìn)行提前預(yù)測,通過對于該項技術(shù)的應(yīng)用,能夠?qū)⒒颊咴谝粋€月內(nèi)的再住院率從30%降低到了12%左右,同時患者3個月之后的急診就診率也降低了60%[11]。同時,現(xiàn)如今部分裝置之中所應(yīng)用的大數(shù)據(jù)技術(shù)更是將對患者的疾病檢測工作提升到了一個全新的維度。比如,在一些哮喘病患者的疾病數(shù)據(jù)追蹤之中,通過對于追蹤器設(shè)備的使用,能夠?qū)嵤┯涗浕颊邔ξ肫鞯氖褂们闆r,同時將記錄的數(shù)據(jù)傳輸?shù)街醒霐?shù)據(jù)庫之中,通過對數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的分析,從而完成對個人以及人群的疾病流行趨勢分析[12]。并且這部分?jǐn)?shù)據(jù)上傳之后還可以結(jié)合疾病控制中心的相關(guān)危險因素進(jìn)行分析,從而針對性地為患者提出一個預(yù)防、治療計劃,促進(jìn)患者恢復(fù)。

2.2 疾病診療

通過對大數(shù)據(jù)技術(shù)的運(yùn)用,能夠盡可能地幫助醫(yī)生為患者提供高質(zhì)量、高效率以及低成本的醫(yī)療服務(wù)。部分研究人員通過與IBM公司合作,通過對軟件的使用,以實現(xiàn)對各種即時的患者信息進(jìn)行處理,同時對患者的疾病診斷工作也能夠高效率開展。在對部分感染性疾病的診療中,系統(tǒng)更是能夠提前一天就完成對患者感染信號的發(fā)現(xiàn)與發(fā)送,從而實現(xiàn)對疾病的提前監(jiān)測[13]。部分醫(yī)療機(jī)構(gòu)更是將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用到了信息系統(tǒng)之中,從而確保醫(yī)療設(shè)備的各種數(shù)據(jù)能夠順利地進(jìn)行交換,推動電子健康檔案管理系統(tǒng)的成功使用。且對該系統(tǒng)使用之后,能夠極大程度地改善患者疾病診療效果,對于醫(yī)療資源而言也是一種最大限度的利用。

且將大數(shù)據(jù)應(yīng)用到循證醫(yī)學(xué)中也能夠保障良好的效果[14]。將患者的個人數(shù)據(jù)集應(yīng)用到大數(shù)據(jù)算法之中,能夠為后續(xù)的循證醫(yī)學(xué)發(fā)展提供良好的數(shù)據(jù)支撐,且這種技術(shù)的使用能夠?qū)⑵綍r小樣本中難以發(fā)現(xiàn)的細(xì)微差別分析出來,從而為相關(guān)醫(yī)生提供更加全面的數(shù)據(jù),以實現(xiàn)臨床實踐操作的準(zhǔn)確性。其中就有癌癥中心與超級計算機(jī)合作的先例,其將超過60萬份的醫(yī)療數(shù)據(jù)以及150萬份的患者記錄數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)合,并以此為基礎(chǔ)提出了一種診斷決策工具,通過對該工具的利用,可以為臨床醫(yī)療工作人員提供更加準(zhǔn)確的診斷治療建議,并且最后調(diào)查結(jié)果也顯示,有將近九成的醫(yī)務(wù)工作人員都采納了該決策工具的建議[15]。由此不難看出,大數(shù)據(jù)的分析能力在臨床診斷以及治療工作中的重要性不言而喻。同時將該項技術(shù)與系統(tǒng)生物學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)合,比如較為常見的包括患者基因、生物小分子等等[16]。

2.3 醫(yī)藥研發(fā)和評價

在對大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行應(yīng)用期間,不單單是要注重如何更好地應(yīng)用該項技術(shù),同時也可以關(guān)注如何改善該項技術(shù)的治療措施,實現(xiàn)更加高效率的優(yōu)化技術(shù),使得該項技術(shù)在一些制藥公司內(nèi)進(jìn)行使用時能夠提升藥物的研發(fā)效率。從而能夠使得制藥公司研發(fā)出的藥物更具針對性,治療效果也能夠更好[17]。即在實際的藥物研發(fā)過程中,通過對于大數(shù)據(jù)的使用,就可以對不同地區(qū)的患者對于各種藥物的實際需要數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,通過分析的結(jié)果就可以幫助制藥公司了解哪些藥物的投入產(chǎn)出比最高,從而對資源進(jìn)行合理的配置,以實現(xiàn)高效率的藥物研發(fā)效果。

通過研究發(fā)現(xiàn),如果能夠在一些醫(yī)用藥物的研究中使用大數(shù)據(jù)技術(shù),就可以更好的縮短其研究-上市的時間,同時在藥物的臨床試驗方面,也可以實現(xiàn)一個提高實驗成功率的效果,減少投入的時間、人力以及資源成本。比如,相關(guān)藥物在上市之后就可以利用各種現(xiàn)有的數(shù)據(jù)對其進(jìn)行多角度的分析,從而全面地掌握市面上該藥物的使用安全性以及經(jīng)濟(jì)性,為后續(xù)的臨床藥物使用提供參考價值。比如美國的食品與藥物管理局就曾經(jīng)使用大數(shù)據(jù)方式實現(xiàn)對相關(guān)科研人員的來源數(shù)據(jù)調(diào)查,從而了解藥品核準(zhǔn)標(biāo)示外的市場銷售情況。

2.4 醫(yī)療科研研究

臨床醫(yī)療科研可以說是醫(yī)學(xué)學(xué)科建設(shè)中的一個重要部分,同時也是相關(guān)醫(yī)務(wù)人員個人發(fā)展考核中的一個重要指標(biāo)[18]。因此,相關(guān)的醫(yī)療科研人員對于一個能夠?qū)崿F(xiàn)對科研大數(shù)據(jù)進(jìn)行前瞻、回顧的平臺需求是非常迫切的,其中包含對各種科研課題的擬定以及對大數(shù)據(jù)平臺的檢索等等,而對于一些符合課題實際需求的病例,其中所包含的各種參數(shù)統(tǒng)計以及挖掘分析工作也是非常關(guān)鍵的。大數(shù)據(jù)技術(shù)在醫(yī)療科研研究方面的具體應(yīng)用結(jié)構(gòu)見圖1。

圖1 大數(shù)據(jù)技術(shù)在醫(yī)療科研研究的應(yīng)用

通過對大數(shù)據(jù)技術(shù)以及知識圖譜技術(shù)、人工智能技術(shù)的結(jié)合使用,能夠?qū)崿F(xiàn)對大量PB級別的醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確檢索,為臨床醫(yī)學(xué)研究有效建立基于真實世界數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的科研思路和科研方法,以數(shù)據(jù)為重點(diǎn)賦能臨床和管理決策[19],同時也支持多分中心的臨床試驗數(shù)據(jù)采集工作,對其進(jìn)行深度挖掘分析,即實施多維病例數(shù)據(jù)的分析。并且在科研平臺中應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以實現(xiàn)對科研效率以及科研項目周期、人力投入以及資金成本的優(yōu)化。

而除了上述應(yīng)用之外,患者健康管理、醫(yī)療保險、商業(yè)保險、公立醫(yī)院績效考核、醫(yī)院精細(xì)化管理、運(yùn)營管理等方面都具有較好的應(yīng)用前景[20-21]。

3 結(jié)論

總而言之,通過在醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)中應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析以及挖掘等等技術(shù),可以在一定程度上實現(xiàn)對醫(yī)療機(jī)構(gòu)生產(chǎn)力的提升,改善其服務(wù)水平以及服務(wù)質(zhì)量,確保對各種醫(yī)療資源的充分利用。而在醫(yī)療衛(wèi)生之中應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)的前景也是非常廣泛的,通過對大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用,能夠極大程度上促進(jìn)科學(xué)、技術(shù)以及社會的進(jìn)步。但是伴隨著國內(nèi)數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷增長,需要關(guān)注數(shù)據(jù)隱私性以及安全性方面的保障,確保大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的可持續(xù)性。