机遇与挑战并存 大数据引领医疗健康蓝海

从计算机、互联网、云计算……一直到物联网,大数据的浪潮已经悄然降临,并渗透到医疗服务的方方面面。

6月14日,在由北京市科学技术协会与中美创新协会、动点科技联合主办的“中美创新链接——大数据高端论坛”上,与会专家的普遍共识是:医疗健康信息化市场已然成为一片蓝海,面对庞大而复杂的医疗数据,大数据将会带来令人兴奋的回报。

汇享大数据

医疗数据是持续、高增长的复杂数据,蕴涵的信息价值也是丰富多样。如何对其进行有效的存储、处理、查询和分析,大数据无疑具有无尽的开发潜力。

电子病历的建设就是大数据改革浪潮的最佳体现。

斯坦福大学转化医学中心主任研究员BruceLing对记者表示,电子病历几乎在美国所有的儿科医院和成人医院中被采纳。特别是对于重症监护的病人来讲,每秒钟都要收集持续不断的数据,从入院的情况到药物的使用,这些庞大的数据都会体现在病人的电子病历当中。

而斯坦福大学在大数据应用方面所做的工作同样令人兴奋。他们把所有医院的电子病例及数据库,都转换成斯坦福大学数据中心的数据,从许多不同的来源解析成堆的数据,试图发现那些对于解决问题来说最有用的模式,以便使管理人员更加全面地了解病人的各种需求。

BruceLing称,目前的一些数据已经不能满足行政管理者的需求。例如,对于一般心脏疾病的治疗,各地区诊所分布图与目前病人居住的地方其实是不重 叠的。所以,就需要通过大数据来分析各种类型的病人都集中在哪个区域,以此来重新部署各诊所的分布,以满足不同患者的需求。

不仅如此,BruceLing称,从新兴的分子诊断方法到行医的最新标准,这些数据也同样可以录入电子病历。在他看来,医疗行业进入大数据时代后,就可以发生质的变化,对医生和病人都会带来更多的实惠。

基因组学可以说是大数据在医疗健康行业最经典的应用。基因测序的成本在不断降低,同时产生着海量数据。许多公司和研究机构正通过高级算法和云计算来加速基因序列分析,让发现疾病的过程变得更快、更容易、更便宜。

北京大学研究员李程在谈到癌症基因组学时首先强调,癌症是一种演化的疾病,从正常的细胞到癌症细胞,从良性肿瘤到恶性肿瘤,每一步都有一些特定的基因发生变异。

他对记者表示,新一代基因测序工作就是把正常的细胞与癌细胞进行比较,找出之间的差异,而这些差异很可能就是造成癌症发生的原因,也可能是癌症介于生存和生长的关键因素,如果能够抑制住这些因素,就有可能治疗癌症。

“每个病人都有各自具体的变异,我们根据这些变异能不能发展成特定的药物,而不是同一种药?根据基因组数据,能不能帮助我们预测病人对某一种药物的反应,或者病人的生存率?”李程说。

在他看来,大数据将会给个体化医疗带来很多机遇,对于制药公司来说,同样也可以预测哪些药物对特定的变异病人有效,作出更为科学和准确的诊断和用药决策,更大程度地提高药物疗效通过的几率。

可以说,掌握基因测序技术,挖掘出丰富且有效的信息,对于个性化的诊治非常关键。而用于医疗的各种影像手段,本身的发展同样也是大数据爆炸的过程。

中国科学院深圳先进技术研究院研究员郑海荣则对记者表示,传统的影像方式看不到分子级的病变,基于基因组学的不断发展,现如今不仅可以从成像上获得病变分子的存在,甚至还可以获得细胞级的存在。

“在医院里发现了肿瘤,原因是源于微观尺度的变异。如果把每个尺度的信息都获取,那我们就可以生活在一个非常立体的和多维度的世界。”郑海荣说。

机遇与挑战并存

大数据市场到底有多大?据互联网数据中心预测,中国的大数据市场在2012~2016年间将增长5倍,政府、银行、医疗卫生、电信等行业将在其中占据最多的份额,大数据带来的巨大商业价值已经不言自明。

不过,面对大数据带来的美好前景,现实中的挑战亦不可忽视,特别是在技术并不发达的中国。

郑海荣表示,在中国,80%的高端医疗设备和影像设备都是进口,基础设施对于中国来说就是最大的挑战。

在他看来,中国这一拥有13亿人口的发展中大国,各个地区的人口集中度以及发达状况都差异巨大,对于整个工业体系的需求也是非常强大的。不同地区的不同医院要想都能够获得足够的影像系统和数据,目前还很困难。

“大数据在医疗体系中的建设也是一个民生保障体系的建设,这应该属于政府行为。虽然目前政府非常关注,但要想做到成熟的体系还需要面临不少的挑战。”郑海荣说。

对此,李程认为,人才的缺失是中国不得不面临的关键问题。他希望更多的中国大学生能够潜心从事数据分析等基础工作。

与此同时,斯坦福大学心脏科急救中心主任AndrewShin也对记者指出,建立医疗保健大数据平台,就需要将不同模式结合起来。即将影像学、基因组学等不同数据模式进行整合,使它能够进行结构化及数据一体化处理,并为患者提供更高的价值。

在AndrewShin看来,大数据应用于医疗行业更应该循序渐进。“30年过去了,基因组学才发展到今天。现在,我们刚刚迈入电子病历的旅途,在学会跑之前更应该学会走,用基因组学的经验来推动大数据的发展。”

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