首頁(yè) 資訊 大數(shù)據(jù)技術(shù)如何賦能醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè) — 技術(shù)應(yīng)用變革醫(yī)療發(fā)展模式,精準(zhǔn)服務(wù)推動(dòng)產(chǎn)業(yè)價(jià)值升級(jí)

大數(shù)據(jù)技術(shù)如何賦能醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè) — 技術(shù)應(yīng)用變革醫(yī)療發(fā)展模式,精準(zhǔn)服務(wù)推動(dòng)產(chǎn)業(yè)價(jià)值升級(jí)

來(lái)源:泰然健康網(wǎng) 時(shí)間:2024年12月20日 02:58

文/清華大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)研究院  趙紅燕

社會(huì)老齡化加快和新技術(shù)快速發(fā)展的形勢(shì)推動(dòng)醫(yī)療信息化市場(chǎng)需求的快速增長(zhǎng),從個(gè)人到家庭的治療需求和健康管理需求,從醫(yī)院到區(qū)域的信息共享和平衡發(fā)展,這些領(lǐng)域的需求對(duì)社會(huì)供給提出更加多元化的要求。

基于互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)產(chǎn)生的信息快速地更新迭代且體量龐大,內(nèi)容復(fù)雜多樣,涉及到門診、住院、結(jié)算、手術(shù)、醫(yī)保、用藥等就醫(yī)前后一系列繁冗數(shù)據(jù),傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)難以有效、經(jīng)濟(jì)、智能地存儲(chǔ)、加工和管理現(xiàn)代數(shù)據(jù),由此產(chǎn)生以云計(jì)算等技術(shù)為主要工具處理該類復(fù)雜數(shù)據(jù)集,提取對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)信息并加以應(yīng)用的大數(shù)據(jù)技術(shù)。

大數(shù)據(jù)技術(shù)在醫(yī)療行業(yè)多個(gè)領(lǐng)域探索智能化應(yīng)用,試圖為用戶和企業(yè)提供更加精確的服務(wù),輔助從業(yè)者予以決策,延長(zhǎng)產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈。各國(guó)政府在社會(huì)發(fā)展新形勢(shì)下積極做出政策調(diào)整,迅速出臺(tái)相關(guān)法規(guī),支持大數(shù)據(jù)在醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的發(fā)展并完善相應(yīng)的監(jiān)管。在市場(chǎng)選擇、政策鼓勵(lì)的雙重支持下,產(chǎn)業(yè)發(fā)展也的確沒有令人失望。目前業(yè)界討論比較多的是大數(shù)據(jù)對(duì)于醫(yī)療服務(wù)的支持,如 AI 醫(yī)學(xué)影像、醫(yī)院服務(wù)系統(tǒng)等,除此之外,大數(shù)據(jù)在公共衛(wèi)生、醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)、醫(yī)療保險(xiǎn)等領(lǐng)域也在逐步探索、發(fā)展并應(yīng)用。

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大數(shù)據(jù)在公共衛(wèi)生領(lǐng)域的應(yīng)用 為加強(qiáng)疫情管理、提升應(yīng)急處理能力,在政策的推動(dòng)下開始建立區(qū)域衛(wèi)生信息系統(tǒng)和公共衛(wèi)生平臺(tái)加強(qiáng)公共健康管理。公共衛(wèi)生監(jiān)測(cè)以互聯(lián)網(wǎng)為途徑獲取公眾關(guān)注內(nèi)容進(jìn)行疾病早期預(yù)警,以衛(wèi)生信息系統(tǒng)為工具掌握疾病區(qū)域布局和蔓延速度。例如公眾在患某種疾病時(shí)很可能會(huì)在搜索引擎平臺(tái)查找關(guān)注疾病相關(guān)內(nèi)容,以關(guān)注熱度和搜索頻次分析該疾病發(fā)生的概率,成為疾病爆發(fā)的前期預(yù)警以做好防疫準(zhǔn)備工作。 谷歌依托大數(shù)據(jù)技術(shù)分析用戶對(duì)疾病的搜索指數(shù)并預(yù)測(cè)到流感的爆發(fā),通過(guò)統(tǒng)計(jì)用戶搜索詞匯和位置等數(shù)據(jù)繪制各項(xiàng)疾病搜索時(shí)間和地域分布的地圖,提前于美國(guó)疾控中心 1-2 周的時(shí)間;Flu Near You 網(wǎng)站專門監(jiān)測(cè)用戶自我流感情況并預(yù)測(cè)流感趨勢(shì),用戶可以自愿在網(wǎng)站檢測(cè)自身健康狀況,匿名且免費(fèi),以個(gè)人實(shí)時(shí)報(bào)告癥狀的方式補(bǔ)充傳統(tǒng)跟蹤模式,發(fā)現(xiàn)早期疾病征兆并防止傳播;美國(guó) University of Rochester 數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)以 Twitter 為渠道,研究 60 多萬(wàn)人產(chǎn)生的 440 萬(wàn)條信息挖掘解析其疾病健康狀態(tài),并證實(shí)可借此提前 8 天預(yù)測(cè)流感形勢(shì)下個(gè)體被傳染情況。

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大數(shù)據(jù)在藥物研發(fā)領(lǐng)域的應(yīng)用
暗合藥物研發(fā)嚴(yán)謹(jǐn)性的要求,大數(shù)據(jù)的專業(yè)化處理技術(shù)助力縮短藥物研發(fā)周期。通過(guò)統(tǒng)計(jì)、整理、分析患者的疾病信息、藥物使用及其臨床表現(xiàn)形成結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù),數(shù)據(jù)庫(kù)的資料來(lái)源可能包含醫(yī)院信息系統(tǒng)、公共衛(wèi)生信息系統(tǒng)以及知識(shí)網(wǎng)站和搜索引擎等網(wǎng)站。 一方面,利用現(xiàn)有的案例分析藥物可能存在的不良反應(yīng),快速學(xué)習(xí)已有的研究成果提取對(duì)藥物研發(fā)有用的知識(shí)獲得所需藥物成分加以試驗(yàn),縮短藥物研發(fā)生命周期,降低不良反應(yīng)率和研發(fā)成本。另一方面,通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)社會(huì)潛在用藥需求的分析,預(yù)測(cè)未來(lái)藥品的需求數(shù)量和需求階段,結(jié)合研發(fā)成本分析研發(fā)的必要性與否及其生產(chǎn)數(shù)量。 Atomwise 搭建的一個(gè)藥物設(shè)計(jì)系統(tǒng) Atom Net,該系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)源于數(shù)百萬(wàn)的親和力實(shí)驗(yàn)和數(shù)千種蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù),以預(yù)測(cè)小分子與蛋白質(zhì)的結(jié)合。葛蘭素史克與英國(guó)的 Exscientia 合作,利用已有的藥物研發(fā)數(shù)據(jù)庫(kù),研究得出上百萬(wàn)種與特定靶點(diǎn)相關(guān)的小分子化合物。而英國(guó) Benevolent AI 的數(shù)據(jù)庫(kù)則是包括論文、臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)等。

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大數(shù)據(jù)在醫(yī)療保險(xiǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用 建立疾病模型檢測(cè)費(fèi)用合理性優(yōu)化醫(yī)療保險(xiǎn)支出結(jié)構(gòu)。大數(shù)據(jù)技術(shù)通過(guò)對(duì)以往案例的分析,建立不同疾病案例的模型,研究同種疾病所需進(jìn)行的醫(yī)療檢查項(xiàng)目、藥物使用、住院時(shí)間等情況,結(jié)合新政策下按項(xiàng)目付費(fèi)的醫(yī)保方式,按照一定的醫(yī)療標(biāo)準(zhǔn)控制醫(yī)療保險(xiǎn)支出情況,防止醫(yī)療資源的過(guò)度利用和費(fèi)用的無(wú)效開支。Valence Health 使用 Map R 公司的數(shù)據(jù)融合平臺(tái)(Converged Data Plat form)建立數(shù)據(jù)湖作為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),以此優(yōu)化決策改善醫(yī)保結(jié)果和財(cái)務(wù)狀況。

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醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用面臨的挑戰(zhàn) 大數(shù)據(jù)處理技術(shù)為優(yōu)化醫(yī)療效果、提高醫(yī)療服務(wù)效率、降低醫(yī)療過(guò)程費(fèi)用、完善醫(yī)療服務(wù)體驗(yàn)等方面做出貢獻(xiàn),但新技術(shù)的發(fā)展在行業(yè)應(yīng)用中往往需要適應(yīng)過(guò)程和發(fā)展階段,暴露出一些發(fā)展問(wèn)題: (1)醫(yī)療信息繁雜且類型多樣,即便同一種醫(yī)療癥狀在不同的醫(yī)療機(jī)構(gòu)之間也可能存在表述不同的術(shù)語(yǔ),缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)導(dǎo)致數(shù)據(jù)體量龐大但是質(zhì)量參差不齊,數(shù)據(jù)分析利用率不高,大數(shù)據(jù)技術(shù)在醫(yī)療行業(yè)前景美好但落地困難; (2)不同醫(yī)院之間數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的差異和出于對(duì)患者數(shù)據(jù)隱私性的保護(hù)導(dǎo)致數(shù)據(jù)共享困難,醫(yī)療行業(yè)信息孤島現(xiàn)象嚴(yán)重,但從另一個(gè)角度來(lái)講隱私保護(hù)也是對(duì)醫(yī)療服務(wù)商和醫(yī)療產(chǎn)品供給商的重要要求,因此會(huì)有不同程度的需求矛盾問(wèn)題; (3)數(shù)據(jù)的應(yīng)用需要符合安全性和合法性的規(guī)定,美國(guó)在醫(yī)療商業(yè)信息化過(guò)程中要求必須符合 HIPAA 和 HITECH 法案的規(guī)定,如何兼顧數(shù)據(jù)的合規(guī)性和有效性是大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的難點(diǎn),也是需要政府、醫(yī)院和企業(yè)之間的相互協(xié)調(diào)和配合; (4)大數(shù)據(jù)分析后產(chǎn)生的診斷方案和治療方案是基于對(duì)大量已有案例和個(gè)人信息的分析而得,相對(duì)來(lái)說(shuō)較為客觀,但處理過(guò)程需要數(shù)據(jù)準(zhǔn)備過(guò)程和數(shù)據(jù)處理時(shí)間,而很多疾病則需要快速地給出方案否則有可能延誤治療而導(dǎo)致病情加重,這對(duì)計(jì)算、分析的速度是一種挑戰(zhàn),需要經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期的積累和訓(xùn)練。

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未來(lái)展望 近年來(lái),各個(gè)企業(yè)以大數(shù)據(jù)技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的探索層出不窮,熱度不減,而醫(yī)療領(lǐng)域的敏感性和復(fù)雜性使得大數(shù)據(jù)應(yīng)用進(jìn)展緩慢,這是行業(yè)性質(zhì)決定的,但這并不能阻擋醫(yī)療大數(shù)據(jù)發(fā)展的趨勢(shì),大數(shù)據(jù)技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)的一小步即是推動(dòng)社會(huì)發(fā)展的一大步。新技術(shù)下未知性和挑戰(zhàn)很多,要想實(shí)現(xiàn)醫(yī)療大數(shù)據(jù)對(duì)產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí),還需要醫(yī)療生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)部和新興信息技術(shù)公司各個(gè)角色的協(xié)同互助,更重要的是,需要保持對(duì)生命的敬畏和對(duì)隱私的尊重。

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