李军强 李 青 周 扬
北京市第一中西医结合医院 北京 100018
伴随着国内数字化进程的不断加快,人们开始逐渐认识到数据的重要性,并且已经将其上升到了国家战略的层面进行管理。同时,在智能化的不断推动下,数据驱动的医疗应用场景也开始不断完成落地工作。现阶段,建设各种以数据中心为基础的新型医疗信息化体系已经成为了各大医院创新发展的基础性内容。而对于医疗卫生中的大数据而言,其主要指的是医疗过程中所产生的患者临床以及医学信息合集。这部分数据往往包括患者的病历、实验室检查结果以及手术记录情况等等,这部分数据对于相关的科研研究能够提供极大的数据支撑。并且通过对大数据技术的应用,使得其在医疗领域的发展得到了非常显著的促进效果,不但能够为患者提供更高质量的医疗服务,同时也推动了国内医学研究的发展。
医疗大数据主要指医院内部经过长期积累的大规模临床以及各种医学信息合集,并且这部分数据信息常见都是以电子化的形式所存在[1]。这部分数据中主要包含患者的基本信息、病历记录情况以及诊断结果等等。技术进步丰富了医疗大数据的范围,如可穿戴设备的普及,可以实现大规模、实时、持续收集患者数据;另外生物检测技术的进步、AI技术应用等都会产生不同的医疗大数据。对于医疗大数据而言,其还包括以下几个特点:
多样性:主要指医疗大数据中包含了大量的患者基本信息、临床记录以及影像学检查结果等等数据。这部分数据的主要存储形式包括多种形式,例如文本、图像以及数字等等,数据量相对较大,因此,在对其进行存储时就需要大规模的存储以及处理系统[2]。
大规模:对医院来说,每天都会出现大量的患者信息,并且这部分信息都会逐渐累积[3]。同时医院每天还会产生大量的临床医学数据以及数以百万的病历记录与影像学文件等等。因此,数据量是非常庞大的,这时候就需要强大的计算能力来对其进行处理分析。
复杂性:医院的数据往往会包含多种维度方面的信息,比如患者的年龄、性别以及疾病情况等等[4]。并且由于数据类型的差异性,导致其数据的质量也会有所不同,数据之间的关联复杂度也不尽相同。而要想实现对这部分数据的处理分析就需要高级的技术以及数据处理算法。
实时性:医院的各种大数据,包括科研类等等都是实时生成的,这部分数据能够直接对患者最新情况进行反映[5]。
大数据时代的带来,使得该项技术在各个行业中都得到了非常广泛的应用,并且大数据已经开始逐步被应用在天文学、零售业以及搜索引擎等方面的服务之中,并且取得了较好的应用效果[6]。然而,在实际应用该项技术的过程中,却出现了在医疗行业应用较为落后的情况。为此,笔者对大数据技术的医疗卫生应用前景进行综合性阐述[7]。
2.1 疾病预防
在疾病预防之中应用大数据技术,可以帮助研究人员相较于以往而言具备更加全面的知识掌握情况,对患者健康状况也更加了解。据相关调查结果显示:现阶段已经有将近15%的患者健康影响因素已经被医疗机构所获取,但是仍旧有剩下的85%影响因素没有被获得[8]。其中包括患者的遗传因素、自然状况以及社会状况等方面的因素。
在实际应用大数据技术期间,通过对其与医疗行业进行结合,能够更好地将传统数据分析下的患者家族史以及各种医疗行为记录数据进行综合性的分析,并且将这部分数据与患者的个人数据进行比对,比对的主要内容包括患者的家庭收入、受教育情况等等[9]。并且在实际比对过程中,通过对于该项大数据技术的应用,就可以有效地对各种危险因素进行规避,且分析期间也能够比对不同区域的数据,以确保评估结果的准确性。从而筛选出能够影响患者健康的危险因素,建立一个能够对患者实施实时监测评估的图谱以及知识库,并以此为基础,针对性地提出了一个护理干预计划,意图通过该项计划的实施,实现对国内民众健康水平的改善,保障健康的生活条件。同时,对于大数据技术的应用还可以与各种医疗系统之外的数据进行联合应用,比如将患者的临床信息与这部分数据进行结合,就可以对其进行有效分析,并以此为基础,实现对国内各大医院医疗服务质量的全面改善。这种改善不仅仅停留在理论部分,更多的是集中在实际操作期间。
同时,在应用大数据技术期间,还可以将其与国内相关机构的医疗数据进行整合使用,整合之后数据的分析就能够更加准确,对于一些传染性疾病的预防也能够更具针对性。从而实现对高传染性疾病的高质量预防,避免国内再次出现大规模疾病爆发的情况。其中,相关研究人员就曾经结合各地航空的实际情况以及多方面数据来源,对其开展了全方位、多层次化的分析研究[10]。并且以此为基础,对于国内传染性疾病在空间分布方面的因素进行了综合性分析,提出了一个传染性疾病预防模型,以实现对疾病传染情况的提前预测,以便于更好地开展提前预防工作,避免出现大规模传染。而在一些特殊的医疗中心内,更是建立了一种高质量的预测模式,对院内的患者疾病发生风险进行提前预测,通过对于该项技术的应用,能够将患者在一个月内的再住院率从30%降低到了12%左右,同时患者3个月之后的急诊就诊率也降低了60%[11]。同时,现如今部分装置之中所应用的大数据技术更是将对患者的疾病检测工作提升到了一个全新的维度。比如,在一些哮喘病患者的疾病数据追踪之中,通过对于追踪器设备的使用,能够实施记录患者对吸入器的使用情况,同时将记录的数据传输到中央数据库之中,通过对数据库中数据的分析,从而完成对个人以及人群的疾病流行趋势分析[12]。并且这部分数据上传之后还可以结合疾病控制中心的相关危险因素进行分析,从而针对性地为患者提出一个预防、治疗计划,促进患者恢复。
2.2 疾病诊疗
通过对大数据技术的运用,能够尽可能地帮助医生为患者提供高质量、高效率以及低成本的医疗服务。部分研究人员通过与IBM公司合作,通过对软件的使用,以实现对各种即时的患者信息进行处理,同时对患者的疾病诊断工作也能够高效率开展。在对部分感染性疾病的诊疗中,系统更是能够提前一天就完成对患者感染信号的发现与发送,从而实现对疾病的提前监测[13]。部分医疗机构更是将大数据技术应用到了信息系统之中,从而确保医疗设备的各种数据能够顺利地进行交换,推动电子健康档案管理系统的成功使用。且对该系统使用之后,能够极大程度地改善患者疾病诊疗效果,对于医疗资源而言也是一种最大限度的利用。
且将大数据应用到循证医学中也能够保障良好的效果[14]。将患者的个人数据集应用到大数据算法之中,能够为后续的循证医学发展提供良好的数据支撑,且这种技术的使用能够将平时小样本中难以发现的细微差别分析出来,从而为相关医生提供更加全面的数据,以实现临床实践操作的准确性。其中就有癌症中心与超级计算机合作的先例,其将超过60万份的医疗数据以及150万份的患者记录数据进行结合,并以此为基础提出了一种诊断决策工具,通过对该工具的利用,可以为临床医疗工作人员提供更加准确的诊断治疗建议,并且最后调查结果也显示,有将近九成的医务工作人员都采纳了该决策工具的建议[15]。由此不难看出,大数据的分析能力在临床诊断以及治疗工作中的重要性不言而喻。同时将该项技术与系统生物学数据进行结合,比如较为常见的包括患者基因、生物小分子等等[16]。
2.3 医药研发和评价
在对大数据技术进行应用期间,不单单是要注重如何更好地应用该项技术,同时也可以关注如何改善该项技术的治疗措施,实现更加高效率的优化技术,使得该项技术在一些制药公司内进行使用时能够提升药物的研发效率。从而能够使得制药公司研发出的药物更具针对性,治疗效果也能够更好[17]。即在实际的药物研发过程中,通过对于大数据的使用,就可以对不同地区的患者对于各种药物的实际需要数据进行分析,通过分析的结果就可以帮助制药公司了解哪些药物的投入产出比最高,从而对资源进行合理的配置,以实现高效率的药物研发效果。
通过研究发现,如果能够在一些医用药物的研究中使用大数据技术,就可以更好的缩短其研究-上市的时间,同时在药物的临床试验方面,也可以实现一个提高实验成功率的效果,减少投入的时间、人力以及资源成本。比如,相关药物在上市之后就可以利用各种现有的数据对其进行多角度的分析,从而全面地掌握市面上该药物的使用安全性以及经济性,为后续的临床药物使用提供参考价值。比如美国的食品与药物管理局就曾经使用大数据方式实现对相关科研人员的来源数据调查,从而了解药品核准标示外的市场销售情况。
2.4 医疗科研研究
临床医疗科研可以说是医学学科建设中的一个重要部分,同时也是相关医务人员个人发展考核中的一个重要指标[18]。因此,相关的医疗科研人员对于一个能够实现对科研大数据进行前瞻、回顾的平台需求是非常迫切的,其中包含对各种科研课题的拟定以及对大数据平台的检索等等,而对于一些符合课题实际需求的病例,其中所包含的各种参数统计以及挖掘分析工作也是非常关键的。大数据技术在医疗科研研究方面的具体应用结构见图1。
图1 大数据技术在医疗科研研究的应用
通过对大数据技术以及知识图谱技术、人工智能技术的结合使用,能够实现对大量PB级别的医疗数据进行准确检索,为临床医学研究有效建立基于真实世界数据和数据挖掘技术的科研思路和科研方法,以数据为重点赋能临床和管理决策[19],同时也支持多分中心的临床试验数据采集工作,对其进行深度挖掘分析,即实施多维病例数据的分析。并且在科研平台中应用大数据技术可以实现对科研效率以及科研项目周期、人力投入以及资金成本的优化。
而除了上述应用之外,患者健康管理、医疗保险、商业保险、公立医院绩效考核、医院精细化管理、运营管理等方面都具有较好的应用前景[20-21]。
总而言之,通过在医疗卫生行业中应用大数据分析以及挖掘等等技术,可以在一定程度上实现对医疗机构生产力的提升,改善其服务水平以及服务质量,确保对各种医疗资源的充分利用。而在医疗卫生之中应用大数据技术的前景也是非常广泛的,通过对大数据技术的应用,能够极大程度上促进科学、技术以及社会的进步。但是伴随着国内数据规模的不断增长,需要关注数据隐私性以及安全性方面的保障,确保大数据技术应用的可持续性。
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