1、大數據在醫療行業如何應用醫療行業將和銀行、電信、保險等行業一起首先邁入大數據時代。大數據的分析和應用都將在醫療行業發揮巨大的作用，提高醫療效率和醫療效果。一、臨床操作在臨床操作方面，有5個主要場景的大數據應用：1 .比較效果研究通過全面分析病人特征數據和療效數據，然后比較多種干預措施的有效性，可以找到針對特定病人的最佳治療途徑。基于療效的研究包括比較效果研究(ComparativeEffectivenessResearch,CER)。研究表明，對同一病人來說，醫療服務提供方不同，醫療護理方法和效果不同，成本上也存在著很大的差異。精準分析包括病人體征數據、費用數據和療效數據在內的大型數據集，可以

2、幫助醫生確定臨床上最有效和最具有成本效益的治療方法。醫療護理系統實現CER,將有可能減少過度治療(比如避免那些副作用比療效明顯的治療方式)，以及治療不足。從長遠來看，不管是過度治療還是治療不足都將給病人身體帶來負面影響，以及產生更高的醫療費用。2 .臨床決策支持系統臨床決策支持系統可以提高工作效率和診療質量。目前的臨床決策支持系統分析醫生輸入的條目，比較其與醫學指引不同的地方，從而提醒醫生防止潛在的錯誤，如藥物不良反應。通過部署這些系統，醫療服務提供方可以降低醫療事故率和索賠數，尤其是那些臨床錯誤引起的醫療事故。在美國Metropolitan兒科重癥病房的研究中，兩個月內，臨床決策支持系統就削

3、減了40%的藥品不良反應事件數量。3 .醫療數據透明度提高醫療過程數據的透明度，可以使醫療從業者、醫療機構的績效更透明，間接促進醫療服務質量的提高。根據醫療服務提供方設置的操作和績效數據集，可以進行數據分析并創建可視化的流程圖和儀表盤，促進信息透明。流程圖的目標是識別和分析臨床變異和醫療廢物的來源，然后優化流程。僅僅發布成本、質量和績效數據，即使沒有與之相應的物質上的獎勵，也往往可以促進績效的提高，使醫療服務機構提供更好的服務，從而更有競爭力。4 .遠程病人監控從對慢性病人的遠程監控系統收集數據，并將分析結果反饋給監控設備（查看病人是否正在遵從醫囑），從而確定今后的用藥和治療方案。2010年，

4、美國有1.5億慢性病患者，如糖尿病、充血性心臟衰竭、高血壓患者，他們的醫療費用占到了醫療衛生系統醫療成本的80%o遠程病人監護系統對治療慢性病患者是非常有用的。遠程病人監護系統包括家用心臟監測設備、血糖儀，甚至還包括芯片藥片，芯片藥片被患者攝入后，實時傳送數據到電子病歷數據庫。舉個例子，遠程監控可以提醒醫生對充血性心臟衰竭病人采取及時治療措施，防止緊急狀況發生，因為充血性心臟衰竭的標志之一是由于保水產生的體重增加現象，這可以通過遠程監控實現預防。更多的好處是，通過對遠程監控系統產生的數據的分析，可以減少病人住院時間，減少急診量，實現提高家庭護理比例和門診醫生預約量的目標。5 .對病人檔案的先進

5、分析在病人檔案方面應用高級分析可以確定哪些人是某類疾病的易感人群。舉例說，應用高級分析可以幫助識別哪些病人有患糖尿病的高風險，使他們盡早接受預防性保健方案。這些方法也可以幫患者從已經存在的疾病管理方案中找到最好的治療方案。二、付款/定價對醫療支付方來說，通過大數據分析可以更好地對醫療服務進行定價。以美國為例，這將有潛力創造每年500億美元的價值，其中一半來源于國家醫療開支的降低。1 .自動化系統自動化系統（例如機器學習技術）檢測欺詐行為。業內人士評估，每年有2%4%的醫療索賠是欺詐性的或不合理的，因此檢測索賠欺詐具有巨大的經濟意義。通過一個全面的一致的索賠數據庫和相應的算法，可以檢測索賠準確性

6、，查出欺詐行為。這種欺詐檢測可以是追溯性的，也可以是實時的。在實時檢測中，自動化系統可以在支付發生前就識別出欺詐，避免重大的損失。2 .基于衛生經濟學和療效研究的定價計劃在藥品定價方面，制藥公司可以參與分擔治療風險，比如基于治療效果制定定價策略。這對醫療支付方的好處顯而易見，有利于控制醫療保健成本支出。對患者來說，好處更加直接。他們能夠以合理的價格獲得創新的藥物，并且這些藥物經過基于療效的研究。而對醫藥產品公司來說，更好的定價策略也是好處多多。他們可以獲得更高的市場準入可能性，也可以通過創新的定價方案，更有針對性療效藥品的推出，獲得更高的收入。在歐洲，現在有一些基于衛生經濟學和療效的藥品定價試

7、點項目。三、研發醫療產品公司可以利用大數據提高研發效率。拿美國為例，這將創造每年超過1000億美元的價值。1 .預測建模醫藥公司在新藥物的研發階段，可以通過數據建模和分析，確定最有效率的投入產出比，從而配備最佳資源組合。模型基于藥物臨床試驗階段之前的數據集及早期臨床階段的數據集，盡可能及時地預測臨床結果。評價因素包括產品的安全性、有效性、潛在的副作用和整體的試驗結果。通過預測建模可以降低醫藥產品公司的研發成本，在通過數據建模和分析預測藥物臨床結果后，可以暫緩研究次優的藥物，或者停止在次優藥物上的昂貴的臨床試驗。2 .提高臨床試驗設計的統計工具和算法使用統計工具和算法，可以提高臨床試驗設計水平，

8、并在臨床試驗階段更容易地招募到患者。通過挖掘病人數據，評估招募患者是否符合試驗條件，從而加快臨床試驗進程，提出更有效的臨床試驗設計建議，并能找出最合適的臨床試驗基地。比如那些擁有大量潛在符合條件的臨床試驗患者的試驗基地可能是更理想的，或者在試驗患者群體的規模和特征二者之間找到平衡。3 .臨床實驗數據的分析分析臨床試驗數據和病人記錄可以確定藥品更多的適應癥和發現副作用。在對臨床試驗數據和病人記錄進行分析后，可以對藥物進行重新定位，或者實現針對其他適應癥的營銷。實時或者近乎實時地收集不良反應報告可以促進藥物警戒（藥物警戒是上市藥品的安全保障體系，對藥物不良反應進行監測、評價和預防）。或者在一些情況

9、下，臨床實驗暗示出了一些情況但沒有足夠的統計數據去證明，現在基于臨床試驗大數據的分析可以給出證據。這些分析項目是非常重要的。可以看到最近幾年藥品撤市數量屢創新高，藥品撤市可能給醫藥公司帶來毀滅性的打擊。2004年從市場上撤下的止痛藥Vioxx,給默克公司造成70億美元的損失，短短幾天內就造成股東價值33%的損失。四、更具體一些，大數據已經得到實際應用的已經有如下場景1 .組學大數據精準醫療人類通過開展組學研究及不同組學問的關聯研究，從環境、生活方式和行為等暴露組學，至個體細胞分子水平上的基因組學、表觀組學、轉錄組學、蛋白組學、代謝組學、宏基因組學，再到個體健康和疾病狀態的表型組學等。利用大數據

10、將各種組學進行綜合及整合，既能為疾病發生、預防和治療提供全面、全新的認識，也有利于開展個體化醫學，即通過系統整合生物醫學與臨床數據，可以更準確地預測個體患病風險和預后，有針對性地實施預防和治療。2 .大數據虛擬藥物研發快速識別生物標志物和研發藥物。利用某種疾病患者人群的臨床數據和組學數據，可以快速識別有關疾病發生、預后或治療效果的生物標志物。在藥物研發方面，醫學大數據使得人們對病因和疾病發生機制的理解更加深入，從而有助于識別生物靶點和研發藥物。同時，充分利用海量臨床數據和組學數據、已有藥物的研究數據和高通量藥物篩選，能加速藥物篩選過程。3 .生物大數據流行病防治快速篩檢未知病原和發現可疑致病微

11、生物。通過采集未知病原樣本數據，對病原進行測序，并將未知病原與已知病原的基因序列進行比對，從而判斷其為已知病原或與其最接近的病原類型，據此推測其來源和傳播路線、開展藥物篩選和相應的流行疾病防治。.互聯網大數據公衛監測利用互聯網大數據以及有關專業數據實時開展公共衛生監測。公共衛生監測包括傳染病監測、慢性非傳染性疾病及相關危險因素監測、健康相關監測，如出生缺陷監測、食品安全風險監測等。止匕外，還可以通過覆蓋全國的患者電子病歷數據庫進行疫情監測，通過監測社交媒體或頻繁檢索的詞條來預測某些傳染病的流行。4 .大數據健康管理實時開展大數據健康管理，通過可穿戴設備對個體體征數據，如心率、脈率、呼吸頻率、體溫、熱消耗量、血壓、血糖、血氧、體脂含量等數據的實時、連續監測和流數據挖掘、分析，提供實時健康指導與建議，更科學地實施個性化健康管理。5 .大數據疾病譜研究了解人群疾病譜的改變，這有助于制定新的疾病防治策略。全球疾病負擔研究是一個應用大數據的實例，該研究應用的數據范圍廣、數據量巨大，近4700臺并行臺式計算機完成了數據準備、數據倉庫建立和數據挖掘分析的自動化和規范化計算，應用大數據研究人群疾病譜。.大數據人群隊列研究以大數據為導向的人群隊列研究逐漸