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建立医疗大数据才是医疗共享最高境界
来源:《中国商界》杂志    2018-01-10 11:12:18
  全国首家MedicalMall(共享医疗)日前在杭州大商场里开业,让共享医疗一时间成为了网络“红词”。但业内人士认为,建立完备的医疗大数据让医疗资源通过互联网共享才是医疗共享的最高境界。

  医疗大数据研发如火如荼

  最近有关医疗大数据共享的消息一直是不断。2017年12月1日,以色列卫生部政府与政府间卫生健康合作董事会董事HagaiDror、以色列卫生部数字健康和信息技术司国家数字项目负责人ItzikLevy以及以色列BenGurion大学复杂数据分析实验室主任RobertMoskovitch博士应邀访问了北京大学健康医疗大数据研究中心,与中心工作人员及中心相关合作伙伴就健康医疗大数据共享话题进行了亲切友好的交流与会谈。
 
推动医疗数据的互联互通与融合发展.jpg
从应用角度理清大数据的需求与标准

  2017年12月6日,马鞍山市健康医疗大数据应用建设项目方案编制工作并进行公示。

  2017年11月3日至5日,第二届解放军总医院-麻省理工学院医疗大数据研讨—医疗大数据与人工智能推动大数据融合暨Datathon活动在北京举行,活动由解放军总医院、中国医疗设备出版社、麻省理工学院和人民卫生出版社联合主办。

  2017年11月29日,创业软件发布公告称,公司近日收到《中标通知书》,确认公司已中标福建医科大学附属协和医院“医疗大数据挖掘分析平台”项目。项目中标金额1315万元,建设期为合同签订后12个月。项目建设内容主要包括:大数据知识图谱建设、语义检索系统、科研数据管理平台、大数据挖掘分析软件、大数据交互式计算分析系统、大数据商业智能分析软件及配套硬件产品采购。

  近日,山东省济南市政府印发了首个健康医疗大数据应用发展行动方案。该医疗大数据方案旨在推动健康医疗大数据融合应用、创新发展,催生健康医疗新技术、新业态、新模式、新动能,将济南市打造成为国内领先的健康医疗大数据应用示范城市;上海市卫生和健康发展研究中心、上海市医学科学技术情报研究所启动了“基于大数据的上海市卫生决策支持体系构建项目”,力求开展卫生决策需求调研、卫生大数据决策需求匹配分析;首届医疗资源共享行动暨远程医疗协作体启动仪式在甘肃庆阳革命老区举行,中日医院、北京协和医院、首都医科大学宣武医院等多家三甲医院专家到现场为老区人民提供医疗服务;四川省印发了《关于促进社会办医加快发展的实施意见》,到2020年建成四川省健康医疗大数据共享平台,实现与基础数据资源跨部门、跨区域共享,医疗、医药、医保与健康各相关领域数据融合应用;福州市政府办公厅制定了《福州市健康医疗大数据开放开发实施细则》。

  “百姓就医的数字医学足迹能够很完整准确地被记录下来。百姓看病,可以随时在社区就诊,一般病症在就近的医疗机构接受治疗,疑难重症则可通过远程方式解决,以此即可实现分级诊疗。”国家卫计委规划司副司长张锋曾经这样描述过未来中国的就医蓝图。

  大数据能让医疗资源共享

  “建立了共享医疗大数据之后,对于患者而言,不需要拿着病例到处跑,甚至足不出户就能把病看好。”北京大学健康医疗大数据研究中心主任李全政说。近年来,在医疗信息化的基础上布局大数据的企业越来越多,在积累了大量数据形成“数据仓库”的基础上,可以产生以个人为单位的时序性的全数据,这些数据对政府、医院管理层、临床专家等都具有极大参考价值。

  在未来学家的眼中,大数据正是“第三次浪潮的华彩乐章”,如今大数据确实已经开始发挥其应有的作用。美国将“大数据战略”上升至国家战略,更是将大数据定义为“未来的新石油”。大数据处理在医疗行业的应用包含诸多方向:一是临床操作的比较效果研究、临床决策支持系统、医疗数据透明度、远程病人监控、对病人档案的先进分析;二是定价环节的自动化系统、基于卫生经济学和疗效研究;三是研发阶段的预测建模、提高临床试验设计、临床实验数据分析、个性化治疗、疾病模式的分析;四是新商业模式的汇总数据、患者临床记录和医疗保险数据集、网络平台和社区等。

  例如,有大数据参与的比较效果研究可以提高医务人员的效率、降低病人的看病成本和身体损害。这主要是在全面分析病人特征数据和疗效数据基础上,对比多种干预措施的有效性,找到针对特定病人的最佳治疗途径。目前,英国NICE(国家卫生与临床技术优化研究所)、德国IQWIG(质量和效率医疗保健研究所)、加拿大普通药品检查机构等都开始了此项项目的研究并且取得了初步成果。

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大数据的的有效利用可更加合理配置医疗资源

  “有大数据参与的远程病人监控可以减少病人的住院时间,实现医疗资源的最优化配置。有数据表明,美国上亿人次的糖尿病等慢性病患者医疗费用占据整个医疗卫生系统医疗成本的80%。若使用远程病人监护系统实现预防,不仅可以降低病人出现意外的风险,同时也可节约医疗资源,同时还创造了社会和经济价值。”业内人士指出。

  该业内人士进一步指出,大数据参与的预测建模对于企业研发新品而言作用更为明显,其主要表现在节省研发成本和获取经济效益两个方面。一方面,医药公司在新药物研发阶段,可以通过数据建模和分析确定最优效率的投入产出比,从而配备出最佳资源组合,无疑可以节省研发开支;另一方面,一般新药从研发到上市的时间一般为13年,预测模型可以帮助企业缩减3至5年,对于企业抢占市场先机具有非常重要的意义。

  “综上所述,大数据的利用可以帮助医疗行业提高生产力、改进护理水平、增强竞争力、加快增长与创新。若大数据能够被充分利用,在临床操作阶段美国医疗健康开支一年就将减少165亿美元;付款阶段美国将有潜力创造每年500亿美元的价值;研发阶段美国每年将会创造1000亿美元价值。如此看来,巨大的经济效益是美国公开大数据信息的重要考量。”该人士说。

  只有公开数据、实行共享,企业才能够获得数据,也才能有后续的加工与整合。因此,医疗大数据是医疗共享的最高境界。国家卫计委医药卫生科技发展研究中心副主任、中华医学会医学信息学会主任委员代涛指出:“健康医疗大数据既关系到医疗,也关系到民生,涉及到健康医疗服务的数据、卫生政策决策的数据,还有科学研究的数据,如精准医学、个性化治疗、个性化预防等都需要健康医疗大数据的支持。”

  国家“千人计划”首批特聘专家、北科生物董事长胡祥表示,美国的医疗界是做得比较好的,过去的数据主要来源于医院的信息系统,大数据是机器可读的,主要是影像学、实验室和一些其他的医院信息系统,接下来的发展会比较快,主要强调一些相关性比较强的数据,这些数据的应用我们已经看到了,虽然有限,但已经带来了非常大的价值。如IBM的机器人可以迅速做出诊断,而医生却很难做到,CancerLin也一样,FDA把300万种药物的副作用指标公布了以后,药厂可以更好的做开发,这些都是有非常大的价值,这仅仅是个开始。

  共享医疗大数据面临多重挑战

  美国医学信息学会主席道格拉斯.弗里斯玛(DouglasFridsma)认为,目前要建立医疗大数据面临着三重挑战。

  一是标准化及数据的整合性的挑战。特别是来自于不同的临床、不同实验的技术整合是非常不容易的,只有最终达到数据的一致性才能作为共享数据有效加以使用。在医疗方面,各个国家、各个地区、各个行业间并没有统一的标准,基本上是一个个“孤岛”,这给医疗大数据的整合带来了巨大挑战。

  二是数据的准确性面临着挑战。如何通过流程确保数据的准确性这是个大难题,比如患者的脉搏和心率的变化,有些时候测定的数据是准确的,有些时候并非如此。如果数据误差较大,根据这些数据推断出的结果也就不能客观反映患者的相关症状。

  三是人才的问题。要让医疗大数据成为医疗健康研究的一部分,就必须要有相应的会利用医疗大数据为病人服务的医疗健康方面的从业者和医生——虽然有医疗大数据,但是如果没有人会使用,那么大数据同样难以发挥出其作用。

  中国科学院院士、第三世界科学院院士、上海交通大学教授贺林也强调指出,现在医疗大数据可以说是一个个“孤岛”,各个病人、各个医疗机构、各个地区、各个国家没有统一的标准,在这种情况下建立的大数据就是一堆信息垃圾,毫无用处。

  医疗大数据涉及的数据类型多样、数据覆盖面广、服务用户多样,如何构建起以病人、医生、医院和政府等多中心的数据治理体系,进而面向不同的用户提供不同的数据视图和分析结果,也是医疗大数据研究中的重要课题。

  业内人士指出,在现有医院各类信息系统(HIS、PACS等)的基础上,构建面向分析的数据环境是实现大数据分析的前提。一方面,从数据驱动出发,在数据层面上实现面向主题(Subject-oriented)的数据组织、多个不同数据源的数据集成、反映医疗数据的时空变化的数据环境,是医疗大数据组织存储的基本要求;另一方面,从平台层面出发,需要利用云技术构建新的运行环境,满足海量数据的存储要求。目前,国内在该方面的研究亟待加强。

  “医疗大数据深度应用对于数据、标准和分析方法上都有着更高要求,‘数据大’变成‘大数据’还有很长的路要走。比如从各家医院收集到的数据表达差异大,没办法做初步分析;成熟的本体体系对于大数据分析结果呈现很重要,但中文本体体系严重缺乏;有些计算模型是有基础的,但很多初创公司仍在进行着重复性开发。”SNOMEDInternational全球管理委员会董事弓孟春说。

  而法律界人士指出,个人隐私保护也是建立医疗共享大数据面临的一大问题。医疗数据中包含着大量患者个人的隐私信息,该数据的扩散性使用非常容易导致隐私信息的泄露,一旦发生数据隐私泄露将损害患者的人格与尊严,甚至给患者的健康或者生活带来不良影响。国内外针对医疗数据的隐私保护研究主要是从法律和技术两个方面展开。技术层面上,常用的有基于访问控制的技术、基于匿名化的技术和基于数据加密的技术等。

  近年来,隐私保护和隐私攻击模型同步发展,对各类方法的有效性提出了严峻挑战。近期,以差分隐私保护为代表的新的研究方向已成为面向医疗信息发布的隐私保护方法的主流,该方法不关心攻击者拥有多少背景知识,而是通过向查询或者分析结果中添加适当噪音来达到隐私保护。

  医疗大数据共享如何破壁

  “我们应该从应用角度理清对于大数据的需求和标准,集中释放产业集群实力,在全球医疗大数据市场奠定中国的领先地位。”对此,弓孟春提出了以下几点建议。

  首先,建立知识库质控体系。经过大数据分析获得的知识,需要校验知识的准确性后再放到临床中加以应用。然而,当下很多测序公司并不清楚使用的知识库是否准确,研究方法和过程均无从查证,由此导致很多顶尖医疗机构在做病历分析时同一位点在不同测序公司的知识库搜索的结果可能会发生冲突。而要获得更加可靠的结果就需要比较证据的可靠级别,依据样本量、研究方法、分析精度、临床风险和知识管理模式进行可靠性评级,级别高的数据医生可以放心使用,以确保临床科研数据可靠性。此外,针对冲突的结果采用荟萃分析做高级别的统计学分析,尽管消耗时间但对临床科研却很有必要,是循证医学与精准医学的一次完美结合。

  其次,规范术语。读懂医疗数据首先需要进行术语管理,只有真正懂得数据表达的意思才能实现医疗大数据的集成分析。然而,不同医生使用的医学用语都是不一样的,比如30份病历都是针对Ⅱ型糖尿病开具的,实际呈现为“非胰岛素依赖性糖尿病”、“Type2diabetes”、“Ⅱ型糖尿病”各10份,对于临床研究来说30份病历的分析价值明显更高,因此统一表达方式非常关键。中国医院缺乏标准术语语义管理体系,即便是相对成熟的检验语义管理在跨院交流时仍会遭遇标准不一的问题,那么该如何破局?“统一术语是影响全国医疗大数据整体发展的关键,而这需要自上而下去推动。从此前我国推动互联互通等标准落地的过程来看,一旦相关学术机构做好充分的标准化调研和设计工作,国内要推动术语标准化将会非常迅速。对于医疗大数据项目研究人员来说,基于标准术语的医疗数据其知识转化的含金量无疑会更高。”弓孟春说。

  第三,突破组学融合。组学融合是医疗大数据知识挖掘流程中的又一重要环节,是从数据中看懂知识的关键步骤。“由于缺乏普适性组学融合算法,分析了海量数据的研究人员却搞不懂数据分析结果代表的意义。对于研究人员来说,这无疑是盲人摸象,为了分析而分析不知前路几何。”弓孟春分析过西方国家的做法。

  第四,严把安全机制关。全球数据泄露事件频发,医疗数据的泄露影响尤为严重。精准医学涉及的组学信息泄露可能会引发基因歧视、医保及就业等各种问题。因此,发展中的中国医疗大数据市场急需建立更高级别的安全机制,确保安全与发展的同步成长。

  而对于医疗数据的采集机构,有业内人士认为需要政府来承担。政府在获得大数据方面具有优势,因此也就成为公布大数据的主体。事实上,医疗健康数据公开的正面影响远不仅仅在于医疗系统,也能带动相关产业的发展,最直接的就是数据分析行业。大数据为多个行业带节省成本、提高效率以及推进创新型企业发展等,都符合可持续这一全球新的发展潮流,对于一个国家未来的竞争力和经济地位有着重要作用。(文/ 邓鸿雁)

 

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