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大数据分析引燃智能医疗新火苗

作者:admin 日期:2019-03-21 08:30

  有关医疗大数据的研究与应用,可以产生一些重要功效▯。首先便是大幅提高医疗诊断的准确性,意即医师可透过院内、院际的互通数据,辅以病患本身的健康信息与过往病历,迅速做出较以往相对精确许多的诊断▯。

  关键词:大数据[1959篇]智能医疗[98篇]

  据称Watson能在15秒内读完逾千万份病历▯▯▯,若倚靠专业医师人力进行阅读▯▯▯,必须耗时192年才办得到。来源:Fortune

  毋庸置疑▯▯▯,若细数近几年来IT显学,大数据肯定榜上有名;迄今各产业皆积极投入大数据应用,医疗产业▯,也不例外,期盼借此加速挖掘病症的起因与根源▯▯▯,进而找出最有效的治疗途径,终至为人类带来巨大福祉▯▯▯。

  在过去,如果有人提倡把医疗与资通讯(ICT)技术紧密结合,那么其他多数人一定认为这是荒诞不经▯、哗众取宠的想法,只因为人命关天,仅有扎实的医疗技术,才是拯救世人的唯一王道▯▯▯,再怎么说计算机系统都是配角。

  借助大数据分析▯▯▯,可帮▯▯▯?助医师迅速识别X光▯▯▯、MRI或CT等医疗影像数据,或者从庞大医疗专家数据库中理出头缩,建立最有效的诊疗决策▯。来源:Palamir

  到了现在,由于高龄化、少子化成为大势所趋,导致医疗照护服务的需求者急遽增多,但供给量却无法等幅成长,使得医疗资源窘态日益显著,连带引发医护人力日益不足、医病关系日益紧张等一连串负面连锁效应,单凭传统医疗技术,已难以有效化解接踵而至的难解习题▯▯;影响所及,让健康信息科技(Health IT)、智能医院(Smart Hospital)跃为热门话题▯,而多数人▯,开始深信,ICT是扭转医疗资源分配失衡的关键解方之一▯▯。

  善用大数据分析 优化诊疗决策

  综观医疗界深感兴趣的ICT技术项目,必然少不了大数据▯▯▯。主要是因为▯▯▯,随着近年来网络与科技迅速成长▯,数字数据的产生速度与数量急遽攀升▯,这些数据洪流当中▯▯,蕴藏了无数的瑰宝,可望为各行各业带来重大价值▯▯,而医疗产业正是受益良多的代表性族群▯,可运用的医疗数据含括基因表达数据、蛋白质谱、蛋白质三维结构▯▯▯、蛋白质体序列▯▯、转录体序列▯、医学讯号与影像等等▯▯。

  时至今日,愈来愈多医学界人士仰赖大数据,加速推动包括疾病诊断与预测、临床实验数据的分析与处理等诸多应用▯,甚至锁定许多难缠的重大疾病,进行相关基因研究▯▯▯。

  举例而言▯,曾在益智问答节目 Jeopardy▯▯! 大放异采的IBM 超级计算机“华生”(Watson),纵使夺冠后开始吸引世人目光▯▯▯,亦投身华尔街投资理财应“用领域,但几年下来仍不乏英雄无用武之地的意味,直到3年多前,才凭借优异的大数据处理能力,进军医疗产业▯▯,彷佛终于找到了战场。

  在 2014年上半,美国临床肿瘤学会发布一项数据▯▯▯,预估美国罹患癌症的患者数量▯,到2025年将大增逾4成▯▯▯,但与此同时▯▯,肿瘤科医师人数却仅增加3成不到,这个日益扩大▯?的供需缺口▯▯▯,恐导致医疗质量愈趋恶化▯;而这些专科医师平时投入看诊已经疲于奔命,根本无暇研读最新的病例报告及医学研究,长此以往▯,对于医师们的学养与经验发展,将产生不容小觑的负面影响▯,Watson的出现,可望扭转这个堪虑的发展趋势。

  2014年当时,Watson便已具备每秒运算500GB数据量的实力,人们或许不知这个数字背后代表何等惊人威力,等同于1秒钟就能够读完百万本书籍,更令人▯▯▯“咋舌的是▯▯▯,只需要给Watson短短15秒钟的时间▯,它就可阅读千万份以上病历,这些病历若由医师来看,得足足花上192年之久。

  综上所述,假使医师有了诸如Watson的ICT系统当做得力助手,那么他便毋需担心因忙于看诊而疏于搜集与吸收医▯。学研究报告▯,也不必像过去一样▯▯▯,得耗费几个月的漫长时间来做基因定序▯、制定治疗决策▯▯,从而赶在黄金时间医治癌症病患;由此即不难让人理解▯▯▯,大数据分析技术之于医疗产业,果真价值连城,更是为传统医疗迈向智慧医疗、精准医疗▯▯,提供了不可或缺的关键路径。

  比如疾病治疗、临床研究、新药研发,乃至基础医学、医药卫生等各种领域▯▯,全都牵涉到对于数据的搜集▯▯▯、管理与分析需求;在此前提下,对于从事医药学研究的人来说,如何有效率地借助I;CT手段来获取所需数据▯▯,无疑是至关重大的课题。

  从大量数据理出脉络 实现精准医疗

  整体而言,有关医疗大数据的研究与应用,可以产生一些重要功效。首先便是大幅提高医疗诊断的准确性,意即医师可透过院内、院际的互通数据,辅以病患本身的健康信息与过往病历▯▯,迅速做出较以往相对精确许多的诊断。

  其次则是如前所述,可以有效节约宝贵的医疗资源,意即医师能够借助大数据技术来优化治疗方案▯,避免形成效率低下的重复诊治,不致徒增社会医疗成本负担▯▯。再者是改善长期以来医病之间的矛盾关系▯▯▯,主要是利用大数据分析推断▯▯▯、抑或透过精准的生物医学数据▯▯,借以理解个别病患的特殊病症起因▯▯▯,继而对症下药,让病患获得最有效的治疗。

  最后是提升医疗质量,因为借助对于数据的有效整合,足以确保良好的医疗技术,能够不偏不倚达到极致有效的发挥,据此满足个人化医疗服务的需求,更有助于维系医疗服务的及时性、连贯性▯▯,一举促进医学研究、临床决策▯、疾病管理、医疗卫生▯▯▯。等诸多面向同步良性发展,可谓意义重大。

  以前面提到的临床作业为例,便蕴含了不少大数据应用场景;麦肯锡估计,倘若这些智慧临床应用能被充分采纳▯,单单在美国,每年即可望撙节高达165亿美元的国家医疗健康成本▯▯▯。

  场景之一,在于透过全面分析病患的生理特征数据、疗效数据,据此比较多种干预措施的有效性,从而找出针对特定病患的最佳治疗途径,此处所谓的「最佳?」,包含了疗效最佳、以及成本效益最佳,乃至进一步减少可能带来较大副作用的过度治疗,相对也可避免治疗不足▯,毕竟从长远的角度来看,不论治疗上的过犹不及▯,都会对病患的身体带来负面影响▯,也容易构成更高昂的医疗费用负担。

  场景之二,则在于建立有效的临床决策支持系统,借以提高工作效率与诊疗质量。举例来说,当医师针对临床决策支持系”统输入任何条目,此系统便旋即展开分析比较,检视这些条目是否存在着迥异于医学指引之处,如果有▯,就会立即发出告警▯▯▯,提醒医师防止潜在错误发生▯,譬如造成药物不良反应;如此一来▯▯▯,便能大幅减低医疗纠纷。

  也许有人好奇,凭借大数据分析技术,究竟如何建立有效的临床决策支持系统?个中的主要原因,在于透过大数据分析技术▯▯,可望增强系统之于非结构化数据的分析▯▯:能力▯▯,尤其是识别包括X光、MRI或CT等医疗影像数据,或是对于犹如茫茫大海般的医疗专家数据库,快速发挥大海捞针奇效▯,让医师得以在最短时间内,获致最为正确的诊疗建议▯。

  另▯”值得一提的,一旦有了有效的临床决策支持系统,也意谓医师可以从过往耗时甚久的简单咨询工作,获得彻底解放,换句话说,在医疗流程当。中大部份的庶务工作▯,可以有效地移转到助理医师▯▯、护理同仁的身上,透过此一良性移转,绝对有助于提高治疗效率。

  总括而论,意欲实现个人化精准医疗▯▯,除了需要仰赖生物科技与基因工程,亦须借重ICT助力、特别是大数据分析技术的导入,所以若说大数据开启了精准医疗之新页,此言堪称贴切,并无浮夸的地方▯▯。

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