大数据时代的医疗模式变革与创新

　　大数据时代的来临
　　互联网、物联网、云计算等的快速兴起和普及，数据增长比以往任何一个时期都要快，数据的规模越来越大，类型越来越多样化、复杂化。“大数据”（big data）时代悄然而至，已渗透到社会各个层面。大数据是指来源多样、类型多样、大而复杂、具有潜在价值，但难以在短时间内处理和分析的数据集。美国政府将数据定义为“未来的新石油”，2012年，美国总统奥巴马宣布了“大数据研究和发展计划”（Big Data Research and Development Initiative），政府耗资2亿美元研发大数据技术。
　　2009年，美国谷歌（Google）公司在《自然》（Nature）杂志上发表了关于流感预测的论文，成为大数据在医疗卫生应用的典范，在医学界引起巨大反响。Google公司把5000万条美国人最频繁检索的词条和美国疾病预防控制中心（CDC）在2003~2008年季节性流感传播时期的数据进行了比较，希望通过分析搜索记录来判断是否流感暴发。结果显示，Google公司的数据不仅可以预测流感的暴发情况，而且可以具体到特定地区和州。
　　2013年，《美国医学会杂志》（JAMA）撰文认为，大数据在医疗卫生方面的应用势不可挡。大数据将从新知识的产生、医疗质量的提高、个体化医疗和临床决策等多个层面推动医疗模式从以医师为中心向以患者为中心的改变。
　　医疗模式的转变
　　以患者为中心的高效医疗模式代表了医疗服务发展和服务理念的转变，是医疗体制改革的最终目标。以患者为中心的医疗模式充分尊重患者，对其兴趣、需求和价值观作出快速回应，确保所有临床决策以患者的价值观为导向。而尊重患者的价值观、个体化特征和需求，协调和整合不同专业的医疗服务、情感支持，作出决策时征求患者和家属的意见，保持医疗服务的连续性和可及性，是提高医疗质量的基本要求。
　　大数据则因为有效的数据整合模式，可以满足以患者为中心医疗服务的个性化医疗、协调和沟通、患者支持和赋权以及良好可及性等多方面需求，为其提供卓越的技术平台，从医学研究、临床决策、疾病管理、患者参与以及医疗卫生决策等方面推动医疗模式的转变。
　　大数据在医疗领域的应用
　　医学研究正步入大数据时代，无论是疾病的流行病学调查、机制研究、新药物的研发，还是临床实效研究，都贯穿着对数据的获取、管理和分析，高效地利用研究数据将是决定研究成败的关键。目前研究认为，心血管疾病的发病机制中遗传和环境因素仅占60%，另外40%则与个人行为、饮食习惯、社交、心理生理以及其他未知因素有关，需要更多的个人资料，包括个人收入、教育情况、喜好、社交网络的活动等等。人类基因组计划产生海量基因组序列数据进一步丰富数据源，为个体化医疗奠定了基础。日常诊疗伴随产生大量与患者相关的数据，将临床数据与基因组学数据以及其他个人数据整合，将会改变目前的临床研究模式，从而在“大数据小预算”情况下，找到解决方案。
　　辅助临床决策 大数据可用于临床决策，精准地分析患者的体征、治疗费用和疗效数据，可避免过度治疗、避免副作用较为明显的治疗。通过进一步比较各种治疗措施的效果，医师可更好地确定最具效价比的治疗措施，可提醒医师避免出错，如药品不良反应、过度使用抗生素等，帮助医师降低医疗风险。已有研究证实，临床决策支持可以有效改善患者的预后，提高医疗质量。
　　管理慢性病患者 基于大数据的疾病管理模式，可以更好对慢性病患者进行有效管理，提高管理质量。通过对数据的收集和分析，可实现临床指标的远程监测，对病情变化进行预判，及早处理。慢性心力衰竭患者通过提供体重变化和置入装置监测的肺动脉压变化，提醒医师及时采取治疗措施，防止病情恶化而住院，从而缩短住院时间、减少急诊量、降低医疗负担。
　　提高患者决策参与度 利用大数据提高患者决策参与度，让临床医疗更加透明。帮助患者真正理解不同检查和治疗措施的价值，如冠状动脉CT成像检查假阳性和假阴性的可能性、付出的代价，包括费用和假阳性结果所致不必要的进一步检查和治疗等。帮助患者理解选择不同措施的风险和获益，否则患者无法参与到治疗决策中来。例如，当前列腺增生患者了解到外科手术虽然可以缓解尿流不畅的症状、但是可能带来性功能的问题时，选择手术治疗的患者将减少40%。有调查显示，如果患者真正地参与到决策中，英国国民健康保险制度（NHS）每年将节约500亿美元。和患者一起作出治疗决定、注重患者的想法、增加患者在决策中的参与度，可以提高患者的长期依从性和自我管理意愿，从而改善患者的预后。
　　为疾病防控提供参考依据 利用覆盖全国的电子病历数据及社区居民的医疗数据进行分析，可用于流行病、慢性病调查、趋势分析和预警，可以为进一步制定防治、干预计划提供有力的参考依据。通过提供准确、及时的公众健康咨询，提高公众健康风险意识、降低疾病风险。
　　综上，在新的医疗模式下，围绕大数据展开的医疗产业将获得迅速发展，传统医疗服务产业将变得更加信息化和数据化，不断扩充循证医学参考信息库，为患者提供更加有据可循的预防、治疗方案。
　　(首都医科大学附属北京安贞医院 乔岩 王伟)