医疗行业大数据应用的15个场景

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1、医疗行业大数据应用的15个场景MEDICALInfographicEPS10denR<#4rmy■A2d5AAenk«vcws^wH}cf5WbmenC—・^m■■■m・a*>SOHACHAUNGSrMRn»8Q3AL••BREASI■h£AKIBRANwKX5IH12%8%11%9%31%7%12%10%商业推动了IT不断向前发展，云计算就是一个有趣的例子。甲骨文CEO拉里•埃里森曾经对近两年大行其道的云计算表示不屑，因为云计算并不是一项新技术。但迫于市场竞争的压力，甲骨文述是在2011年推出了云计算战略。IBM全球高级副总裁RobertLeBlanc曾对木报记者说，IBM从上世纪六七-1•

2、年代就开始做云计算了。他这么说的原因是云计算的核心技术那时就有了。然而，最近几年由于物流云、医疗云、商务云等云计算商业模式的出现，云计算才得以开花结果。大数据也一样。1989年，Gartner提出BI概念。2008年，Gartner将BI概念进一步升级为高级分析(AdvancedAnalytics)o2011年，麦肯锡阐释大数据概念。虽然名称不同，但实际上它们要解决的问题从来没变过。只不过，现在的大数据分析技术能处理相比20年前更大量、多样、实时(VolumesVariety>Velocity)的数据，即大数据。相比20年前的BI,现在的大数据分析能够产生更大的商业价值，大数据存储和分析技术的

3、发展也得益于商业场景屮数据量的激增和数据种类的多样化。因此在实施大数据分析项口之前，企业不仅应该知道使用何种技术，更应该知道在什么吋候、什么地方使用。除了较早前就开始利用大数据的互联网公司，医疗行业可能是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展,这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。因此，医疗行业将和银行、电信、保险等行业一起首先迈入大数据吋代。麦肯锡在其报告屮指出，排除体制障碍，大数据分析可以帮助美国的医疗服务业一年创造3000亿美元的附加价值。木文列出了医疗服务业5大领域(临床业务、付款/定价、研发

4、、新的商业模式、公众健康)的15项应用，这些场景下，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用，提高医疗效率和医疗效果。临床操作在临床操作方面，有5个主要场景的大数据应用。麦肯锡估计，如果这些应用被充分采用，光是美国，国家医疗健康开支一年就将减少165亿美元。1.比较效果研究通过全面分析病人特征数据和疗效数据，然后比较多种干预措施的有效性，可以找到针对特定病人的最佳治疗途径。基于疗效的研究包括比较效果研究（ComparativeEffectivenessResearch,CER）O研究表明，对同一病人来说，医疗服务提供方不同，医疗护理方法和效果不同，成本上也存在着很大的差异。精准分析包括病人体征数据

5、、费用数据和疗效数据在内的大型数据集，可以帮助医生确定临床上最有效和最具有成木效益的治疗方法。医疗护理系统实现CER,将有可能减少过度治疗（比如避免那些副作用比疗效明显的治疗方式），以及治疗不足。从长远来看，不管是过度治疗述是治疗不足都将给病人身体带来负面影响，以及产生更高的医疗费用。世界各地的很多医疗机构（如英国的NICE,德国IQWIG,加拿大普通药詁检查机构等）已经开始了CER项口并取得了初步成功。2009年，美国通过的复苏与再投资法案，就是向这个方向迈出的第一步。在这一法案下，设立的比较效果研究联邦协调委员会协调整个联邦政府的比较效果的研究，并对4亿美元投入资金进行分配。这一投入想要获

6、得成功，还有大量潜在问题需要解决，比如，临床数据和保险数据的一致性问题，当前在缺少EHR（电子健康档案）标准和互操作性的前提下，大范围仓促部署EHR可能造成不同数据集难以整合。再如，病人隐私问题,想要在保护病人隐私的前提下，又要提供足够详细的数据以便保证分析结果的有效性不是-件容易的事情。还有一些体制问题，比如口前美国法律禁止医疗保险机构和医疗补助服务中心（CentersforMedicareandMedicaidServices）（医疗服务支付方）使用成木/效益比例来制定报销决策，因此即便他们通过大数据分析找到更好的方法也很难落实。1.临床决策支持系统临床决策支持系统可以提高工作效率和诊疗质

7、量。口前的临床决策支持系统分析医生输入的条口，比较其与医学指引不同的地方，从而提醒医生防止潜在的错误,如药物不良反应。通过部署这些系统，医疗服务提供方可以降低医疗事故率和索赔数，尤其是那些临床错误引起的医疗事故。在美国Metropolitan儿科重症病房的研究屮，两个月内，临床决策支持系统就削减了40%的药品不良反应事件数量。大数据分析技术将使临床决策支持系统更智能，这得益于对非结构化数据的分析能