醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的三個案例

文章從華大基因推出腫瘤基因檢測服務(wù)、大數(shù)據(jù)預(yù)測早產(chǎn)兒病情、廣東省人民醫(yī)院利用大數(shù)據(jù)調(diào)配床位3個醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例中，以應(yīng)用背景、數(shù)據(jù)源、圖說場景、實現(xiàn)途徑、應(yīng)用效果5個視角去看待大數(shù)據(jù)在醫(yī)療的應(yīng)用狀況。

案例一：華大基因推出腫瘤基因檢測服務(wù)

應(yīng)用背景：

伴隨著生物技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，個體基因檢測治療疾病已經(jīng)成為現(xiàn)實。其中，最廣為人知的是美國好萊塢女星安吉麗娜?朱莉，在 2013 年經(jīng)過檢測她發(fā)現(xiàn)自身攜帶致癌基因——BRCA1 基因，為防止罹患卵巢癌，于 2015 年切除了卵巢和輸卵管。目前，國內(nèi)外已經(jīng)有多家基因檢測機(jī)構(gòu)，如我國的華大基因、貝瑞和康、 美國的 23andMe、 Illumina 公司等。華大基因一直致力于腫瘤基因組學(xué)研究，已經(jīng)研究 20 多類癌癥。近日，華大基因推出了自主研究的腫瘤基因檢測服務(wù)，采用了高通量測序手段對來自腫瘤病人的癌組織進(jìn)行相關(guān)基因分析，對肺癌、乳腺癌、胃癌等多種常見高發(fā)癌癥進(jìn)行早期、無創(chuàng)傷檢測。

數(shù)據(jù)源：

檢測數(shù)據(jù)：患者血清、口腔黏膜數(shù)據(jù)、基因測序等。

其它數(shù)據(jù)：體檢數(shù)據(jù)、電子病歷、遺傳記錄、患者調(diào)查、地理區(qū)域以及生活條件等。

圖說場景：

實現(xiàn)路徑：

首先采取患者樣本，通過測序得到基因序列，接著采用大數(shù)據(jù)技術(shù)與原始基因比對，鎖定突變基因，通過分析做出正確的診斷，進(jìn)而全面、系統(tǒng)、準(zhǔn)確地解讀腫瘤藥物與突變基因的關(guān)系，同時根據(jù)患者的個體差異性，輔助醫(yī)生選擇合適的治療藥物，制定個體化的治療方案，實現(xiàn)“ 同病異治” 或“ 異病同治” ，從而延長患者的生存時間。

應(yīng)用效果：

癌癥診斷和預(yù)測。腫瘤醫(yī)院的病人中有 60%至 80%剛到醫(yī)院時就已經(jīng)進(jìn)入中晚期，癌癥早期的篩查可以幫助患者有針對性的改善生活習(xí)慣或者采取個體化的輔助治療，有益于身體健康;同時將癌癥扼殺在搖籃里，從而降低日后巨大的醫(yī)藥開支和生活困擾。助力個性化醫(yī)療。結(jié)合生物大數(shù)據(jù)，挖掘疾病分子機(jī)制最終可以做到更好的篩查，更好的臨床指導(dǎo)以及更好用藥的過程。

案例二：大數(shù)據(jù)預(yù)測早產(chǎn)兒病情

應(yīng)用背景：

安大略理工大學(xué)的卡羅琳·麥格雷戈( Carolyn McGregor)博士和一支研究隊伍與 IBM 一起和很多醫(yī)院合作，用一個軟件來監(jiān)測處理即時的病人信息，然后把它用于早產(chǎn)兒的病情診斷。

數(shù)據(jù)源：

個人體征數(shù)據(jù)：心率、呼吸、體溫、血壓和血氧含量。

其它數(shù)據(jù)：孕婦產(chǎn)檢數(shù)據(jù)、電子病歷、遺傳數(shù)據(jù)等。

實現(xiàn)路徑：

系統(tǒng)會監(jiān)控 16 個不同地方的數(shù)據(jù)，比如心率、呼吸、體溫、血壓和血氧含量，這些數(shù)據(jù)可以達(dá)到每秒鐘 1260 個數(shù)據(jù)點之多。在明顯感染癥狀出現(xiàn)的 24 小時之前，系統(tǒng)就能監(jiān)測到早產(chǎn)兒細(xì)微的身體變化發(fā)出的感染信號，及早預(yù)測控制早產(chǎn)兒的病情，從而提高新生兒的出生率。

應(yīng)用效果：

預(yù)測病情。早產(chǎn)兒的穩(wěn)定不是病情好轉(zhuǎn)的標(biāo)志，只有通過海量的數(shù)據(jù)并且找出隱含的相關(guān)性才能發(fā)現(xiàn)提早知道病情，醫(yī)生就能夠提早治療，也能更早地知道某種療法是否有效，這一切都有利于病人的康復(fù)。

案例三：廣東省人民醫(yī)院利用大數(shù)據(jù)調(diào)配床位

應(yīng)用背景：

起因于國外醫(yī)院的經(jīng)驗以及廣東省人民醫(yī)院各專業(yè)科室差異很大的病床使用率。長期以來，優(yōu)勢專業(yè)病源充足，病人候床情況嚴(yán)重，排隊入院，相反有些專業(yè)空床情況明顯，病床使用率僅 65%左右。為此管理層打出了模糊臨床二級分科、跨科收治病人、集中床位調(diào)配權(quán)的一套“ 組合拳” 。

數(shù)據(jù)源：

患者數(shù)據(jù)：掛號數(shù)據(jù)、電子病歷、患者基本數(shù)據(jù)等。

醫(yī)院數(shù)據(jù)：各科室床位使用情況、診療活動、平均住院費用、平均住院周期等。

實現(xiàn)路徑：

對跨科收治病人之后的科與科之間的工作量、收入、支出、分?jǐn)偝杀镜戎笜?biāo)進(jìn)行合理的劃分，強(qiáng)化了入院處的集中床位調(diào)配權(quán)，解決病人入院排隊情況，使醫(yī)院更好地履行了社會責(zé)任，同時也給增加了醫(yī)院的效益。

應(yīng)用效果：

提高病床使用率。病床使用率由 87%提高到 92%，優(yōu)勢專業(yè)候床排隊現(xiàn)象明顯減少。

支持決策判斷。優(yōu)勢?？婆c弱勢?？频牟∪嗽诘赜驑?gòu)成比、平均住院費用等標(biāo)上存在顯著差異，支持決策判斷。

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