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，進而全面、系統(tǒng)、準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)，挖掘疾病分子機制最終可以做到更好的篩查，更好的臨床指導以及更好用藥的過程。

案例二：大數(shù)據(jù)預測早產(chǎn)兒病情

應(yīng)用背景：

安大略理工大學的卡羅琳·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)兒細微的身體變化發(fā)出的感染信號，及早預測控制早產(chǎn)兒的病情，從而提高新生兒的出生率。

應(yīng)用效果：

預測病情。早產(chǎn)兒的穩(wěn)定不是病情好轉(zhuǎn)的標志，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。

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、分攤成本等指標進行合理的劃分，強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、平均住院費用等標上存在顯著差異，支持決策判斷。

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