大数据驱动医疗未来

随着技术的进步，越来越多的医疗机构希望利用大数据分析、基因组学和其他诊断技术对医疗进行优化，以实现对患者个性化护理并获得更好的治疗效果。

 一、大数据引领医疗行业新变革 

电子病历，这一医疗数据数字化的典型应用，经过20多年的发展已初具规模。然而医生逐渐发现电子病历利用已存储的数据，在一定程度上只是方便了支付和报销，并没有为患者带来更好的治疗。与此同时，科研机构、企业和医院建立了越来越多的医疗数据库。在面对这样巨量的数据时，分析工具的缺乏制约了医疗的进一步发展。随着机器学习、图像分析和自然语言处理的进步，研究人员和机构获得了新的大数据工具来处理和理解数据。有了这些数据库和分析工具，能够将极大加速和优化医疗过程，使得患有罕见病和复杂疾病的患者获得更好的治疗。随着强大的大数据分析工具不断产生，我们现在正处于实现真正数字化医疗梦想的边缘。    

二、基于医疗大数据的应用方向 

1、临床决策支持 

当使用先进的分析工具对巨大患者基数进行观察分析时，可以建立相应模型，进而识别出不同治疗方法产生疗效的人群，从而为优化个性化治疗方案提供了可能。当一名新患者到达医院时，诊断实验室将他们的症状与数百万名类似病人中进行比较，并与治愈可能性最高的疗法相匹配。而有些疾病，可能存在对任何可用药物无反应的隐藏亚群，而发现这些人群将有助于有针对性的药物开发和更有效的临床试验，加速新疗法的应用。         

2、罕见病研究 

由于罕见病患者病例数非常少，单个医院根本无法积累足够的诊断治疗经验，患有罕见病的患者常得不到快速准确的诊断，而即使被诊断出来，也很可能得不到相应治疗。如果能够分析汇总在多机构、多医院获得的大数据，将有助于罕见病患者的诊断和治疗。在药物研发中，许多罕见疾病缺乏有效的药物，但制药公司目前面临着无法预估和获得罕见病人群大小、发病规律和发病区域，而使用数据库进行统计分析有助于快速获得有效数据，进而加速罕见病药物研发过程。

基因代谢数据加速疾病研究    

3、智能健康管理 

医疗行业将会越来越注重体验和个性化服务，未来的医疗行为不仅仅是“看病就医”，而是用户深度参与自身的“健康管理”。 利用大数据来源多样、跨地域跨行业、易于采集存储共享的特点，基于医疗大数据的智能健康管理能够满足医疗机构的患者术后随访、慢病健康、远程医疗等需求。同时，智能可穿戴设备的发展对远程健康监控起到了更大的作用，不仅能监控某一时段的用户健康状态，还可面向用户提供全生命周期电子健康档案、实时监控分析、健康评估、疾病风险预警、个体化管理方案等应用服务。               

Vital Patch心力衰竭监测装置 

每个人的一生中都会积累约1P的数据，未来的医疗发展肯定是由大数据进行驱动。虽然目前这种方式尚未普惠所有大众，但是不久的将来，数字化医疗不再是梦想。随着相关技术和硬件的进步，数据问题将变得容易解决。然而真正决定模式转变的是医疗观念的变化，希望在大数据的驱动下，革新传统医疗观念，使更多人能够获得更好、更优质的医疗服务。