大數(shù)據(jù)正在驅(qū)動(dòng)整個(gè)醫(yī)學(xué)的發(fā)展
早在2008年，谷歌流感預(yù)測(cè)就已推出，原理是采用流感趨勢(shì)系統(tǒng)監(jiān)測(cè)全美的網(wǎng)絡(luò)搜索，尋找與流感相關(guān)的詞語(yǔ)，如“咳嗽”和“發(fā)燒”等，并利用這些搜索結(jié)果便能提前9周預(yù)測(cè)可能與流感相關(guān)的就醫(yī)量。海量化的數(shù)據(jù)正呈現(xiàn)爆發(fā)式、幾何式的增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)分析和管理效率大大提高，臨床研究與大數(shù)據(jù)的結(jié)合逐漸緊密，數(shù)據(jù)湖、主數(shù)據(jù)管理等數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)將逐步規(guī)?；瘧?yīng)用，以一體化融合模式面向傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)賦能引發(fā)變革，大數(shù)據(jù)正在驅(qū)動(dòng)整個(gè)醫(yī)學(xué)的發(fā)展。過去十年間，國(guó)內(nèi)大力投資于醫(yī)療系統(tǒng)信息化建設(shè)，產(chǎn)生并積累了大量醫(yī)療數(shù)據(jù)，迫切需要通過人工智能及大數(shù)據(jù)等技術(shù)將“大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)”轉(zhuǎn)化為可用的“醫(yī)療大數(shù)據(jù)”，挖掘和實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值。需要整合更加先進(jìn)的技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施以更有效的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化以及數(shù)據(jù)分析，最終實(shí)現(xiàn)醫(yī)療大數(shù)據(jù)更有效的應(yīng)用。浪潮推動(dòng)下，一大批以“醫(yī)療大數(shù)據(jù)”為標(biāo)簽的新一代醫(yī)療IT企業(yè)涌現(xiàn)，他們的目的有兩個(gè)，一是要幫助醫(yī)院建立大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)措施，二是要挖掘大數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值，開發(fā)適用于特定場(chǎng)景的醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用。醫(yī)渡科技是其中的典型代表，以“使價(jià)值導(dǎo)向的精準(zhǔn)醫(yī)療惠及每一個(gè)人”為使命，在醫(yī)療智能領(lǐng)域深耕多年，建立了體系化的醫(yī)療AI和大數(shù)據(jù)技術(shù)能力，基于“醫(yī)療智能大腦”YiduCore，持續(xù)賦能醫(yī)學(xué)研究、診療、公共衛(wèi)生等多個(gè)場(chǎng)景，加速醫(yī)療服務(wù)降本增效。2022年，在醫(yī)院高質(zhì)量發(fā)展背景下，醫(yī)渡科技重磅發(fā)布了新一代數(shù)據(jù)中心YiduEywa2.0，幫助醫(yī)院實(shí)現(xiàn)醫(yī)療數(shù)據(jù)資產(chǎn)服務(wù)化、價(jià)值化，已支持了包括華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院附屬同濟(jì)醫(yī)院、陸軍軍醫(yī)大學(xué)西南醫(yī)院等在內(nèi)的多家大型三甲醫(yī)院的高質(zhì)量發(fā)展及數(shù)智化轉(zhuǎn)型。與此同時(shí)，公司升級(jí)推出的“全病種數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái)”實(shí)現(xiàn)了全院自助式創(chuàng)建專病庫(kù)，助力醫(yī)學(xué)科研高效開展。此外，公司在加速新藥研發(fā)、助力城市多層次醫(yī)療保障體系建設(shè)等領(lǐng)域也取得了關(guān)鍵進(jìn)展。學(xué)術(shù)研究、臨床治療、轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)及患者管理，推升了對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)集成及應(yīng)用的需求，許多大型三甲醫(yī)院需要引入先進(jìn)醫(yī)療系統(tǒng)以提升醫(yī)院管理效率，緩解中國(guó)醫(yī)療資源的短缺和分配不均等，來自各方面的要素推動(dòng)著醫(yī)療大數(shù)據(jù)市場(chǎng)的發(fā)展。但轉(zhuǎn)型的過程必然是艱難的，往往機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存。多年來野蠻生長(zhǎng)的醫(yī)療IT在推動(dòng)醫(yī)院數(shù)字化轉(zhuǎn)型的同時(shí)，也落下了不少頑疾。醫(yī)療數(shù)據(jù)的痛點(diǎn)大致包含信息化廠家和系統(tǒng)種類繁多，數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象嚴(yán)重，數(shù)據(jù)治理難度高；數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化程度低，醫(yī)院管理者數(shù)據(jù)治理效率低；臨床科研壓力大，科研成果產(chǎn)出效率低三個(gè)方面。數(shù)據(jù)挖掘方面，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘主要整合醫(yī)院HIS、LIS、PACS、RIS、病理等常見信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，進(jìn)而建成電子病歷系統(tǒng)、臨床數(shù)據(jù)中心（CDR）、電子用藥記錄（eMAR）等常見數(shù)據(jù)庫(kù)，但實(shí)際上，這些數(shù)據(jù)庫(kù)難以滿足研究人員多元的需求。當(dāng)然，面對(duì)挑戰(zhàn)的同時(shí)還有很多機(jī)遇，當(dāng)前以服務(wù)為本質(zhì)的醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺(tái)或是其中一種可能，其是圍繞醫(yī)療大數(shù)據(jù)利用的全過程而提供的一種服務(wù)，包括數(shù)據(jù)采集、整合、處理、建模分析、展現(xiàn)等。醫(yī)院可以借助平臺(tái)的引擎與模型對(duì)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)模化處理，這個(gè)過程中有望解決國(guó)內(nèi)醫(yī)院信息孤島的問題與數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化程度低的問題。在平臺(tái)的基礎(chǔ)上，建設(shè)方可以根據(jù)醫(yī)院提出的需求直接調(diào)用數(shù)據(jù)建成專病數(shù)據(jù)庫(kù)，有望解決醫(yī)院科研投入大、效率低的問題。隨著大數(shù)據(jù)、AI、數(shù)字孿生等新興技術(shù)與醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)不斷結(jié)合，生命健康數(shù)字經(jīng)濟(jì)將有序而快速發(fā)展，醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)將邁向新的臺(tái)階。
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