[ 導讀 ] 從計算機、互聯網、云計算……一直到物聯網，大數據的浪潮已經悄然降臨，并滲透到醫療服務的方方面面。

       從計算機、互聯網、云計算……一直到物聯網，大數據的浪潮已經悄然降臨，并滲透到醫療服務的方方面面。
 
       6月14日，在由北京市科學技術協會與中美創新協會、動點科技聯合主辦的“中美創新鏈接——大數據高端論壇”上，與會專家的普遍共識是：醫療健康信息化市場已然成為一片藍海，面對龐大而復雜的醫療數據，大數據將會帶來令人興奮的回報。
 
       匯享大數據
 
       醫療數據是持續、高增長的復雜數據，蘊涵的信息價值也是豐富多樣。如何對其進行有效的存儲、處理、查詢和分析，大數據無疑具有無盡的開發潛力。
 
       電子病歷的建設就是大數據改革浪潮的最佳體現。
 
       斯坦福大學轉化醫學中心主任研究員Bruce Ling對記者表示，電子病歷幾乎在美國所有的兒科醫院和成人醫院中被采納。特別是對于重癥監護的病人來講，每秒鐘都要收集持續不斷的數據，從入院的情況到藥物的使用，這些龐大的數據都會體現在病人的電子病歷當中。
 
       而斯坦福大學在大數據應用方面所做的工作同樣令人興奮。他們把所有醫院的電子病例及數據庫，都轉換成斯坦福大學數據中心的數據，從許多不同的來源解析成堆的數據，試圖發現那些對于解決問題來說最有用的模式，以便使管理人員更加全面地了解病人的各種需求。
 
       Bruce Ling稱，目前的一些數據已經不能滿足行政管理者的需求。例如，對于一般心臟疾病的治療，各地區診所分布圖與目前病人居住的地方其實是不重疊的。所以，就需要通過大數據來分析各種類型的病人都集中在哪個區域，以此來重新部署各診所的分布，以滿足不同患者的需求。
 
       不僅如此，Bruce Ling稱，從新興的分子診斷方法到行醫的最新標準，這些數據也同樣可以錄入電子病歷。在他看來，醫療行業進入大數據時代后，就可以發生質的變化，對醫生和病人都會帶來更多的實惠。
 
       基因組學可以說是大數據在醫療健康行業最經典的應用。基因測序的成本在不斷降低，同時產生著海量數據。許多公司和研究機構正通過高級算法和云計算來加速基因序列分[FS:PAGE]析，讓發現疾病的過程變得更快、更容易、更便宜。
 
       北京大學研究員李程在談到癌癥基因組學時首先強調，癌癥是一種演化的疾病，從正常的細胞到癌癥細胞，從良性腫瘤到惡性腫瘤，每一步都有一些特定的基因發生變異。
 
       他對記者表示，新一代基因測序工作就是把正常的細胞與癌細胞進行比較，找出之間的差異，而這些差異很可能就是造成癌癥發生的原因，也可能是癌癥介于生存和生長的關鍵因素，如果能夠抑制住這些因素，就有可能治療癌癥。
 
       “每個病人都有各自具體的變異，我們根據這些變異能不能發展成特定的藥物，而不是同一種藥？根據基因組數據，能不能幫助我們預測病人對某一種藥物的反應，或者病人的生存率？”李程說。
 
       在他看來，大數據將會給個體化醫療帶來很多機遇，對于制藥公司來說，同樣也可以預測哪些藥物對特定的變異病人有效，作出更為科學和準確的診斷和用藥決策，更大程度地提高藥物療效通過的幾率。
 
       可以說，掌握基因測序技術，挖掘出豐富且有效的信息，對于個性化的診治非常關鍵。而用于醫療的各種影像手段，本身的發展同樣也是大數據爆炸的過程。
 
       中國科學院深圳先進技術研究院研究員鄭海榮則對記者表示，傳統的影像方式看不到分子級的病變，基于基因組學的不斷發展，現如今不僅可以從成像上獲得病變分子的存在，甚至還可以獲得細胞級的存在。
 
       “在醫院里發現了腫瘤，原因是源于微觀尺度的變異。如果把每個尺度的信息都獲取，那我們就可以生活在一個非常立體的和多維度的世界。”鄭海榮說。
 
       機遇與挑戰并存
 
       大數據市場到底有多大？據互聯網數據中心預測，中國的大數據市場在2012~2016年間將增長5倍，政府、銀行、醫療衛生、電信等行業將在其中占據最多的份額，大數據帶來的巨大商業價值已經不言自明。
 
       不過，面對大數據帶來的美好前景，現實中的挑戰亦不可忽視，特別是在技術并不發達的中國。
 
       鄭海榮表示，在中國，80%[FS:PAGE]的高端醫療設備和影像設備都是進口，基礎設施對于中國來說就是最大的挑戰。
 
       在他看來，中國這一擁有13億人口的發展中大國，各個地區的人口集中度以及發達狀況都差異巨大，對于整個工業體系的需求也是非常強大的。不同地區的不同醫院要想都能夠獲得足夠的影像系統和數據，目前還很困難。
 
       “大數據在醫療體系中的建設也是一個民生保障體系的建設，這應該屬于政府行為。雖然目前政府非常關注，但要想做到成熟的體系還需要面臨不少的挑戰。”鄭海榮說。
 
       對此，李程認為，人才的缺失是中國不得不面臨的關鍵問題。他希望更多的中國大學生能夠潛心從事數據分析等基礎工作。
 
       與此同時，斯坦福大學心臟科急救中心主任Andrew Shin也對記者指出，建立醫療保健大數據平臺，就需要將不同模式結合起來。即將影像學、基因組學等不同數據模式進行整合，使它能夠進行結構化及數據一體化處理，并為患者提供更高的價值。
 
       在Andrew Shin看來，大數據應用于醫療行業更應該循序漸進。“30年過去了，基因組學才發展到今天。現在，我們剛剛邁入電子病歷的旅途，在學會跑之前更應該學會走，用基因組學的經驗來推動大數據的發展。”

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