醫(yī)療大數(shù)據(jù)的后半場怎么做唱捣?

工信部一月份印發(fā)《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃(2016-2020年)》大數(shù)據(jù)相關(guān)產(chǎn)品和服務(wù)業(yè)務(wù)收入突破1萬億元,年均復合增長率保持30%左右概说。廣東省近日也提出《關(guān)于促進和規(guī)范健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展的實施意見》碧注。醫(yī)療大數(shù)據(jù)在近一年的發(fā)展之后,發(fā)展情況如何糖赔?應(yīng)該如何落地萍丐?

醫(yī)療數(shù)據(jù)的收集方式日漸成熟。雖然互聯(lián)網(wǎng)平臺可以收集患者健康檢索數(shù)據(jù)放典,咨詢數(shù)據(jù)和購藥數(shù)據(jù)逝变,但是醫(yī)療數(shù)據(jù)的主要戰(zhàn)場還是醫(yī)院。醫(yī)院里的HIS系統(tǒng)刻撒,CIS系統(tǒng)積累的大量的患者病例信息骨田。目前第三方平臺從醫(yī)院里獲取數(shù)據(jù)的手段有兩種。

偏向于數(shù)據(jù)抽取方式的声怔,以醫(yī)度云為代表。例如與北京大學人民醫(yī)院合作舱呻,通過接口醋火,與醫(yī)院HIS系統(tǒng)對接。抽取出來的數(shù)據(jù)箱吕,利用語義識別技術(shù)芥驳,將非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。語義識別的技術(shù)茬高,目前經(jīng)過優(yōu)化兆旬,識別率已經(jīng)比較高,能夠代替人工使用怎栽。里面的工作主要是編寫規(guī)則丽猬,建訓練集宿饱。

第二種方式,是人工錄入輔以機器識別脚祟,例如思派科技谬以。人工錄入的好處也是顯而易見的,能夠與醫(yī)生進行深度溝通和反饋由桌,靈活性好为黎。還可以根據(jù)具體情況,對機器進行校驗行您。另外醫(yī)院的數(shù)據(jù)有可能分布在多個地方铭乾,需要人工查找,補充出來的數(shù)據(jù)會更全娃循。

通過這兩種方式積累了大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)炕檩,問題也隨之來了,接下來怎么做淮野?

醫(yī)療大數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)設(shè)施捧书,隨后的是價值回歸。

醫(yī)療大數(shù)據(jù)的首要價值是醫(yī)院和醫(yī)生的需求骤星,這是當初的承諾经瓷。是否有幫助醫(yī)院降低住院率,是否有幫助醫(yī)生提高科研的效率洞难,可以是硬性的衡量指標舆吮。allina health是美國雙子城最大的醫(yī)療集團,通過醫(yī)療數(shù)據(jù)的積累队贱,能夠識別再住院風險高的患者色冀,并為高風險的患者提供進一步的支持,從而降低了住院率到15%柱嫌,產(chǎn)生良好效果锋恬。北京大學人民醫(yī)院通過醫(yī)療大數(shù)據(jù)技術(shù),建立臨床數(shù)據(jù)中心编丘,運營管理系統(tǒng)与学,影像數(shù)據(jù)中心三大系統(tǒng),加快科研進程嘉抓。采用隨機森林算法索守,建立心衰患者出院1年后再入院的發(fā)生率預測模型。在這個項目中抑片,納入1.5萬名心衰患者僅需要1周時間卵佛,如果使用傳統(tǒng)方法,需要2年時間。

醫(yī)療大數(shù)據(jù)更大的價值是在制藥企業(yè)截汪。諾華公司借助借助精準醫(yī)療數(shù)據(jù)和技術(shù)平臺cota疾牲,對肺癌患者進行了一項研究,比較了EGFR / ALK突變基因檢測對患者平均存活率的影響挫鸽,借予指導公司市場決策说敏。

在接下來的一段時間里,基于輔助決策的案例將日益增加丢郊,這塊沃森已經(jīng)走在前列盔沫,國內(nèi)的成果還很多停留在幫助醫(yī)生發(fā)論文的階段,但是隨著商業(yè)公司的逐步發(fā)展枫匾,也必將把各種模型完善到自己的云端系統(tǒng)里架诞。

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