大數據腫瘤

① 千訊基因大數據：肺癌為什麼是中國發病率最高的癌症

• 一、肺癌發病率最高的是什麼類型

• 二、肺癌的危害

• 三、怎樣預防肺癌

• 肺癌發病率最高的是什麼類型

1、肺癌發病率最高的是什麼類型

肺癌發病率最高的是非小細胞肺癌類型,大約80%的肺癌患者得的是非小細胞肺癌。這種癌症的生長和擴散相比小細胞肺癌緩慢。非小細胞肺癌包括三種,鱗癌、腺癌和大細胞肺癌,它們的細胞類型不同。大多非小細胞肺癌的成因和吸煙有關,但少數腺癌和許多大細胞肺癌的病例成因還不明朗。

2、肺癌常見的診斷方法

2.1、放射性核素檢查

可用於肺癌的診斷,顯示癌病的范圍,陽性率可達90%左右。

2.2、X線檢查

這是最常用的診斷肺癌的方法。通過X線檢查可以了解肺部癌變的部位和大小。早期肺癌可看到由於支氣管阻塞引起的局部肺氣腫、肺不張或病灶鄰近部位的浸潤性病變或肺部炎變。

2.3、細胞學檢查

痰細胞學檢查是一種簡便有效的肺癌的診斷方法。中央型肺癌痰細胞學檢查的陽性率可達70～90%,周圍型肺癌痰檢的陽性率則僅約50%左右,因此痰細胞學檢查陰性者不能排除肺癌的可能性。

3、肺癌的常見治療方法

3.1、外科療法

手術療法的目的是徹底切除肺部原發癌腫病灶和局部淋巴組織,並盡可能保留健康的肺組織。各型的肺癌,如病灶較小,原發腫瘤局限在支氣管內,尚未發生遠處轉移,病人的全身情況較好,手術後五年生存率可達50%。

3.2、化學療法

在各種類型的肺癌中,未分化小細胞癌對抗癌葯物最為敏感,療效最好,鱗狀上皮細胞癌次之,腺癌敏感度最低。現時的化學治療多數是用間歇性聯合多種葯物的方法,結合細胞動力學的原理,發揮葯物間的協調作用,治療的效果最好。

3.3、放射療法

放射治療是局部殺傷癌腫病灶的一種方法,在各型肺癌中,未分化小細胞癌對放射治療最為敏感,次之為鱗狀上皮細胞癌,腺癌的敏感度最低。多數肺癌病例在明確診斷時病變范圍已較廣泛,出現遠行轉移等不良情況,不適於施行手術治療者應考慮放射治療或抗癌葯物治療以改善症狀和延長壽命。

• 肺癌的危害

1、癌腫可以導致支氣管阻塞,原本正常肺泡囊腔消失,影響氧氣與二氧化碳的交換,病人會因此感到胸悶、氣短。

2、若肺癌占據肺部的大部分,會對患者的呼吸產生巨大影響。

3、支氣管中的神經相當的敏感,癌症刺激到支氣管,導致患者咳嗽。每個人都有這樣的生活經驗,支氣管內掉進一顆飯粒,咳幾聲,將飯粒咳出來了,就不會再咳了。然而支氣管內長出的癌塊不會被咳出,這樣就可發生一陣陣劇烈的乾咳,不容易停止。甚至有時候出現咳血的現象,這是最典型的肺癌的危害。

4、由於癌症阻塞了支氣管,導致支氣管內分泌物即痰液無法排除,導致細菌滋生出現肺炎,出現發熱,這種肺炎稱阻塞性肺炎。

5、嚴重到一定程度可導致患者出現胸痛,也可能出現胸水。胸水多了壓迫肺臟,增加了患者的呼吸難度,相當難治6、專家指出,如果肺癌得不到及時的控制,急速惡化下去,對患者的生命產生極大的威脅。

• 怎樣預防肺癌

1、室內通風:有研究表明,中國女性肺癌與室內微小環境空氣污染有關,因此預防肺癌要注意保持室內通風,改善室內空氣質量。

2、建立良好飲食習慣:預防肺癌還要多攝入新鮮的蔬菜、水果,特別是含有類胡蘿卜素的食品,可降低得肺癌的危險。

3、飲食預防與化學預防肺癌:肺癌的化學預防旨在通過使用葯物、食物或營養成分來干預癌前病變,預防肺癌發生和分化逆轉腫瘤細胞來達到預防和控制肺癌的目的。

4、戒煙:預防肺癌也與吸煙有關。開始吸煙的年齡、吸煙時間、每天吸煙支數、香煙種類都與肺癌有著密切的關系,吸煙者肺癌發病率是不吸煙者的10倍,而戒煙可明顯降低肺癌發生率。

5、職業防護:職業環境中的呼吸道致癌物也是造成肺癌發病增多的重要原因,煤礦工、油漆工等一些特殊行業的職工應做好預防肺癌的措施。

6、減少廚房油煙:烹飪過程中產生的油煙是非吸煙肺癌的主要的病因之一,因此預防肺癌要盡量減少油炸、煎炒。

② 依託真實世界專病資料庫，明智醫療如何打造腫瘤大數據服務平台

隨著醫療大數據行業企業走向上市進程，企業發展途徑也變得日益明晰，從初期切入時的數據標准制定、數據清洗，到基於數據的輔助葯物研發、智能診斷等，再到腫瘤全周期診療服務，企業幾乎都會經歷從為B端、H端賦能，逐步走向服務C端患者的道路。

成立於2018年，專注於腫瘤領域的明智醫療，依託聯合臨床腫瘤學會發起的全國單癌種真實世界研究、基於循證醫學證據建立的以患者為中心的全病程 健康 資料庫，致力於為葯企、患者、醫療機構提供閉環大數據解決方案。

在巨頭虎視眈眈的情形下，他們的優勢在哪裡？他們又如何看待腫瘤大數據服務平台可能的發展？我們采訪了明智醫療創始人朱宏。

明智醫療創始人朱宏，本身有著生物信息學專業背景。在2014年，朱宏便開始主導開展醫療大數據研發工作，與中國臨床腫瘤學會達成了長期戰略合作，共同建立了中國腫瘤患者專病數據信息庫。

早年的醫療大數據行業從業經歷，讓他意識到了一場以數據為基礎的智慧醫療變革正在悄然發生。對醫療 科技 前沿信息的接觸與 探索 ，也讓他更為堅信自身的觀點——在大數據 社會 ，智慧醫療的變革勢必會發生，它將成為一場顛覆式的創新，需要參與者從產品創新、商業模式發現和價值網路搭建三方面同步進行。

這場變革本身有著內在的需求推動。當前患者面臨的並不僅僅是看病難、看病貴的問題，在他看來，更為關鍵的問題在於缺乏對患者的疾病全程管理。例如，一名腫瘤患者在出院時，醫生往往只會叮囑患者注意飲食等，而患者院外管理流程幾乎是缺失的。患者如何在院外更好地實現自我管理，在當前醫療資源相對緊缺、相對固定的結構層次下，幾乎是難以解決的問題。而以數據為基礎的智慧醫療將從根本上解決這個問題，在助力葯企、醫院的同時，更好地助力患者全病程管理，實現患者獲益。

對市場的調研進一步堅定了他的信心。據估算，2025年，腫瘤大數據市場有望實現超2000億元的突破。在這背後，本身是腫瘤治療服務改善、葯品研發加速的需求。政策也向著更好的方向發展：國家進一步縮短了創新葯IND和NDA申請的審評審批時間，加速創新葯商業化，解決緊迫的、未滿足的臨床需求。

最終，朱宏將錨點放在了醫療大數據真實世界研究方向上。在他看來，要實現這一目標，需要堅定的信念與正確的策略：

要確信以數據為基礎的智慧醫療將得以實現。朱宏找到了一批志同道合且經驗豐富的人士加入到團隊中。例如副總裁王洋，具備10年以上醫葯企業市場營銷咨詢服務經驗和多年IT領域新產品研發經驗，是難得的創新跨界人才；副總裁金海欣，更有著復旦大學葯學專業背景，是多年外資葯企市場和營銷冠軍，長期從事醫葯學術研究市場應用研究；CMO，是北京大學醫學院醫學部博士、美國西北大學和密西西比醫學中心博士後，具有10年以上基礎醫學科研經驗、6年腫瘤學術、臨床檢測和診斷產品醫學推廣經驗。

堅持長期發展策略。朱宏指出，「臨床醫生使用的聽診器，從發明到固定成型使用，經歷了漫長的數十年。」在嚴肅的醫療領域，更需要堅持長期策略，穩扎穩打地做好醫療大數據服務平台。

為了更好地實現醫療大數據服務平台的發展，在最初設定中，朱宏認為應當著重發展3大模塊：

1、診療路徑方面，線下診療路徑往往與臨床指南與診療規范有關。線上化過程中，需要思考如何構建核心功能組件、模塊，實現以真實世界研究為支撐依據，科學結合診療規范及臨床指南。為此，明智醫療布局真實世界研究，並邁入該領域第一梯隊陣營中。

2、通過可穿戴監測設備實現對患者數據的實時掌握，獲得數據，並以患者為中心，實現對患者全病程管理。目前，明智醫療在管理患者及患者隨訪過程中逐步積淀了真實世界數據，助力真實世界研究，為後續申報數字療法奠定基礎。

3、具備演算法能力。腫瘤疾病資料庫與臨床指南、診療規范，需要通過演算法實現連接，更好地助力臨床決策。2019年，明智醫療便與清華大學達成了戰略合作，開發腫瘤AI輔助決策系統。

早年對行業的接觸與洞察，讓朱宏很早便意識到了專病資料庫的重要性。明智醫療成立後，選擇聯合中國臨床腫瘤學會發起中國原發性肝癌臨床登記調查（CLCS），歷時4年，專注於建設專病資料庫，643個數據採集點覆蓋了95%以上RWS數據要求，基本滿足專家對臨床研究的需求，同時也具備易於多中心聯合的特點。該肝癌疾病資料庫最終覆蓋了5000+核心專家、25萬+腫瘤患者、100+核心醫院。

朱宏指出，「在過去幾年，雖然其他醫療大數據公司也可以選擇與學會合作建設專病資料庫，但少有公司進行這樣的嘗試。一定程度上是因為明智醫療合作開發的醫療資料庫本身足夠專業。另一方面則是因為專家時間有限，不會選擇重復建設同樣的事物。」

專業的肝腫瘤資料庫，幫助使用者基於其產出了多項具有國際影響力的研究成果，基於資料庫發表的專病學術洞見，也被學術界廣泛引用。事實上，當前仍舊有很多疾病病種有待建立專業資料庫。朱宏表示，他也希望業界同行可以更為重視專病資料庫的建設。

實際上，建設專病資料庫的過程比想像的困難得多。比如原始數據的標准化，在明智醫療拓展的100家醫院中，不同醫院對於同一事物往往有不同說法。如果這僅意味著工作量，那麼另一些事情便意味著巨大的挫折與挑戰。

比如部分醫院關鍵指標數據缺失；部分大醫院不願意與其他醫院共享數據。明智醫療邁過了大量門檻，並通過建立起溝通機制，如建設數據使用委員會解決數據共享的問題，形成了良性的運轉機制，在拓增數據的同時，助力臨床科研。

明智醫療規劃的主營業務分為三類，基於專病資料庫的大數據服務平台以及真實世界研究項目，輔助葯企實現患者招募、真實世界研究、提供市場洞察、精準營銷、學術推廣服務；針對醫療機構搭建一體化科研平台、智能患者隨訪平台，協助醫院信息化建設，搭建輔助診斷模型；針對患者，建立從短期腫瘤治療管理到長期患者全病程智能 健康 管理體系，並於日後提供數字療法。

目前，明智醫療與大量創新葯企達成了合作。其實，早在2018年，其便與某日資葯企達成為期三年的資料庫賦能合作。當時企業面臨缺乏行業洞察和學術推廣渠道，上市新葯無真實世界安全性和有效性證據等問題，難以得到行業專家的認可。明智醫療通過委託項目專家發起新葯真實世界數據研究作為專病平台的亞組研究，同時為葯企提供基於資料庫的行業洞察，最終幫助其獲得了遠超預期的銷售業績。

在這個過程中，明智醫療也在進行從單癌種肝癌疾病向其他癌種疾病的橫向拓展。在朱宏看來，橫向復制復製成本相對較低。「就像你看到的冰山一樣，表面可能是獨立的冰山，但底部早已實現連接。」底層邏輯與資源的共享讓明智醫療可以在資源有限的情形下，實現進一步的擴張。比如肝癌屬於消化道腫瘤，其他消化道腫瘤疾病如膽管癌、胰腺癌、胃癌、結直腸癌、食道癌等均可共享部分醫生科室資源。

在縱向拓展方面，據朱宏介紹，「中國前200家腫瘤專科醫院，診治了中國腫瘤治療人群的差不多60~70%。」明智醫療在實現頭部腫瘤醫院簽約數量增長的同時實現著規模增長，以便更有利於以數據為支撐的真實世界研究，並助力葯械企業進行精準學術營銷。

隨著數據賦能的深入推進，明智醫療將推出面向患者的數字療法。朱宏強調，數字療法指向智慧醫療的未來。由軟體程序驅動，以循證醫學為基礎的干預方案，用以治療、管理或預防疾病的數字療法，本身涉及患者的全程管理。一旦90%的時間無需醫生管理患者，將極大地改善當前患者全病程管理狀況。數字療法本身也在助力葯企實現精準葯物治療，進而進一步促進針對患者的精準治療。

相對於以往葯械企業為數字療法付費，朱宏認為患者端付費是可能實現的。因為患者本身是最終的獲益方。當前難點在於患者尚無付費習慣，企業不知如何與患者溝通助力患者提升對數字療法的信心。在他看來，數字療法是以循證醫學為基礎的電子葯物，其對於患者的療效是基於證據支持的。企業一旦研發出使患者獲益的數字療法，通過學術推廣和數字療法本身所具備的患者多維度體驗，患者會遵循醫囑為數字療法買單並具有良好的用葯依從性。
朱宏表示，當前存在兩種可能的付費方式：一種是一次性付費，用於專家會診提供個性化的院外治療、康復方案制定；一種是日常監護管理費用。此外，當前數字療法領域仍舊需要不同領域的企業進入做大市場，充分實現競爭相互促進，讓患者更好地了解數字療法可以助益患者這一實際。當患者、葯企、醫生三方均存在意願時，顛覆性創新局面才可以更快的到來。而明智醫療也有望在這個過程中獲得首批癌症數字療法的認證。

明智醫療計劃繼續拓展簽約的醫院數量，實現腫瘤診療人群的覆蓋。在取得互聯網醫院牌照後，其計劃進一步基於真實世界數據，實現真實世界研究，獲得真實世界證據，打造並取得針對不同癌種疾病的數字療法。

當前，明智醫療真實世界研究已躍入行業第一梯隊，其服務了多家腫瘤制葯公司，與多家行業協議/學會、國內外知名葯企保持著長期合作關系。其此前尚未進行過融資，目前計劃引進外部資金實現創新業務拓展。

其計劃將融資獲得的資金用於資料庫的建設，實現患者人群的進一步覆蓋，並拓展至其他疾病領域；在建設互聯網醫院基礎上，實現數字療法的打造，更好地實現患者院外的疾病全流程管理。

③ 大數據在哪些領域有應用前景

1、電商行業
電商行業是最早將大數據用於精準營銷的行業，它可以根據消費者的習慣提前生產物料和物流管理，這樣有利於美好社會的精細化生產。隨著電子商務的越來越集中，大數據在行業中的數據量變得越大，並且種類非常多。在未來的發展中，大數據在電子商務中有大多的想像，其中主要包括預測趨勢，消費趨勢，區域消費特徵，顧客消費習慣，消費者行為，消費熱點和影響消費的重要因素。
2、金融行業
大數據在金融行業的使用是非常廣泛的，主要使用在交易過程中。現在許多股權交易都是使用大數據演算法進行的。這些演算法能夠越來越多地考慮社交媒體和網站新聞，並且決定接下來的幾秒內是選擇購買還是出售。
3、生物技術
基因技術是人類未來挑戰疾病的重要武器。科學家可以利用大數據技術的應用，這樣能夠加速他們自己的基因和其他動物基因的研究過程，並且還能成為人類未來克服疾病的重要武器之一。技術不僅可以改良作物，還可以利用遺傳技術培育人體器官，消滅細菌等。

④ 大數據可以應用在哪些方面

可以應用在雲計算方面。

大數據具體的應用：

1、洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。

2、google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。

3、統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。

4、麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。

5、梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。

6、醫療行業早就遇到了海量數據和非結構化數據的挑戰，而近年來很多國家都在積極推進醫療信息化發展，這使得很多醫療機構有資金來做大數據分析。

7、及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業節省數十億美元。

8、為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵。

9、分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。

10、根據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠信息。

(4)大數據腫瘤擴展閱讀：

大數據的用處：

1、與雲計算的深度結合。大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。

自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

2、科學理論的突破。隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。

參考資料：

網路--大數據

⑤ 什麼是SEI大數據啊

全稱是「腫瘤結構（structure）、能量（energy）、信息（information）大數據」，是基於醫療與科研機構大數據基礎回設施平答台，採集與腫瘤相關的結構（S）數據、能量（E）數據和信息（I）數據。

⑥ 有哪些大數據分析案例

如下：

1. 大數據應用案例之：醫療行業

1）Seton Healthcare是採用IBM最新沃森技術醫療保健內容分析預測的首個客戶。該技術允許企業找到大量病人相關的臨床醫療信息，通過大數據處理，更好地分析病人的信息。

在加拿大多倫多的一家醫院，針對早產嬰兒，每秒鍾有超過3000次的數據讀取。通過這些數據分析，醫院能夠提前知道哪些早產兒出現問題並且有針對性地採取措施，避免早產嬰兒夭折。

它讓更多的創業者更方便地開發產品，比如通過社交網路來收集數據的健康類App。也許未來數年後，它們搜集的數據能讓醫生給你的診斷變得更為精確，比方說不是通用的成人每日三次一次一片，而是檢測到你的血液中葯劑已經代謝完成會自動提醒你再次服葯。

2）大數據配合喬布斯癌症治療

喬布斯是世界上第一個對自身所有DNA和腫瘤DNA進行排序的人。為此，他支付了高達幾十萬美元的費用。他得到的不是樣本，而是包括整個基因的數據文檔。醫生按照所有基因按需下葯，最終這種方式幫助喬布斯延長了好幾年的生命。

2. 大數據應用案例之：能源行業

1）智能電網現在歐洲已經做到了終端，也就是所謂的智能電表。在德國，為了鼓勵利用太陽能，會在家庭安裝太陽能，除了賣電給你，當你的太陽能有多餘電的時候還可以買回來。

通過電網收集每隔五分鍾或十分鍾收集一次數據，收集來的這些數據可以用來預測客戶的用電習慣等，從而推斷出在未來2~3個月時間里，整個電網大概需要多少電。有了這個預測後，就可以向發電或者供電企業購買一定數量的電。

因為電有點像期貨一樣，如果提前買就會比較便宜，買現貨就比較貴。通過這個預測後，可以降低采購成本。

2）丹麥的維斯塔斯風能系統(Vestas Wind Systems)運用大數據，系統依靠的是BigInsights軟體和IBM超級計算機，分析出應該在哪裡設置渦輪發電機，事實上這是風能領域的重大挑戰。在一個風電場20多年的運營過程中，准確的定位能幫助工廠實現能源產出的最大化。

為了鎖定最理想的位置，Vestas分析了來自各方面的信息：風力和天氣數據、湍流度、地形圖、公司遍及全球的2.5萬多個受控渦輪機組發回的感測器數據。這樣一套信息處理體系賦予了公司獨特的競爭優勢，幫助其客戶實現投資回報的最大化。

3. 大數據應用案例之：通信行業—通過大數據分析挽回核心客戶

法國電信-Orange集團旗下的波蘭電信公司Telekomunikacja Polska是波蘭最大的語音和寬頻固網供應商，希望有效的途徑來准確預測並解決客戶流失問題。

他們決定進行客戶細分，方法是構建一張「社交圖譜」- 分析客戶數百萬個電話的數據記錄，特別關注 「誰給誰打了電話」以及「打電話的頻率」兩個方面。「社交圖譜」把公司用戶分成幾大類，如：「聯網型」、「橋梁型」、「領導型」以及「跟隨型」。

這樣的關系數據有助電信服務供應商深入洞悉一系列問題，如：哪些人會對可能「棄用」公司服務的客戶產生較大的影響?挽留最有價值客戶的難度有多大?運用這一方法，公司客戶流失預測模型的准確率提升了47%。

4、大數據應用案例之：零售業—大數據幫零售企業制定促銷策略

北美零售商百思買在北美的銷售活動非常活躍，產品總數達到3萬多種，產品的價格也隨地區和市場條件而異。由於產品種類繁多，成本變化比較頻繁，一年之中，變化可達四次之多。

結果，每年的調價次數高達12萬次。最讓高管頭疼的是定價促銷策略。公司組成了一個11人的團隊，希望透過分析消費者的購買記錄和相關信息，提高定價的准確度和響應速度。

定價團隊的分析圍繞著三個關鍵維度：

1）數量：團隊需要分析海量信息。他們收集了上千萬的消費者的購買記錄，從客戶不同維度分析，了解客戶對每種產品種類的最高接受能力，從而為產品定出最佳價位。

2）多樣性：團隊除了分析了購買記錄這種結構化的數據外，他們也利用社交媒體發帖這種新型的非結構化數據。由於消費者需要在零售商專頁上點贊或留言以獲得優惠券，團隊利用情感分析公式來分析專頁上消費者的情緒，從而判斷他們對於公司的促銷活動是否滿意，並微調促銷策略。

3）速度：為了實現價值最大化，團隊對數據進行實時或近似實時的處理。他們成功地根據一個消費者既往的麥片購買記錄，為身處超市麥片專櫃的他/她即時發送優惠券，為客戶帶來便利性和驚喜。

透過這一系列的活動，團隊提高了定價的准確度和響應速度，為零售商新增銷售額和利潤數千萬美元。

5、大數據應用案例之：網路營銷行業（SEM）

很多企業在做SEM的過程中，都有這樣的感觸：每年都會花費大量的預算在SEM推廣中，但是因為關鍵詞投入產出無法可視化，常常花了很多錢卻不見具體的回報。

在競爭如此激烈的SEM市場中，企業需要一個高效的數據分析工具來盡可能地幫企業優化SEM推廣，例如BDP，來幫企業節省不必要的支出，提升整體的經營績效。

企業可藉助數據平台提供的網路營銷整合解決方案，打通各個搜索引擎營銷（SEM）、在線客服系統和CRM系統，營銷競價人員無需掌握復雜的編程技術，簡單拖拽即可生成報表，觀察每一個關鍵詞的投入和產出，分析每一個頁面的轉化，有效降低投放成本。

通過BDP實況分析數據，可以快速洞悉對手關鍵詞的投放時段、地域及排名，並對其進行可視化的分析，實時監控自己和競爭對手的投放情況，了解對手的投放策略，支持自定義設置數據更新的時間點、監控頻次和時段，及時調整策略。知已知彼，才能百戰不殆。

6、大數據應用案例之：電商行業

意料之外：胸部最大的是新疆妹子。曾經淘寶平台顯示，中國女性購買最多的文胸尺碼為B罩杯。B罩杯佔比達41.45%，其中又以75B的銷量最好，其次是A罩杯，購買佔比達25.26%，C罩杯只有8.96%。

雖然淘寶數據平台不能代表一切，但是結合現實來看，這個也具有普遍的代表性，只能感慨中國女性普遍size。在文胸顏色中，黑色最為暢銷，黑色絕對是百搭，每個女性必備。

從省市排名，胸部最大的是新疆妹子。這些數據都對於文胸店鋪而言是很好的參考，為店鋪的庫存、定價、款式選擇等策略都有奠定數據基礎。

7、大數據應用案例之：娛樂行業

微軟大數據成功預測奧斯卡21項大獎。2013年，微軟紐約研究院的經濟學家大衛•羅斯柴爾德（David Rothschild）利用大數據成功預測24個奧斯卡獎項中的19個，成為人們津津樂道的話題。

今年羅斯柴爾德再接再厲，成功預測第86屆奧斯卡金像獎頒獎典禮24個獎項中的21個，繼續向人們展示現代科技的神奇魔力。

總的來說，大數據的終極目標並不僅僅是改變競爭環境，而是徹底扭轉整個競爭環境，帶來新機遇，企業需要應勢而變。企業只有認識到這一點，使用合適的數據分析產品、聰明地使用和管理數據，才能在長期競爭中成為終極贏家。

⑦ 國內首個腫瘤數字療法獲批：數字療法產品賽道前景幾何

4月28日，零氪宣布旗下子公司眾曦醫療 科技 的數字療法產品TH-002已獲批醫療器械二類注冊證，成為國內腫瘤領域的首個獲證數字療法，並已在多個省市開啟物價准入申請流程。

據目前統計，國內超70家企業涉足數字療法，精神類、行為和認知障礙是競爭最為激烈的賽道，有恩啟、微脈、新景 科技 等20多家企業布局；包含糖尿病在內的內分泌、營養和代謝紊亂疾病次之，有妙 健康 、微糖等10餘家企業布局；最冷門的是腫瘤疾病領域，僅有包括零氪、海心智惠在內的3家企業布局。國內已經獲批醫療器械注冊證的數字療法產品（以醫療器械軟體形式獲批）超19款。

據易凱資本2021年11月發布的一份研報數據顯示，2021年，國內59個數字療法項目發生交易127起，參投機構180家，累計融資額近43億元。《中國數字療法行業發展研究報告》指出，數字療法當前還面臨缺乏行業統一標准、缺乏臨床試驗政策法規指引、缺乏分層分類監管、商業模式尚處於雛形等現實挑戰，距離成熟市場建立尚有相當長的路要走。

「數字療法」這一概念最早在2015年提出，Sepah等首次在論文中明確這一概念。目前得到廣泛認可的是數字療法領域最大的行業聯盟——國際數字療法聯盟DTA（Digital Therapeutics Alliance）對數字療法的定義，即數字療法（Digital therapeutics，DTx）是一種基於軟體程序的療法，為患者提供循證治療干預以預防、管理或治療疾病。

數字療法根據其技術原理以及在疾病干預中所起的作用，可分為預防、治療、管理三大類。數字療法的產品形式以軟體為基礎，可為獨立軟體，也可與通用計算設備、其他醫療器械、葯物的一種或多種產品聯合使用。

其主要特點有二，首先是基於軟體程序，而不僅僅是線上的，如在線問診就不能列為數字療法，因為其無需軟體也可使用。其次，必須按照循證醫學來處理，即必須有醫生來控制方向，結合醫學的循證原理來指導並干預病人的具體行為。

2017年，美國FDA批准了用於治療物質使用障礙（SUD）的處方數字療法的治療方案用於臨床。自此，數字療法作為一種全新的數字 健康 解決方案，開始走進大眾視野。2020年11月，術康APP正式通過NMPA批准，成為國內首款「數字葯品」。目前，已經取得療效驗證的數字療法類型主要包含 游戲 互動、可穿戴設備、AR/VR體驗類和應用程序操作類等。

其中，數字療法應用最為廣泛的領域是精神心理領域。例如，已獲批的數字療法reSET和reSET-O能夠治療葯物依賴，Deprexis可用於抑鬱症的治療，EndeavorRx作為首款有臨床隨機試驗數據支持、並正式獲批用於醫療處方的電子 游戲 ，可以通過視頻 游戲 體驗，結合葯物，顯著提升ADHD兒童的注意力。

根據國際市場研究機構Research And Markets Research發布的報告《Digital Therapeutics Global Market Report 2021: COVID-19 Implications and Growth》顯示，全球數字治療市場預計將從2020年的35.3億美元增長到2021 年的42.0億美元，預計到2025年，該市場將達到106.2億美元，年復合增速26.1%。

近年來，惡性腫瘤發病率和死亡率居高不下，而醫療資源的嚴重不均衡、醫院隨訪機制的缺乏，也令患者面臨不少挑戰。

在此前舉行的第22屆世界肺癌大會（WCLC）上，由零氪 科技 和天津市胸科醫院院長、胸外科主任醫師孫大強教授聯手研究發布的研究報告顯示，通過比較Ⅰ ⅢA 期非小細胞肺癌（NSCLC）術後患者不同隨訪方式5年生存率，發現對於主動積極參與隨訪的患者，其5年生存率能夠達到81.8%，顯著高於被動隨訪患者的74.2%。

然而，據陳凱申介紹，在國內腫瘤治療環境下，患者主動參與隨訪提升生存獲益的積極作用往往被大部分研發企業所忽視，鮮有產品利用數字療法針對中國腫瘤患者進行干預和管理。

因此，數字療法在腫瘤領域的運用不僅需要在院內由醫生提供有效的治療方案，開展診斷、治療領域的創新，還需要在院外關懷患者，改善患者康復體驗，提升他們的生活質量，完善醫療支付方式等。

腫瘤是數字療法首先獲批臨床的領域之一，《2021年中國數字療法洞察報告》表明，數字療法切入腫瘤治療的價值在於，通過體外研究技術與AI大數據結合，研究葯物的體內過程（包括吸收、分布、代謝和排泄）規律及其影響因素，從而對病人進行個體化的用葯指導。

數字療法一方面可以改善腫瘤患者在精準治療背景下，對用葯規范的認知，另一方面可改善患者看病難、就醫遠的問題，提高院外隨訪、復查復診的粘性，從而提升其生存獲益。

陳凱申表示，腫瘤領域的數字療法器械證件的獲批，對於填補國內數字療法在腫瘤治療上的應用空白是積極的信號。通過演算法和知識圖譜，數字療法可以對於患者出現的問題進行分級、分層的預判，從而給患者提出干預性的建議。如今，國內數字療法腫瘤治療領域尚在起步階段，並未形成全面的競爭態勢，應用場景相對狹窄，需要更加成熟的技術和臨床數據支撐。

同時，醫生可以結合患者的既往症狀和過往治療情況，進行分級評估，當觸發到需要醫生去干預的情況，醫生便可以很快地根據患者既往治療給出預警，對於患者去進行幫助和管理。

在過去幾年，中國數字醫療領域的創新主要還處於起步階段，以「連接」功能為主。2021年被行業譽為「中國數字療法的元年」，數字療法開始真正進入醫療領域，對疾病進行輔助干預。

《2021年中國數字療法行業發展研究報告》指出，數字療法將重塑慢病管理生態。隨著人口老齡化及慢病高發率挑戰加劇，以及民眾對數字醫療、互聯網醫療的認知和接受度不斷提高，數字療法行業將成為慢病管理市場付費的重要引領者和主導者，對重塑慢病管理生態將發揮重要作用。

此外，傳統的葯物在起效時，不可避免地會伴隨不良反應。數字療法雖然不會因為化學成分造成患者的不良反應，但也不意味著它是零風險的。例如，如果使用者未能正確使用，或是因為設備本身的硬體或軟體問題，數字療法的干預可能不起效，或是造成病情的進一步惡化。數字療法作為一種新興療法，有效性和風險性還需要更多檢驗結果。

上海國際人類表型組研究院智能醫學部總經理鄭文韜此前也表示，2022年是數字療法的關鍵之年，在這一年將是其向下生根、向上萌發、向周邊繁衍的重要時期。當前醫療 健康 服務領域信息化、數字化技術如元宇宙、醫療信息化、移動醫療、醫學人工智慧、醫共體平台等多頭並進、四處開花，數字療法並非可以貫通全醫療 健康 服務生態的體系，需要融入整體的生態體系中有序推進，相互賦能，協同發展。

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⑧ 大數據分析在疾病與健康研究方面的應用

大數據分析在疾病與健康研究方面的應用

大數據分析技術將在以上方面發揮著特殊的作用。

一、疾病與健康研究

在疾病與健康研究方面，我們可將其分為三個子方面：健康研究、亞健康研究和疾病研究。

1、健康研究

中國是地域遼闊的多民族國家，不同地區不同種群的人的基因和健康指標有所不同，同一地區同一種群的人在不同的性別和年齡上健康標准也有差異。深入研究和分析上述人群的健康規律，對衛生保健、健康促進、疾病預防和治療有著重大的指導意義。例如：
1.1 對體檢數據分析和挖掘，得出不同地區、不同人群的健康差異，以確定精確的不同人群的健康標准，針對不同人群制定適宜的防病，治病方法以及預後標准，並量身打造個性化，地區化的健康評估模型。

1.2 在制定不同地區不同人群的參考值時,可進一步分析健康指標在不同性別、年齡和季節的差別，以及權重比，從而完善適合於國人全面的系統化的更科學的健康參考值。

1.3 人體存在的內在平衡，使得各個可觀察數據間有其特有的規律，基於經驗只能發現簡單的規律如鈣、磷常數等，使應用數據挖掘等大數據分析技術可以主動發現復雜的系統性的人體醫學規律，大幅提升防病，治病以及預後推測的技術水平，並且也對亞健康有個更科學的判斷依據，以及了解健康到亞健康的逐漸失衡的過程。

1.4 對孕婦在孕產期、產後及新生兒的健康數據進行深入分析，研究孕產婦和新生兒的健康規律，開發對孕產婦和新生兒的健康評價和因素的評估模型，給出更科學的孕產婦和新生兒保健的指導。

1.5 對兒童成長的體檢數據分析和挖掘，研究兒童的健康規律，開發對兒童成長的評價和因素的評估模型，分別適應中國遼闊的地域和眾多的人群，給出更科學的兒童成長發育指導。

1.6 對老年人的健康數據分析和研究，研究老年人的健康特點，開發對老年人健康的評價和因素的評估模型，給出更科學的老年人養生的指導。

1.7 對健康人的精神和心理數據進行深入分析，制定健康人的精神和心理參考標准，開發對健康精神和心理的評價和影響因素的評估模型，給出更科學的精神和心理衛生方面的保健指導。

2、亞健康研究

世界衛生組織將機體無器質性病變，但是有一些功能改變的狀態稱為「第三狀態」，也稱為「亞健康狀態」，主要包括：功能性改變，而不是器質性病變；體征改變，但現有醫學技術不能發現病理改變；生命質量差，長期處於低健康水平；慢性疾病伴隨的病變部位之外的不健康體征。

對亞健康進行深入分析與研究對保持健康狀態，預防和糾正亞健康狀態以及對疾病的預防和治療都有十分重要的意義。例如：

2.1 研究亞健康與疾病間的相互關系。研究各種可觀察指標（體檢數據）在亞健康中的權重，以及在不同地區、人群中的分布。應用時間序列，線性/非線性回歸研究亞健康觀察指標之間的關聯性。通過亞健康體檢數據挖掘，分析導致疾病的影響因素，建立評估模型來預測危險度，並進一步建立疾病的預測模型。

2.2 研究亞健康與健康間的相互關系。通過對體檢人群的地區、職業、年齡等因素的分析，研究最新的健康和亞健康的人群分布。不同的人群地區環境不同,生活習慣不同,加入亞健康醫學指標以外的相關外部數據（如職業、飲食、習慣、性格、愛好等）後,可發現綜合因素對亞健康的影響，以及這些因素的各自權重，及相關關系，從而探究出亞健康的原因，對預防和治療亞健康起著指導作用。

2.3 研究亞健康治療和預後的研究。通過對亞健康治療和預後的數據分析，評價治療效果，評估最佳治療方案，進一步開展對專科亞健康治療和預後的研究，同時研究其與疾病的關系。

2.4 對精神和心理亞健康的研究。如對常見的精神亞健康狀態：如神經衰弱、抑鬱、焦慮和強迫等症狀，進行數據歸納整理、分析挖掘，從而導出精神和心理亞健康的新知識發現，探究出精神疾病的原因，對預防和治療精神疾病起著指導作用。

2.5 將住院和社區健康管理數據相結合，進行因素權重分析和多因素的特性抽取，最後形成模型指導治療。最理想的情況是個體化評估模型,為每個病人建立專用預測模型。

3、疾病研究

中國面臨的嚴重危害人民健康的疾病包括：

傳染性疾病，如結核病、艾滋病、SARS、禽流感、甲型H1N1流感等；

慢性非傳染性疾病，如惡性腫瘤、腦血管病、心臟病、糖尿病等；

精神和心理疾病；

小兒出生缺陷。

對患有各種疾病的病人的醫學數據及相關數據的研究分析，對各種疾病的預防和治療都有十分重要的價值。例如：

3.1 對傳染性疾病，如結核病、艾滋病、SARS、禽流感、甲型H1N1流感等疾病的研究。應用數據挖掘技術對傳染性疾病的數據進行分析，找出傳染性疾病的發病規律，揭示傳染性疾病的病因，進一步摸索出傳染性疾病的變異規律，建立傳染性疾病的預測模型。

3.2 對慢性非傳染性疾病，如惡性腫瘤、腦血管病、心臟病、糖尿病等疾病的研究。應用數據倉庫技術和數據挖掘技術對慢性常見病的數據進行分析，找出慢性常見病的發病規律，探索慢性常見病的病因，進一步摸索出慢性常見病的並發症規律，科學評估各種治療方案的療效，建立慢性常見病的預測模型。

3.3 對精神和心理疾病的研究。應用數據倉庫技術、數據挖掘技術和數理統計技術對精神和心理疾病的數據進行分析，從廣泛的多變數集中找出影響精神和心理疾病的主要因素，在遺傳學、後天影響和病理學等多方面探索精神和心理疾病的病因，科學評估各種治療方案的療效，建立精神和心理疾病的預測模型。

3.4 對小兒出生缺陷的研究。應用大數據分析技術對兒童出生缺陷的數據進行分析，從廣泛的大變數集中找出影響兒童出生缺陷的主要因素，在環境、遺傳學、病理學等多方面探索兒童出生缺陷的病因，建立兒童出生缺陷的預測模型。

3.5 針對門診和住院病人數據在線分析統計學差異，尋找陽性案例，為研究提供素材，並為科研的預實驗提供思路和准備。對住院數據進行多維度分析和挖掘，橫向達到單病種的水平，縱向包括所有可觀測數據，所收集來的知識有很大可能會啟發醫學專家有新發現。

3.6不同 治療手段和治療效果的在線分析。結合收集來的大量資料全面分析，盡量提前全面的了解治療的臨床效果。

3.7 葯品治療效果在線分析，治療效果、副作用、對其他疾病的效果評估。結合收集來的大量資料全面分析，盡量提前全面的了解新葯和老葯。目前的葯品不良反應主要靠醫生的通報，對醫生的職業素養和敏感有很大的依賴，而使用數據挖掘及資料庫中的知識發現，可以極大限度地改進這項工作。

二、環境與健康研究

環境因素對健康造成的損害較其他健康損害復雜，是微量、慢性、長期和不可逆轉的。環境健康影響與公眾利益息息相關，環境健康損害如得不到妥善處理還將轉化為社會、經濟問題。環境與公共健康研究以人類生態系統可持續發展研究為基礎，關懷人類現在和未來的健康與安全，從環境研究途徑關注社會、經濟活動對人類生理和心理的健康影響，探索環境變遷對人民健康造成危害的預防和治理措施。

應用大數據分析技術對環境健康的研究，主要包括發現案例、發病機理和臨床治療研究，預防和治理各類環境流行病在污染源以及污染途徑控制的研究等。例如：
1. 應用大數據分析技術研究環境因素對健康的影響，實行 一體化的環境和健康監測，並在全國實現數據共享。

2. 應用大數據分析技術研究環境污染對兒童的影響，以解決環境對兒童所造成的不健康和疾病迅速增長的問題，從而給予兒童特殊注意的環境和健康指導。

3. 應用大數據分析技術開展職業病和職業多發病的預防預測。對於各種職業的發病分布和嚴重程度，以及對職業病的深入分析。不僅包括傳統意義的職業病，也包括不同職業的不同的疾病分布和在病因中的權重。另外,還可以分析不同職業的暴露特點進而對病因進行研究。

4. 應用大數據分析技術開展對空氣污染顯著提高城市人群呼吸道和過敏性疾病的發生 率的研究。

5. 應用大數據分析技術開展雜訊污染損害兒童的聽力和干擾他們的學習能力的研究。

6. 應用大數據分析技術開展快餐業的發展使肥胖病發病率不斷增長的研究，尤其是不合理的營養對兒童健康的影響。

7. 應用大數據分析技術開展對轉基因生物技術的應用對自然界生物和人類基因的潛在影響的研究。

三、醫葯生物技術與健康

生物技術涵蓋生命科學的所有領域，醫葯生物技術是生物技術的重要組成部分。當今人類面臨的人口、食物、健康、環境和資源問題，無不與之緊密相關。醫葯生物技術最鮮明的特點是大量新思想、新技術、新材料、新方法和新產品引入醫學研究和醫療保健之中，如全新的醫學成像技術、基因工程技術、微電子技術、幹細胞工程技術、組織工程技術、納米技術、生物晶元技術、克隆技術、酶工程技術、細胞工程技術、發酵工程技術、蛋白質工程技術、生物醫學工程技術、基因組與蛋白質組技術、生物信息技術和中醫葯技術等及其產品，將大大提高疾病預防、診斷、治療和葯物設計研製水平，以及對突發事件（如傳染病和生物恐怖等）的檢測、預防與治療水平。

以大數據分析技術為核心的生物信息技術在由眾多新技術構成的醫葯生物技術中發揮有獨特的作用。例如：

1. 利用生物信息技術進行生物信息的存儲與獲取。

2. 利用生物信息技術開展基因的序列對比、測序和拼接。

3. 利用生物信息技術進開展基因預測。

4. 利用生物信息技術進行生物進化與系統發育分析。

5. 利用生物信息技術進行蛋白質結構預測和RAN結構預測。

6. 利用生物信息技術進行分子設計和葯物設計。

7. 利用生物信息技術進行腫瘤分類及遺傳學分析。

8. 利用生物信息技術開展在生物分子層面對精神病的研究及遺傳學分析。

9. 利用生物信息技術開展在生物分子層面對如H1N1等傳染病的研究。

四、衛生宏觀決策支持

衛生宏觀決策支持系統是以數據倉庫為數據中心、以數據挖掘為技術核心、以商務智能為展現工具的綜合衛生信息平台。它可以建立在各級別衛生系統上，如醫院、地區衛生系統、全國衛生系統，為各級衛生部門提供智能決策系統，深入了解衛生系統的歷史和現在，把握衛生系統業務發展的未來，評估衛生系統內部各部門的業務效績，幫助各級決策者提供最佳實施方案，給決策者一雙慧眼，清晰認知系統內各方面變化趨勢和業務得失，使對系統各部門的評價、考核、獎勵更加科學、公正、客觀，使系統內各級關系更加和諧，積極發揮各部門的潛能，提高系統的整體業務水平和經濟效益。使用商務智能輔助決策，可以提供各種有價值的信息，各種事件的關聯，以及不同於微觀的角度分析各種衛生信息，如預防接種基本數據，傳染病報告等等。

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⑨ 醫療行業大數據應用的三個案例

醫療行業大數據應用的三個案例
文章從華大基因推出腫瘤基因檢測服務、大數據預測早產兒病情、廣東省人民醫院利用大數據調配床位3個醫療行業大數據應用案例中，以應用背景、數據源、圖說場景、實現途徑、應用效果5個視角去看待大數據在醫療的應用狀況。
案例一：華大基因推出腫瘤基因檢測服務
應用背景：
伴隨著生物技術、大數據技術的發展，個體基因檢測治療疾病已經成為現實。其中，最廣為人知的是美國好萊塢女星安吉麗娜?朱莉，在 2013 年經過檢測她發現自身攜帶致癌基因——BRCA1 基因，為防止罹患卵巢癌，於 2015 年切除了卵巢和輸卵管。目前，國內外已經有多家基因檢測機構，如我國的華大基因、貝瑞和康、 美國的 23andMe、 Illumina 公司等。華大基因一直致力於腫瘤基因組學研究，已經研究 20 多類癌症。近日，華大基因推出了自主研究的腫瘤基因檢測服務，採用了高通量測序手段對來自腫瘤病人的癌組織進行相關基因分析，對肺癌、乳腺癌、胃癌等多種常見高發癌症進行早期、無創傷檢測。
數據源：
檢測數據：患者血清、口腔黏膜數據、基因測序等。
其它數據：體檢數據、電子病歷、遺傳記錄、患者調查、地理區域以及生活條件等。
圖說場景：

實現路徑：
首先採取患者樣本，通過測序得到基因序列，接著採用大數據技術與原始基因比對，鎖定突變基因，通過分析做出正確的診斷，進而全面、系統、准確地解讀腫瘤葯物與突變基因的關系，同時根據患者的個體差異性，輔助醫生選擇合適的治療葯物，制定個體化的治療方案，實現「 同病異治」 或「 異病同治」 ，從而延長患者的生存時間。
應用效果：
癌症診斷和預測。腫瘤醫院的病人中有 60%至 80%剛到醫院時就已經進入中晚期，癌症早期的篩查可以幫助患者有針對性的改善生活習慣或者採取個體化的輔助治療，有益於身體健康;同時將癌症扼殺在搖籃里，從而降低日後巨大的醫葯開支和生活困擾。助力個性化醫療。結合生物大數據，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葯的過程。
案例二：大數據預測早產兒病情
應用背景：
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 一起和很多醫院合作，用一個軟體來監測處理即時的病人信息，然後把它用於早產兒的病情診斷。
數據源：
個人體征數據：心率、呼吸、體溫、血壓和血氧含量。
其它數據：孕婦產檢數據、電子病歷、遺傳數據等。
實現路徑：
系統會監控 16 個不同地方的數據，比如心率、呼吸、體溫、血壓和血氧含量，這些數據可以達到每秒鍾 1260 個數據點之多。在明顯感染症狀出現的 24 小時之前，系統就能監測到早產兒細微的身體變化發出的感染信號，及早預測控制早產兒的病情，從而提高新生兒的出生率。
應用效果：
預測病情。早產兒的穩定不是病情好轉的標志，只有通過海量的數據並且找出隱含的相關性才能發現提早知道病情，醫生就能夠提早治療，也能更早地知道某種療法是否有效，這一切都有利於病人的康復。
案例三：廣東省人民醫院利用大數據調配床位
應用背景：
起因於國外醫院的經驗以及廣東省人民醫院各專業科室差異很大的病床使用率。長期以來，優勢專業病源充足，病人候床情況嚴重，排隊入院，相反有些專業空床情況明顯，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、集中床位調配權的一套「 組合拳」 。
數據源：
患者數據：掛號數據、電子病歷、患者基本數據等。
醫院數據：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。
實現路徑：
對跨科收治病人之後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配權，解決病人入院排隊情況，使醫院更好地履行了社會責任，同時也給增加了醫院的效益。
應用效果：
提高病床使用率。病床使用率由 87%提高到 92%，優勢專業候床排隊現象明顯減少。
支持決策判斷。優勢專科與弱勢專科的病人在地域構成比、平均住院費用等標上存在顯著差異，支持決策判斷。