A. 大數據,給健康產業帶來哪些變革
大數據,給健康產業帶來哪些變革_數據分析師考試
你發的每一條微信，打的每一通電話，也許就能預警你是否有感染流行病的風險……這不是科幻，這是全世界已經起步開展的大數據精準醫療。
日前，浙大一院正式成立「精準醫療中心」，中國工程院院士、浙大一院傳染病診治國家重點實驗室主任、感染性疾病診治協同創新中心主任李蘭娟教授作了「醫療健康大數據與精準醫學」的專題報告。
「精準醫療大數據的普及化，正帶來中國乃至全球健康產業的變革。」在接受錢報記者專訪時，李蘭娟表示，不遠的將來，大數據支持下的精準醫療將為每一個病人定製治療方案，它也將改變國家的醫療投入的格局。
精準醫療
提供個性化治療
大數據技術，能夠分析大量繁雜的數據集，發現疾病和治療手段之間的有效聯系，它將改變傳統的治療方案。
美國提出精準醫療的計劃，利用大數據的分析，找出個性化的缺陷，真正對症下葯，因人而異。這個辦法幫助喬布斯延長了幾年的生命。
我們國家的精準醫療研究，也在積極跟進。2014年7月，李蘭娟和團隊在《自然》雜志發表了科研成果論著，揭示腸道菌群與肝硬化的秘密，給全球醫學科技研究提供了新思路。
一直以來，很多肝硬化患者，都接受過抗生素的治療，但是李蘭娟和她的團隊發現，這樣做並不能帶來很好的效果，因為抗生素不僅殺死了腸道內的有害細菌，有益細菌同樣也被殺死了。
腸道微生物是提供人體營養、調控腸道上皮發育和先天性免疫的不可缺少的「器官」，她把注意力聚焦在「腸道菌群」上，經過近3年時間的研究，他們收集了181個中國人腸道菌群的樣本，其中98個是肝硬化患者的糞便樣本，83個來自健康志願者。
團隊採用了新一代測序技術、以及大數據分析技術，產出了近860GB的序列數據，通過研究發現了28種與肝硬化病人密切相關的「壞細菌」；數據比對還顯示，有38種與健康人密切相關的「好細菌」，在肝硬化病人腸道菌群中的量卻非常少。
這就意味著，今後針對肝硬化病人的治療，可以做到更加精準，「我們會給肝硬化病人補充更多的『好細菌』，殺死過高的『壞細菌』。」李蘭娟說，在葯物基因組學的基礎上，這個工作還能夠做得非常精準，「針對不同病人，運用合適的葯物，合適的劑量。」
「精打細算」的
外科手術
大數據技術已經開始在外科手術中，幫助病人得到更加高效的手術療效。
中國工程院院士、浙大一院院長鄭樹森教授，是我國著名的器官移植專家。到目前為止，他帶領團隊已經成功進行了200餘例活體肝移植手術。
肝臟是人的造血器官，「統帥」了成千上萬根血管，對肝臟動手術，是有高難度的。
在先進的數字技術支持下，鄭樹森團隊能夠在活體肝移植在術前和術中，利用虛擬現實軟體，查看病人肝臟中的各種構造。大數據分析還能夠精準計算出需要移植的肝臟部分，一方面確保提供給受捐者充足的供血，能夠存活；同時評估受捐者剩下的肝臟，能否在半年內長出新的肝臟，保證恢復正常的肝功能。
在世界各地，具有大數據處理功能的手術器械已經成為外科醫生強有力的助手。比如，在摘除腫瘤組織的外科手術中，外科醫生遇到的最大挑戰是：一次手術是否能夠把癌變組織切干凈。像乳腺癌腫瘤的手術中，有將近三分之一都無法做到完全抹除腫瘤的痕跡。
前不久，倫敦大學帝國學院Zoltan Takats 探索了一場「精準手術」，手術使用的先進武器iknife，在傳統手術刀前安裝感測器和質譜分析儀，刀起落下iknife能在第一時間告知病灶的邊界和性質。
大數據
指導醫療政策
大數據能夠更加科學地論證葯物使用的效果，為醫療政策指導方向。
2012年，李蘭娟曾經帶領團隊做了一個跟乙肝傳染率相關的課題，採集了浙江1000人次的體檢數據樣本。通過分析發現：當年20歲（1992年出生）以上的樣本，乙肝感染率在8%-10%；而20歲以下的樣本中，乙肝感染率小於1.5%。
為什麼只相差一歲，乙肝感染率就有那麼大的差距？
1992年這一年，是個關鍵詞。1992年，衛生部將乙肝疫苗納入計劃免疫管理。通過大數據技術分析，李蘭娟團隊驗證了葯物的有效性，這樣的分析結果，將給國家制定公共衛生政策，帶來科學的指導。
「如果我國繼續保持對新生兒進行乙肝疫苗的全面接種，同時成年人也盡快接種乙肝疫苗，那麼在十年後，中國將擺脫肝炎大國的帽子。」李蘭娟說。
開發大數據
預測疾病
有了大數據的分析，「看醫生」模式正在轉變為「被醫生看著」——你的可穿戴設備能夠做到24小時給你「做體檢」，這種全數據模式成本低，效率卻很高，幾乎所有人都可以用。
「精準醫療的長期目標，是每個人的健康管理。」 接下去，李蘭娟團隊將在浙江創建一個人數規模超過100萬的志願者隊列，他們願意共享他們的基因數據、生物樣本、生活信息以及所有的電子健康信息。
這是一個融合參與者、有責任的數據共享以及隱私保護的新型研究模型。基於這份健康大數據，浙大一院團隊將能夠做一系列新研究，比如葯物基因組學研究，醫生可以更准確地為每個病人開出合適的葯物和合適的劑量；比如為病人設定新的治療和預防目標。
世界醫療產業最發達的美國，在醫療創業領域冒出了許多基於大數據，做疾病預防方面的高科技產品——
美國人Anmol Madan和團隊創立了一個公司，專注研究通過手機的數據分析，預測機主的疾病。
他們對實驗參與者手機超過32萬小時的數據進行收集分析後，最終能夠對人們的手機建模，來預測感冒、精神疾病等等。比如，當人抑鬱時，通常就能夠在與人交流中被看出變化，日常數據分析就能夠捕捉這些變化。在測試中，這個應用能夠正確判斷60%~90%人們日常的生理症狀和普通呼吸情況，同時把這些變化發通知給機主本人，未來還能發送給朋友或家人。
深度開發大數據，預測疾病，還可能大幅降低醫療保健的費用。麥肯錫全球研究院報告，如果美國醫療保健行業對大數據進行有效利用，就能把成本降低8%左右，從而每年創造出3000億美元的價值。
「在中國，大數據也將影響醫改的具體政策，比如醫保的投入。
以上是小編為大家分享的關於大數據,給健康產業帶來哪些變革的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨
B. 醫療大數據平台推進醫學道德形態重構
醫療大數據平台推進醫學道德形態重構
大數據時代的到來使醫學呈現出個體化發展趨勢，而基因技術的應用又使精準醫學凸顯。個體化醫療與精準醫療的結合，預示了大數據時代醫療變革的方向：通過數字化人體引發醫療健康革命。
大數據時代，一種潛在的變化正在顯現，掌控個人的醫療過程和醫療保健成為變化的核心。醫療大數據平台的運營會隨著規模的擴大和效率的提高而關涉總體人類健康、社會公共善、共享的倫理和個人醫療服務方面的改善，從而推進醫學道德形態的革命性重構。
首先，通過個體化醫學改善總體形態的人類健康。數字化人體和基因組學的重要意義在於：通過大數據技術和基因篩查技術的融合運用，帶來醫學重心的轉移或變化。它提供給人們的醫學勸告主要有兩條：其一，預防比治療更重要；其二，醫學只有遵循個體化科學才能帶來整體人類健康狀況的實質性改善。在大數據時代，手機將成為生命線，它使邊遠地區的人們獲得所需要的醫療服務，並通過數據反饋為社區創造一個數字化的網路系統。通過大數據，以患者為中心的醫療可以不受時空限制，在健康培訓、在線診斷、預防和災疫應對等領域一展所長。
其次，通過構建公共健康之善疏解醫患緊張。數字化時代醫學道德形態重構的重點，是通過個體化科學構建公共善，並由此疏解醫患緊張關系。生命倫理學對個體化權利的強調和對總體人口健康的強調之間存在明顯斷裂。然而，個人自主或自我決定如果沒有基於「數字化人體+基因測序」的個體化醫學的支持，只能是一種抽象的權利原則。醫療大數據提供給個人的健康或診療指南，無論對病人還是對醫生，都類似於航海圖。這為人們提供了一個從未有過的世界觀，它使病人真正成為醫學的中心。
再次，通過融合的醫學展現開放共享的倫理。隨著數字化時代的來臨，各國政府都認識到數據開放的重要性，出台了數據開放的法令。醫療大數據將患者作為醫療信息的點連成一片數據之海。因此，一種開放共享的醫療信息技術系統可以通過相關關系的挖掘而預測某些疾病的分布或流行。數據的開放共享將帶來一系列融合，進而將快速成熟的數字化、非醫學領域的移動設備、雲計算和社交網路與蓬勃發展的基因組學、生物感測器和先進成像技術的數字化醫學領域合為一體。醫學或醫療技術可能因為更偏重預防而體現「上醫醫未病之病」的理念。
最後，通過開放整合的專家團隊提供個體化醫療服務。基於網路平台的醫療技術實踐，使得醫學團隊的診療模式成為未來醫療診治的基本模式。大數據時代的醫療技術實踐，為「團隊醫學」提供了新的形式，醫學不再是個體醫生的單打獨斗，而是基於網域空間的專家團隊為患者提供量身定製的個體化醫療服務。以團隊形式為個體提供醫療健康服務，建構了真正以患者為中心的醫學道德形態。從個體收集到的數據的大批匯總最終將會創建一種良性反饋的倫理性圏層，使健康計劃的所有參與者受益，並鼓勵愈來愈多的人參與進來。
大數據時代的健康革命，在技術形態上，取決於數字化人體基礎上的精準醫學模式的建立。無線感測器、大數據與基因組學的結合是其先鋒。這種醫學道德形態的重構凸顯了三大倫理道德難題。
第一，個人隱私及安全問題。在數字化、信息化時代，醫療行業面臨保護信息安全和保護個人隱私的雙重困擾。安全隱患和隱私風險之一，是員工使用自帶移動設備連接醫療系統的IT基礎設施所帶來的風險，這是惡意軟體侵入的最薄弱環節，被稱為醫療領域的「自帶設備」難題。推行移動化或個體化醫療計劃（或健康計劃）是許多頂尖級診所和醫院的計劃，實施過程必然會面臨該難題。除此之外，還面臨醫療大數據或精準醫學模式自身帶來的問題，比如醫療設備或監控器的數據失竊問題等。與此同時，醫院利用數據平台收集和分析某患者的敏感信息是否侵犯個人隱私？政府機構和企業對個人健康信息進行收集、監控和分析處理是否符合隱私規則？醫療數據、商業數據、科研數據等應遵循何種收集規則？參與者隱私的保護既是醫學研究得以展開的前提，又是一切健康計劃得以實施的前提。只有在保護個人隱私與充分利用資料庫之間尋求一種平衡，才能應對大數據時代醫學生命倫理學的隱私及安全倫理問題。
第二，數據的真實可靠問題。如何防範數據失信或失真是數據共享遭遇的基準層面的倫理挑戰。建立在數字化人體基礎上的醫療技術實踐，其本身就預設了一條不可突破的道德底線。由於人體及其健康狀態以數字化的形式被記錄、存儲和傳播，因此形成了與實體人相對應的鏡像人或數字人。失信或失真的數據，導致被預設為可信的精準醫療變得不可信。例如，如果有人擔心個人健康數據或基因數據對個人職業生涯和未來生活造成不利影響，當有條件採取隱瞞、不提供或提供虛假數據來玩弄數據系統時，這種情況就可能出現，進而導致電子病歷和醫療信息系統（HIT）以及個人健康檔案（HER）不準確。如何治理或防範數據失信或失真，是數字化時代數據共享面臨的一種倫理挑戰，它構成大數據時代生命醫學倫理學的重大課題。
第三，數字鴻溝或價值鴻溝帶來的挑戰。數字鴻溝指不同社會群體對於數字化技術或信息技術使用的巨大差異，分為接入、應用、知識、價值四個方面。隨著接入問題的逐步解決，應用和知識方面的鴻溝正在縮小，價值鴻溝變得越來越突出。這提示我們必須充分重視數字化健康革命帶來的價值觀變革。只有縮小價值鴻溝，使人們認識到，個體化醫療和精準醫學基礎上的個人健康革命，是一種將個體與總體進行融合的醫學變革，它展現了數字化時代健康革命的價值核心即以患者為中心的醫學道德形態，才能讓更多的人參與到醫療大數據平台建設之中。
大數據、基因組學、移動醫療和精準醫學的基本原理，是連通最小行動者和最大數據計算之總體，這是現代醫療技術在大數據時代展現的倫理特質。大數據對個人和集體相互關系的重新定位無論對個人還是集體都產生了不可低估的影響——它提供了在一個日益個體化的現代社會，個人與集體密不可分的結合方式，迫使個人重新思考集體性或總體性價值的時代意蘊。當然，這種思考必須以對個人的自由、尊嚴和權利的維護為前提。與此同時，從群體出發或從整體出發的倫理理念重新獲得了應有地位，並與強調關聯性思維、整體和諧理念的中國倫理文化構成一種內在契合。而這正是大數據時代生命醫學倫理學最引人矚目的發展方向。
C. 移動醫療,遠程醫療,互聯網醫療,精準醫療的區別在那些
移動醫療：國際醫療衛生會員組織HIMSS給出的定義為，mHealth，就是通過使用移動通信技術——例如PDA、行動電話和衛星通信來提供醫療服務和信息，具體到移動互聯網領域，則以基於安卓和iOS等移動終端系統的醫療健康類App應用為主。它為發展中國家的醫療衛生服務提供了一種有效方法，在醫療人力資源短缺的情況下，通過移動醫療可解決發展中國家的醫療問題。
遠程醫療:是指通過計算機技術、遙感、遙測、遙控技術為依託，充分發揮大醫院或專科醫療中心的醫療技術和醫療設備優勢，對醫療條件較差的邊遠地區、海島或艦船上的傷病員進行遠距離診斷、治療和咨詢。
旨在提高診斷與醫療水平、降低醫療開支、滿足廣大人民群眾保健需求的一項全新的醫療服務。目前，遠程醫療技術已經從最初的電視監護、電話遠程診斷發展到利用高速網路進行數字、圖像、語音的綜合傳輸，並且實現了實時的語音和高清晰圖像的交流，為現代醫學的應用提供了更廣闊的發展空間。國外在這一領域的發展已有40多年的歷史，而我國只在最近幾年才得到重視和發展。
互聯網醫療:是互聯網在醫療行業的新應用，其包括了以互聯網為載體和技術手段的健康教育、醫療信息查詢、電子健康檔案、疾病風險評估、在線疾病咨詢、電子處方、遠程會診、及遠程治療和康復等多種形式的健康醫療服務。互聯網醫療，代表了醫療行業新的發展方向，有利於解決中國醫療資源不平衡和人們日益增加的健康醫療需求之間的矛盾，是衛生部積極引導和支持的醫療發展模式。互聯網醫療，是互聯網在醫療行業的新應用，其包括了以互聯網為載體和技術手段的健康教育、醫療信息查詢、電子健康檔案、疾病風險評估、在線疾病咨詢、電子處方、遠程會診、及遠程治療和康復等多種形式的健康管家服務。
精準醫療（Precision Medicine）:是以個體化醫療為基礎、隨著基因組測序技術快速進步以及生物信息與大數據科學的交叉應用而發展起來的新型醫學概念與醫療模式。其本質是通過基因組、蛋白質組等組學技術和醫學前沿技術，對於大樣本人群與特定疾病類型進行生物標記物的分析與鑒定、驗證與應用，從而精確尋找到疾病的原因和治療的靶點，並對一種疾病不同狀態和過程進行精確分類，最終實現對於疾病和特定患者進行個性化精準治療的目的，提高疾病診治與預防的效益。
D. 醫療行業大數據數據治理概況
1、醫療行業大數據數據治理痛點
醫療行業的大數據，存在數據收集、存儲、整合、管理不規范的情況，導致數據利用率不高；加之跨部門、跨機構之間數據共享機制的缺失，「信息孤島」現象普遍，直接影響到大數據的有效利用。
2、醫療行業對數據治理的要求
（1）數據採集環節：存在海量多源異構數據，數據採集工具需覆蓋全業務、多終端、多形態的數據。
（2）數據處理環節：需要標准化的數據處理工具，將匯集整合的數據，與國際標准、國家標准、行業標准進行比對，轉換為統一格式的標准化數據。
（3）數據質控環節：可通過數據邏輯校驗，對數據的完整性、准確性、一致性、關聯性、規范性、可用性等方面的質量進行評價管理，並及時對匯總數據進行修正，從而提高數據質量。
（4）數據安全環節：需要滿足數據採集、傳輸、存儲、處理、交換及銷毀等各環節的數據安全防護需求，實現數據的分類分級管控、許可權管控、敏感數據監控、數據操作異常行為監控、數據加密等服務。
（5）數據應用環節：需要面對輔助診斷、精準醫療、臨床科研等數據應用場景，提供便捷的數據查詢、分析和展示服務，並基於一定的安全保障措施，實現數據流全流程留痕、可查詢、可追溯。
3、醫療行業數據治理工具全景
中國電子技術標准化研究院新出的《數據治理工具圖譜研究報告（2021版）》中，將數據治理工具分為三層，數據戰略層、數據管理層和數據操作層，如下為全景圖譜。
E. 精準醫療大數據關聯分析意義與目的有哪些
服務模式（以患者為中心，形成居民健康全過程服務），從被動到主動；醫療模式（專以預防屬為主，人人享有基本醫療衛生服務，將醫療衛生工作重點由後治前移到預防保健），從治病到防病；診療模式（避免各自為政，實行上下聯合，專業分工），從排斥到聯動；數據模式（從業務系統數據向整體數據轉變，改變過去的數據不統一、不互通、不共享），從隔離到整體；技術模式（採用各種新技術手段，包括大數據、雲計算、物聯網、移動互聯等，形成技術合力），從簡單到綜合的轉變。