大数据肿瘤

① 千讯基因大数据：肺癌为什么是中国发病率最高的癌症

• 一、肺癌发病率最高的是什么类型

• 二、肺癌的危害

• 三、怎样预防肺癌

• 肺癌发病率最高的是什么类型

1、肺癌发病率最高的是什么类型

肺癌发病率最高的是非小细胞肺癌类型,大约80%的肺癌患者得的是非小细胞肺癌。这种癌症的生长和扩散相比小细胞肺癌缓慢。非小细胞肺癌包括三种,鳞癌、腺癌和大细胞肺癌,它们的细胞类型不同。大多非小细胞肺癌的成因和吸烟有关,但少数腺癌和许多大细胞肺癌的病例成因还不明朗。

2、肺癌常见的诊断方法

2.1、放射性核素检查

可用于肺癌的诊断,显示癌病的范围,阳性率可达90%左右。

2.2、X线检查

这是最常用的诊断肺癌的方法。通过X线检查可以了解肺部癌变的部位和大小。早期肺癌可看到由于支气管阻塞引起的局部肺气肿、肺不张或病灶邻近部位的浸润性病变或肺部炎变。

2.3、细胞学检查

痰细胞学检查是一种简便有效的肺癌的诊断方法。中央型肺癌痰细胞学检查的阳性率可达70～90%,周围型肺癌痰检的阳性率则仅约50%左右,因此痰细胞学检查阴性者不能排除肺癌的可能性。

3、肺癌的常见治疗方法

3.1、外科疗法

手术疗法的目的是彻底切除肺部原发癌肿病灶和局部淋巴组织,并尽可能保留健康的肺组织。各型的肺癌,如病灶较小,原发肿瘤局限在支气管内,尚未发生远处转移,病人的全身情况较好,手术后五年生存率可达50%。

3.2、化学疗法

在各种类型的肺癌中,未分化小细胞癌对抗癌药物最为敏感,疗效最好,鳞状上皮细胞癌次之,腺癌敏感度最低。现时的化学治疗多数是用间歇性联合多种药物的方法,结合细胞动力学的原理,发挥药物间的协调作用,治疗的效果最好。

3.3、放射疗法

放射治疗是局部杀伤癌肿病灶的一种方法,在各型肺癌中,未分化小细胞癌对放射治疗最为敏感,次之为鳞状上皮细胞癌,腺癌的敏感度最低。多数肺癌病例在明确诊断时病变范围已较广泛,出现远行转移等不良情况,不适于施行手术治疗者应考虑放射治疗或抗癌药物治疗以改善症状和延长寿命。

• 肺癌的危害

1、癌肿可以导致支气管阻塞,原本正常肺泡囊腔消失,影响氧气与二氧化碳的交换,病人会因此感到胸闷、气短。

2、若肺癌占据肺部的大部分,会对患者的呼吸产生巨大影响。

3、支气管中的神经相当的敏感,癌症刺激到支气管,导致患者咳嗽。每个人都有这样的生活经验,支气管内掉进一颗饭粒,咳几声,将饭粒咳出来了,就不会再咳了。然而支气管内长出的癌块不会被咳出,这样就可发生一阵阵剧烈的干咳,不容易停止。甚至有时候出现咳血的现象,这是最典型的肺癌的危害。

4、由于癌症阻塞了支气管,导致支气管内分泌物即痰液无法排除,导致细菌滋生出现肺炎,出现发热,这种肺炎称阻塞性肺炎。

5、严重到一定程度可导致患者出现胸痛,也可能出现胸水。胸水多了压迫肺脏,增加了患者的呼吸难度,相当难治6、专家指出,如果肺癌得不到及时的控制,急速恶化下去,对患者的生命产生极大的威胁。

• 怎样预防肺癌

1、室内通风:有研究表明,中国女性肺癌与室内微小环境空气污染有关,因此预防肺癌要注意保持室内通风,改善室内空气质量。

2、建立良好饮食习惯:预防肺癌还要多摄入新鲜的蔬菜、水果,特别是含有类胡萝卜素的食品,可降低得肺癌的危险。

3、饮食预防与化学预防肺癌:肺癌的化学预防旨在通过使用药物、食物或营养成分来干预癌前病变,预防肺癌发生和分化逆转肿瘤细胞来达到预防和控制肺癌的目的。

4、戒烟:预防肺癌也与吸烟有关。开始吸烟的年龄、吸烟时间、每天吸烟支数、香烟种类都与肺癌有着密切的关系,吸烟者肺癌发病率是不吸烟者的10倍,而戒烟可明显降低肺癌发生率。

5、职业防护:职业环境中的呼吸道致癌物也是造成肺癌发病增多的重要原因,煤矿工、油漆工等一些特殊行业的职工应做好预防肺癌的措施。

6、减少厨房油烟:烹饪过程中产生的油烟是非吸烟肺癌的主要的病因之一,因此预防肺癌要尽量减少油炸、煎炒。

② 依托真实世界专病数据库，明智医疗如何打造肿瘤大数据服务平台

随着医疗大数据行业企业走向上市进程，企业发展途径也变得日益明晰，从初期切入时的数据标准制定、数据清洗，到基于数据的辅助药物研发、智能诊断等，再到肿瘤全周期诊疗服务，企业几乎都会经历从为B端、H端赋能，逐步走向服务C端患者的道路。

成立于2018年，专注于肿瘤领域的明智医疗，依托联合临床肿瘤学会发起的全国单癌种真实世界研究、基于循证医学证据建立的以患者为中心的全病程 健康 数据库，致力于为药企、患者、医疗机构提供闭环大数据解决方案。

在巨头虎视眈眈的情形下，他们的优势在哪里？他们又如何看待肿瘤大数据服务平台可能的发展？我们采访了明智医疗创始人朱宏。

明智医疗创始人朱宏，本身有着生物信息学专业背景。在2014年，朱宏便开始主导开展医疗大数据研发工作，与中国临床肿瘤学会达成了长期战略合作，共同建立了中国肿瘤患者专病数据信息库。

早年的医疗大数据行业从业经历，让他意识到了一场以数据为基础的智慧医疗变革正在悄然发生。对医疗 科技 前沿信息的接触与 探索 ，也让他更为坚信自身的观点——在大数据 社会 ，智慧医疗的变革势必会发生，它将成为一场颠覆式的创新，需要参与者从产品创新、商业模式发现和价值网络搭建三方面同步进行。

这场变革本身有着内在的需求推动。当前患者面临的并不仅仅是看病难、看病贵的问题，在他看来，更为关键的问题在于缺乏对患者的疾病全程管理。例如，一名肿瘤患者在出院时，医生往往只会叮嘱患者注意饮食等，而患者院外管理流程几乎是缺失的。患者如何在院外更好地实现自我管理，在当前医疗资源相对紧缺、相对固定的结构层次下，几乎是难以解决的问题。而以数据为基础的智慧医疗将从根本上解决这个问题，在助力药企、医院的同时，更好地助力患者全病程管理，实现患者获益。

对市场的调研进一步坚定了他的信心。据估算，2025年，肿瘤大数据市场有望实现超2000亿元的突破。在这背后，本身是肿瘤治疗服务改善、药品研发加速的需求。政策也向着更好的方向发展：国家进一步缩短了创新药IND和NDA申请的审评审批时间，加速创新药商业化，解决紧迫的、未满足的临床需求。

最终，朱宏将锚点放在了医疗大数据真实世界研究方向上。在他看来，要实现这一目标，需要坚定的信念与正确的策略：

要确信以数据为基础的智慧医疗将得以实现。朱宏找到了一批志同道合且经验丰富的人士加入到团队中。例如副总裁王洋，具备10年以上医药企业市场营销咨询服务经验和多年IT领域新产品研发经验，是难得的创新跨界人才；副总裁金海欣，更有着复旦大学药学专业背景，是多年外资药企市场和营销冠军，长期从事医药学术研究市场应用研究；CMO，是北京大学医学院医学部博士、美国西北大学和密西西比医学中心博士后，具有10年以上基础医学科研经验、6年肿瘤学术、临床检测和诊断产品医学推广经验。

坚持长期发展策略。朱宏指出，“临床医生使用的听诊器，从发明到固定成型使用，经历了漫长的数十年。”在严肃的医疗领域，更需要坚持长期策略，稳扎稳打地做好医疗大数据服务平台。

为了更好地实现医疗大数据服务平台的发展，在最初设定中，朱宏认为应当着重发展3大模块：

1、诊疗路径方面，线下诊疗路径往往与临床指南与诊疗规范有关。线上化过程中，需要思考如何构建核心功能组件、模块，实现以真实世界研究为支撑依据，科学结合诊疗规范及临床指南。为此，明智医疗布局真实世界研究，并迈入该领域第一梯队阵营中。

2、通过可穿戴监测设备实现对患者数据的实时掌握，获得数据，并以患者为中心，实现对患者全病程管理。目前，明智医疗在管理患者及患者随访过程中逐步积淀了真实世界数据，助力真实世界研究，为后续申报数字疗法奠定基础。

3、具备算法能力。肿瘤疾病数据库与临床指南、诊疗规范，需要通过算法实现连接，更好地助力临床决策。2019年，明智医疗便与清华大学达成了战略合作，开发肿瘤AI辅助决策系统。

早年对行业的接触与洞察，让朱宏很早便意识到了专病数据库的重要性。明智医疗成立后，选择联合中国临床肿瘤学会发起中国原发性肝癌临床登记调查（CLCS），历时4年，专注于建设专病数据库，643个数据采集点覆盖了95%以上RWS数据要求，基本满足专家对临床研究的需求，同时也具备易于多中心联合的特点。该肝癌疾病数据库最终覆盖了5000+核心专家、25万+肿瘤患者、100+核心医院。

朱宏指出，“在过去几年，虽然其他医疗大数据公司也可以选择与学会合作建设专病数据库，但少有公司进行这样的尝试。一定程度上是因为明智医疗合作开发的医疗数据库本身足够专业。另一方面则是因为专家时间有限，不会选择重复建设同样的事物。”

专业的肝肿瘤数据库，帮助使用者基于其产出了多项具有国际影响力的研究成果，基于数据库发表的专病学术洞见，也被学术界广泛引用。事实上，当前仍旧有很多疾病病种有待建立专业数据库。朱宏表示，他也希望业界同行可以更为重视专病数据库的建设。

实际上，建设专病数据库的过程比想象的困难得多。比如原始数据的标准化，在明智医疗拓展的100家医院中，不同医院对于同一事物往往有不同说法。如果这仅意味着工作量，那么另一些事情便意味着巨大的挫折与挑战。

比如部分医院关键指标数据缺失；部分大医院不愿意与其他医院共享数据。明智医疗迈过了大量门槛，并通过建立起沟通机制，如建设数据使用委员会解决数据共享的问题，形成了良性的运转机制，在拓增数据的同时，助力临床科研。

明智医疗规划的主营业务分为三类，基于专病数据库的大数据服务平台以及真实世界研究项目，辅助药企实现患者招募、真实世界研究、提供市场洞察、精准营销、学术推广服务；针对医疗机构搭建一体化科研平台、智能患者随访平台，协助医院信息化建设，搭建辅助诊断模型；针对患者，建立从短期肿瘤治疗管理到长期患者全病程智能 健康 管理体系，并于日后提供数字疗法。

目前，明智医疗与大量创新药企达成了合作。其实，早在2018年，其便与某日资药企达成为期三年的数据库赋能合作。当时企业面临缺乏行业洞察和学术推广渠道，上市新药无真实世界安全性和有效性证据等问题，难以得到行业专家的认可。明智医疗通过委托项目专家发起新药真实世界数据研究作为专病平台的亚组研究，同时为药企提供基于数据库的行业洞察，最终帮助其获得了远超预期的销售业绩。

在这个过程中，明智医疗也在进行从单癌种肝癌疾病向其他癌种疾病的横向拓展。在朱宏看来，横向复制复制成本相对较低。“就像你看到的冰山一样，表面可能是独立的冰山，但底部早已实现连接。”底层逻辑与资源的共享让明智医疗可以在资源有限的情形下，实现进一步的扩张。比如肝癌属于消化道肿瘤，其他消化道肿瘤疾病如胆管癌、胰腺癌、胃癌、结直肠癌、食道癌等均可共享部分医生科室资源。

在纵向拓展方面，据朱宏介绍，“中国前200家肿瘤专科医院，诊治了中国肿瘤治疗人群的差不多60~70%。”明智医疗在实现头部肿瘤医院签约数量增长的同时实现着规模增长，以便更有利于以数据为支撑的真实世界研究，并助力药械企业进行精准学术营销。

随着数据赋能的深入推进，明智医疗将推出面向患者的数字疗法。朱宏强调，数字疗法指向智慧医疗的未来。由软件程序驱动，以循证医学为基础的干预方案，用以治疗、管理或预防疾病的数字疗法，本身涉及患者的全程管理。一旦90%的时间无需医生管理患者，将极大地改善当前患者全病程管理状况。数字疗法本身也在助力药企实现精准药物治疗，进而进一步促进针对患者的精准治疗。

相对于以往药械企业为数字疗法付费，朱宏认为患者端付费是可能实现的。因为患者本身是最终的获益方。当前难点在于患者尚无付费习惯，企业不知如何与患者沟通助力患者提升对数字疗法的信心。在他看来，数字疗法是以循证医学为基础的电子药物，其对于患者的疗效是基于证据支持的。企业一旦研发出使患者获益的数字疗法，通过学术推广和数字疗法本身所具备的患者多维度体验，患者会遵循医嘱为数字疗法买单并具有良好的用药依从性。
朱宏表示，当前存在两种可能的付费方式：一种是一次性付费，用于专家会诊提供个性化的院外治疗、康复方案制定；一种是日常监护管理费用。此外，当前数字疗法领域仍旧需要不同领域的企业进入做大市场，充分实现竞争相互促进，让患者更好地了解数字疗法可以助益患者这一实际。当患者、药企、医生三方均存在意愿时，颠覆性创新局面才可以更快的到来。而明智医疗也有望在这个过程中获得首批癌症数字疗法的认证。

明智医疗计划继续拓展签约的医院数量，实现肿瘤诊疗人群的覆盖。在取得互联网医院牌照后，其计划进一步基于真实世界数据，实现真实世界研究，获得真实世界证据，打造并取得针对不同癌种疾病的数字疗法。

当前，明智医疗真实世界研究已跃入行业第一梯队，其服务了多家肿瘤制药公司，与多家行业协议/学会、国内外知名药企保持着长期合作关系。其此前尚未进行过融资，目前计划引进外部资金实现创新业务拓展。

其计划将融资获得的资金用于数据库的建设，实现患者人群的进一步覆盖，并拓展至其他疾病领域；在建设互联网医院基础上，实现数字疗法的打造，更好地实现患者院外的疾病全流程管理。

③ 大数据在哪些领域有应用前景

1、电商行业
电商行业是最早将大数据用于精准营销的行业，它可以根据消费者的习惯提前生产物料和物流管理，这样有利于美好社会的精细化生产。随着电子商务的越来越集中，大数据在行业中的数据量变得越大，并且种类非常多。在未来的发展中，大数据在电子商务中有大多的想象，其中主要包括预测趋势，消费趋势，区域消费特征，顾客消费习惯，消费者行为，消费热点和影响消费的重要因素。
2、金融行业
大数据在金融行业的使用是非常广泛的，主要使用在交易过程中。现在许多股权交易都是使用大数据算法进行的。这些算法能够越来越多地考虑社交媒体和网站新闻，并且决定接下来的几秒内是选择购买还是出售。
3、生物技术
基因技术是人类未来挑战疾病的重要武器。科学家可以利用大数据技术的应用，这样能够加速他们自己的基因和其他动物基因的研究过程，并且还能成为人类未来克服疾病的重要武器之一。技术不仅可以改良作物，还可以利用遗传技术培育人体器官，消灭细菌等。

④ 大数据可以应用在哪些方面

可以应用在云计算方面。

大数据具体的应用：

1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。

2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。

3、统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。

4、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。

5、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。

6、医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。

7、及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。

8、为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。

9、分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。

10、根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。

(4)大数据肿瘤扩展阅读：

大数据的用处：

1、与云计算的深度结合。大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。

自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。

2、科学理论的突破。随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。

参考资料：

网络--大数据

⑤ 什么是SEI大数据啊

全称是“肿瘤结构（structure）、能量（energy）、信息（information）大数据”，是基于医疗与科研机构大数据基础回设施平答台，采集与肿瘤相关的结构（S）数据、能量（E）数据和信息（I）数据。

⑥ 有哪些大数据分析案例

如下：

1. 大数据应用案例之：医疗行业

1）Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。

在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。

它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后，它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。

2）大数据配合乔布斯癌症治疗

乔布斯是世界上第一个对自身所有DNA和肿瘤DNA进行排序的人。为此，他支付了高达几十万美元的费用。他得到的不是样本，而是包括整个基因的数据文档。医生按照所有基因按需下药，最终这种方式帮助乔布斯延长了好几年的生命。

2. 大数据应用案例之：能源行业

1）智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。

通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。

因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。

2）丹麦的维斯塔斯风能系统(Vestas Wind Systems)运用大数据，系统依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，分析出应该在哪里设置涡轮发电机，事实上这是风能领域的重大挑战。在一个风电场20多年的运营过程中，准确的定位能帮助工厂实现能源产出的最大化。

为了锁定最理想的位置，Vestas分析了来自各方面的信息：风力和天气数据、湍流度、地形图、公司遍及全球的2.5万多个受控涡轮机组发回的传感器数据。这样一套信息处理体系赋予了公司独特的竞争优势，帮助其客户实现投资回报的最大化。

3. 大数据应用案例之：通信行业—通过大数据分析挽回核心客户

法国电信-Orange集团旗下的波兰电信公司Telekomunikacja Polska是波兰最大的语音和宽带固网供应商，希望有效的途径来准确预测并解决客户流失问题。

他们决定进行客户细分，方法是构建一张“社交图谱”- 分析客户数百万个电话的数据记录，特别关注 “谁给谁打了电话”以及“打电话的频率”两个方面。“社交图谱”把公司用户分成几大类，如：“联网型”、“桥梁型”、“领导型”以及“跟随型”。

这样的关系数据有助电信服务供应商深入洞悉一系列问题，如：哪些人会对可能“弃用”公司服务的客户产生较大的影响?挽留最有价值客户的难度有多大?运用这一方法，公司客户流失预测模型的准确率提升了47%。

4、大数据应用案例之：零售业—大数据帮零售企业制定促销策略

北美零售商百思买在北美的销售活动非常活跃，产品总数达到3万多种，产品的价格也随地区和市场条件而异。由于产品种类繁多，成本变化比较频繁，一年之中，变化可达四次之多。

结果，每年的调价次数高达12万次。最让高管头疼的是定价促销策略。公司组成了一个11人的团队，希望透过分析消费者的购买记录和相关信息，提高定价的准确度和响应速度。

定价团队的分析围绕着三个关键维度：

1）数量：团队需要分析海量信息。他们收集了上千万的消费者的购买记录，从客户不同维度分析，了解客户对每种产品种类的最高接受能力，从而为产品定出最佳价位。

2）多样性：团队除了分析了购买记录这种结构化的数据外，他们也利用社交媒体发帖这种新型的非结构化数据。由于消费者需要在零售商专页上点赞或留言以获得优惠券，团队利用情感分析公式来分析专页上消费者的情绪，从而判断他们对于公司的促销活动是否满意，并微调促销策略。

3）速度：为了实现价值最大化，团队对数据进行实时或近似实时的处理。他们成功地根据一个消费者既往的麦片购买记录，为身处超市麦片专柜的他/她即时发送优惠券，为客户带来便利性和惊喜。

透过这一系列的活动，团队提高了定价的准确度和响应速度，为零售商新增销售额和利润数千万美元。

5、大数据应用案例之：网络营销行业（SEM）

很多企业在做SEM的过程中，都有这样的感触：每年都会花费大量的预算在SEM推广中，但是因为关键词投入产出无法可视化，常常花了很多钱却不见具体的回报。

在竞争如此激烈的SEM市场中，企业需要一个高效的数据分析工具来尽可能地帮企业优化SEM推广，例如BDP，来帮企业节省不必要的支出，提升整体的经营绩效。

企业可借助数据平台提供的网络营销整合解决方案，打通各个搜索引擎营销（SEM）、在线客服系统和CRM系统，营销竞价人员无需掌握复杂的编程技术，简单拖拽即可生成报表，观察每一个关键词的投入和产出，分析每一个页面的转化，有效降低投放成本。

通过BDP实况分析数据，可以快速洞悉对手关键词的投放时段、地域及排名，并对其进行可视化的分析，实时监控自己和竞争对手的投放情况，了解对手的投放策略，支持自定义设置数据更新的时间点、监控频次和时段，及时调整策略。知已知彼，才能百战不殆。

6、大数据应用案例之：电商行业

意料之外：胸部最大的是新疆妹子。曾经淘宝平台显示，中国女性购买最多的文胸尺码为B罩杯。B罩杯占比达41.45%，其中又以75B的销量最好，其次是A罩杯，购买占比达25.26%，C罩杯只有8.96%。

虽然淘宝数据平台不能代表一切，但是结合现实来看，这个也具有普遍的代表性，只能感慨中国女性普遍size。在文胸颜色中，黑色最为畅销，黑色绝对是百搭，每个女性必备。

从省市排名，胸部最大的是新疆妹子。这些数据都对于文胸店铺而言是很好的参考，为店铺的库存、定价、款式选择等策略都有奠定数据基础。

7、大数据应用案例之：娱乐行业

微软大数据成功预测奥斯卡21项大奖。2013年，微软纽约研究院的经济学家大卫•罗斯柴尔德（David Rothschild）利用大数据成功预测24个奥斯卡奖项中的19个，成为人们津津乐道的话题。

今年罗斯柴尔德再接再厉，成功预测第86届奥斯卡金像奖颁奖典礼24个奖项中的21个，继续向人们展示现代科技的神奇魔力。

总的来说，大数据的终极目标并不仅仅是改变竞争环境，而是彻底扭转整个竞争环境，带来新机遇，企业需要应势而变。企业只有认识到这一点，使用合适的数据分析产品、聪明地使用和管理数据，才能在长期竞争中成为终极赢家。

⑦ 国内首个肿瘤数字疗法获批：数字疗法产品赛道前景几何

4月28日，零氪宣布旗下子公司众曦医疗 科技 的数字疗法产品TH-002已获批医疗器械二类注册证，成为国内肿瘤领域的首个获证数字疗法，并已在多个省市开启物价准入申请流程。

据目前统计，国内超70家企业涉足数字疗法，精神类、行为和认知障碍是竞争最为激烈的赛道，有恩启、微脉、新景 科技 等20多家企业布局；包含糖尿病在内的内分泌、营养和代谢紊乱疾病次之，有妙 健康 、微糖等10余家企业布局；最冷门的是肿瘤疾病领域，仅有包括零氪、海心智惠在内的3家企业布局。国内已经获批医疗器械注册证的数字疗法产品（以医疗器械软件形式获批）超19款。

据易凯资本2021年11月发布的一份研报数据显示，2021年，国内59个数字疗法项目发生交易127起，参投机构180家，累计融资额近43亿元。《中国数字疗法行业发展研究报告》指出，数字疗法当前还面临缺乏行业统一标准、缺乏临床试验政策法规指引、缺乏分层分类监管、商业模式尚处于雏形等现实挑战，距离成熟市场建立尚有相当长的路要走。

“数字疗法”这一概念最早在2015年提出，Sepah等首次在论文中明确这一概念。目前得到广泛认可的是数字疗法领域最大的行业联盟——国际数字疗法联盟DTA（Digital Therapeutics Alliance）对数字疗法的定义，即数字疗法（Digital therapeutics，DTx）是一种基于软件程序的疗法，为患者提供循证治疗干预以预防、管理或治疗疾病。

数字疗法根据其技术原理以及在疾病干预中所起的作用，可分为预防、治疗、管理三大类。数字疗法的产品形式以软件为基础，可为独立软件，也可与通用计算设备、其他医疗器械、药物的一种或多种产品联合使用。

其主要特点有二，首先是基于软件程序，而不仅仅是线上的，如在线问诊就不能列为数字疗法，因为其无需软件也可使用。其次，必须按照循证医学来处理，即必须有医生来控制方向，结合医学的循证原理来指导并干预病人的具体行为。

2017年，美国FDA批准了用于治疗物质使用障碍（SUD）的处方数字疗法的治疗方案用于临床。自此，数字疗法作为一种全新的数字 健康 解决方案，开始走进大众视野。2020年11月，术康APP正式通过NMPA批准，成为国内首款“数字药品”。目前，已经取得疗效验证的数字疗法类型主要包含 游戏 互动、可穿戴设备、AR/VR体验类和应用程序操作类等。

其中，数字疗法应用最为广泛的领域是精神心理领域。例如，已获批的数字疗法reSET和reSET-O能够治疗药物依赖，Deprexis可用于抑郁症的治疗，EndeavorRx作为首款有临床随机试验数据支持、并正式获批用于医疗处方的电子 游戏 ，可以通过视频 游戏 体验，结合药物，显著提升ADHD儿童的注意力。

根据国际市场研究机构Research And Markets Research发布的报告《Digital Therapeutics Global Market Report 2021: COVID-19 Implications and Growth》显示，全球数字治疗市场预计将从2020年的35.3亿美元增长到2021 年的42.0亿美元，预计到2025年，该市场将达到106.2亿美元，年复合增速26.1%。

近年来，恶性肿瘤发病率和死亡率居高不下，而医疗资源的严重不均衡、医院随访机制的缺乏，也令患者面临不少挑战。

在此前举行的第22届世界肺癌大会（WCLC）上，由零氪 科技 和天津市胸科医院院长、胸外科主任医师孙大强教授联手研究发布的研究报告显示，通过比较Ⅰ ⅢA 期非小细胞肺癌（NSCLC）术后患者不同随访方式5年生存率，发现对于主动积极参与随访的患者，其5年生存率能够达到81.8%，显著高于被动随访患者的74.2%。

然而，据陈凯申介绍，在国内肿瘤治疗环境下，患者主动参与随访提升生存获益的积极作用往往被大部分研发企业所忽视，鲜有产品利用数字疗法针对中国肿瘤患者进行干预和管理。

因此，数字疗法在肿瘤领域的运用不仅需要在院内由医生提供有效的治疗方案，开展诊断、治疗领域的创新，还需要在院外关怀患者，改善患者康复体验，提升他们的生活质量，完善医疗支付方式等。

肿瘤是数字疗法首先获批临床的领域之一，《2021年中国数字疗法洞察报告》表明，数字疗法切入肿瘤治疗的价值在于，通过体外研究技术与AI大数据结合，研究药物的体内过程（包括吸收、分布、代谢和排泄）规律及其影响因素，从而对病人进行个体化的用药指导。

数字疗法一方面可以改善肿瘤患者在精准治疗背景下，对用药规范的认知，另一方面可改善患者看病难、就医远的问题，提高院外随访、复查复诊的粘性，从而提升其生存获益。

陈凯申表示，肿瘤领域的数字疗法器械证件的获批，对于填补国内数字疗法在肿瘤治疗上的应用空白是积极的信号。通过算法和知识图谱，数字疗法可以对于患者出现的问题进行分级、分层的预判，从而给患者提出干预性的建议。如今，国内数字疗法肿瘤治疗领域尚在起步阶段，并未形成全面的竞争态势，应用场景相对狭窄，需要更加成熟的技术和临床数据支撑。

同时，医生可以结合患者的既往症状和过往治疗情况，进行分级评估，当触发到需要医生去干预的情况，医生便可以很快地根据患者既往治疗给出预警，对于患者去进行帮助和管理。

在过去几年，中国数字医疗领域的创新主要还处于起步阶段，以“连接”功能为主。2021年被行业誉为“中国数字疗法的元年”，数字疗法开始真正进入医疗领域，对疾病进行辅助干预。

《2021年中国数字疗法行业发展研究报告》指出，数字疗法将重塑慢病管理生态。随着人口老龄化及慢病高发率挑战加剧，以及民众对数字医疗、互联网医疗的认知和接受度不断提高，数字疗法行业将成为慢病管理市场付费的重要引领者和主导者，对重塑慢病管理生态将发挥重要作用。

此外，传统的药物在起效时，不可避免地会伴随不良反应。数字疗法虽然不会因为化学成分造成患者的不良反应，但也不意味着它是零风险的。例如，如果使用者未能正确使用，或是因为设备本身的硬件或软件问题，数字疗法的干预可能不起效，或是造成病情的进一步恶化。数字疗法作为一种新兴疗法，有效性和风险性还需要更多检验结果。

上海国际人类表型组研究院智能医学部总经理郑文韬此前也表示，2022年是数字疗法的关键之年，在这一年将是其向下生根、向上萌发、向周边繁衍的重要时期。当前医疗 健康 服务领域信息化、数字化技术如元宇宙、医疗信息化、移动医疗、医学人工智能、医共体平台等多头并进、四处开花，数字疗法并非可以贯通全医疗 健康 服务生态的体系，需要融入整体的生态体系中有序推进，相互赋能，协同发展。

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⑧ 大数据分析在疾病与健康研究方面的应用

大数据分析在疾病与健康研究方面的应用

大数据分析技术将在以上方面发挥着特殊的作用。

一、疾病与健康研究

在疾病与健康研究方面，我们可将其分为三个子方面：健康研究、亚健康研究和疾病研究。

1、健康研究

中国是地域辽阔的多民族国家，不同地区不同种群的人的基因和健康指标有所不同，同一地区同一种群的人在不同的性别和年龄上健康标准也有差异。深入研究和分析上述人群的健康规律，对卫生保健、健康促进、疾病预防和治疗有着重大的指导意义。例如：
1.1 对体检数据分析和挖掘，得出不同地区、不同人群的健康差异，以确定精确的不同人群的健康标准，针对不同人群制定适宜的防病，治病方法以及预后标准，并量身打造个性化，地区化的健康评估模型。

1.2 在制定不同地区不同人群的参考值时,可进一步分析健康指标在不同性别、年龄和季节的差别，以及权重比，从而完善适合于国人全面的系统化的更科学的健康参考值。

1.3 人体存在的内在平衡，使得各个可观察数据间有其特有的规律，基于经验只能发现简单的规律如钙、磷常数等，使应用数据挖掘等大数据分析技术可以主动发现复杂的系统性的人体医学规律，大幅提升防病，治病以及预后推测的技术水平，并且也对亚健康有个更科学的判断依据，以及了解健康到亚健康的逐渐失衡的过程。

1.4 对孕妇在孕产期、产后及新生儿的健康数据进行深入分析，研究孕产妇和新生儿的健康规律，开发对孕产妇和新生儿的健康评价和因素的评估模型，给出更科学的孕产妇和新生儿保健的指导。

1.5 对儿童成长的体检数据分析和挖掘，研究儿童的健康规律，开发对儿童成长的评价和因素的评估模型，分别适应中国辽阔的地域和众多的人群，给出更科学的儿童成长发育指导。

1.6 对老年人的健康数据分析和研究，研究老年人的健康特点，开发对老年人健康的评价和因素的评估模型，给出更科学的老年人养生的指导。

1.7 对健康人的精神和心理数据进行深入分析，制定健康人的精神和心理参考标准，开发对健康精神和心理的评价和影响因素的评估模型，给出更科学的精神和心理卫生方面的保健指导。

2、亚健康研究

世界卫生组织将机体无器质性病变，但是有一些功能改变的状态称为“第三状态”，也称为“亚健康状态”，主要包括：功能性改变，而不是器质性病变；体征改变，但现有医学技术不能发现病理改变；生命质量差，长期处于低健康水平；慢性疾病伴随的病变部位之外的不健康体征。

对亚健康进行深入分析与研究对保持健康状态，预防和纠正亚健康状态以及对疾病的预防和治疗都有十分重要的意义。例如：

2.1 研究亚健康与疾病间的相互关系。研究各种可观察指标（体检数据）在亚健康中的权重，以及在不同地区、人群中的分布。应用时间序列，线性/非线性回归研究亚健康观察指标之间的关联性。通过亚健康体检数据挖掘，分析导致疾病的影响因素，建立评估模型来预测危险度，并进一步建立疾病的预测模型。

2.2 研究亚健康与健康间的相互关系。通过对体检人群的地区、职业、年龄等因素的分析，研究最新的健康和亚健康的人群分布。不同的人群地区环境不同,生活习惯不同,加入亚健康医学指标以外的相关外部数据（如职业、饮食、习惯、性格、爱好等）后,可发现综合因素对亚健康的影响，以及这些因素的各自权重，及相关关系，从而探究出亚健康的原因，对预防和治疗亚健康起着指导作用。

2.3 研究亚健康治疗和预后的研究。通过对亚健康治疗和预后的数据分析，评价治疗效果，评估最佳治疗方案，进一步开展对专科亚健康治疗和预后的研究，同时研究其与疾病的关系。

2.4 对精神和心理亚健康的研究。如对常见的精神亚健康状态：如神经衰弱、抑郁、焦虑和强迫等症状，进行数据归纳整理、分析挖掘，从而导出精神和心理亚健康的新知识发现，探究出精神疾病的原因，对预防和治疗精神疾病起着指导作用。

2.5 将住院和社区健康管理数据相结合，进行因素权重分析和多因素的特性抽取，最后形成模型指导治疗。最理想的情况是个体化评估模型,为每个病人建立专用预测模型。

3、疾病研究

中国面临的严重危害人民健康的疾病包括：

传染性疾病，如结核病、艾滋病、SARS、禽流感、甲型H1N1流感等；

慢性非传染性疾病，如恶性肿瘤、脑血管病、心脏病、糖尿病等；

精神和心理疾病；

小儿出生缺陷。

对患有各种疾病的病人的医学数据及相关数据的研究分析，对各种疾病的预防和治疗都有十分重要的价值。例如：

3.1 对传染性疾病，如结核病、艾滋病、SARS、禽流感、甲型H1N1流感等疾病的研究。应用数据挖掘技术对传染性疾病的数据进行分析，找出传染性疾病的发病规律，揭示传染性疾病的病因，进一步摸索出传染性疾病的变异规律，建立传染性疾病的预测模型。

3.2 对慢性非传染性疾病，如恶性肿瘤、脑血管病、心脏病、糖尿病等疾病的研究。应用数据仓库技术和数据挖掘技术对慢性常见病的数据进行分析，找出慢性常见病的发病规律，探索慢性常见病的病因，进一步摸索出慢性常见病的并发症规律，科学评估各种治疗方案的疗效，建立慢性常见病的预测模型。

3.3 对精神和心理疾病的研究。应用数据仓库技术、数据挖掘技术和数理统计技术对精神和心理疾病的数据进行分析，从广泛的多变量集中找出影响精神和心理疾病的主要因素，在遗传学、后天影响和病理学等多方面探索精神和心理疾病的病因，科学评估各种治疗方案的疗效，建立精神和心理疾病的预测模型。

3.4 对小儿出生缺陷的研究。应用大数据分析技术对儿童出生缺陷的数据进行分析，从广泛的大变量集中找出影响儿童出生缺陷的主要因素，在环境、遗传学、病理学等多方面探索儿童出生缺陷的病因，建立儿童出生缺陷的预测模型。

3.5 针对门诊和住院病人数据在线分析统计学差异，寻找阳性案例，为研究提供素材，并为科研的预实验提供思路和准备。对住院数据进行多维度分析和挖掘，横向达到单病种的水平，纵向包括所有可观测数据，所收集来的知识有很大可能会启发医学专家有新发现。

3.6不同 治疗手段和治疗效果的在线分析。结合收集来的大量资料全面分析，尽量提前全面的了解治疗的临床效果。

3.7 药品治疗效果在线分析，治疗效果、副作用、对其他疾病的效果评估。结合收集来的大量资料全面分析，尽量提前全面的了解新药和老药。目前的药品不良反应主要靠医生的通报，对医生的职业素养和敏感有很大的依赖，而使用数据挖掘及数据库中的知识发现，可以极大限度地改进这项工作。

二、环境与健康研究

环境因素对健康造成的损害较其他健康损害复杂，是微量、慢性、长期和不可逆转的。环境健康影响与公众利益息息相关，环境健康损害如得不到妥善处理还将转化为社会、经济问题。环境与公共健康研究以人类生态系统可持续发展研究为基础，关怀人类现在和未来的健康与安全，从环境研究途径关注社会、经济活动对人类生理和心理的健康影响，探索环境变迁对人民健康造成危害的预防和治理措施。

应用大数据分析技术对环境健康的研究，主要包括发现案例、发病机理和临床治疗研究，预防和治理各类环境流行病在污染源以及污染途径控制的研究等。例如：
1. 应用大数据分析技术研究环境因素对健康的影响，实行 一体化的环境和健康监测，并在全国实现数据共享。

2. 应用大数据分析技术研究环境污染对儿童的影响，以解决环境对儿童所造成的不健康和疾病迅速增长的问题，从而给予儿童特殊注意的环境和健康指导。

3. 应用大数据分析技术开展职业病和职业多发病的预防预测。对于各种职业的发病分布和严重程度，以及对职业病的深入分析。不仅包括传统意义的职业病，也包括不同职业的不同的疾病分布和在病因中的权重。另外,还可以分析不同职业的暴露特点进而对病因进行研究。

4. 应用大数据分析技术开展对空气污染显著提高城市人群呼吸道和过敏性疾病的发生 率的研究。

5. 应用大数据分析技术开展噪声污染损害儿童的听力和干扰他们的学习能力的研究。

6. 应用大数据分析技术开展快餐业的发展使肥胖病发病率不断增长的研究，尤其是不合理的营养对儿童健康的影响。

7. 应用大数据分析技术开展对转基因生物技术的应用对自然界生物和人类基因的潜在影响的研究。

三、医药生物技术与健康

生物技术涵盖生命科学的所有领域，医药生物技术是生物技术的重要组成部分。当今人类面临的人口、食物、健康、环境和资源问题，无不与之紧密相关。医药生物技术最鲜明的特点是大量新思想、新技术、新材料、新方法和新产品引入医学研究和医疗保健之中，如全新的医学成像技术、基因工程技术、微电子技术、干细胞工程技术、组织工程技术、纳米技术、生物芯片技术、克隆技术、酶工程技术、细胞工程技术、发酵工程技术、蛋白质工程技术、生物医学工程技术、基因组与蛋白质组技术、生物信息技术和中医药技术等及其产品，将大大提高疾病预防、诊断、治疗和药物设计研制水平，以及对突发事件（如传染病和生物恐怖等）的检测、预防与治疗水平。

以大数据分析技术为核心的生物信息技术在由众多新技术构成的医药生物技术中发挥有独特的作用。例如：

1. 利用生物信息技术进行生物信息的存储与获取。

2. 利用生物信息技术开展基因的序列对比、测序和拼接。

3. 利用生物信息技术进开展基因预测。

4. 利用生物信息技术进行生物进化与系统发育分析。

5. 利用生物信息技术进行蛋白质结构预测和RAN结构预测。

6. 利用生物信息技术进行分子设计和药物设计。

7. 利用生物信息技术进行肿瘤分类及遗传学分析。

8. 利用生物信息技术开展在生物分子层面对精神病的研究及遗传学分析。

9. 利用生物信息技术开展在生物分子层面对如H1N1等传染病的研究。

四、卫生宏观决策支持

卫生宏观决策支持系统是以数据仓库为数据中心、以数据挖掘为技术核心、以商务智能为展现工具的综合卫生信息平台。它可以建立在各级别卫生系统上，如医院、地区卫生系统、全国卫生系统，为各级卫生部门提供智能决策系统，深入了解卫生系统的历史和现在，把握卫生系统业务发展的未来，评估卫生系统内部各部门的业务效绩，帮助各级决策者提供最佳实施方案，给决策者一双慧眼，清晰认知系统内各方面变化趋势和业务得失，使对系统各部门的评价、考核、奖励更加科学、公正、客观，使系统内各级关系更加和谐，积极发挥各部门的潜能，提高系统的整体业务水平和经济效益。使用商务智能辅助决策，可以提供各种有价值的信息，各种事件的关联，以及不同于微观的角度分析各种卫生信息，如预防接种基本数据，传染病报告等等。

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⑨ 医疗行业大数据应用的三个案例

医疗行业大数据应用的三个案例
文章从华大基因推出肿瘤基因检测服务、大数据预测早产儿病情、广东省人民医院利用大数据调配床位3个医疗行业大数据应用案例中，以应用背景、数据源、图说场景、实现途径、应用效果5个视角去看待大数据在医疗的应用状况。
案例一：华大基因推出肿瘤基因检测服务
应用背景：
伴随着生物技术、大数据技术的发展，个体基因检测治疗疾病已经成为现实。其中，最广为人知的是美国好莱坞女星安吉丽娜?朱莉，在 2013 年经过检测她发现自身携带致癌基因——BRCA1 基因，为防止罹患卵巢癌，于 2015 年切除了卵巢和输卵管。目前，国内外已经有多家基因检测机构，如我国的华大基因、贝瑞和康、 美国的 23andMe、 Illumina 公司等。华大基因一直致力于肿瘤基因组学研究，已经研究 20 多类癌症。近日，华大基因推出了自主研究的肿瘤基因检测服务，采用了高通量测序手段对来自肿瘤病人的癌组织进行相关基因分析，对肺癌、乳腺癌、胃癌等多种常见高发癌症进行早期、无创伤检测。
数据源：
检测数据：患者血清、口腔黏膜数据、基因测序等。
其它数据：体检数据、电子病历、遗传记录、患者调查、地理区域以及生活条件等。
图说场景：

实现路径：
首先采取患者样本，通过测序得到基因序列，接着采用大数据技术与原始基因比对，锁定突变基因，通过分析做出正确的诊断，进而全面、系统、准确地解读肿瘤药物与突变基因的关系，同时根据患者的个体差异性，辅助医生选择合适的治疗药物，制定个体化的治疗方案，实现“ 同病异治” 或“ 异病同治” ，从而延长患者的生存时间。
应用效果：
癌症诊断和预测。肿瘤医院的病人中有 60%至 80%刚到医院时就已经进入中晚期，癌症早期的筛查可以帮助患者有针对性的改善生活习惯或者采取个体化的辅助治疗，有益于身体健康;同时将癌症扼杀在摇篮里，从而降低日后巨大的医药开支和生活困扰。助力个性化医疗。结合生物大数据，挖掘疾病分子机制最终可以做到更好的筛查，更好的临床指导以及更好用药的过程。
案例二：大数据预测早产儿病情
应用背景：
安大略理工大学的卡罗琳·麦格雷戈( Carolyn McGregor)博士和一支研究队伍与 IBM 一起和很多医院合作，用一个软件来监测处理即时的病人信息，然后把它用于早产儿的病情诊断。
数据源：
个人体征数据：心率、呼吸、体温、血压和血氧含量。
其它数据：孕妇产检数据、电子病历、遗传数据等。
实现路径：
系统会监控 16 个不同地方的数据，比如心率、呼吸、体温、血压和血氧含量，这些数据可以达到每秒钟 1260 个数据点之多。在明显感染症状出现的 24 小时之前，系统就能监测到早产儿细微的身体变化发出的感染信号，及早预测控制早产儿的病情，从而提高新生儿的出生率。
应用效果：
预测病情。早产儿的稳定不是病情好转的标志，只有通过海量的数据并且找出隐含的相关性才能发现提早知道病情，医生就能够提早治疗，也能更早地知道某种疗法是否有效，这一切都有利于病人的康复。
案例三：广东省人民医院利用大数据调配床位
应用背景：
起因于国外医院的经验以及广东省人民医院各专业科室差异很大的病床使用率。长期以来，优势专业病源充足，病人候床情况严重，排队入院，相反有些专业空床情况明显，病床使用率仅 65%左右。为此管理层打出了模糊临床二级分科、跨科收治病人、集中床位调配权的一套“ 组合拳” 。
数据源：
患者数据：挂号数据、电子病历、患者基本数据等。
医院数据：各科室床位使用情况、诊疗活动、平均住院费用、平均住院周期等。
实现路径：
对跨科收治病人之后的科与科之间的工作量、收入、支出、分摊成本等指标进行合理的划分，强化了入院处的集中床位调配权，解决病人入院排队情况，使医院更好地履行了社会责任，同时也给增加了医院的效益。
应用效果：
提高病床使用率。病床使用率由 87%提高到 92%，优势专业候床排队现象明显减少。
支持决策判断。优势专科与弱势专科的病人在地域构成比、平均住院费用等标上存在显著差异，支持决策判断。