A. 大数据,给健康产业带来哪些变革
大数据,给健康产业带来哪些变革_数据分析师考试
你发的每一条微信，打的每一通电话，也许就能预警你是否有感染流行病的风险……这不是科幻，这是全世界已经起步开展的大数据精准医疗。
日前，浙大一院正式成立“精准医疗中心”，中国工程院院士、浙大一院传染病诊治国家重点实验室主任、感染性疾病诊治协同创新中心主任李兰娟教授作了“医疗健康大数据与精准医学”的专题报告。
“精准医疗大数据的普及化，正带来中国乃至全球健康产业的变革。”在接受钱报记者专访时，李兰娟表示，不远的将来，大数据支持下的精准医疗将为每一个病人定制治疗方案，它也将改变国家的医疗投入的格局。
精准医疗
提供个性化治疗
大数据技术，能够分析大量繁杂的数据集，发现疾病和治疗手段之间的有效联系，它将改变传统的治疗方案。
美国提出精准医疗的计划，利用大数据的分析，找出个性化的缺陷，真正对症下药，因人而异。这个办法帮助乔布斯延长了几年的生命。
我们国家的精准医疗研究，也在积极跟进。2014年7月，李兰娟和团队在《自然》杂志发表了科研成果论著，揭示肠道菌群与肝硬化的秘密，给全球医学科技研究提供了新思路。
一直以来，很多肝硬化患者，都接受过抗生素的治疗，但是李兰娟和她的团队发现，这样做并不能带来很好的效果，因为抗生素不仅杀死了肠道内的有害细菌，有益细菌同样也被杀死了。
肠道微生物是提供人体营养、调控肠道上皮发育和先天性免疫的不可缺少的“器官”，她把注意力聚焦在“肠道菌群”上，经过近3年时间的研究，他们收集了181个中国人肠道菌群的样本，其中98个是肝硬化患者的粪便样本，83个来自健康志愿者。
团队采用了新一代测序技术、以及大数据分析技术，产出了近860GB的序列数据，通过研究发现了28种与肝硬化病人密切相关的“坏细菌”；数据比对还显示，有38种与健康人密切相关的“好细菌”，在肝硬化病人肠道菌群中的量却非常少。
这就意味着，今后针对肝硬化病人的治疗，可以做到更加精准，“我们会给肝硬化病人补充更多的‘好细菌’，杀死过高的‘坏细菌’。”李兰娟说，在药物基因组学的基础上，这个工作还能够做得非常精准，“针对不同病人，运用合适的药物，合适的剂量。”
“精打细算”的
外科手术
大数据技术已经开始在外科手术中，帮助病人得到更加高效的手术疗效。
中国工程院院士、浙大一院院长郑树森教授，是我国著名的器官移植专家。到目前为止，他带领团队已经成功进行了200余例活体肝移植手术。
肝脏是人的造血器官，“统帅”了成千上万根血管，对肝脏动手术，是有高难度的。
在先进的数字技术支持下，郑树森团队能够在活体肝移植在术前和术中，利用虚拟现实软件，查看病人肝脏中的各种构造。大数据分析还能够精准计算出需要移植的肝脏部分，一方面确保提供给受捐者充足的供血，能够存活；同时评估受捐者剩下的肝脏，能否在半年内长出新的肝脏，保证恢复正常的肝功能。
在世界各地，具有大数据处理功能的手术器械已经成为外科医生强有力的助手。比如，在摘除肿瘤组织的外科手术中，外科医生遇到的最大挑战是：一次手术是否能够把癌变组织切干净。像乳腺癌肿瘤的手术中，有将近三分之一都无法做到完全抹除肿瘤的痕迹。
前不久，伦敦大学帝国学院Zoltan Takats 探索了一场“精准手术”，手术使用的先进武器iknife，在传统手术刀前安装传感器和质谱分析仪，刀起落下iknife能在第一时间告知病灶的边界和性质。
大数据
指导医疗政策
大数据能够更加科学地论证药物使用的效果，为医疗政策指导方向。
2012年，李兰娟曾经带领团队做了一个跟乙肝传染率相关的课题，采集了浙江1000人次的体检数据样本。通过分析发现：当年20岁（1992年出生）以上的样本，乙肝感染率在8%-10%；而20岁以下的样本中，乙肝感染率小于1.5%。
为什么只相差一岁，乙肝感染率就有那么大的差距？
1992年这一年，是个关键词。1992年，卫生部将乙肝疫苗纳入计划免疫管理。通过大数据技术分析，李兰娟团队验证了药物的有效性，这样的分析结果，将给国家制定公共卫生政策，带来科学的指导。
“如果我国继续保持对新生儿进行乙肝疫苗的全面接种，同时成年人也尽快接种乙肝疫苗，那么在十年后，中国将摆脱肝炎大国的帽子。”李兰娟说。
开发大数据
预测疾病
有了大数据的分析，“看医生”模式正在转变为“被医生看着”——你的可穿戴设备能够做到24小时给你“做体检”，这种全数据模式成本低，效率却很高，几乎所有人都可以用。
“精准医疗的长期目标，是每个人的健康管理。” 接下去，李兰娟团队将在浙江创建一个人数规模超过100万的志愿者队列，他们愿意共享他们的基因数据、生物样本、生活信息以及所有的电子健康信息。
这是一个融合参与者、有责任的数据共享以及隐私保护的新型研究模型。基于这份健康大数据，浙大一院团队将能够做一系列新研究，比如药物基因组学研究，医生可以更准确地为每个病人开出合适的药物和合适的剂量；比如为病人设定新的治疗和预防目标。
世界医疗产业最发达的美国，在医疗创业领域冒出了许多基于大数据，做疾病预防方面的高科技产品——
美国人Anmol Madan和团队创立了一个公司，专注研究通过手机的数据分析，预测机主的疾病。
他们对实验参与者手机超过32万小时的数据进行收集分析后，最终能够对人们的手机建模，来预测感冒、精神疾病等等。比如，当人抑郁时，通常就能够在与人交流中被看出变化，日常数据分析就能够捕捉这些变化。在测试中，这个应用能够正确判断60%~90%人们日常的生理症状和普通呼吸情况，同时把这些变化发通知给机主本人，未来还能发送给朋友或家人。
深度开发大数据，预测疾病，还可能大幅降低医疗保健的费用。麦肯锡全球研究院报告，如果美国医疗保健行业对大数据进行有效利用，就能把成本降低8%左右，从而每年创造出3000亿美元的价值。
“在中国，大数据也将影响医改的具体政策，比如医保的投入。
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B. 医疗大数据平台推进医学道德形态重构
医疗大数据平台推进医学道德形态重构
大数据时代的到来使医学呈现出个体化发展趋势，而基因技术的应用又使精准医学凸显。个体化医疗与精准医疗的结合，预示了大数据时代医疗变革的方向：通过数字化人体引发医疗健康革命。
大数据时代，一种潜在的变化正在显现，掌控个人的医疗过程和医疗保健成为变化的核心。医疗大数据平台的运营会随着规模的扩大和效率的提高而关涉总体人类健康、社会公共善、共享的伦理和个人医疗服务方面的改善，从而推进医学道德形态的革命性重构。
首先，通过个体化医学改善总体形态的人类健康。数字化人体和基因组学的重要意义在于：通过大数据技术和基因筛查技术的融合运用，带来医学重心的转移或变化。它提供给人们的医学劝告主要有两条：其一，预防比治疗更重要；其二，医学只有遵循个体化科学才能带来整体人类健康状况的实质性改善。在大数据时代，手机将成为生命线，它使边远地区的人们获得所需要的医疗服务，并通过数据反馈为社区创造一个数字化的网络系统。通过大数据，以患者为中心的医疗可以不受时空限制，在健康培训、在线诊断、预防和灾疫应对等领域一展所长。
其次，通过构建公共健康之善疏解医患紧张。数字化时代医学道德形态重构的重点，是通过个体化科学构建公共善，并由此疏解医患紧张关系。生命伦理学对个体化权利的强调和对总体人口健康的强调之间存在明显断裂。然而，个人自主或自我决定如果没有基于“数字化人体+基因测序”的个体化医学的支持，只能是一种抽象的权利原则。医疗大数据提供给个人的健康或诊疗指南，无论对病人还是对医生，都类似于航海图。这为人们提供了一个从未有过的世界观，它使病人真正成为医学的中心。
再次，通过融合的医学展现开放共享的伦理。随着数字化时代的来临，各国政府都认识到数据开放的重要性，出台了数据开放的法令。医疗大数据将患者作为医疗信息的点连成一片数据之海。因此，一种开放共享的医疗信息技术系统可以通过相关关系的挖掘而预测某些疾病的分布或流行。数据的开放共享将带来一系列融合，进而将快速成熟的数字化、非医学领域的移动设备、云计算和社交网络与蓬勃发展的基因组学、生物传感器和先进成像技术的数字化医学领域合为一体。医学或医疗技术可能因为更偏重预防而体现“上医医未病之病”的理念。
最后，通过开放整合的专家团队提供个体化医疗服务。基于网络平台的医疗技术实践，使得医学团队的诊疗模式成为未来医疗诊治的基本模式。大数据时代的医疗技术实践，为“团队医学”提供了新的形式，医学不再是个体医生的单打独斗，而是基于网域空间的专家团队为患者提供量身定制的个体化医疗服务。以团队形式为个体提供医疗健康服务，建构了真正以患者为中心的医学道德形态。从个体收集到的数据的大批汇总最终将会创建一种良性反馈的伦理性圏层，使健康计划的所有参与者受益，并鼓励愈来愈多的人参与进来。
大数据时代的健康革命，在技术形态上，取决于数字化人体基础上的精准医学模式的建立。无线传感器、大数据与基因组学的结合是其先锋。这种医学道德形态的重构凸显了三大伦理道德难题。
第一，个人隐私及安全问题。在数字化、信息化时代，医疗行业面临保护信息安全和保护个人隐私的双重困扰。安全隐患和隐私风险之一，是员工使用自带移动设备连接医疗系统的IT基础设施所带来的风险，这是恶意软件侵入的最薄弱环节，被称为医疗领域的“自带设备”难题。推行移动化或个体化医疗计划（或健康计划）是许多顶尖级诊所和医院的计划，实施过程必然会面临该难题。除此之外，还面临医疗大数据或精准医学模式自身带来的问题，比如医疗设备或监控器的数据失窃问题等。与此同时，医院利用数据平台收集和分析某患者的敏感信息是否侵犯个人隐私？政府机构和企业对个人健康信息进行收集、监控和分析处理是否符合隐私规则？医疗数据、商业数据、科研数据等应遵循何种收集规则？参与者隐私的保护既是医学研究得以展开的前提，又是一切健康计划得以实施的前提。只有在保护个人隐私与充分利用数据库之间寻求一种平衡，才能应对大数据时代医学生命伦理学的隐私及安全伦理问题。
第二，数据的真实可靠问题。如何防范数据失信或失真是数据共享遭遇的基准层面的伦理挑战。建立在数字化人体基础上的医疗技术实践，其本身就预设了一条不可突破的道德底线。由于人体及其健康状态以数字化的形式被记录、存储和传播，因此形成了与实体人相对应的镜像人或数字人。失信或失真的数据，导致被预设为可信的精准医疗变得不可信。例如，如果有人担心个人健康数据或基因数据对个人职业生涯和未来生活造成不利影响，当有条件采取隐瞒、不提供或提供虚假数据来玩弄数据系统时，这种情况就可能出现，进而导致电子病历和医疗信息系统（HIT）以及个人健康档案（HER）不准确。如何治理或防范数据失信或失真，是数字化时代数据共享面临的一种伦理挑战，它构成大数据时代生命医学伦理学的重大课题。
第三，数字鸿沟或价值鸿沟带来的挑战。数字鸿沟指不同社会群体对于数字化技术或信息技术使用的巨大差异，分为接入、应用、知识、价值四个方面。随着接入问题的逐步解决，应用和知识方面的鸿沟正在缩小，价值鸿沟变得越来越突出。这提示我们必须充分重视数字化健康革命带来的价值观变革。只有缩小价值鸿沟，使人们认识到，个体化医疗和精准医学基础上的个人健康革命，是一种将个体与总体进行融合的医学变革，它展现了数字化时代健康革命的价值核心即以患者为中心的医学道德形态，才能让更多的人参与到医疗大数据平台建设之中。
大数据、基因组学、移动医疗和精准医学的基本原理，是连通最小行动者和最大数据计算之总体，这是现代医疗技术在大数据时代展现的伦理特质。大数据对个人和集体相互关系的重新定位无论对个人还是集体都产生了不可低估的影响——它提供了在一个日益个体化的现代社会，个人与集体密不可分的结合方式，迫使个人重新思考集体性或总体性价值的时代意蕴。当然，这种思考必须以对个人的自由、尊严和权利的维护为前提。与此同时，从群体出发或从整体出发的伦理理念重新获得了应有地位，并与强调关联性思维、整体和谐理念的中国伦理文化构成一种内在契合。而这正是大数据时代生命医学伦理学最引人瞩目的发展方向。
C. 移动医疗,远程医疗,互联网医疗,精准医疗的区别在那些
移动医疗：国际医疗卫生会员组织HIMSS给出的定义为，mHealth，就是通过使用移动通信技术——例如PDA、移动电话和卫星通信来提供医疗服务和信息，具体到移动互联网领域，则以基于安卓和iOS等移动终端系统的医疗健康类App应用为主。它为发展中国家的医疗卫生服务提供了一种有效方法，在医疗人力资源短缺的情况下，通过移动医疗可解决发展中国家的医疗问题。
远程医疗:是指通过计算机技术、遥感、遥测、遥控技术为依托，充分发挥大医院或专科医疗中心的医疗技术和医疗设备优势，对医疗条件较差的边远地区、海岛或舰船上的伤病员进行远距离诊断、治疗和咨询。
旨在提高诊断与医疗水平、降低医疗开支、满足广大人民群众保健需求的一项全新的医疗服务。目前，远程医疗技术已经从最初的电视监护、电话远程诊断发展到利用高速网络进行数字、图像、语音的综合传输，并且实现了实时的语音和高清晰图像的交流，为现代医学的应用提供了更广阔的发展空间。国外在这一领域的发展已有40多年的历史，而我国只在最近几年才得到重视和发展。
互联网医疗:是互联网在医疗行业的新应用，其包括了以互联网为载体和技术手段的健康教育、医疗信息查询、电子健康档案、疾病风险评估、在线疾病咨询、电子处方、远程会诊、及远程治疗和康复等多种形式的健康医疗服务。互联网医疗，代表了医疗行业新的发展方向，有利于解决中国医疗资源不平衡和人们日益增加的健康医疗需求之间的矛盾，是卫生部积极引导和支持的医疗发展模式。互联网医疗，是互联网在医疗行业的新应用，其包括了以互联网为载体和技术手段的健康教育、医疗信息查询、电子健康档案、疾病风险评估、在线疾病咨询、电子处方、远程会诊、及远程治疗和康复等多种形式的健康管家服务。
精准医疗（Precision Medicine）:是以个体化医疗为基础、随着基因组测序技术快速进步以及生物信息与大数据科学的交叉应用而发展起来的新型医学概念与医疗模式。其本质是通过基因组、蛋白质组等组学技术和医学前沿技术，对于大样本人群与特定疾病类型进行生物标记物的分析与鉴定、验证与应用，从而精确寻找到疾病的原因和治疗的靶点，并对一种疾病不同状态和过程进行精确分类，最终实现对于疾病和特定患者进行个性化精准治疗的目的，提高疾病诊治与预防的效益。
D. 医疗行业大数据数据治理概况
1、医疗行业大数据数据治理痛点
医疗行业的大数据，存在数据收集、存储、整合、管理不规范的情况，导致数据利用率不高；加之跨部门、跨机构之间数据共享机制的缺失，“信息孤岛”现象普遍，直接影响到大数据的有效利用。
2、医疗行业对数据治理的要求
（1）数据采集环节：存在海量多源异构数据，数据采集工具需覆盖全业务、多终端、多形态的数据。
（2）数据处理环节：需要标准化的数据处理工具，将汇集整合的数据，与国际标准、国家标准、行业标准进行比对，转换为统一格式的标准化数据。
（3）数据质控环节：可通过数据逻辑校验，对数据的完整性、准确性、一致性、关联性、规范性、可用性等方面的质量进行评价管理，并及时对汇总数据进行修正，从而提高数据质量。
（4）数据安全环节：需要满足数据采集、传输、存储、处理、交换及销毁等各环节的数据安全防护需求，实现数据的分类分级管控、权限管控、敏感数据监控、数据操作异常行为监控、数据加密等服务。
（5）数据应用环节：需要面对辅助诊断、精准医疗、临床科研等数据应用场景，提供便捷的数据查询、分析和展示服务，并基于一定的安全保障措施，实现数据流全流程留痕、可查询、可追溯。
3、医疗行业数据治理工具全景
中国电子技术标准化研究院新出的《数据治理工具图谱研究报告（2021版）》中，将数据治理工具分为三层，数据战略层、数据管理层和数据操作层，如下为全景图谱。
E. 精准医疗大数据关联分析意义与目的有哪些
服务模式（以患者为中心，形成居民健康全过程服务），从被动到主动；医疗模式（专以预防属为主，人人享有基本医疗卫生服务，将医疗卫生工作重点由后治前移到预防保健），从治病到防病；诊疗模式（避免各自为政，实行上下联合，专业分工），从排斥到联动；数据模式（从业务系统数据向整体数据转变，改变过去的数据不统一、不互通、不共享），从隔离到整体；技术模式（采用各种新技术手段，包括大数据、云计算、物联网、移动互联等，形成技术合力），从简单到综合的转变。