医疗大数据在精准医疗中的地位

文章转自基因空间

据了解，目前2017中国国际大数据产业博览会分论坛确定了最后一个核心论坛主题，即“第三届中国大数据安全高层论坛”。届时，政府部门、大型行业、产业界代表及专家、学者等300位嘉宾将出席该论坛，共议大数据安全。而医疗大数据作为大数据中举重若轻的一部分，也一直为大家所乐道，那么它在精准医疗发展过程中究竟占据着怎样的地位呢？

医疗大数据＋人工智能

1998年，劳埃德和同事首次在全世界报道了一种名为“上半规管裂损症候群”的罕见病。患有这种病的人对声音异常的敏感，严重会出现眩晕等症状。英国也报道过一名患有此病的女子，不仅能够听见自己的心跳声、大脑的搅动声，即便轻轻地咬一口苹果都会感到震耳欲聋。劳埃德在网上发表了这种病的相关论文以后，世界各国的人开始能够通过互联网搜索到这个病的信息。而通过这种在线搜索的方式，那些多年来找不到病因或者在错误的科室试验着治疗方案的病人终于得到了确诊。利用确诊的信息，这些病人能够被送到正确的地方，开始得到正确的治疗方案。

这就是“互联网＋”对医疗领域的推动力，而推动力的背后，蕴藏着医疗大数据的应用。

只有流动的大数据，才能形成价值，而流动的载体，便是互联网。

劳埃德的例子，启发斯坦福医学院的科学家们开始了和“互联网＋”结合的道路。如今已是斯坦福大学医学院院长的劳埃德，带着一群富有创新精神的医学专家和互联网医疗行业的专家，正在推进一项最新的科研项目：“和你一样的病人”。这是一个人工智能系统，通过其背后的数据库和知识库搜索算法，病人能够自我进行疾病的监控和检查。这一套系统能减少医生经验不足而进行的误诊和漏诊。

这样一种通过人工智能和医疗大数据的结合，改变了传统医疗领域中的看病模式。传统的看病模式，医生通过“一对一”的方式来给病人进行看病，但是随着疾病的复杂度日益增长，医生的经验积累越来越有限，很多情况下没有精准的各种体检指标的数据，医生是无法准确和快速地进行诊断的。

这种传统的模式，无论是医生经过30年还是50年的经验积累，也无法和医疗大数据的体量进行比较。在互联网时代，以患者为中心构建的个体医疗大数据，可能比任何一位有经验的医生掌握的知识还多。经过人工智能的处理，系统筛选出来的治疗方案，也许比医生的方案效果更好。

这样一种基于医疗大数据的人工智能系统，在未来很有可能会改变医疗领域的传统模式。例如，在哈佛大学医学院已经有医生尝试给乳腺癌患者看病，首先通过系统筛查全美乳腺癌患者病历，然后挑出和具体患者相同或相似的年龄、生活环境、突变基因等，最终挑选出一个生存期、生活质量最高的治疗方案提供给患者。这是目前“医疗大数据＋人工智能”最成功的一个案例。

医疗大数据＋深度挖掘

大数据改变的不仅仅是产业本身，更重要的是，它改变了人们的生活方式。

在精准医疗方面，医疗大数据带给人们不仅仅是最优的诊断和治疗计划，而是通过数据的挖掘和筛选，对未来生活方式的改变做出正确的指导。斯坦福大学医学院院长劳埃德·米诺在推行医疗大数据的应用时提到：“我们已在和谷歌、苹果公司合作，也将与更多中国科学家合作。”劳埃德这里说的“合作”，其实就是通过医疗大数据的挖掘和筛选，给政府、医保政策制定者、医院以及大众更好的建议和指导。

对医疗大数据的深挖首先需要大数据的采集，大数据的采集是多维度的。从生命数据化的趋势来看，医疗的数据化是前提。能够被量化的健康数据首先成为医疗大数据采集的入口。

这里提及的数据采集入口是多样化的。在移动互联网的推动下，加之可穿戴设备和智能设备的普及，形成了有别于传统的医疗设备采集数据的方式，由此催生了新的移动入口。传感器、无线通信、多媒体等技术和眼镜、手表、手环、体重器、服饰鞋袜和洗漱家具等生活用品结合起来，出现了能够计算运动距离和消耗卡路里的鞋子，能够检测血氧含量的蓝牙耳机，能够测量心率的手环手表......

而数据入口的多样化则慢慢形成了健康大数据。传统定义认为：医疗大数据采集的入口场所为医疗机构，但是在“互联网＋”的模式创新下，健康大数据的采集入口已经慢慢回归到以人为中心。就体检来说，很多需要在体检中心进行数据采集的项目已经可以实现用户自我在家里操作进行数据采集，比如心率监测和血糖检测。

同样的道理，互联网医疗的出现也会逐渐影响医疗大数据的采集方式。基因检测作为精准医疗的入口，承担着医疗大数据采集的使命。目前基因检测的数据采集还无法做到回归用户端，但是已经能够逐渐做到在用户体验上面弱化医疗机构所扮演的角色了。

医疗大数据＋精准医疗

对医疗大数据的采集不是仅仅记录医疗过程中的数据，大数据形成的第一步是通过“物联网＋互联网”的方式把碎片化的数据通过一种结构化的方式汇总起来。第二步是把有用的数据通过“生物信息＋云计算”的方式形成有效信息。第三步是把有效的信息通过“互联网＋社交网”的方式形成知识库。第四步是把知识库通过“人工智能＋互联网”的方式形成产品。最后形成的产品，能够回归到第一步实现大数据的“零重启”，这就实现了我们经常听到的：“大数据的目的是没有数据。”

通过这四个步骤形成的医疗大数据，是一个从量变到质变的过程，是实现精准医疗的一个有效闭环。从产业角度来看，每一步都诞生了许多的商业机会和企业。业务驱动型的公司基本上能够在“四步曲”的闭环里面找到自己的位置，比如春雨医生、丁香园、橙意人家这些公司在早期的时候切入方式就是处于第一步的位置。模式驱动型的公司往往在这个闭环里面很难找到准确的位置，因为在没有进入产品化时代的行业里面，技术服务类型的企业在追求利益最大化的过程中不可避免会自我形成闭环，只有闭环才能实现利润最大化。但是闭环的形成也是自我封闭的开始。

在一个产业还在萌芽阶段和快速发展的时候，过早形成闭环其实已经导致了“天花板”的出现，所以在目前国内市场上出现了众多所谓的“小华大”。这些企业形成闭环是很无奈的过程，因为一个行业的发展需要分工和细化，但是在产品化还没有达到足以支撑这个产业快速发展的时候，自我形成闭环是被迫无奈的生存之道。