医学检验大数据应用的思考*

张国明，顾兵(.沭阳县人民医院检验科，江苏沭阳 223600；2.徐州医科大学医学技术学院，江苏徐州 22004；3.徐州医科大学附属医院检验科，江苏徐州 22002；4.美国普渡大学生物科学学院，美国印第安纳州 47907)

·专题笔谈·

医学检验大数据应用的思考*

张国明1，顾兵2,3,4
(1.沭阳县人民医院检验科，江苏沭阳 223600；2.徐州医科大学医学技术学院，江苏徐州 221004；3.徐州医科大学附属医院检验科，江苏徐州 221002；4.美国普渡大学生物科学学院，美国印第安纳州 47907)

21世纪是大数据时代，医学检验大数据(big data in laboratory medicine, BDLM)也越来越受到关注。然而，在医学检验工作中应用BDLM还存在不少问题。该文综述了应用BDLM的基础、BDLM对科研选题的要求、应用BDLM成功案例和对BDLM应用的展望，希望可以帮助医学检验同行了解BDLM，并进而推动BDLM的应用。

大数据；检验医学；实验医学

近年来，大数据(big data)在各个行业中的应用越来越多。医学检验科是其在医疗单位中具有大数据特征的科室之一。随着实验室信息管理系统(laboratory information system，LIS)的普及，医学检验科的检测数据每天增加百兆字节或几十千兆字节。近年来，全球检验医学专家更加关注医学检验大数据(big data in laboratory medicine，BDLM)[1]。然而，在实际工作中能够很好地应用BDLM仍然需要一定的基础，笔者在应用BDLM过程中进行了如下思考。

1 应用BDLM的前提

1.1 应用BDLM对信息系统的要求 根据临床医生开具的医学检验检查申请，医学检验科的仪器不断产生大量的检测数据。但是，利用BDLM最首要的问题是先按一定的条件检索并导出相关数据,然后才能进一步利用。医学检验科应该有强大的LIS，能够按一定条件和要求检索并导出电子表格类型数据，比如可以按年龄、性别、项目、科室、病种等条件检索，同时必需检索全符合条件的数据。当然，要想采集BDLM进行科学研究，还需要LIS与体检中心的体检健康信息管理系统或(和)医院电子病历信息系统(electronic medical record system, EMRS)相互兼容、读取数据的能力。

1.2 应用BDLM对科研选题的要求 医学检验人员应用BDLM的第二个重要的问题就是需要具备科研和临床应用的思维(idea)。idea的产生总的来说有两种方式可选：一是从文献资料和实验数据中寻找灵感；二是从实际临床问题出发去找数据[2]。在有了数据和idea的前提下，还需要有解决问题的方法。笔者认为统计学分析很重要，这样才可能完成BDLM的应用分析。

1.3 应用BDLM对生物信息学的要求 目前，二代测序技术的蓬勃发展大大加快了测序的速度，也大大降低了检测成本，从而使得在两三天内完成血液、体液等标本的全基因组序列成为可能。然而，面对全基因组序列的大数据，如何快速分析是一个难题。这需要医学专家、生物学专家、计算机专家和统计学专家等相关学科的跨学科交流，才有可能取得突破性进展。将来，如何进一步分析众多人群的全基因组测序数据，将更是一个巨大的挑战。

2 应用BDLM的案例

2.1 基于实验室数据建立参考区间 若LIS与体检人员健康管理系统相关联，可以研究医学检验项目的参考区间，制定出相应的纳入与排除标准后就可以进一步做相关研究。如笔者研究健康人群制定了老年人部分生化项目的参考区间[3]，其参考人群来自体检中心最终报告判定为健康的个体，再通过问卷调查、心电图、血压和实验室检查排除血液系统疾病、变态反应性疾病、消化系统、呼吸系统疾病和泌尿系统等急、慢性病，弃除样本状态为黄疸、溶血和脂血等的数据，统计学按照美国临床和实验室标准协会《临床实验室建立、验证参考区间：批准指南(第3版)》C28-A3[4]文件处理并建立参考区间。应用同样的方法，我们建立了老年人全血细胞计数的参考区间[5]、2个非侵入性肝纤维化指标的参考区间[6-7]、甲胎蛋白(AFP)和癌胚抗原(CEA)的参考区间[8]。

2.2 基于实验室数据节约不必要的医学检验测试 随着人们生活水平的提高和国家医保政策的加大，健康体检和就诊意识增强，进行医学检验的测试量不断增加。然而，某些医学检验检查项目没必要同步检测或者说根本不需要检测。在评价肝功能时，当总胆红素和丙氨酸氨基转移酶(ALT)在参考区间以内或较低水平时，绝大多数直接胆红素和天门冬氨酸氨基转移酶(AST)水平也较低，反之亦然。因此，可以用总胆红素和ALT水平预测直接胆红素和AST水平异常与否[9-10]。同样，尿素和肌酐在评价肾功能时也具有上述现象[11]。这样的反馈测试不但节约了医学检验科工作量，而且减少了患者不必要的费用，从而降低医疗和社会成本。

2.3 LIS与EMRS相互兼容的益处 LIS和EMRS兼容可优化检查流程、减少信息核对次数和提高质量控制水平，使检验科工作人员可以快速查阅患者信息，以便更好地确定检查结果是否与临床相符，同时也为结果不符报告的原因查找提供重要信息。LIS与EMRS相互兼容后，明显改善样本周转时间(turnaround time, TAT)且具有可查性，提高了医学检验工作效率和临床满意度[12]。在LIS和EMRS兼容的基础上，可以开展相关项目的诊断性、预测病程和预后判断分析等临床研究[13-15]。

3 BDLM应用的展望

临床上的预测模型大多数是基于BDLM建立的，可以预测疾病风险或识别某种病症等，以便提高医疗服务水平。这可能会成为BDLM以后重点研究的一个方向。如Tayefi等[16]报道，仅应用血常规、血糖、血脂、尿酸和C反应蛋白等常规医学检验参数建立决策树参数与高血压的关系；Arvanitis等[17]报道利用血清视黄醇结合蛋白4预测模型识别甲状腺运载蛋白心脏淀粉样变。人工智能(artificial intelligence，AI)是建模的升级，是模拟人类学习行为以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。最具代表性的是近期来自谷歌、谷歌大脑与Verily公司的科学家们开发出了一款用来诊断乳腺癌的AI，当AI学习了数十万例不同肿瘤组织和正常组织病理切片后，诊断速度及准确率均已超过专业的病理学家的水平。

4 小结

国内外学者在医学检验大数据的应用上，已取得不少成功的案例，值得借鉴。数据除了来源于本单位外，还可以通过众筹、国外免费数据库(如MIMICII，https://www.physionet.org/mimic2/，PLoS One数据共享平台)和国家人口健康科学数据共享平台(http://www.ncmi.cn/66)等方式获得。BDLM的时代已经到来，医学检验人应以积极的心态去尝试、去思考、去探索BDLM在临床和科研上的应用。

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(本文编辑：刘群)

江苏省“科教强卫”医学重点人才项目；江苏省“六大人才高峰”项目(WSN-135)；江苏省“六个一”工程项目(LGY2016042)。

张国明，1980年生，男，主管技师，硕士研究生，主要从事临床检验工作。

顾兵，副研究员，副教授，E-mail：gb20031129@163.com。

10.13602/j.cnki.jcls.2017.04.19

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2017-02-20)