大数据在医学领域中的应用探索与思考

盛春华,林雪平,陈贵钱浙江省荣军医院科教科;嘉兴学院医学院,浙江 嘉兴 3400

在信息化大爆炸的时代,信息产生的速度与日俱增,全世界信息海量产出,如今的信息量比1999年15亿左右的消息产量多一倍有余。大数据搜索和思维也达到新的高度。每天工业都在产出大数据,多数工业已开始利用大规模数据分析并发掘出新的价值,大数据带来的信息化也在改变医学教育和医药的生态系统。生物医学和健康信息教育项目正逐步纳入大数据概念,以大数据为导向的环境也将影响教育、教学,更好地服务于学校教学评估和教育优化等。

1 大数据的特点

大数据美其名曰指其数据量之大,并在逻辑上为数据操作和管理带来挑战,超过正常软件所进行的分析、储存、管理和捕获。大数据管理通常指其容量、多样性、准确性和速度。早期并没有合适的软件可处理和操作大量的数据,如今已可根据群体数据分析判断其趋势和类型,产生新的信息间联系。大数据的基本问题:一是测量什么指标;二是数据如何收集。大数据本身也有潜在的问题,如每个个体、集团和组织如何使用和分享数据、大数据中产生的信息如何影响部分群体、数据的安全性和真实性问题、数据背后的隐私保护问题等。在大数据平台中,如何最大程度的标准化从而惠及大众是当下亟待解决的挑战。

2 大数据在医学领域中的应用

2.1 教学方面

医学教育需要大数据思维,包括本科生、研究生、实际的应用者、教职人员、行政人员等均需接受大数据思维的培训,从而缩短理论与实践以及程序开发者间的距离。诠释和分析这些数据的能力对临床医师和高校教育模式探索均十分重要,有利于产生更多个性化的教育模式、临床问诊模式从而可强化对精准医学的实践。

无论国内还是国外,适应性学习平台(adaptive learning platforms)越来越受到欢迎,大量学生参与平台上的学习,这也是一种基于大数据为中心的医学教育模式的探索,可有效促使适应性学习平台的构建并评估其效果[1]。此外,利用医学大数据平台可修正教学,对整个医学教材和操作提供前瞻性和综合性的考察,从而评估和优化教学方法,包括修正必修课程的方式或内容等,而这些整合涉及到学生、教职人员、临床患者等各方信息,从而达到审查教学方法及临床实践效果。在校园里,针对大数据的训练已是一项主要的课题,如在纽约大学医学院,大一、大二的医学生需做一份有关医疗卫生的课题数据分析,这些数据库包括年龄、种群、伦理、诊断、程序以及付款方式等。学生使用一些工具来展示这些数据,如心脏衰竭、高血压及糖尿病的质量控制和诊断等,然后依次分类并构建新的亚类别。同时,可以不同的角度来审查医疗操作的规范性,基于大数据对疾病预防提供参考数值,构建医药预警机制并跟踪实际操作中的应用情况等。

当前全球大数据背景下,在医学教育体系中,教职人员均需接受大数据的培训,进行资源和交流渠道的开发和构建。其次,当下医学教育仍只关注单一学科训练,单一学科很难培养团队间合作,以多学科大数据为主导的研究将是临床医学教育和研究的必然。基于大数据为中心的整合学习可培养多领域数据分析方面的专家或科学家[2]。以大数据为理念的课程框架须整合到现有的课程系统[3],不仅是医学教育,整个生命科学的研究进程中,大数据的挖掘和使用,包括高通量测序技术、大规模数据和基于云数据的计算系统都在改变生物学的运算方式,并揭示新的生物特征。整合大规模数据库的计算分析已是医学和分子生物学的基本元素[4]。

2.2 医疗方面

在医疗卫生系统,大数据应用和数据收集具有很多价值。如电子医疗记录可产生巨大的数据量。医院、实验室、保险公司和医药巨头均在收集有关保健、消费、疾病、药物使用等有关数据,并存储起来加以分析,从而产生出一种新的趋势、类别、疾病处方、遗传信息等,这些信息极有价值。此外,特殊群体的大数据构建,如众多的糖尿病患者使用移动设备(如手机、互联网和社交网络)进行相互间的沟通,进行信息分享或搜索信息从而形成特异群体的大数据网络[5]。这些数据对于公共医疗保健而言具有深远影响,可辅助医疗保健的决策、计划、药物并对其进行有效性分析。此外,大数据可产生医药处方与疾病间的内在联系,包括医药卫生模式、促销方式、评估消费能力及优化服务质量等。保险公司利用大数据分析和风险收集来评估医疗纠纷从而优化全球医疗保单,而这种趋势日趋明朗。如美国健康和人类服务部发布一个历史性的政策,即增加美国医疗保健系统的透明,这涉及众多患者、医师及医疗相关信息的大数据分享[6],将对未来的医药卫生生态系统带来新的改变。

整合大数据需要公众和私体双方的相互合作。大数据亦涉及到隐私、安全性、数据的伦理和保护等问题。比如很多基于患者的电子数据大多未得到正式的授权,即使很多医疗系统进行了匿名化处理,但依然存在潜在风险。面对海量的不同类别的数据量,对研发相关电子产品提出了新要求,以适应对复杂而有竞争力的大数据及其逻辑方式[7]。

2.3 管理方面

随着不同国家都在迈向整合医疗体系,大数据的出现是恰当好处。我国更是将大数据上升为国家战略。随之而来的信息化平台构建和发展将为此提供新的管理模式,比如在整合医疗体系中关联不同水平的管理、协调服务并鼓励临床专业机构间的合作。同时,整合医疗体系关注网络联系、不同组织间的协调和运输,其基本方法就是信息分享,包括质量、费用、个体服务效果等;也包括不同信息和相关技术的关联程度。而不同国家的不同社区均可基于大数据构建一种新的合作关系,比如利用计算机系统可使心电科专家解读患者的心电图及相关影像,从而对院前、住院中和出院后的患者进行远程问询和跟踪。同时,随着云计算系统和手机系统的普遍使用,大数据方便存储、转移、提取,医疗文件的远程管理均成为可能。未来,集中的心电图和影像会形成一种新的全球大数据平台,而这可用于构建一种电子问诊项目,从而帮助现场患者进行会诊。大数据平台的构建将对远程会诊带来便利、易于操作、费用低,更重要的是这些服务会增加全球间合作从而促进临床实践、教育和科学研究[8]。

利用新的前沿学科产生大数据和分析大数据已是一种趋势,这种趋势在传统医学到精准医学间逐渐转化,包括高通量数据的产生、交叉教育和多学科交叉、数据存储和处理、数据整合和注释、个体及全球经济的相关性过程中,大数据的发展将有助于全球精准医学的转化应用和新的健康管理模式的出现[9]。

3 展望

医学教育及医药卫生的发展涉及每个个体,大数据及其搜索越快,大数据平台的竞争力越强。大数据潜在的很多价值仍有待发掘。尽管在海量的数据中产生新的发现和结论并非易事,但只要在合适系统上进行有效投资,在技术和人力方面获得关键突破,可以预见未来大数据分析、可视化、人工智能化带来的在医学医疗及生活上的便利和改变都值得期待,尤其是越来越多的国家都致力于国家间的联系和智能化发展,我国已将大数据上升为国家战略,面对国家大数据战略需求,生物医学教育和医疗卫生系统以及健康信息教育项目须纳入大数据理念,将潜在的技术整合入课程,而新课程框架下的医学教育体系将培养和关注大数据如何在未来改变我们考虑商业、健康、教育、创新和管理模式。