大数据在医学中的应用
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云南医药 ２０１５年第 ３６卷第 ６期
［８］ 王福 平，古利 明．尊严死 教育在 ＩＣＵ临终患者疗 护中 的 应用 ［Ｊ】．中国医学伦理学 ，２０１４，２７（１）：１１８－１２０．
［９］欧阳雨晴，王若，王岳．超八 成患者认 可医学预嘱 ｆＪ１．中 国 医 院 院 长，２０１３，６：７４—７５．
大数据在医疗 中的应用主要有以下几个方面圆： （１）发现新知识 、新规律 ，在临床工作和科学研究 中 ，我 们 可 获 取 大 量 实 验 样 品 、组 织 切 片 、基 因 芯 片 的数 据 。对 这 些 前 所 未 有 的大 量 数 据 进 行 挖 掘 ，可能有机会发现与疾病相关 的新靶点或新分 子 标记物 。（２）制定个性化 治疗方案 ，同样 道理 ， 整合不 同来源 的数据信息包括来 自临床治疗 、基 因组测序 、组织形态 的大数据分析使为每个患者 量 身定 制治 疗方 案成 为 可能 ，为个 性化 医学 （ｐｅ卜 ｓｏｎａｌｉｚｅｄｍｅｄｉｃｉｎｅ）带来新 的动力 。（３）推动循 证医 学 的二次发展 ，传统而言 ，临床 医生往往根据其 具体背景 和经验作 出诊断和治疗 。采用大数据进 行统计分析 ，作 出更 为精确 的临床诊断和发现切 实可行 的治疗方案 ，也是循证医学的体现。
大数 据 ，被 美 国政府 认 为是 “未来 的新 石 油 ”，被视 为 等 同 于人 力 资 源 和物 质 资源 的 国家 重 要战略资源。一个 国家所具有 的数据规模 以及处 理和使用数据的能力代表着一个 国家 的部分综合 实力 ，对数据的有效运用有 助于国家和社会 的安 全 、稳定和快速发展【”。大数据是一种内容庞大而 又多样化 的信息资产 ，对大数据的处 理需要 敏锐 的洞察能力 、强大 的处理能力 以及有效 的使用方 式 。 目前 ，世 界 范 围 内各 个 国 家 均对 大数 据 的研 究高度重视 ，大数据科学研 究和应用成 为当今世 界研究热点 。在发达 国家 ，各种大数据项 目或计 划 已相继推 出 ，一些 国际著名大学也着手成立了 大 数据 研究 机构 。
一 、 大 数 据应 用 于预防 医学 方面 大数据可 以使研究者 比之前任何 时候 都更加
了解健康及其影响因素。据估计 ，只有 １０％～１５％ 的健康影响因素 已被医疗 服务提供者所测定 ，剩 下的 ８５％ ９０％的影响因素，包括健康行为、遗传 因素 、自然和社会经济环境等均未被测定ｆ３１。大数 据可 以将传统 的健康数据 （如医疗记 录 、家族史 等）与其他来源 的个人数据 （如收入 、教 育 、饮 食 习惯 、娱乐方式等）联系起来 ，利用大数 据技 术对健康危险 因素进行 比对关联分析。通过对不 同区域 、人群进行评估 ，遴选健康相关危险 因素 ， 制作健康监测评估 图谱和知识库 ，并提 出有针对 性 的干预计划 ，以促进居 民健康水平 的提高【４】。利 用大数据将 临床信息和 医疗系统外 的数据来源结 合 ，可 以显著提高 医疗和健康服务 。而且 ，利用 这 种基于社会 和医疗数据 、直接针对最适 宜人群 的方式实施 的干预措施将会更加直接 、有效 。大 数据还可以连续整合和分析公共卫生数据 ，提高 疾病 预报 和预 警能 力 ，防止 疫情 爆 发 。在 甲型 Ｈ１Ｎ１流感全球航空传播与早期预警研究 中，常超 一 等［５１结合各地的航空可达性 ，整合多种来源 的数 据 ，从 多角度 、多层次 、全方位开展分析 ，对 甲 型 Ｈ１Ｎ１流感 的流行 病学 特征 、空 间分 布 以及 航 空 旅 行 扩 散进 行 了探 索 性 的分 析 、估 计 和 预 测 。纽 约西奈 山医疗 中心采用 了一种 预测模型 ，能够有 效地 针 对高 风 险患者 ，将 其 ３０ｄ内再 入 院率 从 ３０％降到 １２％ ，且急诊就诊率（３个月 以上 ）也降低 了 ６３％Ｉ￣。谷 歌 流 感 预 测 ｆｗｗｗ．ｇｏｏｇｌｅ．ｏｒｇ／ｆｌｕｔｒｅｎｄｓ）ｔＴｌ 早在 ２００８年 即已推 出，原理是采用流感趋势 系统 监测全美 的网络搜索 ，寻找与 流感相关 的词语 ， 比如 “咳嗽”和 “发烧 ”等 ，并利用这些搜索结
专 · 论 ·
大数据在医学 中的应用
简云江 ，杨 羹 ，刘雅奇 ‘
（１．云南省医学会 《云南 医药》 编辑部 ，云南 昆明 ６５０１１８；２．云南省青少年科技 中心 ，云南 昆明 ６５００５１）
关键词 ：大数据 ；临床 医学 ；健康管理 中图分类号 ：Ｒ１９５ 文献标 志码 ：Ｂ 文章编号 ：１００６—４１４１（２０１５）０６—０６５６—０４
收稿 日期 ：２０１５—１０—１２ 通信作者 ：杨 奥，云南省青少年科技中心
源自文库
云南医药 ２０１５年第 ３６卷第 ６期
果来提前 ９个星期预测可能与流感相关 的就医量 。 ２００９年 在 Ｈ１Ｎ１爆 发 几 周 前 ，谷 歌 公 司 的工 程 师 们在 （Ｎａｔｕｒｅ） 上发表 了一篇论文 ，介 绍 了 Ｇｂ－ｑ＇， 成功预测了 Ｈ１Ｎ１在全美范围的传播 ，甚至具体到 特定 的地 区和州 ，而且判断非 常及 时 ，令公共卫 生官员们 和计算机科学家们倍感震惊 。这个工具 最初运行表现很好 ，许多 国家 的研究人员 已经证 实 ，其流感样疾病 （ｉｎｆｌｕｅｎｚａ—ｌｉｋｅ ｉＲｎｅｓｓ，ＩＬＩ）的估 计是准确 的 ，并且可 以提前数周乃至数月 ，不像 疾控 中心一样要在流感爆发一两周之后才可 以做 到 。百度 的疾病 预测 （ｈｔｔｐ：／／ｔｒｅｎｄｓ．ｂａｉｄｕ．ｃｏｍ／ｄｉｓｅａ— ｓｅ／） 于 ２０１４年 ６月 上 线 ， 目前 可 以对 全 国 ３４个 省 区 、３３１个 地 市 、２８７０个 区县 、 １９个 城 市 的 ２５５８个 商圈的 Ｉ１种疾病进行未来 趋势 的预测 ，包 括提供流感 、肝 炎 、肺结核和性病等疾病的活跃 度 、流行指数 ，以及各种疾病相关的城市和医院 排 行榜 ，用 户可以查看过去 ３０ｄ以内的数据 和未 来 ７ｄ的预测趋势。
［８］ 王福 平，古利 明．尊严死 教育在 ＩＣＵ临终患者疗 护中 的 应用 ［Ｊ】．中国医学伦理学 ，２０１４，２７（１）：１１８－１２０．
［９］欧阳雨晴，王若，王岳．超八 成患者认 可医学预嘱 ｆＪ１．中 国 医 院 院 长，２０１３，６：７４—７５．
大数据在医疗 中的应用主要有以下几个方面圆： （１）发现新知识 、新规律 ，在临床工作和科学研究 中 ，我 们 可 获 取 大 量 实 验 样 品 、组 织 切 片 、基 因 芯 片 的数 据 。对 这 些 前 所 未 有 的大 量 数 据 进 行 挖 掘 ，可能有机会发现与疾病相关 的新靶点或新分 子 标记物 。（２）制定个性化 治疗方案 ，同样 道理 ， 整合不 同来源 的数据信息包括来 自临床治疗 、基 因组测序 、组织形态 的大数据分析使为每个患者 量 身定 制治 疗方 案成 为 可能 ，为个 性化 医学 （ｐｅ卜 ｓｏｎａｌｉｚｅｄｍｅｄｉｃｉｎｅ）带来新 的动力 。（３）推动循 证医 学 的二次发展 ，传统而言 ，临床 医生往往根据其 具体背景 和经验作 出诊断和治疗 。采用大数据进 行统计分析 ，作 出更 为精确 的临床诊断和发现切 实可行 的治疗方案 ，也是循证医学的体现。
大数 据 ，被 美 国政府 认 为是 “未来 的新 石 油 ”，被视 为 等 同 于人 力 资 源 和物 质 资源 的 国家 重 要战略资源。一个 国家所具有 的数据规模 以及处 理和使用数据的能力代表着一个 国家 的部分综合 实力 ，对数据的有效运用有 助于国家和社会 的安 全 、稳定和快速发展【”。大数据是一种内容庞大而 又多样化 的信息资产 ，对大数据的处 理需要 敏锐 的洞察能力 、强大 的处理能力 以及有效 的使用方 式 。 目前 ，世 界 范 围 内各 个 国 家 均对 大数 据 的研 究高度重视 ，大数据科学研 究和应用成 为当今世 界研究热点 。在发达 国家 ，各种大数据项 目或计 划 已相继推 出 ，一些 国际著名大学也着手成立了 大 数据 研究 机构 。
一 、 大 数 据应 用 于预防 医学 方面 大数据可 以使研究者 比之前任何 时候 都更加
了解健康及其影响因素。据估计 ，只有 １０％～１５％ 的健康影响因素 已被医疗 服务提供者所测定 ，剩 下的 ８５％ ９０％的影响因素，包括健康行为、遗传 因素 、自然和社会经济环境等均未被测定ｆ３１。大数 据可 以将传统 的健康数据 （如医疗记 录 、家族史 等）与其他来源 的个人数据 （如收入 、教 育 、饮 食 习惯 、娱乐方式等）联系起来 ，利用大数 据技 术对健康危险 因素进行 比对关联分析。通过对不 同区域 、人群进行评估 ，遴选健康相关危险 因素 ， 制作健康监测评估 图谱和知识库 ，并提 出有针对 性 的干预计划 ，以促进居 民健康水平 的提高【４】。利 用大数据将 临床信息和 医疗系统外 的数据来源结 合 ，可 以显著提高 医疗和健康服务 。而且 ，利用 这 种基于社会 和医疗数据 、直接针对最适 宜人群 的方式实施 的干预措施将会更加直接 、有效 。大 数据还可以连续整合和分析公共卫生数据 ，提高 疾病 预报 和预 警能 力 ，防止 疫情 爆 发 。在 甲型 Ｈ１Ｎ１流感全球航空传播与早期预警研究 中，常超 一 等［５１结合各地的航空可达性 ，整合多种来源 的数 据 ，从 多角度 、多层次 、全方位开展分析 ，对 甲 型 Ｈ１Ｎ１流感 的流行 病学 特征 、空 间分 布 以及 航 空 旅 行 扩 散进 行 了探 索 性 的分 析 、估 计 和 预 测 。纽 约西奈 山医疗 中心采用 了一种 预测模型 ，能够有 效地 针 对高 风 险患者 ，将 其 ３０ｄ内再 入 院率 从 ３０％降到 １２％ ，且急诊就诊率（３个月 以上 ）也降低 了 ６３％Ｉ￣。谷 歌 流 感 预 测 ｆｗｗｗ．ｇｏｏｇｌｅ．ｏｒｇ／ｆｌｕｔｒｅｎｄｓ）ｔＴｌ 早在 ２００８年 即已推 出，原理是采用流感趋势 系统 监测全美 的网络搜索 ，寻找与 流感相关 的词语 ， 比如 “咳嗽”和 “发烧 ”等 ，并利用这些搜索结
专 · 论 ·
大数据在医学 中的应用
简云江 ，杨 羹 ，刘雅奇 ‘
（１．云南省医学会 《云南 医药》 编辑部 ，云南 昆明 ６５０１１８；２．云南省青少年科技 中心 ，云南 昆明 ６５００５１）
关键词 ：大数据 ；临床 医学 ；健康管理 中图分类号 ：Ｒ１９５ 文献标 志码 ：Ｂ 文章编号 ：１００６—４１４１（２０１５）０６—０６５６—０４
收稿 日期 ：２０１５—１０—１２ 通信作者 ：杨 奥，云南省青少年科技中心
源自文库
云南医药 ２０１５年第 ３６卷第 ６期
果来提前 ９个星期预测可能与流感相关 的就医量 。 ２００９年 在 Ｈ１Ｎ１爆 发 几 周 前 ，谷 歌 公 司 的工 程 师 们在 （Ｎａｔｕｒｅ） 上发表 了一篇论文 ，介 绍 了 Ｇｂ－ｑ＇， 成功预测了 Ｈ１Ｎ１在全美范围的传播 ，甚至具体到 特定 的地 区和州 ，而且判断非 常及 时 ，令公共卫 生官员们 和计算机科学家们倍感震惊 。这个工具 最初运行表现很好 ，许多 国家 的研究人员 已经证 实 ，其流感样疾病 （ｉｎｆｌｕｅｎｚａ—ｌｉｋｅ ｉＲｎｅｓｓ，ＩＬＩ）的估 计是准确 的 ，并且可 以提前数周乃至数月 ，不像 疾控 中心一样要在流感爆发一两周之后才可 以做 到 。百度 的疾病 预测 （ｈｔｔｐ：／／ｔｒｅｎｄｓ．ｂａｉｄｕ．ｃｏｍ／ｄｉｓｅａ— ｓｅ／） 于 ２０１４年 ６月 上 线 ， 目前 可 以对 全 国 ３４个 省 区 、３３１个 地 市 、２８７０个 区县 、 １９个 城 市 的 ２５５８个 商圈的 Ｉ１种疾病进行未来 趋势 的预测 ，包 括提供流感 、肝 炎 、肺结核和性病等疾病的活跃 度 、流行指数 ，以及各种疾病相关的城市和医院 排 行榜 ，用 户可以查看过去 ３０ｄ以内的数据 和未 来 ７ｄ的预测趋势。