大数据在医疗个性化服务中的应用

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① 卫生部统计信息中心，北京市，100044

作者简介：许德泉（1985），男，硕士学位；研究方向：电子政务与信息安全；E-mail：xudq@

许德泉① 杨慧清①

文章编号：1672-5166（2013)04-0301-04 中图分类号：R-37 文献标志码：A

摘 要 大数据技术是近来的一个技术热点，本文简要谈一下大数据技术在医疗行业，重点是医疗个性化服务方面的应用，并就应用过程中遇到的挑战进行简要分析。关键词 大数据 个性化服务

The Application of Big Data on Healthcare Personalized Service Xu Dequan, Yang Huiqing

Center for Statistics and Information of Ministry of Health of the People’s Republic of China, Beijing 100044, China

Abstract Big Data technology is hot spot of recent technology, and this paper talks about the application of big data technology in the healthcare industry, focusing on the personalized service, and the challenges encountered during the application.Key words Big data, Personalized service

1 引言

随着社会经济及技术的发展和对传统医学先进理念的吸收融合，人们逐渐认识到“以健康为中心”和“治未病”理念是现代医疗服务的发展趋势，由此健康服务模式开始从传统单向的被动健康服务模式向互动的主动健康服务模式转变，具体体现在：一是“未病先防”（即预防保健）；二是“既病防变”或“已病早治”；三是连续性的医疗服务（如图1），而医疗个性化服务在主动健康服务体系中占据了重要的角色。

通过先进的信息技术和网络技术帮助个人的主动健康服务引起人们的重视。什么是“大数据”？指所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。临床实验数据，居民的行为与健康管理数据形成了“大数据”，如何对其进行分析利用，是当下研究的工作重点。利用好“大数据”可以提升医疗价值，形成个性化医疗，即基于基因科学的医疗模式，同时通过对居民健康影响因素进行分析，对患者健康信息进行整合，为疾病的诊断和治疗提供更好的数据证据，进行居民健康知识库的积累，从而改进居民健康[1]。

本文仅就大数据技术在基因测序、个性化药物及个人健康管理等医疗个性化服务方面的作用展开论述。

大数据在医疗个性化服务中的应用

doi:10.3969/j.issn. 1672-5166.2013.04.05

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2 基因测序

随着大数据的飞速发展，它已经把触角触及到很多领域。在医疗健康领域，美国已经开始利用大数据应用来防止流感蔓延，而伴随科学技术的不断发展，也让以往无比昂贵的基因测序变得不再遥不可及，基因测序的成本已经逼近1000美元。目前美国拥有2000多家从事人类基因序列分析的公司，而且预测未来会有更多的企业将涉足这一领域。这就意味着，个性化医疗的时代即将来临。

成立于2011年的初创公司Bina Technology 近期获得了650万美元的风险投资，Bina Technology 主要从事的工作就是利用大数据来分析人类的基因序列，他们的分析成果将为研究机构、临床医师等下游医疗服务行业提供最基础的研究素材。研究型大学、制药公司和临床医生利用Bina Technology 的技术对基因数据进行分

析，能够利用这些数据发现基因中罕见的病变信息，而正是这些病变信息造成了癌症、新生儿疾病、镰状细胞性贫血等。基因测序不同阶段所达到的效果（如图2）所示。

Bina Technology 计划与威斯康星州的医疗中心展开合作，将对新生儿重症监护室的儿童进行完整基因组序列测定。在未来几年内，该团队希望以后每一位新生儿都能够接受Bina Technology 提供的完整基因分析数据。斯坦福大学基因学研究的Michael Snyder 博士在

Bina Technology 平台正式发布之前先进行了初期试点工作。实验表明，Bina Technology 平台在5个小时内可完成几百人的基因序列分析，按照传统的分析方法，这需要花费一周时间来完成。

随着从基因测序解决方案中得

到越来越多的遗传信息，未来对基因组进行可扩展分析的需求显然将

会越来越多。虽然技术仍需要数年时间来发展，但是从长远来看，它们可能对我们的健康产生很大影响，毕竟医学是一个整体。我们也有理由相信，个性化医疗时代距离我们已不再遥远[2]。

3 个性化药物开发

另一种在研发领域有前途的大数据创新，是通过对大型数据集(例如基因组数据)的分析发展个性化治疗。该应用考察遗传变异、对特定疾病的易感性和对特殊药物

的反应三者之间的关系，然后在药物研发和用药过程中考虑个人的遗传变异因素。很多情况下，病人用同样的诊疗方案但是疗效却不一样，部分原因是遗传变异。针对不同的患者采取不同的诊疗方案，或者根据患者的实际情况调整药物剂量，可以减少副作用。

个性化医疗目前还处在初期阶段。麦肯锡估

计，在某些案例中，通过减少处方药量可以减少

图1 

早期干预、视点前移，以疾病/人为中心的服务模式（主动服务模式）

图2 基因测序不同阶段所达到的效果（从简单的DNA排序

到个性化药物开发）