相比20年前的BI，現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)分析能夠產(chǎn)生更大的 商業(yè)價(jià)值，大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析技術(shù)的發(fā)展也得益于商業(yè)場景中數(shù)據(jù)量的激增和數(shù)據(jù)種類的多樣化。
1989年，Gartner提出BI概念。2008年，Gartner將BI概念進(jìn)一步升級(jí)為高級(jí)分析(Advanced Analytics)。2011年，麥肯錫闡釋大數(shù)據(jù)概念。雖然名稱不同，但實(shí)際上它們要解決的問題從來沒變過。只不過，現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)能處理相比20年前更大量、多樣、實(shí)時(shí)(Volume、Variety、Velocity)的數(shù)據(jù)，即大數(shù)據(jù)。相比20年前的BI，現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)分析能夠產(chǎn)生更大的 商業(yè)價(jià)值，大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析技術(shù)的發(fā)展也得益于商業(yè)場景中數(shù)據(jù)量的激增和數(shù)據(jù)種類的多樣化。
因此在實(shí)施大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目之前，企業(yè)不僅應(yīng)該知道使用何種技術(shù)，更應(yīng)該知道在什么時(shí)候、什么地方使用。除了較早前就開始利用大數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)公司，醫(yī) 療行業(yè)可能是讓大數(shù)據(jù)分析最先發(fā)揚(yáng)光大的傳統(tǒng)行業(yè)之一。醫(yī)療行業(yè)早就遇到了海量數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)，而近年來很多國家都在積極推進(jìn)醫(yī)療信息化發(fā)展， 這使得很多醫(yī)療機(jī)構(gòu)有資金來做大數(shù)據(jù)分析。因此，醫(yī)療行業(yè)將和銀行、電信、保險(xiǎn)等行業(yè)一起首先邁入大數(shù)據(jù)時(shí)代。麥肯錫在其報(bào)告中指出，排除體制障礙，大數(shù)據(jù)分析可以幫助美國的醫(yī)療服務(wù)業(yè)一年創(chuàng)造3000億美元的附加價(jià)值。本文列出了醫(yī)療服務(wù)業(yè)5大領(lǐng)域(臨床業(yè)務(wù)、付款/定價(jià)、研發(fā)、新的商業(yè)模式、公眾健康)的15項(xiàng)應(yīng)用，這些場景下，大數(shù)據(jù)的分析和應(yīng)用都將發(fā)揮巨大的作用，提高醫(yī)療效率和醫(yī)療效果。
臨床操作
在臨床操作方面，有5個(gè)主要場景的大數(shù)據(jù)應(yīng)用。麥肯錫估計(jì)，如果這些應(yīng)用被充分采用，光是美國，國家醫(yī)療健康開支一年就將減少165億美元。
1.比較效果研究
通過全面分析病人特征數(shù)據(jù)和療效數(shù)據(jù)，然后比較多種干預(yù)措施的有效性，可以找到針對(duì)特定病人的最佳治療途徑。
基于療效的研究包括比較效果研究(Comparative Effectiveness Research， CER)。研究表明，對(duì)同一病人來說，醫(yī)療服務(wù)提供方不同，醫(yī)療護(hù)理方法和效果不同，成本上也存在著很大的差異。精準(zhǔn)分析包括病人體征數(shù)據(jù)、費(fèi)用數(shù)據(jù)和療 效數(shù)據(jù)在內(nèi)的大型數(shù)據(jù)集，可以幫助醫(yī)生確定臨床上最有效和最具有成本效益的治療方法。醫(yī)療護(hù)理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)CER，將有可能減少過度治療(比如避免那些副作用 比療效明顯的治療方式)，以及治療不足。從長遠(yuǎn)來看，不管是過度治療還是治療不足都將給病人身體帶來負(fù)面影響，以及產(chǎn)生更高的醫(yī)療費(fèi)用。
世界各地的很多醫(yī)療機(jī)構(gòu)(如英國的NICE，德國IQWIG，加拿大普通藥品檢查機(jī)構(gòu)等)已經(jīng)開始了CER項(xiàng)目并取得了初步成功。2009年，美國 通過的復(fù)蘇與再投資法案，就是向這個(gè)方向邁出的第一步。在這一法案下，設(shè)立的比較效果研究聯(lián)邦協(xié)調(diào)委員會(huì)協(xié)調(diào)整個(gè)聯(lián)邦政府的比較效果的研究，并對(duì)4億美元 投入資金進(jìn)行分配。這一投入想要獲得成功，還有大量潛在問題需要解決，比如，臨床數(shù)據(jù)和保險(xiǎn)數(shù)據(jù)的一致性問題，當(dāng)前在缺少EHR(電子健康檔案)標(biāo)準(zhǔn)和互 操作性的前提下，大范圍倉促部署EHR可能造成不同數(shù)據(jù)集難以整合。再如，病人隱私問題，想要在保護(hù)病人隱私的前提下，又要提供足夠詳細(xì)的數(shù)據(jù)以便保證分 析結(jié)果的有效性不是一件容易的事情。還有一些體制問題，比如目前美國法律禁止醫(yī)療保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)和醫(yī)療補(bǔ)助服務(wù)中心(Centers for Medicare and Medicaid Services)(醫(yī)療服務(wù)支付方)使用成本/效益比例來制定報(bào)銷決策，因此即便他們通過大數(shù)據(jù)分析找到更好的方法也很難落實(shí)。
2.臨床決策支持系統(tǒng)
臨床決策支持系統(tǒng)可以提高工作效率和診療質(zhì)量。目前的臨床決策支持系統(tǒng)分析醫(yī)生輸入的條目，比較其與醫(yī)學(xué)指引不同的地方，從而提醒醫(yī)生防止?jié)撛诘腻e(cuò) 誤，如藥物不良反應(yīng)。通過部署這些系統(tǒng)，醫(yī)療服務(wù)提供方可以降低醫(yī)療事故率和索賠數(shù)，尤其是那些臨床錯(cuò)誤引起的醫(yī)療事故。在美國Metropolitan 兒科重癥病房的研究中，兩個(gè)月內(nèi)，臨床決策支持系統(tǒng)就削減了40%的藥品不良反應(yīng)事件數(shù)量。
大數(shù)據(jù)分析技術(shù)將使臨床決策支持系統(tǒng)更智能，這得益于對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析能力的日益加強(qiáng)。比如可以使用圖像分析和識(shí)別技術(shù)，識(shí)別醫(yī)療影像(X光、 CT、MRI)數(shù)據(jù)，或者挖掘醫(yī)療文獻(xiàn)數(shù)據(jù)建立醫(yī)療專家數(shù)據(jù)庫(就像IBM Watson做的)，從而給醫(yī)生提出診療建議。此外，臨床決策支持系統(tǒng)還可以使醫(yī)療流程中大部分的工作流流向護(hù)理人員和助理醫(yī)生，使醫(yī)生從耗時(shí)過長的簡單 咨詢工作中解脫出來，從而提高治療效率。
3.醫(yī)療數(shù)據(jù)透明度
提高醫(yī)療過程數(shù)據(jù)的透明度，可以使醫(yī)療從業(yè)者、醫(yī)療機(jī)構(gòu)的績效更透明，間接促進(jìn)醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量的提高。
根據(jù)醫(yī)療服務(wù)提供方設(shè)置的操作和績效數(shù)據(jù)集，可以進(jìn)行數(shù)據(jù)分析并創(chuàng)建可視化的流程圖和儀表盤，促進(jìn)信息透明。流程圖的目標(biāo)是識(shí)別和分析臨床變異和醫(yī) 療廢物的來源，然后優(yōu)化流程。僅僅發(fā)布成本、質(zhì)量和績效數(shù)據(jù)，即使沒有與之相應(yīng)的物質(zhì)上的獎(jiǎng)勵(lì)，也往往可以促進(jìn)績效的提高，使醫(yī)療服務(wù)機(jī)構(gòu)提供更好的服 務(wù)，從而更有競爭力。
數(shù)據(jù)分析可以帶來業(yè)務(wù)流程的精簡，通過精益生產(chǎn)降低成本，找到符合需求的工作更高效的員工，從而提高護(hù)理質(zhì)量并給病人帶來更好的體驗(yàn)，也給醫(yī)療服務(wù) 機(jī)構(gòu)帶來額外的業(yè)績?cè)鲩L潛力。美國醫(yī)療保險(xiǎn)和醫(yī)療補(bǔ)助服務(wù)中心正在測試儀表盤，將其作為建設(shè)主動(dòng)、透明、開放、協(xié)作型政府的一部分。本著同樣的精神，美國 疾病控制和預(yù)防中心(Centers for Disease Control and Prevention)已經(jīng)公開發(fā)布醫(yī)療數(shù)據(jù)，包括業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。
公開發(fā)布醫(yī)療質(zhì)量和績效數(shù)據(jù)還可以幫助病人做出更明智的健康護(hù)理決定，這也將幫助醫(yī)療服務(wù)提供方提高總體績效，從而更具競爭力。
4.遠(yuǎn)程病人監(jiān)控
從對(duì)慢性病人的遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)收集數(shù)據(jù)，并將分析結(jié)果反饋給監(jiān)控設(shè)備(查看病人是否正在遵從醫(yī)囑)，從而確定今后的用藥和治療方案。
2010年，美國有1.5億慢性病患者，如糖尿病、充血性心臟衰竭、高血壓患者，他們的醫(yī)療費(fèi)用占到了醫(yī)療衛(wèi)生系統(tǒng)醫(yī)療成本的80%。遠(yuǎn)程病人監(jiān)護(hù) 系統(tǒng)對(duì)治療慢性病患者是非常有用的。遠(yuǎn)程病人監(jiān)護(hù)系統(tǒng)包括家用心臟監(jiān)測設(shè)備、血糖儀，甚至還包括芯片藥片，芯片藥片被患者攝入后，實(shí)時(shí)傳送數(shù)據(jù)到電子病歷 數(shù)據(jù)庫。舉個(gè)例子，遠(yuǎn)程監(jiān)控可以提醒醫(yī)生對(duì)充血性心臟衰竭病人采取及時(shí)治療措施，防止緊急狀況發(fā)生，因?yàn)槌溲孕呐K衰竭的標(biāo)志之一是由于保水產(chǎn)生的體重增 加現(xiàn)象，這可以通過遠(yuǎn)程監(jiān)控實(shí)現(xiàn)預(yù)防。更多的好處是，通過對(duì)遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)的分析，可以減少病人住院時(shí)間，減少急診量，實(shí)現(xiàn)提高家庭護(hù)理比例和門 診醫(yī)生預(yù)約量的目標(biāo)。
5.對(duì)病人檔案的先進(jìn)分析
在病人檔案方面應(yīng)用高級(jí)分析可以確定哪些人是某類疾病的易感人群。舉例說，應(yīng)用高級(jí)分析可以幫助識(shí)別哪些病人有患糖尿病的高風(fēng)險(xiǎn)，使他們盡早接受預(yù)防性保健方案。這些方法也可以幫患者從已經(jīng)存在的疾病管理方案中找到最好的治療方案。
付款/定價(jià)
對(duì)醫(yī)療支付方來說，通過大數(shù)據(jù)分析可以更好地對(duì)醫(yī)療服務(wù)進(jìn)行定價(jià)。以美國為例，這將有潛力創(chuàng)造每年500億美元的價(jià)值，其中一半來源于國家醫(yī)療開支的降低。
1.自動(dòng)化系統(tǒng)
自動(dòng)化系統(tǒng)(例如機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù))檢測欺詐行為。業(yè)內(nèi)人士評(píng)估，每年有2%~4%的醫(yī)療索賠是欺詐性的或不合理的，因此檢測索賠欺詐具有巨大的經(jīng)濟(jì)意 義。通過一個(gè)全面的一致的索賠數(shù)據(jù)庫和相應(yīng)的算法，可以檢測索賠準(zhǔn)確性，查出欺詐行為。這種欺詐檢測可以是追溯性的，也可以是實(shí)時(shí)的。在實(shí)時(shí)檢測中，自動(dòng) 化系統(tǒng)可以在支付發(fā)生前就識(shí)別出欺詐，避免重大的損失。
2.基于衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)學(xué)和療效研究的定價(jià)計(jì)劃
在藥品定價(jià)方面，制藥公司可以參與分擔(dān)治療風(fēng)險(xiǎn)，比如基于治療效果制定定價(jià)策略。這對(duì)醫(yī)療支付方的好處顯而易見，有利于控制醫(yī)療保健成本支出。對(duì)患 者來說，好處更加直接。他們能夠以合理的價(jià)格獲得創(chuàng)新的藥物，并且這些藥物經(jīng)過基于療效的研究。而對(duì)醫(yī)藥產(chǎn)品公司來說，更好的定價(jià)策略也是好處多多。他們 可以獲得更高的市場準(zhǔn)入可能性，也可以通過創(chuàng)新的定價(jià)方案，更有針對(duì)性療效藥品的推出，獲得更高的收入。
在歐洲，現(xiàn)在有一些基于衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)學(xué)和療效的藥品定價(jià)試點(diǎn)項(xiàng)目。
一些醫(yī)療支付方正在利用數(shù)據(jù)分析衡量醫(yī)療服務(wù)提供方的服務(wù)，并依據(jù)服務(wù)水平進(jìn)行定價(jià)。醫(yī)療服務(wù)支付方可以基于醫(yī)療效果進(jìn)行支付，他們可以與醫(yī)療服務(wù)提供方進(jìn)行談判，看醫(yī)療服務(wù)提供方提供的服務(wù)是否達(dá)到特定的基準(zhǔn)。
研發(fā)
醫(yī)療產(chǎn)品公司可以利用大數(shù)據(jù)提高研發(fā)效率。拿美國為例，這將創(chuàng)造每年超過1000億美元的價(jià)值。
1.預(yù)測建模
醫(yī)藥公司在新藥物的研發(fā)階段，可以通過數(shù)據(jù)建模和分析，確定最有效率的投入產(chǎn)出比，從而配備最佳資源組合。模型基于藥物臨床試驗(yàn)階段之前的數(shù)據(jù)集及 早期臨床階段的數(shù)據(jù)集，盡可能及時(shí)地預(yù)測臨床結(jié)果。評(píng)價(jià)因素包括產(chǎn)品的安全性、有效性、潛在的副作用和整體的試驗(yàn)結(jié)果。通過預(yù)測建?？梢越档歪t(yī)藥產(chǎn)品公司 的研發(fā)成本，在通過數(shù)據(jù)建模和分析預(yù)測藥物臨床結(jié)果后，可以暫緩研究次優(yōu)的藥物，或者停止在次優(yōu)藥物上的昂貴的臨床試驗(yàn)。
除了研發(fā)成本，醫(yī)藥公司還可以更快地得到回報(bào)。通過數(shù)據(jù)建模和分析，醫(yī)藥公司可以將藥物更快推向市場，生產(chǎn)更有針對(duì)性的藥物，有更高潛在市場回報(bào)和 治療成功率的藥物。原來一般新藥從研發(fā)到推向市場的時(shí)間大約為13年，使用預(yù)測模型可以幫助醫(yī)藥企業(yè)提早3～5年將新藥推向市場。
2.提高臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)的統(tǒng)計(jì)工具和算法
使用統(tǒng)計(jì)工具和算法，可以提高臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)水平，并在臨床試驗(yàn)階段更容易地招募到患者。通過挖掘病人數(shù)據(jù)，評(píng)估招募患者是否符合試驗(yàn)條件，從而加快 臨床試驗(yàn)進(jìn)程，提出更有效的臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)建議，并能找出最合適的臨床試驗(yàn)基地。比如那些擁有大量潛在符合條件的臨床試驗(yàn)患者的試驗(yàn)基地可能是更理想的，或 者在試驗(yàn)患者群體的規(guī)模和特征二者之間找到平衡。
3.臨床實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析
分析臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)和病人記錄可以確定藥品更多的適應(yīng)癥和發(fā)現(xiàn)副作用。在對(duì)臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)和病人記錄進(jìn)行分析后，可以對(duì)藥物進(jìn)行重新定位，或者實(shí)現(xiàn)針對(duì) 其他適應(yīng)癥的營銷。實(shí)時(shí)或者近乎實(shí)時(shí)地收集不良反應(yīng)報(bào)告可以促進(jìn)藥物警戒(藥物警戒是上市藥品的安全保障體系，對(duì)藥物不良反應(yīng)進(jìn)行監(jiān)測、評(píng)價(jià)和預(yù)防)?；?者在一些情況下，臨床實(shí)驗(yàn)暗示出了一些情況但沒有足夠的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)去證明，現(xiàn)在基于臨床試驗(yàn)大數(shù)據(jù)的分析可以給出證據(jù)。
這些分析項(xiàng)目是非常重要的?？梢钥吹阶罱鼛啄晁幤烦肥袛?shù)量屢創(chuàng)新高，藥品撤市可能給醫(yī)藥公司帶來毀滅性的打擊。2004年從市場上撤下的止痛藥Vioxx，給默克公司造成70億美元的損失，短短幾天內(nèi)就造成股東價(jià)值33%的損失。
4.個(gè)性化治療
另一種在研發(fā)領(lǐng)域有前途的大數(shù)據(jù)創(chuàng)新，是通過對(duì)大型數(shù)據(jù)集(例如基因組數(shù)據(jù))的分析發(fā)展個(gè)性化治療。這一應(yīng)用考察遺傳變異、對(duì)特定疾病的易感性和對(duì)特殊藥物的反應(yīng)的關(guān)系，然后在藥物研發(fā)和用藥過程中考慮個(gè)人的遺傳變異因素。
個(gè)性化醫(yī)學(xué)可以改善醫(yī)療保健效果，比如在患者發(fā)生疾病癥狀前，就提供早期的檢測和診斷。很多情況下，病人用同樣的診療方案但是療效卻不一樣，部分原因是遺傳變異。針對(duì)不同的患者采取不同的診療方案，或者根據(jù)患者的實(shí)際情況調(diào)整藥物劑量，可以減少副作用。
個(gè)性化醫(yī)療目前還處在初期階段。麥肯錫估計(jì)，在某些案例中，通過減少處方藥量可以減少30%~70%的醫(yī)療成本。比如，早期發(fā)現(xiàn)和治療可以顯著降低肺癌給衛(wèi)生系統(tǒng)造成的負(fù)擔(dān)，因?yàn)樵缙诘氖中g(shù)費(fèi)用是后期治療費(fèi)用的一半。
5.疾病模式的分析
通過分析疾病的模式和趨勢(shì)，可以幫助醫(yī)療產(chǎn)品企業(yè)制定戰(zhàn)略性的研發(fā)投資決策，幫助其優(yōu)化研發(fā)重點(diǎn)，優(yōu)化配備資源。
新的商業(yè)模式
大數(shù)據(jù)分析可以給醫(yī)療服務(wù)行業(yè)帶來新的商業(yè)模式。
1.匯總患者的臨床記錄和醫(yī)療保險(xiǎn)數(shù)據(jù)集
匯總患者的臨床記錄和醫(yī)療保險(xiǎn)數(shù)據(jù)集，并進(jìn)行高級(jí)分析，將提高醫(yī)療支付方、醫(yī)療服務(wù)提供方和醫(yī)藥企業(yè)的決策能力。比如，對(duì)醫(yī)藥企業(yè)來說，他們不僅可 以生產(chǎn)出具有更佳療效的藥品，而且能保證藥品適銷對(duì)路。臨床記錄和醫(yī)療保險(xiǎn)數(shù)據(jù)集的市場剛剛開始發(fā)展，擴(kuò)張的速度將取決于醫(yī)療保健行業(yè)完成EMR和循證醫(yī) 學(xué)發(fā)展的速度。
2.網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)和社區(qū)
另一個(gè)潛在的大數(shù)據(jù)啟動(dòng)的商業(yè)模型是網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)和大數(shù)據(jù)，這些平臺(tái)已經(jīng)產(chǎn)生了大量有價(jià)值的數(shù)據(jù)。比如PatientsLikeMe.com網(wǎng)站，病人 可以這個(gè)網(wǎng)站上分享治療經(jīng)驗(yàn);Sermo.com網(wǎng)站，醫(yī)生可以在這個(gè)網(wǎng)站上分享醫(yī)療見解;Participatorymedicine.org網(wǎng)站，這 家非營利性組織運(yùn)營的網(wǎng)站鼓勵(lì)病人積極進(jìn)行治療。這些平臺(tái)可以成為寶貴的數(shù)據(jù)來源。例如，Sermo.com向醫(yī)藥公司收費(fèi)，允許他們?cè)L問會(huì)員信息和網(wǎng)上 互動(dòng)信息。
公眾健康
大數(shù)據(jù)的使用可以改善公眾健康監(jiān)控。公共衛(wèi)生部門可以通過覆蓋全國的患者電子病歷數(shù)據(jù)庫，快速檢測傳染病，進(jìn)行全面的疫情監(jiān)測，并通過集成疾病監(jiān)測 和響應(yīng)程序，快速進(jìn)行響應(yīng)。這將帶來很多好處，包括醫(yī)療索賠支出減少、傳染病感染率降低，衛(wèi)生部門可以更快地檢測出新的傳染病和疫情。通過提供準(zhǔn)確和及時(shí) 的公眾健康咨詢，將會(huì)大幅提高公眾健康風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)，同時(shí)也將降低傳染病感染風(fēng)險(xiǎn)。所有的這些都將幫助人們創(chuàng)造更好的生活。（來源：賽迪網(wǎng)-中國計(jì)算機(jī)報(bào) ）
