【快评】浅谈健康医疗大数据的发展现状

大数据在辅助诊疗方面应用广泛。大数据技术在医疗影像识别、医疗数据分析、比较效果研究、精密手术治疗等方面已有广泛应用，有效地提升了疾病诊疗的效率和质量。例如，IBM研发的Watson在罕见肿瘤临床诊断和治疗方面，分类收集专业知识和临床经验，并且将这些数据经过处理和运算应用于个性化治疗、影像学诊断等，美国北卡罗来纳大学医学院通过1000份癌症患者病例对其学习能力进行了测试，结果Waston提供的治疗方案99%与肿瘤专家建议的方案吻合，还主动提出了许多辅助性建议，其中30%是医生没想到的，且与最新的临床研究相关。

大数据正在显著提升药品研发效率。大数据分析为药品研发领域带来了非常积极的改变，特别是在处理海量医学文献数据、筛选有效药物成分等方面，对比传统人工方式优势明显。不仅可以大幅节约药品研发成本，还可以加快药品研发进程。例如美国的Atomwise公司利用超级计算机进行药品研发，在研发治疗埃博拉病毒的药物时，在24小时内就完成了对7000多种药物的分析测试，而如果利用传统方法，至少需要花费数月甚至数年才能完成测试过程。

大数据助推基因医学研究进步。基因测序等基因医学产品和技术正由实验室研究演变到临床应用研究，大数据在其中起着关键性的推动作用，特别是认知计算等技术可以大规模实现常规人力无法操作的工作量和完成精度。目前基因医学研究的重点是通过分析基因组数据，研究个体的遗传变异、对特定疾病的易感性等，进而确定哪些人是某类疾病的易感人群，为患者提供及时的早期诊断与个性化的诊疗。美国于2015年启动了精准医疗计划，致力于通过大数据、人工智能等技术推动个体化基因组学研究，制定个性化精准医疗方案。

为更好推进我国健康医疗大数据发展，建议：一是面向医疗领域需求研发大数据产品和服务。重点研发基于大数据技术的医疗数据挖掘、医疗影像识别、疾病辅助诊断系统等。推动大数据技术在基因医学研究，新药研发测试等方面的创新突破。支持研发搭载大数据技术的可穿戴医疗设备以及相关智能传感器等产品。二是加强科技企业和医疗机构等的合作创新。充分发挥产业联盟等第三方机构的作用，打造协作式研发平台和合作机制，整合资源和上下游企业，开展大数据在医疗领域的应用推广试点、商业模式探索等，加快技术创新和成果转化进程。