大數據時代下的臨床藥學服務

池季洪

（長春醫學高等專科學校，吉林 長春 130000）

目前，“互聯網+健康醫療”得到了從國家層面上的戰略布局，使醫療大數據再次成為行業熱議的話題。國務院常務會議審議通過了《關于促進和規范健康醫療大數據應用發展的指導意見》，指導意見中最重要的任務之一是集成醫學大數據資源。大數據在中國的發展具有強大的優勢，中國的患者量、用藥量和檢查量都非常大，各級各類醫院也收集了大量有關各種疾病和藥品的臨床數據，我們可以利用大數據技術分析和利用這些海量數據。本文重點探究醫療大數據幫助指導臨床合理用藥，保障患者用藥安全，同時促進有限醫療資源的高效利用，減少不必要的治療費用，進而推動藥學服務的轉型。

1 大數據基本特征

大數據是指數據集，數量龐大且復雜，傳統的數據處理軟件不足以處理這些數據。大數據帶來的難題包括捕獲數據、數據存儲、數據分析、搜索、共享、傳輸、可視化、查詢、更新、信息隱私以及數據源。

1.1 大數據的特點

大數據時代數據的四大特點包括海量性、高速性、多樣性、低價值密度。

①海量性：大數據時代大大地提升了生成和存儲數據、獲取大量信息的能力，大數據是對海量、超大數據以及對處理的數據技術的概括，它所涉及的資料量巨大并且復雜。數據的大小決定了它的價值以及潛在的洞察力[1]。

②高速性：在高速網絡時代，越來越多地數據被創建和移動迅速，通過便攜式和大量信息感知互聯網設備，在這種情況下，數據生成和處理的速度可以滿足增長和發展道路上的需求。大數據通常是實時可用的。

③多樣性：大數據的內容很繁雜，研究的相關方面、數據的形式以及獲得方式多種多樣。大數據來自文本、圖像、音頻、視頻。通過數據的融合完成缺失的部分。這些有助于更有效的分析數據。

④低價值密度：獲得數據的質量差別很大，嚴重影響了對數據的精確分析[2-4]。

1.2 臨床大數據的特點

臨床大數據是指臨床收集起來的有關健康或診療的信息，主要是在日常診療過程中產生的數據，是一種普查數據，沒有任何排出標準，可直接反映臨床療效。特點主要包括以下6個方面[5]：

①以電子健康檔案、電子病歷、醫學影像、檢驗檢查等為主的醫院醫療大數據；②基因序列、蛋白質組等生物信息數據；③區域衛生服務平臺大數據；④基于大量人群的醫學研究或疾病監測大數據；⑤自我量化大數據；⑥網絡大數據。

臨床大數據符合大數據的標準：

①數據量龐大：醫院的年門急診、年住院量、年手術量數據巨大，就診患者人數多，數據量增長迅速，因此也需要加快數據處理響應速度。

②數據多樣化：數據來源于文本、圖片影像、視頻、甚至基因序列數據并存。還有比如常規檢查項目、用藥記錄等，數據量巨大，需綜合評估才能得出結論。

2 臨床藥學服務的發展

2.1 臨床藥學的核心是合理用藥

我國臨床藥學與其他國家相比起步較晚，水平與發達國家還有很大差距，快速發展的醫藥事業對臨床藥學提出了更高的要求，如何推動面向患者的臨床藥學服務，已經成為醫院藥學工作者亟需解決的課題。

合理用藥是我國醫藥衛生體制改革的一個重要方面，臨床藥學的核心是促進臨床合理用藥。臨床藥師作為醫院合理用藥團隊中的主要力量，工作流程從患者就診入院即開始了解其用藥及過敏史，以及在住院期間藥物治療優化過程中給藥方案的篩選、最佳藥物以及劑量的確定和隨訪指標的跟蹤，到最后達到安全、有效和經濟的合理用藥目的的整個過程。

2.2 臨床藥師在醫院的現狀

隨著醫院藥品調劑量的逐漸減少，要求相應門診的藥劑師轉崗或者經過培養擔任臨床藥師，為患者提供藥學技術服務[6]。目前臨床藥師的工作主要包括：醫院醫囑的審核以及干預臨床給藥；對患者用藥進行指導和教育；研究用藥效果等合理用藥指標；藥物不良反應監測；給患者提供用藥合理化建議等[7]。

隨著現代化配藥設備的引進，如門診自動化整盒發藥系統，住院全自動藥品單劑量分包機、全自動針劑擺藥機和特殊藥品指紋管理機柜，這些設備都大大減少了藥劑師的工作量。目前醫院藥學的發展正從以藥品為中心的供應保障轉向以患者為中心的臨床藥學服務，臨床藥學的開展將促進醫院藥學改革。

3 大數據在臨床藥學服務中的應用

3.1 應用

①建立慢病患者用藥安全管理中心

目前我國糖尿病、高血壓、慢性阻塞性肺疾病等慢性非傳染性疾病患者數量日益增多，大部分慢病患者需長年聯合應用不同科室開具的多類別藥物。患者缺乏藥學專業知識，存在用藥誤區以及嚴重的潛在用藥風險[8-9]。為保障用藥的安全性和合理性，需為慢病患者提供專業、精準、個性化的用藥干預和指導[10-11]。

②藥品不良反應監測

藥物具有兩面性，能治療疾病，也可能傷害機體，甚至導致死亡。為了及時發現藥品潛在的固有風險，保護公眾的用藥安全，國家建立了不良反應報告和監測制度。

從2011—2016年國家ADR監測數據來看，在老年人、兒童、妊娠期和哺乳期婦女等特殊人群中，老年人的用藥安全問題尤為突出，僅在2016年65歲以上老年人的ADR報告占到了全部報告的23.5%，而且呈逐年遞增的趨勢，老年人用藥安全問題必須引起重視[12]。

抗感染藥物可能產生耐藥性，另外抗感染藥本身也存在過敏反應、肝腎功能損害等嚴重不良反應，甚至危及到患者的生命[13]。在ADR報告數據統計結果可以看出，近幾年抗感染藥所占比例呈現持續地小幅下降趨勢，說明通過大數據監測特別藥品，可控制我國對抗感染藥的風險。

③用藥合理化

應用大數據時代新的思維方式和研究方法，使臨床藥學服務更具有循證性和科學性成為可能，使個體化治療更加精確、安全、規范、經濟成為可能[14]。

前期對藥物使用的大數據研究結果發現，臨床藥師可總結出某種疾病的常規用藥規律、某位醫生的用藥習慣以及患者預后等臨床信息[15]。通過數據的積累、總結分析，以便針對不同患者進行個體化、合理化治療[16]。

4 結語

大數據時代的到來，在商業、經濟、醫學及其他領域中，決策將日益基于數據和分析而作出，并非基于經驗和直覺。醫療大數據在藥學領域的應用前景還充滿更多、更精彩的可能性，利用大數據技術挖掘國內豐富的循證醫學證據保障合理用藥，傳統的臨床用藥方法受到大數據的挑戰，如何更好地運用這些數據為臨床藥學服務、提高臨床用藥合理性，正是當前研究的熱點。隨著醫改的不斷深入，臨床藥學服務理念正在與時俱進，同時臨床藥師的職能也逐漸被重視起來，大數據被引入到臨床藥學服務中，降低了患者用藥風險、促進了合理用藥進程，推廣使用臨床用藥決策支持系統推動藥學服務轉型，搭建智慧藥學平臺提升整體藥物服務水平將是未來行業發展的重點領域。