國外大數據醫療平臺概況研究

尹茂懿 李婉如

【摘要】國外大數據醫療平臺在近十年來正在快速發展，本文著重介紹了國外大數據醫療平臺的現狀，列出了部分發展較好的平臺并分析了其模式，最后分析了國外大數據醫療平臺面臨來自不同方面的機遇與挑戰。

【關鍵詞】大數據醫療 線上醫療平臺 概況研究 機遇與挑戰

一、引言

近年來，隨著網絡技術的日新月異，越來越多的行業都在不斷發展的過程中，不可避免地需要運用到“大數據”。從目前的研究現狀來看，界內對于大數據的定義并未達成統一的觀點，但目前有幾種定義占據了主流。一是Grobelnik M. （2012）的定義，他認為大數據的性質可以被概括為“3V”，即Volume（規模），Velocity（高速）和Variety（多樣）。至于其第四個特點，有學者認為是Value（價值），也有觀點認為是Veracity（真假難辨）。而根據維基百科給的定義，“大數據”是研究如何分析、提煉傳統數據處理軟件無法處理的過大或過復雜的數據或信息的領域。

二、大數據醫療平臺概述

（一）定義及背景

大數據醫療平臺，指的是在傳統醫療行業處理信息與數據是方式的基礎之上，融入現代通信技術，以提高效率，為患者乃至整個行業提供發展的推力。著名的咨詢管理公司麥肯錫公司曾在其報告中表示，大數據分析可以幫助美國醫療服務業一年創造3000億美元的附加值，包括醫療服務業五大領域的15項應用。根據BIS Research一份名為《全球醫療市場大數據分析與預測，2017-2025年》的報告顯示，近年來，大數據醫療領域的發展越發迅速，2017年的市場規模約為142.5億美元，到2025年底預計將增至687.5億美元。以上兩點，足以說明在醫療產業不斷升級發展的過程中大數據的重要性，以及大數據醫療平臺發展的廣闊前景。

（二）大數據在醫療業界的應用

近年來，國外已有許多將大數據與醫療結合起來的先例。

（1）CareCloud。CareCloud是一家創立于2009年9月16日的私營企業，主要業務是為客戶提供基于云的實踐管理（PM）、電子健康記錄（EHR）、醫療賬單軟件和服務。CareCloud的總部在美國佛羅里達州的邁阿密，目前在馬賽諸塞州的波士頓設有營業點。2014年 6月，該公司從Hercules 科技公司獲得了2550萬美元的新風險債務融資，使其總投資自2009年以來達到8190萬美元。2017年10月，CareCloud聯合First Data推出了一個名為Breeze的APP，讓患者可以靈活地通過網頁和手機查看、管理和支付治療費用。

（2）Human Longevity。Human Longevity是一家由克雷格·文特爾（Craig Venter）和彼得·迪亞曼迪斯（Peter Diamandis）于2013年在圣地亞哥創辦的公司，簡稱HLI。其旨在通過利用基因組測序、人類微生物組、信息學及計算燈技術的發展，建立全球最全面的人類基因型和表現型數據庫。2014年，HLI獲得了約8000萬美元的A系列產品投資。2016年左右，HLI推出了名為“Open Search”的基因組大數據搜素引擎，并與亞馬遜AWS云合作。

（3）Tempus。Tempus是一家創立于2015年，總部在美國伊利諾伊州芝加哥市的科技公司，其旨在收集和分析大量分子及臨床數據，且已與近50個國家的指定癌癥研究中心（NCI）合作。Tempus主要是通過使用隊列（Cohort）和鏡頭（Lens）作為其分析數據的工具，隊列用來尋找并比較相似的病人，結合臨床治療結果及數據，為臨床醫生在診斷其他類似患者時提供見解。鏡頭則是用來分析患者群體，Lens為用戶提供了輕松獲取患者群體、治療方式等信息的途徑。

（4）PatientsLikeMe。PatientsLikeMe是一個患者關系網及實時研究平臺，2004年由海伍德兄弟創立，簡稱PLM，其使命是提煉從真實世界中得到的經驗和結果，使用這些新的知識來幫助病人延長他們的壽命。其主要的運作模式是為患者提供一個分享自己真實經歷的平臺，再將患者提供的信息進行分類和整理，供用戶通過篩選，找到自己所需的信息。迄今為止，PLM已有約60萬注冊會員，已發表的研究成果超過了100篇。

與其他平臺不同，PatientsLikeMe是通過患者是自主聚集，經由平臺分類整理后，與醫院、學者或者是醫藥公司達成合作，在保護了患者隱私的同時，達到雙方互利的目的，即平臺為企業和機構提供信息，后者則為平臺及其用戶提供技術支持。

（5）IBM Explorys。Explorys是一家成立于2009年的創業公司，其目的在于提升醫療健康行業大數據的應用，以便促進醫藥行業的發展和病人的護理質量。從當今的現狀來看，各類醫療保健數據存在于多方之中，包括各個電子醫療系統、醫院、服務機構等。Explorys則是對以上數據進行歸納整理，并開發了醫療保健數據庫。

2015年，Explorys被IBM收購，用于加強其健康數據分析工作的力度。IBM Explorys是基于云、支持使用HIPAA來分析非識別的數據的高度安全的平臺，數據來源主要是大型的臨床綜合系統，其覆蓋面也較廣，從企業、部門到各類機構，都可以成為IBM Explorys的用戶。

（三）國外大數據醫療平臺面臨的機遇與挑戰

（1）機遇。臨床診斷：據統計，在美國醫院的重癥監護室，每年約有四萬人死于誤診。大數據醫療平臺可以通過對收集到的信息進行分類、歸納和整理，從而降低誤診的概率，幫助醫生做出更為準確和合理的診斷。遠程醫療：遠程醫療指的是通過使用網絡等通信技術，幫助患者獲取遠程的服務。當今醫療狀況的現狀是資源分配不平衡，大城市的醫院有著更優秀的人才、更高端的儀器和設備，以及更好的衛生條件，為患者提供更好的服務，相應地，經濟發展較為落后的區域，醫療設施卻相對落后，使得患者有時候很難得到及時、準確的救治。大數據醫療平臺則為后者提供了便利，使得在落后地區的患者也有機會通過網絡接受優質的診斷及治療。

（2）挑戰。信息收集：目前國外市場上現存的大數據醫療平臺的用戶范圍都較為廣泛，服務的對象類型多，人數也眾多，同時，因為醫療、衛生、健康是一條巨大的產業鏈，其中涉及到的數據多樣且難以收集。IBM的大數據架構師認為：“醫療領域的大數據用戶覆蓋范圍很廣，從醫療診所、醫院，到醫療保險公司、藥物管理分析單位等”。在這樣的背景下，收集到大量且真實有效的數據成為了橫亙在眾多平臺前的一大難題。隱私保護：大多大數據醫療平臺的共性之一，就是會與患者的隱私信息打交道，通常平臺會選擇將這些信息分類整理，最后存儲在云端服務器上。小到姓名、性別、年齡，大到血型、病情、基因。這些信息對于每位患者來說都是至關重要的，而在患者及用戶選擇提交真實信息后，大數據醫療平臺如何保存及保護這些信息免受非法盜竊盜用，自然成為了用戶們關注的重點。

三、結論

科技在不斷進步，產業也在不斷升級，大數據在醫療平臺中的作用不容忽視。盡管發展的途中仍然存在困難，但大數據醫療平臺仍然具有可行性以及廣闊的前景，期望本文能為各位提供一些參考。

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基金項目：中南林業科技大學2017年教學改革研究項目“湖南省高校雙語課程線上線下混合式教學模式研究”[XJG2017（120）-28];湖南省2018年普通高等學校教學改革研究項目“《經濟學導論》（雙語）在線開放課程建設與實踐”[XJT2018（436）-263];2018年湖南省大學生研究性學習和創新性實驗計劃項目（項目編號388）。