基于大數據的個性化醫療服務模式研究

劉亞偉 李海峰

摘 要：隨著大數據等相關信息技術的快速發展，醫療服務行業逐漸成為大數據應用發展的重要領域。以醫療大數據為立足點，結合個性化醫療發展現狀，對大數據背景下的個性化醫療服務模式進行研究，嘗試將個性化醫療服務流程全周期劃分為個性化診斷、治療及護理三個環節，并對各環節服務模式進行研究，同時將以個體為核心的醫療大數據融合進整個個性化醫療服務周期，力求實現基于醫療大數據的閉環個性化醫療服務模式，最后對基于大數據的個性化醫療服務模式研究的現實意義給出分析。

關鍵詞：大數據;個性化醫療;服務模式

中圖分類號：F24 ? ? 文獻標識碼：A ? ? ?doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2020.07.033

0 引言

近幾年來，隨著物聯網、云計算、移動互聯網等及大數據相關技術的發展，大數據逐漸融入到各行業的發展中來。毫無例外，大數據與醫療領域的融合發展也在進行中，從政策角度來看，政府相繼出臺多項政策來支持大數據醫療行業的發展，2016年6月，國務院印發《關于促進和規范健康醫療大數據應用發展的指導意見》，進一步引導醫療機構規范推進健康醫療大數據的融合共享與開發應用，2018年8月，國務院印發《深化醫藥衛生體制改革工作任務的通知》，提出促進“互聯網+醫療健康”發展，要加快推進智慧醫院和全民健康信息平臺的建設等;從現實生活角度來看，“以健康為中心”及“治未病”理念逐漸深入人心，人們關注自我健康管理的需求提高，個性化醫療服務模式的發展有了其歷史必然性。因此，本文嘗試將醫療大數據與醫療過程中診斷、治療及護理這三大醫療服務環節深度結合，推動粗放的健康管理模式向最大個性化醫療服務模式的轉變。

1 相關理論闡述

1.1 個性化醫療

個性化醫療又稱為精準醫療，是指以個人基因組信息為基礎，結合蛋白質組、代謝組等相關內環境信息，為病人量身設計出最佳治療方案，以期達到治療效果最大化和副作用最小化的一門定制醫療模式。

1.2 大數據與醫療大數據

大數據是指所涉及的資料量規模巨大到無法通過主流數據分析軟件在合理時間內達到攫取、存儲、處理等目的的數據，同時，大數據有以下四大特征：數據規模大、數據多樣性、數據增長速度快、數據低價值密度。

醫療大數據特指醫療行業相關的大數據，更多地是指與個體生命健康活動和醫療事務有關的數據，具有一般大數據的普遍特征。按其數據來源，醫療大數據包括：臨床大數據、健康大數據、生物大數據及運營大數據等。

2 基于大數據的個性化醫療服務模式研究

2.1 個性化醫療服務模式研究

本文將個性化醫療服務模式全周期劃分為三大環節：個性化診斷環節、個性化治療環節及個性化護理環節。在某周期初始個性化診斷環節內，在對個體多源數據收集的基礎上，通過云計算及大數據相關技術進行相關疾病預測，形成個性化醫療診斷報告;根據診斷結果給出對應的健康管理指南或治療方案，以實現個性化治療;在個性化護理階段，重點對治療環節中的特定病情進行跟蹤護理，以使個體康復。最終，在個體醫療大數據的基礎上，個性化診斷、治療及護理三個環節形成閉環的個性化醫療服務模式。

2.2 個性化診斷服務模式研究

個性化診斷是全個性化醫療服務周期的初始關鍵環節，其關鍵在于對多源數據的分析挖掘來發現問題，旨在以數據驅動來實現個性化診斷。

如圖1所示為個性化診斷服務模式流程，在該環節內，首先，對多源異構醫療數據進行采集及融合存儲，構建整個個性化醫療服務周期的核心數據基礎，主要包括以個體為核心的健康監測數據、臨床數據、生物數據及運營數據;其次，利用云計算及大數據分析技術對個體健康狀況進行預測分析，包括對離線數據和在線數據的挖掘分析，比如可通過分類算法決策樹模型進行疾病預測;接著，由前述預測分析生成個性化診斷結果，并以文檔報告或者消息流的方式推送至個體終端，以便個體對自身健康狀況的實時了解。

2.3 個性化治療服務模式研究

個性化治療是全個性化醫療服務周期的重點關鍵環節，個性化診斷環節通過數據來發現問題，而在個性化治療環節，問題是已知的，其強調通過數據來解決已知問題，通過數據挖掘來對治療環節提供決策方案支持，即在數據支持的前提下，以已經發現的問題來驅動實現個性化治療。

如圖2所示為個性化治療服務模式流程。首先，根據個性化診斷環節的診斷結果，依照病情輕緩程度采取不同的個性化治療服務模式;當診斷結果較為輕緩時，個體可進行自我健康管理，同時該服務模式基于醫學知識庫給出相應的個性化健康管理指南;其次，當診斷結果較為嚴重時，該模式可基于醫療運營數據和大數據推薦算法向個體推薦合適的就診醫院和科室;同時在臨床治療階段，該模式可根據疾病數據庫、藥學數據庫或其他醫療數據庫，通過云計算和大數據挖掘算法為醫生提供個性化的臨床路徑方案、用藥方案等決策方案支持，以實現個性化治療。

2.4 個性化護理服務模式研究

個性化護理是全個性化醫療服務周期的保障環節，個性化護理強調以個體患者為中心進行護理，打破以前的粗放式護理方式以實現個體化精準化護理，個性化護理重點針對治療環節的特定疾病治療狀況進行護理，即定向護理。

如圖3所示為個性化護理服務模式流程。由前期的個性化診斷與治療階段過渡到個性化護理階段，以下重點分析存在護理需求時的服務模式。首先，護理需求的產生可分為主動產生和被動發現，主動產生的護理需求依賴于系統預測發現，被動發現的護理需求依賴于患者個體或護理人員的人為發現;其次，對所產生的護理需求進行處理，此時可通過對過往藥學數據、病歷數據和護理數據的挖掘為醫護人員提供個性化護理方案的決策支持;最后，當一個護理需求得到解決后，患者若治愈則整個個性化醫療服務生命周期結束，否則繼續進行后續護理需求的發現與解決。

3 基于大數據的個性化醫療服務模式研究的現實意義

3.1 利于個體自我健康管理

個性化醫療打破了傳統粗放的醫療服務模式，逐漸過渡到個性化、精準化的醫療服務模式，其延長了醫療服務的生命周期，覆蓋病情診斷、治療及病后護理等過程，同時，在物聯網、移動互聯網技術普遍應用發展的現實下，在大數據分析技術的支持下，個性化醫療服務模式更加便捷于個體的自我健康管理。

3.2 有效實現臨床輔助決策

基于大數據的個性化醫療服務模式可有效實現臨床輔助決策，尤其在個性化治療和護理階段。借助大數據分析挖掘技術，通過分析以患者個體為中心多維醫療大數據，可提供個性化的臨床路徑選擇和用藥選擇方案，醫護人員可有效地根據患者個體實情來選擇治療護理決策方案，一定程度上緩解了醫護人員缺少病歷知識和臨床經驗的困難處境，從而實現有效臨床輔助決策。

3.3 有助提升醫療服務質量

建立以患者為中心的個性化醫療服務模式，其進步性在于把醫療的關注中心由疾病治療轉向了患者，可有效提升醫療服務質量。個性化醫療服務模式以患者為中心，結合患者個人身體狀況為其提供適宜、有效的服務指導，使醫療服務更有效;充分利用以個體為核心的醫療大數據、物聯網、云計算等信息技術，提供更加精細化、個性化的治療方案，更加符合患者的健康需求，提高其就醫滿意度;同時，基于移動互聯網技術，可實現就診、用藥、護理等全方位全天候的服務，優化了就醫流程，也為患者提供了時間和空間上的便利性。

4 結論

本研究將個性化醫療服務整個生命周期劃分為診斷、治療和護理三個階段，針對每一環節設計其服務模式流程，同時將以個體為核心的醫療大數據貫穿于其中，以實現每個服務階段的個性化，從而實現整個醫療服務模式的個性化，同時分析了該研究的現實意義，希望對大數據背景下個性化醫療服務模式的應用發展提供一定程度上的現實參考價值。

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