大数据将重新定义种医疗职业

大数据将重新定义8种医疗职业

随着大数据技术的发展以及医疗行业政策的放松，长期受限于体制因素的医疗行业也逐渐开始步入大数据时代。2013年起，医疗行业和互联网仿佛启动了跨界模式，各种想象力爆棚的跨界产品层出不穷，直逼人类想象力的上限。

大数据跨界医疗，跨出了一个规模巨大的市场。权威数据显示：我国信息化医疗行业规模约为120亿元，预计到2024年将增长至800亿元。在这疯狂增长的市场背后，传统医疗模式将会受到颠覆性的影响，相关的传统医疗角色也将被重新定义。

住院医生与医疗保险顾问：数据即石油

传统医疗模式下，作为医疗服务主力的住院医师每天从事的工作可以说无比琐碎，从病人进门到出院全程关注其诊治过程，写病历、开药方、下医嘱、贴化验单、写手术记录、写会议记录、搜集论文素材、办入院手续、开出院证明……

这些琐碎的工作比做手术、研究治疗方案花费的时间与精力还要多，如果有好的工具将医生从这些事务中解救出来，那么住院医师就可以将更多的精力投入丰富的临床治疗过程中，为更多的病患解除痛苦，也为自己的职业生涯积累了更多的资本。

然而，真的有这样的工具吗？有，而且越来越多。

图6-2 Practice Fusion

成立于2005年的Practice Fusion是美国一家在线电子病历平台，为医护人员提供免费的在线电子病历管理服务。通过这个平台，医生可以方便地写病历，查看此前的病历，与患者从前的主治医生沟通诊疗方案等，还能帮助医生与保险公司处理患者账单。

2013年4月，Practice Fusion面向全美用户推出了免费的在线预约服务，当月就有300万用户使用了这项服务。

除此之外，Practice Fusion还能够自动识别处方内容，发现可能产生有毒药理反应的处方就会自动向医护人员发出示警信息。

截至2014年，该平台已经拥有医生用户超过15万人，累积病历6500万份，累计融资1.3亿美元，估值高达7亿美元。

除了Practice Fusion提供的这些功能之外，大数据还可以实现更多的可能。只要临床样本积累到足够大的规模，计算机甚至可以为医生提供辅助的诊疗建议参考。

Watson是IBM公司最新推出的电脑系统，这套系统内装载了大量的文档，能够模仿人脑，也能够理解词汇、语言等人类知识。Watson在2011年的情人节那天参加了美国老牌智力竞赛节目Jeopardy，在与两位人类选手Ken和Brad的挑战中大获全胜，而且刷新了该节目的高分纪录。

不久之后，IBM宣布与美国顶级癌症研究机构合作，利用Watson强大的技术帮助攻克癌症。自2011年以来，Watson已经存储了超过60万部医疗证据报告、200多万页相关医疗文献，消化了150万个病例，通过海量资料的存储来学习和理解癌症的诊断和治疗。现在，Watson已经应用于临床，帮助德州大学安德森癌症中心的医生们给患者提供诊断和治疗。

临床数据的收集与积累，不但可以应用于临床诊疗，还能够惠及医疗保险机构，为医保控费提供强大的数据信息支持。

创建于2012年的Predilytics是一家数据分析初创企业，这家公司利用大数据以及机器学习技术为医疗保险公司提供数据管理服务，包括临床管理、风险评估、客户开发等。医保机构的传统数据管理是使用基于规则方法的统计/回归模型，而Predilytics提供的服务在分析深度上比传统模式高1倍到3倍。

随着大数据医疗的推进，临床数据逐渐成为医疗行业越来越宝贵的资源。数据中可以挖掘出无限多的价值，好在数据不是消耗性的资源，可以长期使用。

家庭医生、护士与检验科医师：可穿戴医械开启定制时代

欧美国家经常看到的家庭医生距离国内大众还很遥远，国内医疗体系里虽然也有家庭医生，但是他们只存在于少数上流社会的家庭。而大数据医疗的发展将改变这一现状，通过智能可穿戴医疗产品，让普通家庭也能拥有私人健康服务。

2013年8月，家用医疗电子产品生产商九安医疗与苹果合作的iHealth系列再添新成员——可穿戴健康智能腕表iHealthAM3，该产品支持计步、卡路里计算、运动提醒等功能，跟踪监测用户的日常活动和睡眠数据，由iHealth系统根据这些数据分析用户的健康信息，通过蓝牙将结果发送到iPad或iPhone上供用户随时查看。

2013年9月，九安医疗的美国子公司iHealth旗下产品无线指尖脉动血氧计通过了食品药品监督管理局（FDA）的批准，10月开始在美国正式发售。用户佩戴这款产品可以检测自己的血氧饱和度以及脉搏率，通过这些数据来进行心脏健康的监测。这款产品也是通过蓝牙与苹果终端相连，用户可以随时在iPad或iPhone上查看具体数据。

市面上类似的智能穿戴产品数不胜数，比如监测心率的智能衬衫、智能定位用户位置的手表等，这些产品可以在一定程度上行使家庭医生的职责，守护大众的健康。除此之外，有的产品甚至能预测用户将来的健康情况。

创办于2006年的23andMe是一家提供个人基因组服务的公司。购买这项服务的用户只需要提供一点唾液，就可以得到基于基因检测结果生成的健康报告，内容涉及病史、对药物的反应预测、遗传性状等250多个健康项目，公司希望借助这些结果提高人们的生活质量。

由于监管方面的原因，2013年底该服务在美国被食品药物管理局叫停，不过该业务在海外市场发展顺利，已经获得英国科学伦理研究会许可，被纳入英国的医疗体系。

智能医疗产品不仅能够充当家庭医生，同样可以在公共医疗机构发挥作用，尤其在检验方面，可以有效分担医护人员的工作压力。

One Medical是一家美国数字化诊所运营商，旗下运营的诊所已经覆盖27个城市，为这些城市的慢性病患者和亚健康人群提供优质的基础医疗服务。

One Medical采用了数字化与无纸化办公模式，从预约门诊、填写表格，到开具处方、获取检测结果，全部可以在线完成。医生也可以查阅电子病历，随时了解患者的健康状况，大大提升了医疗效率。在OneMedical体系中，每个医生每天只接诊15～16人，确保每一位患者都能得到耐心细致的服务。

此外，One Medical也提供线上咨询服务，通过邮件解答患者的提问。通过这样的方式，医患双方可以随时保持沟通。借助于便携式血压仪、血糖仪等家庭监测设备收集体征数据，再通过One Medical系统的智能服务，患者不需要去诊所也可以随时了解自己的身体健康状况。

随着互联网医疗的发展，也许在不久之后，病人的检测报告可以直接在线传递给诊疗科室，医护与病人之间可以随时视频交流，公共医疗系统也可以实现数字化运营。

新药研发者与中医：让数据发声

在医疗产品研发方面，临床数据发挥着越来越重要的功能，从活性成分筛查到化合物结构计算机辅助设计等环节全都立足于大数据分析的基础之上。研发人员希望通过对海量数据的分析，挖掘出更有效的配方组成。

然而，大数据分析需要在大型实验室中进行，需要使用精密的实验设备，而这些都十分昂贵，只能依靠政府或企业赞助；而且资源十分紧张，只有少数的研究者能够有机会使用；而且使用时间有限，所以需要尽可能地加快研发速度，在最短的时间内解决研发过程中的各种问题。

生物技术初创公司Transcriptic的出现，大大缓解了新药研发的上述窘境。

Transcriptic系统可以代替人来完成实验室里的很多程序，将研究人员从一些繁复的工作中解放出来。2014年7月，Transcriptic基于云计算技术推出了一款新的服务平台，支持用户自主设计操作程序，然后由机器人来执行。这样一来，实验操作的精度以及速度得到了很大程度的提高，同时实验运行过程中的成本投入也降低了一大截。现在，Transcriptic已经开始为用户提供诸如杭体筛选、核酸萃取、质粒构建和分子克隆之类的基础研究服务。

大数据已经在医疗行业掀起了一场智能革命，然而受限于数据采集和数据分析，这场革命迟迟没能攻克肿瘤领域。肿瘤的研究数据极其有限，只有参加临床试验的肿瘤患者被完整采集了数据，而96%的患者并没有参与试验，他们的临床数据只能从电子病历中获得，但是电子病历的数据非常杂乱。在数据分析方面，肿瘤也并不适用常见的大数据分析方法，需要单独建立分析模型。

直到Flatiron Health的出现，肿瘤领域才看到了大数据的曙光。针对上述的两个问题，Flatiron Health针对肿瘤建立了云数据存储和分析肿瘤平台，搭建了云平台模型，他们能够自动收集和整合肿瘤患者的信息数据，同时进行大数据分析，用于帮助肿瘤患者的治疗以及肿瘤课题的研究。

除了对现代医学的贡献之外，大数据同样能应用于祖国医学，因为祖国医学是从临床治疗中发展起来的科学，其效果检验全部依赖于临床疗效，而大数据于医学领域的应用方式是辅助医生诊治。医生在临床诊疗过程中进行大数据共享，将自己的临床实践转变为规范的数据，当数据积累到一定的规模，就可以从中挖掘出宝贵的临床经验、诊疗规律等。在此基础上还能够进一步实现临床疗效的评价，这些知识再反过来指导临床，提高疗效

媒介与服务：不必再担心合规问题

合规问题是我国医药领域难以根除的痼疾。近几年来，世界各国都打响了规模空前的合规战役，雅培、礼来、默沙东、强生、GSK、辉瑞等一大批制药巨头纷纷中枪，遭到了严厉的处罚，处罚金额高达数十亿美元，波及范围和处罚程度都达到了空前的水平。

中国政府也多次针对医药领域开展大规模执法，被执法的药企利润与声誉都受到重创，整个制药行业都出现了大规模裁员。在严格的合规要求下，各药企纷纷开始思考接下来该如何卖药，什么样的营销方法才是安全有效的。

于是，各药企开始从互联网取经，大数据营销、移动CRM管理等IT概念逐渐蔓延到了制药领域，订阅邮件、微信、微博、Lpad也成为药企营销的通用工具。这些改变虽然并不会影响到营销管理的本质，但是对学术推广的意义十分重大。大数据营销要求企业公开临床研究数据的范围，医生也可以通过数据库的使用对药物有更多的了解。