醫(yī)療保健領(lǐng)域中的大數(shù)據(jù)在改善患者護(hù)理以及最終實(shí)現(xiàn)合理成本方面具有巨大的潛力。醫(yī)療保健支出正在被不斷削減，人們關(guān)注的重點(diǎn)是如何既減少開(kāi)支又不影響醫(yī)療護(hù)理的質(zhì)量。這種變化迫使醫(yī)療機(jī)構(gòu)向以科技為基礎(chǔ)、無(wú)需進(jìn)行高昂支出的解決方案打開(kāi)大門(mén)。此外我們可以看到，市場(chǎng)對(duì)精準(zhǔn)醫(yī)療和循證醫(yī)學(xué)以及患者個(gè)體化要求的需求日益增長(zhǎng)。
因此，作為滿足這些需求的核心，機(jī)器學(xué)習(xí)的價(jià)值定位引人注目。
據(jù)易安信（EMC）報(bào)告，35%的醫(yī)療機(jī)構(gòu)正在利用大數(shù)據(jù)改善患者護(hù)理，31%利用大數(shù)據(jù)降低護(hù)理成本，28%用來(lái)改善醫(yī)療結(jié)果，22%用來(lái)提高早期發(fā)現(xiàn)的幾率。
醫(yī)療以及制藥行業(yè)的一個(gè)主要局限是我們對(duì)疾病的生物學(xué)認(rèn)識(shí)。在針對(duì)疾病成因(從脫氧核糖核酸【DNA】、蛋白質(zhì)和代謝產(chǎn)物到細(xì)胞、組織、器官、生物體和生態(tài)系統(tǒng))依據(jù)多重標(biāo)準(zhǔn)匯聚更多信息方面，大數(shù)據(jù)開(kāi)始發(fā)揮作用。因此，醫(yī)療保健領(lǐng)域中的大數(shù)據(jù)正被用于預(yù)測(cè)流行病、治療疾病以及避免可預(yù)防性死亡。隨著世界人口不斷增長(zhǎng)以及老齡化，新的需求應(yīng)運(yùn)而生，新的診斷與治療模式背后的許多決策都是在數(shù)據(jù)的驅(qū)動(dòng)下做出的。眾所周知，如果能在早期發(fā)現(xiàn)重大疾病的警示信號(hào)，其治療過(guò)程會(huì)比更晚發(fā)現(xiàn)簡(jiǎn)單得多(而且費(fèi)用也比較便宜)。
機(jī)器學(xué)習(xí)（machine learning）對(duì)于癌癥研究而言并不新鮮。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANNs)和決策樹(shù)(DTS)應(yīng)用于癌癥檢測(cè)與診斷已近20年。癌癥研究人員只是最近才試嘗試將機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)用于癌癥預(yù)測(cè)和預(yù)后。事實(shí)上，癌癥預(yù)后通常需要來(lái)自不同?？频亩辔会t(yī)生，利用不同的生物標(biāo)志物子集以及多個(gè)臨床因素，包括患者的年齡和一般健康狀況、癌癥的位置和類型以及腫瘤的分級(jí)和大小、家族病史、年齡、飲食、體重(肥胖)、高風(fēng)險(xiǎn)習(xí)慣(吸煙)以及接觸環(huán)境致癌物的情況。
隨著基因組學(xué)【oncotype診斷性檢測(cè)】、蛋白質(zhì)組學(xué)(免疫組織學(xué))、成像技術(shù)(功能性磁共振成像【fMRI】，正電子發(fā)射型計(jì)算機(jī)斷層顯像【PET】、微計(jì)算機(jī)斷層掃描【micro-CT scan】、數(shù)字化乳腺攝影)以及核醫(yī)學(xué)(前哨淋巴結(jié)定位)技術(shù)的迅速發(fā)展，這種有關(guān)患者或腫瘤的極為詳盡的信息現(xiàn)在很容易獲得。除了測(cè)量參數(shù)的數(shù)量不斷增加之外，應(yīng)用規(guī)則和算法也愈加復(fù)雜，且呈現(xiàn)動(dòng)態(tài)增加。
電腦【以及機(jī)器學(xué)習(xí)】在疾病預(yù)測(cè)和預(yù)后中的運(yùn)用是朝著個(gè)人化、預(yù)測(cè)性醫(yī)療發(fā)展這個(gè)日漸盛行的趨勢(shì)的一部分。這種發(fā)展很重要，無(wú)論是對(duì)于患者生活質(zhì)量方面的決策、醫(yī)生的治療方案決策，還是對(duì)于付款人或政策規(guī)劃者實(shí)施大規(guī)模預(yù)防或治療政策而言莫不如此。另外，由于患者數(shù)據(jù)采集過(guò)程將基于可穿戴傳感設(shè)備【如蘋(píng)果iWatch智能手表和ResourceKit】，以被動(dòng)的形式持續(xù)進(jìn)行，個(gè)人不必每天主動(dòng)檢測(cè)自身健康狀況，可以擁有正常的生活方式，這應(yīng)該會(huì)大大提高患者的監(jiān)護(hù)參與度。
醫(yī)療機(jī)構(gòu)在這方面的準(zhǔn)備情況
分析技術(shù)的有效運(yùn)用并不是你可以從供應(yīng)商那里買(mǎi)到的。這是必須經(jīng)過(guò)發(fā)展階段并達(dá)到成熟的組織價(jià)值和文化價(jià)值。真正復(fù)雜、需要全力以赴的是，要從事后報(bào)告轉(zhuǎn)變?yōu)槭孪阮A(yù)測(cè)。然而，生命科學(xué)在信息技術(shù)管理和完善方面落后于其他行業(yè)。
此外，不同性質(zhì)的技術(shù)基本構(gòu)件太多、相關(guān)的管理方式變化以及人員技能的局限，這些也在一定程度上造成了與先進(jìn)分析技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的復(fù)雜狀況。
讓我們簡(jiǎn)單談?wù)劽總€(gè)組成部分：
從非常高的角度來(lái)看，整個(gè)大數(shù)據(jù)框架是一個(gè)組合而成的結(jié)構(gòu)，包括Hadoop分布式計(jì)算框架、機(jī)器學(xué)習(xí)方法引擎、事件流及處理引擎、用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的商業(yè)智能和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(BI/DW)基礎(chǔ)設(shè)施、各種移動(dòng)設(shè)備、傳感設(shè)備和監(jiān)控協(xié)議(Wi-Fi、RFID[射頻識(shí)別]、Beacon、低功耗藍(lán)牙等)、存儲(chǔ)基礎(chǔ)設(shè)施、云計(jì)算等等。所有這一切意味著需要獲得或購(gòu)買(mǎi)太多專門(mén)技術(shù)。不管通過(guò)何種途徑，一家機(jī)構(gòu)獲得所有這些專門(mén)技術(shù)都需要時(shí)間。
除了所有技術(shù)與管理技能之外，數(shù)據(jù)科學(xué)家還需要在統(tǒng)計(jì)學(xué)以及待解問(wèn)題的具體領(lǐng)域具有深厚的知識(shí)。
顯然，一些醫(yī)療機(jī)構(gòu)還沒(méi)有做好迅速邁入大數(shù)據(jù)世界的準(zhǔn)備。這個(gè)價(jià)值定位如此重大，醫(yī)療機(jī)構(gòu)仔細(xì)審視這些趨勢(shì)之后再啟動(dòng)實(shí)施大數(shù)據(jù)計(jì)劃的做法不失為明智之舉。
然而，為了避免花費(fèi)不必要的錢(qián)以及降低失敗風(fēng)險(xiǎn)，采取一些預(yù)防措施也是必要的。一般情況下，機(jī)構(gòu)應(yīng)該從小處著手，尋找速贏機(jī)會(huì)，同時(shí)確保獲得能夠解決他們?cè)噲D衡量或比較的戰(zhàn)略性醫(yī)療問(wèn)題的數(shù)據(jù)，而不只是最容易獲得的數(shù)據(jù)。雖然這可以加快項(xiàng)目的進(jìn)程，但其分析結(jié)果很可能價(jià)值有限，這會(huì)危及整個(gè)計(jì)劃。
在大多數(shù)情況下，大數(shù)據(jù)被各大醫(yī)院視為最不重要的能力之一，這與其他行業(yè)形成了很大的反差。與往常一樣，員工的參與是關(guān)鍵，而管理方案的調(diào)整應(yīng)該支持總體實(shí)施方案。
此外，大數(shù)據(jù)的廣泛運(yùn)用還存在一些障礙，比如患者記錄的隱私問(wèn)題、獲得正確數(shù)據(jù)、法規(guī)變更、報(bào)銷制度變更以及數(shù)據(jù)系統(tǒng)的互通性。因此，一些醫(yī)療機(jī)構(gòu)正在制定合作協(xié)議，以便加快實(shí)施大數(shù)據(jù)發(fā)展藍(lán)圖，分享經(jīng)驗(yàn)并展望未來(lái)，從而克服這些障礙。
例如，OptumLabs和美國(guó)衛(wèi)生與公眾服務(wù)部(U.S. Department of Health and HumanServices)建有利用數(shù)據(jù)和先進(jìn)分析技術(shù)來(lái)提高醫(yī)療服務(wù)水平的協(xié)同合作項(xiàng)目。OptumLabs是一家研究協(xié)作組織，擁有15家合作機(jī)構(gòu)——這些合作機(jī)構(gòu)已經(jīng)收集了來(lái)自1億多名患者的報(bào)銷申請(qǐng)和3,000多萬(wàn)患者的電子病歷的數(shù)據(jù)，還匯集了諸多研究人員、患者權(quán)益保護(hù)者、政策制定者、供應(yīng)商、付款人以及制藥公司和生命科學(xué)公司。
新興國(guó)家也是這個(gè)轉(zhuǎn)變的一部分。
在美國(guó)醫(yī)療保健行業(yè)中，奧巴馬醫(yī)改計(jì)劃(Obamacare)即《平價(jià)醫(yī)療法案》(Affordable Care Act)的推出正在推動(dòng)該行業(yè)的經(jīng)濟(jì)模式與經(jīng)營(yíng)模式的大規(guī)模變遷。由硅谷創(chuàng)業(yè)者和投資者主導(dǎo)的數(shù)字化科技初創(chuàng)企業(yè)生態(tài)系統(tǒng)通過(guò)促成美國(guó)和全球醫(yī)療科技(HealthTech)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展來(lái)對(duì)此作出回應(yīng)。
例如，印度已有一些醫(yī)療科技初創(chuàng)公司提供許多解決方案，其中包括遠(yuǎn)程患者監(jiān)護(hù)、基于云的數(shù)據(jù)分析、技術(shù)型醫(yī)護(hù)工作者和醫(yī)生、自動(dòng)化患者護(hù)理、電子病歷等。此外，印度還有一些富有革新精神的年輕初創(chuàng)公司，比如心臟設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)室(Cardiac Design Labs)，這家初創(chuàng)公司正在生物電子學(xué)和以基因組測(cè)序?yàn)榛A(chǔ)的疾病鑒別領(lǐng)域中開(kāi)發(fā)并且實(shí)施實(shí)惠而可靠的專利醫(yī)療技術(shù)解決方案。
巴西EstadualGetúlio Vargas醫(yī)院是一家收治創(chuàng)傷患者的主要醫(yī)院，該醫(yī)院的重癥監(jiān)護(hù)病房（ICU）病床總是滿的。利用數(shù)據(jù)分析后得到的見(jiàn)解，這家醫(yī)療機(jī)構(gòu)得以將ICU患者的住院時(shí)間縮短至略超過(guò)三天，并且將ICU患者的死亡率降低了大約21%。
他們現(xiàn)在每個(gè)ICU床位每月可以多收治近兩位患者。這僅僅是個(gè)開(kāi)始，在資金緊張情況更為普遍的欠發(fā)達(dá)國(guó)家，大數(shù)據(jù)在強(qiáng)化實(shí)際資源并且?guī)椭嗷颊叻矫婢哂泻艽蟮臐摿Α?/p>
數(shù)字化要一盤(pán)棋更要各自為戰(zhàn)
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