精准医学和大数据将成为医疗行业的助力（模版）

第一篇：精准医学和大数据将成为医疗行业的助力（模版）

精准医学和大数据将成为医疗行业的助力

到目前为止，医疗行业还是采取通用型（one-size-fits-all）方式，但是如果我们能够根据看护人员和卫生保健专业人员收集到的数据点来评估治疗会怎么样呢？这就是精准医学，一种基于数据、算法和精准分子工具的新型医疗形式。

例如，在精准医学方面处于领先地位的加州大学旧金山分校目前正在训练医生在诊断和治疗的过程中要和他们的病人进行不同的对话，以便于对他们的而社会、环境和经济等背景情况有所了解。精准医学将人们对医疗的关注点从识别症状到了解并治疗疾病机制。另外，精准医学还在环境和社会因素对健康的影响有所侧重。那些了解科技和医学目标的人能够为解读和联系这些数据点提供平台，在精准医学的价值链当中创造价值。精准医学的概念不是美国总统奥巴马首次提出的，但是却因为去年初奥巴马在在美国国会作国情咨文报告时提出精准医学一词，使其成为世界各国关注的热点。我国也在去年成立了19人的国家精准医疗战略专家委员会，并计划在2030年前投入600亿元。

精准医疗是增加疗效，降低副作用，降低治疗费用的重要手段。詹启敏院士表示，目前的医疗技术很多都已经达到了“天花板”，临床治疗方案的效果已经达到极限。比如，同样的肿瘤类型和同样的疾病分期病人，采用相同的治疗方案情况下，只有不到50%的病人产生理想疗效，50%~70%的病人效果不明显或者没有疗效。治疗过程中有很大的被动和盲目性。根据前瞻产业研究院的数据显示，精准医学中的基因测序市场规模年均复合增速达到21.2%，到2018年预计将会突破1.1万亿的市场规模。

詹启敏院士表示，精准医学的发展离不开生物样本库、多组学分析平台及大数据三大平台的支撑。“谁拥有生物样本资源谁就掌握了医学科技的主动权，谁就能占据医学竞争的制高点。”而多组学分析平台是大数据的重要来源，包括测序技术、芯片技术以及培养培养组学、大数据、医学复合型人才团队等。第三，大数据平台本身包括数据的搜集、储存、分析、利用、共享和安全。这些数据包括了社区数据、队列数据、临床数据、组学数据还有结构生物学、药物分子信息等等，大数据在药物研发里面可以帮助确立新靶点、新结构，研发新药物，帮助制订新的诊疗方案以及确定在诊疗过程当中新的标准、新的规范

和指南。

近年来，资本在精准医学领域的布局呈现出日趋火热的态势。有相关统计显示，截止目前，国内精准医疗投资标的共计171家，领域分布于基因测序、PCR、基因芯片、液体活检、细胞免疫治疗、抗体药物以及肿瘤大数据、抗体相关、精准诊断等。此前曾有分析指出，目前精准医疗正处于绝佳布局良机。一方面精准医疗行业正在蓬勃兴起，未来将涌现出非常多的投资标的；另一方面，精准医疗目前正处于想象到现实的爆发临界点，如基因测序成本已经降到1000美元以下，未来还仍将继续呈下降趋势，这让精准医疗的大规模应用指日可待，而大数据技术的发展，也使基金测序数据的处理能力快速显著提升。

第二篇：医疗大数据及精准医疗

医疗大数据及精准医疗

谢邦昌

台北医学大学管理学院及大数据研究中心院长/主任

大数据的趋势以及价值是现在最热门的话题，也改变了许多企业经营的方式，对于各行各业来说是势必是一个大挑战，能否将大数据的力量从危机到转机就要看现代经营者有没有转变传统型态的思维？

首先什么是大数据？传统数据一年的数据量大概为3TB左右，以现今数据来说一天的资料量为50TB，由这简单的数据量差就可以得知传统数据跟现今数据的差异多么庞大，也就是现在俗称的大数据时代。数据庞大之下，不管是银行业、传统零售业、社会建设公共方面甚至是医疗保健产业对数据处理、分析方式以及经营企业的模式将会有所改变。

在过往的医疗诊断历史，到医院看病时必须耗费许多时间等待看诊，而医生看诊又要再花费时间。当医生要求病患拍摄X光片或检验时，又要再花额外许多时间诊断。而在现今医疗信息高度发展的台湾，看诊程序从网络挂号、候诊顺序、诊间病历调阅、医师医令、处方开立、放射影像存取、检查检验数据储存等，无数的数据信息便在医院中传递、交换、储存。同时大多数的生理检验信息在你回诊时得以从电子病历中检索，这些我们认为理所当然的信息处理，在台湾我们只要花费少许的时间如一个早上便完成了，而这一切正是仰赖医学信息分析与医疗大数据的交换处理。

医学大数据的产生，主要归功于医疗设备数字化及电子化病历发展两大领域的突破，透过仪器数字化，医院得以获得更多病人疾病与健康信息纪录。而在病人医疗诊断方面，为了完善纪录病患个人资料、诊断数据与过往医疗纪录等，即促成了电子病历系统发展。医学大数据发展由过去纸张记录、纸本信息数字化、医学纪录储存到现今多信息整合，其数据量有着爆炸性的成长，不仅由过去个人社经信息、诊断信息等文字媒介，更拓展到多媒体影像信息，如X光影像，动态视讯影像信息，如核磁共振MRI以及电讯号信息，如心电图等等，这些庞大医学数据的汇集与高度整合技术能力，正是台湾医学信息领域发展领先的原因，同时更显得医学数据发展的多元应用及其重要性。

而由医疗健保产业来说，个人医疗信息终端的产生给医疗产业带来革命性的变化，连结了传统医院、政府（社会保障）、保险公司、药物生产公司等相关产业，形成新的行业生态圈。将互联网＋医疗保健去建构一个智能的健康系统，在整个健康系统下会有智能的合作伙伴，包含医院、医生、诊所、学术中心、保险公司、药厂、医疗设备制造商、政府等相关人员等，接着产生出个人化的护理体系，其中包含个人健康、成本节约、提高效率、病人教育、增强通信、绩效度量、预防等相关内容，使得人们有着更健康的社会。

经常听到的医疗云、照护云以及健康云都是运用云端技术结合大数据去提供健康咨询的服务。在网络普及下，人手一台智能型手机让这些云更能够去发挥，客户只需要使用健康感知的终端，其中包含穿戴型装置、爱睡宝、电视机以及相关的智能型测量装置，就能够让亲人、医生以及相关的护理人员得知目前的身体状态，不仅如此，还可以远程监护以及远程门诊，一切都透过远程医疗平台让人们有着安全、方便、快速及健康舒适的生活环境。

大数据在生技医疗卫生发展状况及应用,大数据已深耕于经济领域且创造了巨大的经济价值

美国的大数据产业已经创造了巨大的价值，具体表现在:大数据使美国医疗服务质量得到提高。

对于医疗服务的提供方和支付方来说，在减少医疗成本的同时不断提高医疗质量和效率仍然是一个难以实现的目标，而这也是改善民生的重大机遇。2010年，全美医疗支出占国内生产总值的17.9%，比2000年增长13.8%。而且，某些慢性疾病如糖尿病的患病率正在增加，正在消耗更多的医疗资源。

对这些疾病和其他相关健康服务的管理将深刻地影响国家的福祉。在这方面大数据可以发挥作用。为在广大人群中取得最有效的医疗效果，更多地使用电子健康记录（电子健康档案），并与新的分析工具相结合，将提供挖掘信息的机会。研究人员可以利用信息寻找有效的统计趋势，并依据真实的医疗服务质量开展医疗评估。

大数据在医疗及生技业之应用

医疗及生技业大数据应用的当前需求来自疫情和健康趋势分析、电子病例、医学研发、临床试验等领域。

疫情和健康分析趋势

利用大数据进行疫情分析，说明这个地方可能处于某种疾病蔓延，实时掌握病情。

Google和疾管局一样能够掌握流感疫情

2009年又冒出了一种新的流感病毒，称为H1N1。这种新菌株结合了禽流感和猪流感病毒，迅速蔓延。短短几星期内，全球的公共卫生机构都忧心忡忡，担心即将爆发流感大流行。有些人发出警讯，认为这次爆发可能与1918年的西班牙流感不相上下，当时感染人数达到五亿人，最后夺走数千万人的性命。雪上加霜的是，面对流感可能爆发，却还没有能派上用场的疫苗，公共卫生当局唯一能努力的，就是减缓其蔓延的速度。为了达到这项目的，必须先知道当前流行感染的范围及程度。在美国，疾病管制局（CDC）要求医生一碰到新流感病例，就必须立刻通报。即使如此，通报的速度仍然总是慢了病毒一步，大约是慢上一到两星期。毕竟，民众觉得身体不舒服之后，通常还是会过个几天才就医，而层层通报回到疾管局也需要时间，更别提疾管局要每星期才整理一次通报来的数据。但是面对迅速蔓延的疫情，拖个两星期简直就像是拖了一个世纪，会在最关键的时刻，让公共卫生当局完全无法掌握真实情况。

说巧不巧，就在H1N1跃上新闻头条的几星期前，网络巨擘Google旗下的几位工程师，在著名的《自然》科学期刊发表了一篇重要的论文，当时并未引起一般人的注意，只在卫生当局和计算机科学圈里引起讨论。该篇论文解释了Google能如何「预测」美国在冬天即将爆发流感，甚至还能精准定位到是哪些州。谷歌的秘诀，就是看看民众在网络上搜寻些什么。由于Google每天会接收到超过三十亿笔的搜寻，而且会把它们全部储存起来，那就会有大量的数据得以运用。

Google先挑出美国人最常使用的前五千万个搜寻字眼，再与美国疾病管制局在2003年到2008年之间的流感传播数据，加以比对。Google的想法，是想靠着民众在网络上搜寻什么关键词，找出那些感染了流感的人。虽然也曾有人就网络搜寻字眼做过类似的努力，但是从来没人能像Google一样掌握巨量数据（big data，直译为大数据），并具备强大的处理能力和在统计上的专业技能。

虽然Google已经猜到，民众的搜寻字眼可能与流感有关，像是「止咳退烧」，但相不相关其实不是真正的重点，他们设计的系统也不是从这个角度出发。Google这套系统真正做的，是要针对搜寻字眼的搜寻频率，找出和流感传播的时间、地区，有没有统计上的相关性。他们总共用上了高达4亿5千万种不同的数学模型，测试各种搜寻字眼，再与疾管局在2007年与2008年的实际流感病例加以比较。这套软件找出了一组共四十五个搜寻字眼，放进数学模型之后，预测结果会与官方公布的全美真实数据十分符合，有强烈的相关性。

于是，他们就像疾管局一样能够掌握流感疫情，但可不是

一、两星期之后的事，而是几近实时同步的掌握！因此，在2009年发生H1N1危机的时候，比起政府手中的数据（以及无可避免的通报延迟），Google系统能提供更有用、更及时的信息。公卫当局有了这种宝贵的信息，控制疫情如虎添翼。

最惊人的是，Google的这套方法并不需要去采集检体、也不用登门造访各家医院诊所，而只是好好利用了巨量数据，也就是用全新的方式来使用信息，以取得实用且价值非凡的见解、商机或服务。有了Google这套系统，下次爆发流感的时候，全球就有了更佳的工具能够加以预测、并防止疫情蔓延。

电子病例

将分散在医院中的各个部门、各式各样的病例集中在云端，医生们可透过语意搜查找出任何病例中的相关讯息，进而为医学诊断提供更加丰富的数据。可提供以病患为中心的个人化疗程建议，或帮助对医疗问题及其患病率进行自动诊断。台湾的医疗黑金：健保数据库 Google台湾董事总经理简立峰曾表示：「我认为最有价值的宝藏，就是台湾的全民健保数据库。」，台湾医疗产业贯穿上下游的数据，全在健保数据库里面，而且几乎所有人都要加入，全世界只有台湾拥有如此完整的数据库。美国麻省理工学院电机与计算机科学院教授约John Guttag也说，相较于美国，台湾的健保是由政府买单，这让医疗数据取得变得容易，「这是台湾的机会，未来也很有机会从中获利。」

累积15年来、2千3百万人民的健保数据库，正等待着识货的伯乐来挖宝。台中荣总医生、阳明大学教授吴俊颖以亲身经验说明，过去医学界只知道，幽门螺旋杆菌跟胃癌有关，但是却没有规模够大、时间够长的临床实验可以证实，他与研究团队藉由探勘台湾的健保数据库，发现服药根除幽门螺旋杆菌，可以降低胃癌的发生率。

这篇论文不只发表在肠胃科排名第一的杂志《肠胃病学》上，更震撼了日本医学界。日本是全球胃癌罹患率最高的国家，当地医生特别把这篇论文翻译成日文，并且说服日本厚生省，对幽门螺旋杆菌感染患者全面给付杀菌疗程，不仅影响医师的临床运作、政府决策，甚至有可能改变国际性医疗行为准则。

吴俊颖认为，台湾的健保数据库内容巨细靡遗，所有医疗项目都记录得一清二楚，「它像是永不干涸的黑金，当数据越来越多串联和使用，就会越来越有价值。」然而，吴俊颖也提到，健保数据库有个缺点，就是缺乏诊断和检测结果。麻省理工学院教授Peter Szolovits也曾举例说明过，如果有一位病患发现关节肿起来，医生跟他说这「疑似」是风湿性关节炎，因此记录风湿性关节炎的费用，可能后来病人发现根本不是这个病，如果把这笔数据用在风湿性关节炎的医疗研究上，那就会变成糟糕的数据，影响研究结果。

「如果能够把健保数据库与医院病历的数据库做结合，那它就会变成最完美的医疗数据库！」吴俊颖提到，病历数据包含检测和治疗的结果，不只对于台湾医疗产业来说非常有价值，国内外的生技和医药大厂，也都会抢着要跟台湾合作。想象一个情境，有天当你到南部度假，突然感到身体不适，就近到当地的诊所就医。第一次跟你见面的医生，登入全台湾共享的医疗数据库，调出你在其他医院的病历数据，花几分钟就能对你的身体了如指掌，还能透过临床决策辅助系统，显示出跟你有相同症状的病友群体、使用各种药物的治疗状况，透过大数据分析可以协助医生在最短时间内，找出最适合的治疗方式。

「很多人以为这样的愿景，离现实生活非常遥远，其实台湾已经走在半路上了。」台大医院竹东分院院长王明巨如此说道。的确，台湾医疗机构的病历电子化程度很高，很有可能成为全球第一个全国医院流通电子病历的国家。医学研发

运用实时监测及分析大量的仪器数据，建构预测模型，并利用统计工具改善临床试验设计，分析临床试验数据。发展个人化医学及疾病发作模式等医疗研发。利用大数据解决多发性硬化症的算法运算复杂度

位于水牛城的纽约州立大学(SUNY)是一个领先全球的多发性硬化症(MS)研 究中心。MS是一种具破坏性的、面性的神经系统疾病，影养全球近百人。这种疾病会使人的大脑和骨随发炎并产生神经病，导致患者可能出现行动不便、视力受损、疼痛等症状。

MS的病因是很复杂的，没有一个单一基因是可能的致病源。因此自2007年以来，SUNY就一直希望透过扫描MS患者的基因组的变化来开发新的治疗方式，透过从原本成千上万的基因序列的变异SNP，SNP指的是单核桃多型性，来获得单一样品，研究基因产物和其他基因产物及环境因素进行的交互作用。

研究人员的想法是以多个SNP变异点结合不同的环境变因，并使用一种被称之为「AMBIENCE」的算法，来检测县性和非线性两种数据数据中的相关性，以识别这些交互作用之间的关系。但是这个想法就如同大海捞针，因为环境变因包括像是实验对象曝晒太阳的时间长短、维生素D产生的量、吸烟的情况等皆有可能影响研究结果。况且人类的基因由23对染色体所组成，其中包含约30亿个DNA碱基对，这些因变量和应变量数量多到吓人，必须靠建构一套计算量高达1018的高等分析模型才能解决。

因此SUNY与IBM合作，建构一套搭配软硬件的数据分析系统，以往平均需要27.2小时的工作，缩短到现在只要11.7分钟即可完成。而且这套系统不仅大大简化和加速了复杂的分析过程，还提供了不同类型的变量值，如：分类变量、分配卜瓦松变量或连续常态变量等。过去，只要研究中增加一个新的变量值，研究团队就必须重新编写整个算法，而现在只需按几个键即可完成。

大数据系统分析的应用除了MS的研究以外，全球估计超过3300万人感染，至今没有方法可以完全治愈的艾滋病，以及罕见疾病等，都已开始利用大数据进行大型的医学研究。

临床实验

临床试验藉由大数据而有了重大的改变，可利用临床验数据、仪器读数等，进行比较效果研究、临床决策支持系统、远距病人监测及加强医学数据透明度等方面。

拥有数据数据保护的早产儿

所谓的早产儿是指怀孕不到37周就提早出世的宝宝。这些提早降临人世的小仙子，如果出生后体重不到1500公克，很可能会因为免疫系统尚未发育完全而受到感染，一旦感染之后就很容易引起呼吸衰竭、肺出血及败血症。

不过，加拿大多伦多市立儿童医院里的早产儿，却可以睡得特别安详，因为他们是有数据数据保护的「data baby」。随着医疗设备的发展，利用医疗监测仪器监测病患的生命征象，如血压、心跳和体温等，已经是非常普遍的事了。通常这些仪器还具有警报功能，一旦生理的数据数值超出正常范围时就会发出警示，医疗人员就会采取因应行动。但是即使医术再精湛、经验再丰富的医护人员，可能也无法准确地察觉这些异常的发生时间和严重性，尤其当发生在脆弱的早产儿生身上。根据美国弗吉尼亚大学追踪以往的数据显示，新生儿受到感染初期的12到24小时，因为脉搏和心跳几乎都可在接受的范围内，因此医护人员很难从生命征象数据的改变中察觉，等到警示灯响起，常常为时已晚。

连续监测和记录这些生理性数据，可以观察出新生儿是否遭受感染的早期征兆，但数据量实在太过庞大了。估计这些监测设备每一秒钟就会产生1000个读数。以往是30到60分钟由医护人员归纳出一个数据做为纪录，然后储存72小时。如果要把这些读数统统记录起来，根本是不可能的事。

但这项不可能的任务，并没有吓跑安大略省理工学院和IBM。他们使用来自怀生研究中心的最新技术，利用江河运算平台支持大量数据的收集和分析，一天24小时不间断地收集和记录着包括早产儿的体温、心跳、血氧饱和浓度和血压等电子监测仪器产生的大量数据，以及周遭环境如温度、湿度等相关数据。在保护病人的隐私安全考虑下，这些数据会直接传到安大略省理工学院研究中心和IBM华生研究中心；系统会分析和研究哪些因素的交互作用会造成感染，甚至哪几床的新生儿因为符合条件较多，可能出现疾病或感染的风险较大。之后，系统再将分析结果提供给医护人员比较判读。这些动作都在数秒内完成。藉由这项计划，儿童病房里的医护人员已经可以提前18到24小时，预防新生儿败血症的发生。

由于大数据在规模（Volume）、增加速度（Velocity），以及价值性（Value）上正呈现几何上升，而其数据所表现的多样性变化（Variety）与数据的有效性（Validation），更容易成为企业的风险源头。面对排山倒海而来的大数据，企业需运用大数据，迅速将数据转化成商业智能，运用分析信息，提升市场的洞察能力，做出更准确的营运决策。例如：电信业者可以分析手机在基地台漫游的特性，提供更好的在地费率；信用卡业者可以每天定期分析各种信用贷款所产生的风险，动态调整信贷利率；便利超商可以分析消费者的购买习惯，动态调整架上存货数量等；制造业者可透过现场制造系统所记录的大量在线实时生产数据进行分析，以协助制造业改善制程、提升良率，并减少物料浪费。因此大数据将是企业未来所面临的关键挑战。鉴于目前信息以超乎想象的速度产生、累积、消逝，而企业所面临的商机亦有相同的循环表现。透过海量信息的实时性分析与运用，将可对不同信息的需求者，产生不一样的价值与意义。若能持续在既有的数据中发掘价值，同时考虑动态信息所带动的巨大冲击，并藉此掌握瞬息万变的市场契机，则大数据的分析与应用，将有助于各类型企业在相关营运领域中，引领下一阶段的企业永续发展。基于以上的发展潮流与态势，麦肯锡（Mckinsey）管理顾问公司于2010年已指出未来引领企业发展趋势的十大科技，其中即包含了大数据的获取与分析、云端运算服务的公共价值，以及企业多层面的参与互动及服务。在这些技术与行动通讯网络的整合应用下，企业未来所产生的数据量将呈现倍数成长，并导致过去传统的储存技术即将遇到瓶颈，因此，虚拟化的云端运算分析技术，以及大数据的管理，将成为各方面所即将面临处理的新课题。从目前的技术发展 来看，未来各项实体化设施，将可能在未来藉由虚拟化的技术，得以降低各项成本的支出，然而云端运算与大数据的应用，绝非仅为建置一个大型数据中心即可，对于后续所产生大量数据下的数量管控、数据的质量与分析结果，以及这些数据所衍生之相关应用与服务，才是现阶段所应关心的重点。计算设施(Computer)网络设施(Network)储存设施(Storage)数据数量管控数据应用服务数据质量分析虚拟化(Virtualization)为了结合技术、数据，以及应用分析与服务等三项议题的探讨，本演讲大数据主要阐述BIG DATA 在生技医疗卫生上之应用与研究;抛砖引玉系望能激起大家投入医疗大数据的研究!

第三篇：大数据+精准医疗

大数据+精准医疗

2012年全国居民慢性病死亡率为533/10万，占总死亡人数的86.6%。心脑血管病、癌症和慢性呼吸系统疾病为主要死因，占总死亡的79.4%，其中心脑血管病死亡率为271.8/10万，癌症死亡率为144.3/10万（前五位分别是肺癌、肝癌、胃癌、食道癌、结直肠癌），慢性呼吸系统疾病死亡率为68/10过标化处理后，除冠心病、肺癌等少数疾病死亡率有所上升外，多数慢性病死亡率呈下降趋势。慢性病的患病、死亡与经济、社会、人口、行为、环境等因素密切相关。一方面，随着人们生活质量和保健水平不断提高，人均预期寿命不断增长，老年人口数量不断增加，我国慢性病患者的基数也在不断扩大；另一方面，随着深化医药卫生体制改革的不断推进，城乡居民对医疗卫生服务需求不断增长，公共卫生和医疗服务水平不断提升，慢性病患者的生存期也在不断延长。慢性病患病率的上升和死亡率的下降，反映了国家社会经济条件和医疗卫生水平的发展，是国民生活水平提高和寿命延长的必然结果。当然，我们也应该清醒地认识到个人不健康的生活方式对慢性病发病所带来的影响，综合考虑人口老龄化等社会因素和吸烟等危险因素现状及变化趋势，我国慢性病的总体防控形势依然严峻，防控工作仍面临着巨大挑战。

大数据的分析和应用都将在医疗行业发挥巨大的作用，提高医疗效率和医疗效果。

一、临床操作

在临床操作方面，有5个主要场景的大数据应用： 1．比较效果研究

通过全面分析病人特征数据和疗效数据，然后比较多种干预措施的有效性，可以找到针对特定病人的最佳治疗途径。

基于疗效的研究包括比较效果研究(Comparative Effectiveness Research，CER)。研究表明，对同一病人来说，医疗服务提供方不同，医疗护理方法和效果不同，成本上也存在着很大的差异。精准分析包括病人体征数据、费用数据和疗效数据在内的大型数据集，可以帮助医生确定临床上最有效和最具有成本效益的治疗方法。医疗护理系统实现CER，将有可能减少过度治疗(比如避免那些副作用比疗效明显的治疗方式)，以及治疗不足。从长远来看，不管是过度治疗还是治疗不足都将给病人身体带来负面影响，以及产生更高的医疗费用。

2．临床决策支持系统

临床决策支持系统可以提高工作效率和诊疗质量。目前的临床决策支持系统分析医生输入的条目，比较其与医学指引不同的地方，从而提醒医生防止潜在的错误，如药物不良反应。通过部署这些系统，医疗服务提供方可以降低医疗事故率和索赔数，尤其是那些临床错误引起的医疗事故。在美国Metropolitan儿科重症病房的研究中，两个月内，临床决策支持系统就削减了40%的药品不良反应事件数量。

3．医疗数据透明度

提高医疗过程数据的透明度，可以使医疗从业者、医疗机构的绩效更透明，间接促进医疗服务质量的提高。

根据医疗服务提供方设置的操作和绩效数据集，可以进行数据分析并创建可视化的流程图和仪表盘，促进信息透明。流程图的目标是识别和分析临床变异和医疗废物的来源，然后优化流程。仅仅发布成本、质量和绩效数据，即使没有与之相应的物质上的奖励，也往往可以促进绩效的提高，使医疗服务机构提供更好的服务，从而更有竞争力。

4．远程病人监控

从对慢性病人的远程监控系统收集数据，并将分析结果反馈给监控设备(查看病人是否正在遵从医嘱)，从而确定今后的用药和治疗方案。

2010年，美国有1.5亿慢性病患者，如糖尿病、充血性心脏衰竭、高血压患者，他们的医疗费用占到了医疗卫生系统医疗成本的80%。远程病人监护系统对治疗慢性病患者是非常有用的。远程病人监护系统包括家用心脏监测设备、血糖仪，甚至还包括芯片药片，芯片药片被患者摄入后，实时传送数据到电子病历数据库。举个例子，远程监控可以提醒医生对充血性心脏衰竭病人采取及时治疗措施，防止紧急状况发生，因为充血性心脏衰竭的标志之一是由于保水产生的体重增加现象，这可以通过远程监控实现预防。更多的好处是，通过对远程监控系统产生的数据的分析，可以减少病人住院时间，减少急诊量，实现提高家庭护理比例和门诊医生预约量的目标。

5．对病人档案的先进分析

在病人档案方面应用高级分析可以确定哪些人是某类疾病的易感人群。举例说，应用高级分析可以帮助识别哪些病人有患糖尿病的高风险，使他们尽早接受预防性保健方案。这些方法也可以帮患者从已经存在的疾病管理方案中找到最好的治疗方案。

二、付款/定价 对医疗支付方来说，通过大数据分析可以更好地对医疗服务进行定价。以美国为例，这将有潜力创造每年500亿美元的价值，其中一半来源于国家医疗开支的降低。

1．自动化系统

自动化系统(例如机器学习技术)检测欺诈行为。业内人士评估，每年有2%~4%的医疗索赔是欺诈性的或不合理的，因此检测索赔欺诈具有巨大的经济意义。通过一个全面的一致的索赔数据库和相应的算法，可以检测索赔准确性，查出欺诈行为。这种欺诈检测可以是追溯性的，也可以是实时的。在实时检测中，自动化系统可以在支付发生前就识别出欺诈，避免重大的损失。

2．基于卫生经济学和疗效研究的定价计划

在药品定价方面，制药公司可以参与分担治疗风险，比如基于治疗效果制定定价策略。这对医疗支付方的好处显而易见，有利于控制医疗保健成本支出。对患者来说，好处更加直接。他们能够以合理的价格获得创新的药物，并且这些药物经过基于疗效的研究。而对医药产品公司来说，更好的定价策略也是好处多多。他们可以获得更高的市场准入可能性，也可以通过创新的定价方案，更有针对性疗效药品的推出，获得更高的收入。

在欧洲，现在有一些基于卫生经济学和疗效的药品定价试点项目。

三、研发

医疗产品公司可以利用大数据提高研发效率。拿美国为例，这将创造每年超过1000亿美元的价值。

1．预测建模

医药公司在新药物的研发阶段，可以通过数据建模和分析，确定最有效率的投入产出比，从而配备最佳资源组合。模型基于药物临床试验阶段之前的数据集及早期临床阶段的数据集，尽可能及时地预测临床结果。评价因素包括产品的安全性、有效性、潜在的副作用和整体的试验结果。通过预测建模可以降低医药产品公司的研发成本，在通过数据建模和分析预测药物临床结果后，可以暂缓研究次优的药物，或者停止在次优药物上的昂贵的临床试验。

2．提高临床试验设计的统计工具和算法 使用统计工具和算法，可以提高临床试验设计水平，并在临床试验阶段更容易地招募到患者。通过挖掘病人数据，评估招募患者是否符合试验条件，从而加快临床试验进程，提出更有效的临床试验设计建议，并能找出最合适的临床试验基地。比如那些拥有大量潜在符合条件的临床试验患者的试验基地可能是更理想的，或者在试验患者群体的规模和特征二者之间找到平衡。

3．临床实验数据的分析

分析临床试验数据和病人记录可以确定药品更多的适应症和发现副作用。在对临床试验数据和病人记录进行分析后，可以对药物进行重新定位，或者实现针对其他适应症的营销。实时或者近乎实时地收集不良反应报告可以促进药物警戒(药物警戒是上市药品的安全保障体系，对药物不良反应进行监测、评价和预防)。或者在一些情况下，临床实验暗示出了一些情况但没有足够的统计数据去证明，现在基于临床试验大数据的分析可以给出证据。

这些分析项目是非常重要的。可以看到最近几年药品撤市数量屡创新高，药品撤市可能给医药公司带来毁灭性的打击。2004年从市场上撤下的止痛药Vioxx，给默克公司造成70亿美元的损失，短短几天内就造成股东价值33%的损失。

四、更具体一些，大数据已经得到实际应用的已经有如下场景

1．组学大数据精准医疗

人类通过开展组学研究及不同组学间的关联研究，从环境、生活方式和行为等暴露组学，至个体细胞分子水平上的基因组学、表观组学、转录组学、蛋白组学、代谢组学、宏基因组学，再到个体健康和疾病状态的表型组学等。利用大数据将各种组学进行综合及整合，既能为疾病发生、预防和治疗提供全面、全新的认识，也有利于开展个体化医学，即通过系统整合生物医学与临床数据，可以更准确地预测个体患病风险和预后，有针对性地实施预防和治疗。

2．大数据虚拟药物研发

快速识别生物标志物和研发药物。利用某种疾病患者人群的临床数据和组学数据，可以快速识别有关疾病发生、预后或治疗效果的生物标志物。在药物研发方面，医学大数据使得人们对病因和疾病发生机制的理解更加深入，从而有助于识别生物靶点和研发药物。同时，充分利用海量临床数据和组学数据、已有药物的研究数据和高通量药物筛选，能加速药物筛选过程。

3．生物大数据流行病防治

快速筛检未知病原和发现可疑致病微生物。通过采集未知病原样本数据，对病原进行测序，并将未知病原与已知病原的基因序列进行比对，从而判断其为已知病原或与其最接近的病原类型，据此推测其来源和传播路线、开展药物筛选和相应的流行疾病防治。

4．互联网大数据公卫监测

利用互联网大数据以及有关专业数据实时开展公共卫生监测。公共卫生监测包括传染病监测、慢性非传染性疾病及相关危险因素监测、健康相关监测，如出生缺陷监测、食品安全风险监测等。此外，还可以通过覆盖全国的患者电子病历数据库进行疫情监测，通过监测社交媒体或频繁检索的词条来预测某些传染病的流行。

5．大数据健康管理

实时开展大数据健康管理，通过可穿戴设备对个体体征数据，如心率、脉率、呼吸频率、体温、热消耗量、血压、血糖、血氧、体脂含量等数据的实时、连续监测和流数据挖掘、分析，提供实时健康指导与建议，更科学地实施个性化健康管理。

6．大数据疾病谱研究

了解人群疾病谱的改变，这有助于制定新的疾病防治策略。全球疾病负担研究是一个应用大数据的实例，该研究应用的数据范围广、数据量巨大，近4700台并行台式计算机完成了数据准备、数据仓库建立和数据挖掘分析的自动化和规范化计算，应用大数据研究人群疾病谱。

7．大数据人群队列研究

以大数据为导向的人群队列研究逐渐成为医学研究的热点。超大规模队列研究具有大样本-如数十万人群，前瞻性-如数十年长期随访，多学科-如基础、临床、预防、信息等多学科合作，多病种-如对多种疾病进行研究，多因素-如探讨多种危险因素，整合性-如监测系统、信息系统、医保系统的整合，共享性-如生物标本和数据资源的共享，等特点，经过长期随访能够产出大量人群数据，基于大数据的人群队列研究更具有科学性、可靠性和权威性。

第四篇：大数据分析将成为化学工业精准营销未来发展趋势

大数据分析将成为化学工业精准营销未来发展趋势

2014-12-01 中国氯碱网

大数据是当下高温热词，它凭借规模超乎想象的海量资讯数据，通过收集、分析、存储的一些新方法，正深刻地改变着人们生产生活的方方面面。大数据在石油化工领域会有哪些应用？对生产、经营会有何促进或者改变？为此，记者进行了深入调查。

大数据分析是行业趋势其实，大数据离我们并不遥远。2013年诺贝尔化学奖得主就是将看似不相干的大数据信息化处理方法比较完美地运用于化学研究之中，从而摘取了化学科学研究的王冠。其开发的多尺度复杂化学系统模型，翻开了化学史的“新篇章”，让传统的化学实验走上了信息化的快车道。如今，反映真实情况的计算机模型已经成为现在化学界大多数新进展的关键，通过模拟，化学家能更快获得比传统实验更精准的预测结果。

大数据具有体量大、种类多、价值密度低、速度快等一系列特点。其数据体量巨大，从TB级别，跃升到PB级别；数据类型繁多，如视频、图片、地理位置信息等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求；价值密度低，以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒；处理速度快，时效性要求高，这也是大数据区分于传统数据最显著的特征。事实上石油化工企业对数据早已应用多年，比如对生产运行指标，销售产品的品种，以图表的形式，由点到线，由线至面，分析、研判，为企业决策做参考，只不过应用的数据没有积累、挖掘到一定的量级，因此大数据很难用现有的数据库管理工具或传统的数据处理应用来处理。北京北大方正电子有限公司大数据业务部总经理于林认为，石油石化行业具有数据量大、类型多样、存储格式复杂及数据分散等特点，尽管大数据在石油石化行业的应用前景非常广泛，但应用程度并不高。面对节能的挑战、新能源的发展、两化融合等多项问题，必须通过大数据的创新与应用，帮助石油化工行业应对挑战，通过语义分析技术和元搜索引擎，完成相关信息采集，并对数据进行存储、检索和智能分析，从数据深度关联、可视化查询、数据报告等多个方向，为石油石化企业实现企业决策、生产管理的智能化提供数据支持。

例如英国石油公司在某采油厂安装无线感应器，通过全网式的数据采集，发现有些种类的原油比其他种类更有腐蚀性，这个发现可以在设备和管线的使用上加强防范，使生产更安全。虽然只是一个局部的应用案例，但是已经能够说明大数据分析的应用对石油化工行业有着重要的作用和意义。

此外，近年来，我国的石油化工企业安全生产隐患排查工作主要靠人力，通过人的专业知识去发现生产中存在的安全隐患，这种方式极易受到主观因素影响，且很难界定安全与危险状态，可靠性差；由于缺少有效的分析工具和对事故规律的认识，导致我国对于安全生产主要采取“事后管理”的方式，在事故发生后才分析事故原因、追究事故责任、制定防治措施，这种方式存在很大局限性，不能达到从源头上防治事故的目的。若控制事故，减少损失，必须对大量人的因素、工作的因素、不合规行为等进行控制。而控制这些需要将安全生产中的有价值的信息进行深度挖掘，寻找出内在规律。

第五篇：2014年新型化肥将成为我国化肥行业发展趋势

2014年新型化肥将成为我国化肥行业发展

趋势

随着农业科技的逐渐发展，中国是世界农用化肥最大的消耗国，据统计：中国以占世界9%的耕地用去了世界1/3的化肥，单位面积用量是世界平均水平的3.7倍，环境与生态压力很大。庆幸的是，新型肥料正慢慢成为肥料行业发展的趋势，在国内迎来全面发展的最佳机遇期。

新型化肥的作用有哪些？新型肥料有别于传统的、常规的肥料。能够直接或间接地为作物提供必需的营养成分;调节土壤酸碱度、改良土壤结构、改善土壤理化性质、生物化学性质;调节或改善作物的生长机制;改善肥料品质和性质或能提高肥料的利用。由于新型肥料的优点，使其慢慢受到农业从业人员的喜爱和欢迎，在我国发展前景广阔。

目前，我国新型化肥正处于发展阶段，仍有很大上升空间。据前瞻产业研究院发布的《2013-2017年中国化肥行业市场需求预测与投资战略规划分析报告》数据显示，目前全国从事各类新型肥料生产的企业已超过2000家，占全国肥料生产企业总数1/4。新型肥料产业资产规模约为500亿元，新型肥料产业的总产出每年约为164亿元。随着新型化肥的逐渐升温，越来越多的企业将进入行业，分享巨大的市场蛋糕。

新型化肥在我国具有重要的发展意义，它已经不再是一种产品的简单使用，而是开始改变中国农业的生产模式。其高效化、长效化、复合化的优点将支撑行业的快速发展。新型化肥中国式道路正在开启，在我国具有广阔的发展空间。