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從當代形式邏輯分析醫療行業(yè)中的大數據運用論文
大數據技術(shù)，或稱(chēng)巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無(wú)法通過(guò)目前主流軟件工具，在合理時(shí)間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極目的的資訊。
大數據在生物醫學(xué)領(lǐng)域也有及其重要的應用價(jià)值。生物醫學(xué)的大數據主要來(lái)源于醫療活動(dòng)、健康體檢、公共衛生等醫療衛生服務(wù)中，大數據對提高醫療行業(yè)效率的作用是不可忽視的，通過(guò)對數據源的大規模整合分析，大數據的大容量對于疾病研究、醫療數據處理等方面都能做出很大的貢獻。醫學(xué)的興起，醫學(xué)領(lǐng)域與大數據相輔相成，將是大數據在健康領(lǐng)域的終極運用。
盡管在生物醫學(xué)領(lǐng)域，國內還處于數據原始積累階段，數據內容龐雜，且大部分處于歸檔狀態(tài)，想要快速檢索十分復雜。然而，大數據在人們對疾病的預防與研究模式上已經(jīng)開(kāi)始產(chǎn)生巨大的影響。因此，如何通過(guò)多樣和變化的數據格式改善大量數據的獲取速度，并將其應用到生物醫學(xué)領(lǐng)域，真正實(shí)現醫療大數據的應用是醫療行業(yè)亟待解決的問(wèn)題。
一、在大數據下，疾病控制可以做到以下幾點(diǎn):
1.提前確定一定規模的未知疾病，為疫情控制爭取時(shí)間。大數據可以做到一件事，通過(guò)醫院的共享信息以及百度監控指定地區的用戶(hù)的頻繁搜索關(guān)鍵詞，可以檢測到某個(gè)地區已經(jīng)出現了諸如不明原因的肺炎，某地餐館讓多少人出現嘔吐腹瀉等異常狀況。然后再通過(guò)與疾病控制中心的病毒庫中的病毒分析，尋找吻合的病毒，進(jìn)行比對分析然后將其找出，為判斷疾病贏(yíng)取時(shí)間。
2.判斷人員流向，控制疫情。在疫情發(fā)生后，雖然國家可以第一時(shí)間控制住當地疫情，但是人員流動(dòng)則是無(wú)法控制的�，F在可以通過(guò)利用百度的技術(shù)實(shí)現。
3.治療藥物和疫苗的迅速研發(fā)。在病人的治療中，所有藥物的使用數據以及用戶(hù)的病情數據都將全部聯(lián)網(wǎng)，當機器檢測到發(fā)現某種藥物對病人的病情有部分效果后，將會(huì )迅速納入研發(fā)的決策范圍，為研發(fā)部門(mén)提供有用參考，為研發(fā)對抗疫情的藥物以及預防疫情的疫苗，提供全網(wǎng)的大數據的支持。
4.傳播動(dòng)力學(xué)模型建立�，F在擁有了大數據的全面監控，疾控中心有了更多的實(shí)踐支持，就可以開(kāi)始真正從實(shí)踐中建立有關(guān)疫情的復雜動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò )的傳播動(dòng)力學(xué)。
5.建立全民預警機制。高福院士有個(gè)愿景，希望未來(lái)的大數據疾病預防控制的預警不僅僅只是他們這些坐在辦公室的決策者能夠收到，更希望能夠讓全民享有這樣的福利來(lái)保障更多人的安全。
6.大數據疾病預防。谷歌啟動(dòng)Baseline醫療健康新項目將從175人那里匿名搜集基因和分子信息，之后還會(huì )再搜集數千人的相關(guān)數據。該項目并不局限于具體的疾病，而是會(huì )使用各種全新的診斷工具搜集成百上千的不同樣本。之后，谷歌便會(huì )利用其龐大的計算能力來(lái)尋找這些信息中隱藏的“生物標簽”，從而幫助醫療研究人員提前發(fā)現疾病。該研究可能會(huì )發(fā)現一些能夠幫助人們分解高脂肪食物的生物標簽。擁有這些生物標簽的人，可以將患上高膽固醇和心臟病的時(shí)間延后，沒(méi)有這類(lèi)生物標簽的人則會(huì )更早患上心臟病。一旦Baseline發(fā)現了這一標簽后，研究人員便可通過(guò)檢查了解哪些人缺乏這類(lèi)標簽，并幫助他們糾正習慣，或者開(kāi)發(fā)出新的治療方法，幫助其更好地分解高脂肪食物。
在疾病的研究治療中，以癌癥為例，大數據的應用已被全面拓展開(kāi)來(lái)。最新的研究顯示:大數據分別從以下五個(gè)方面開(kāi)展對癌癥的研究:
1.協(xié)助指導癌癥藥物的使用。每天都有成千上萬(wàn)的患者接受診斷和治療。這意味著(zhù)其實(shí)我們可以從中獲得大量的重要數據，來(lái)幫助醫生與病人在面對不同治療方案及其可能的結果時(shí)做出更好的選擇。
2.決定每位患者的預后治療。大數據正在借助分析從大量不同患者搜集過(guò)來(lái)的海量信息，來(lái)預測長(cháng)期結果。例如，醫生可以使用這些信息來(lái)決定哪些患者應該接受進(jìn)一步治療，哪些患者，由于他們的癌癥不太可能復發(fā)而避免不必要的治療。
3.幫助藥物開(kāi)發(fā)發(fā)掘潛在的新靶點(diǎn)，對大量腫瘤DNA進(jìn)行測序可以幫助研究人員了解一些與癌癥相關(guān)的基因變化�？茖W(xué)家利用這一點(diǎn)幫助測試潛在的新藥物，這些藥物能靶定到某些與腫瘤生長(cháng)相關(guān)的基因變化或驅動(dòng)因子。大數據可以從臨床前試驗中獲得，并用來(lái)幫助藥物或藥物組合的選擇，以放到人類(lèi)臨床試驗的研究中。
4.解決大的公共衛生問(wèn)題。在大數據時(shí)代之前，人們發(fā)現吸煙是導致絕大多數肺癌的因素�，F在，大數據可以幫助解決癌癥研究中更大的問(wèn)題。新時(shí)代的流行病學(xué)借助于海量的住院記錄及基因組數據，深入研究不同人群中的不同癌癥。
5.允許病人直接參與進(jìn)來(lái)。癌癥患者現在可以通過(guò)提供基因，醫療記錄及治療效果等數據，直接參與癌癥研究。這些信息用于建立大型的研究數據庫。
二、在臨床操作中，如果充分利用大數據，國家醫療健康開(kāi)支將大幅減少，并可實(shí)現以下幾點(diǎn):
1.比較研究結果。在大數據充分利用的前提下，通過(guò)全面分析病人特征和療效的數據，可以幫助尋找針對病人的最佳治療途徑。其比較效果研究(CER)已被世界上很多醫療機構開(kāi)展并取得成功。
2.臨床決策支持。大數據分析技術(shù)的應用，可以使醫療工作者從大量的重復簡(jiǎn)單咨詢(xún)工作中解脫出來(lái)，從而提高治療效率。大數據的應用還可以提醒醫生防止潛在的錯誤，臨床中遇到疑難雜癥，即使專(zhuān)家也缺乏經(jīng)驗，做出正確的診斷和治療更加困難，通過(guò)臨床決策系統，可以搜尋海量文獻，給出最適宜的診斷和最佳的治療。
3.另外，大數據的應用還能加速醫療數據的透明化;實(shí)現對病人遠程監控，實(shí)行實(shí)時(shí)診斷并確定治療方案;對病人檔案進(jìn)行先進(jìn)分析等。
大數據分析給醫療行業(yè)帶來(lái)了新的商業(yè)模式，同樣也改善了對公眾健康的監控。醫院中，要解決龐大的醫療數據儲存、分析等問(wèn)題是一項繁雜的工作。大數據對醫療數據處理也產(chǎn)生積極的作用。2014年1月14日，中南大學(xué)向媒體演示了一款面向大數據應用的醫療數據處理原型系統，這也是國內首次將大數據應用和移動(dòng)醫療技術(shù)相結合。此系統建設內容涉及了大部分常見(jiàn)和重要疾病，也包括了醫療技術(shù)、臨床藥學(xué)、醫療和護理質(zhì)量及安全等領(lǐng)域的問(wèn)題。通過(guò)未來(lái)臨床大數據的挖掘和分析，中南大學(xué)將建立國際先進(jìn)和國內領(lǐng)先的醫療相關(guān)數據運營(yíng)模式，促進(jìn)智慧醫療、個(gè)體化醫療、醫院精細化管理、臨床科研、轉化醫學(xué)和基礎醫學(xué)的發(fā)展，項目可以為衛生行政部門(mén)提供決策依據。
病例的儲存為醫學(xué)治療的準確性、醫學(xué)科研的資料應用提供了很多現實(shí)依據。過(guò)去由于缺少統一的電子病歷系統(EMR)標準，中國的電子病歷系統發(fā)展比較緩慢，醫院之間不能實(shí)現共享病患信息共享，醫療服務(wù)水平也因此受到影響。為改善這一現狀，國家會(huì )逐漸加大對電子病歷的投入，適應這一趨勢，各級醫院也將加大在數據中心，IT外包等領(lǐng)域的投入數據一直是醫療保健服務(wù)中的一部分。在過(guò)去的幾年中，議會(huì )出臺了相關(guān)法案來(lái)鼓勵醫療保健服務(wù)供應商使用電子病歷，這極大地提高了可供臨床醫生、研究者與病人使用的數據量。
但是，大數據無(wú)論應用于哪個(gè)行業(yè)都不是完全有利的，對于醫療事業(yè)同樣也有弊端。例如預測醫學(xué)挖掘出的信息所帶來(lái)的風(fēng)險將超出單一個(gè)體，一旦出現差錯，不僅遺傳信息提供者本人，他的孩子以及未來(lái)的后代等擁有與他相似遺傳信息的人都將會(huì )受到牽連。因此，將基因組數據與醫療保健數據相連接的生物數據庫便成為了個(gè)人隱私在醫學(xué)研究與治療領(lǐng)域中的無(wú)法回避的前沿話(huà)題。
事物都具有兩面性，取其精華去其糟粕。利用大數據有利的一面，應從其定位、功能及價(jià)值上，幫助形成一個(gè)“學(xué)習型”醫療保健系統，在此系統內，臨床數據將迅速反饋給患者并指導治療有效進(jìn)行。醫療大數據能夠帶來(lái)的收益要遠遠超出管理它們的成本，如開(kāi)放新的具有醫療價(jià)值的信息源、提高診斷準確性和速度、預測疾病和健康形態(tài)，以及取得生命科學(xué)創(chuàng )新的不同見(jiàn)解�？偠灾�，如果將這一強大的技術(shù)利用得恰到好處，將會(huì )為未來(lái)的國民經(jīng)濟與公民健康的福社奠定基礎。
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