時間：2023-09-06 17:05:28
導語：在精準醫療行業研究的撰寫旅程中，學習并吸收他人佳作的精髓是一條寶貴的路徑，好期刊匯集了九篇優秀范文，愿這些內容能夠啟發您的創作靈感，引領您探索更多的創作可能。
2016年，中國精準醫療發展也進入加速期，3月5日，國家發改委公布“十三五”規劃綱要，其中涉及100個項目，而“加速推動基因組學等生物技術大規模應用”位列其中，預示著“基因組學”被列入國家戰略。
早在2015年3月，科技部召開國家首次精準醫學戰略專家會議，提出了中國精準醫療計劃，并計劃在2030年前投入600億元。一年之后，科技部 “精準醫學研究”重點專項2016年項目指南正式公布，實施周期為2016年～2020年。這一指南的被醫療界內解讀為，行業期待已久的精準醫療國家戰略部署終于揭曉。
在資本市場上，2015年以來精準醫療行業內的公司一直是風險投資機構眼中的“香餑餑”，越來越多的天使和VC投資爭相加入大健康投資行列。盡管在經歷“資本寒冬”，但基因產業上的創業公司融資力度依然不減。據資料顯示，2016年中國精準醫療的市場規模已達400億人民幣。
且中國作為人口大國，惡性腫瘤、心腦血管疾病等慢性病占據中國居民疾病死亡率前幾位，人口老齡化、重大疾病是造成國家人力資源損失和經濟損失的重要因素。此外，精準醫療在生育健康領域、重大疾病治療領域的應用需求在中國也有龐大的基礎。不管是政府的重視與投入，資本市場的火熱追捧，還是大眾對精準醫療的迫切需求，仿佛都預示著精準醫療的大規模爆發即將到來。但理想和現實之間的距離究竟有多遠？在從理想到現實的具體實現路徑上又有著哪些障礙？
精準醫療還有多遠
美國國立衛生研究院對精準醫療的定義是：建立在了解個體基因、環境以及生活方式的基礎上的新興疾病治療和預防方法。2016年美國在精準醫療計劃上投資2.15億美元，從逾百萬美國志愿者那里收集數據、找尋科學證據，將精準醫療從概念推進到臨床應用。
法國政府也宣布投資6.7億歐元啟動基因組和個體化醫療項目，將其命名為：法國基因組醫療2025（France Genomic Medicine 2025）。該項目以提高國家醫療診斷和疾病預防能力為整體目標，預計在全國范圍內建立12個基因測序平臺，2個國家數據中心。
在世界范圍內，還有英國10萬人基因組計劃、韓國萬人基因M計劃、澳大利亞零兒童癌癥計劃等精準醫療計劃已獲得重大推進。 數據顯示，目前，精準醫療全球市場規模已突破600億美元，其中精準診斷領域約為100億美元，精準治療領域500億美元左右。今后5年，全球精準醫療市場規模，還將以每年15%的速率增長，國內增速將超過20%。
在全球性的精準醫療熱下，精準醫療仿佛呼之欲出，但其實精準醫療的真正落地還要面臨很多困難。
首先，對于現行的醫療制度來說，精準醫療還需要很多規則或者習慣的改變。在醫療信息記錄上，要按照高水平科學研究所使用的樣本規范來收集記錄。除了病人基本信息外，還需要家族病史、飲食、運動習慣等。
其次，在目前的醫療IT架構內對精準醫療的支撐也存在問題。在2017年的政協會議上，全國政協委員、福建省立醫院主任醫師侯建明就表示，精準醫學是近年來醫學研究熱點，但是目前我國數據共享方面還存在很大問題，臨床樣本和健康人群的信息收集、臨床資料的分析、個體化醫療的實施等方面，我國數據共享機制仍不健全。建議由衛生行業權威機構牽頭，聯合相關部門及各醫療機構、大學等共同實施數據整合共享計劃，以此夯實精準醫療的數據資源基礎，實現醫療資源集約化管理與利用。
除了數據共享外，如何借助IT系統最終實現將醫療大數據提取出知識并最終應用到對患者的治療上，也是對現有醫院信息中心負責人們提出的重大挑戰。
夯實數據基礎
“我們做了相關調查，發現在實現目標的路徑上還有很多工作要做。”阜外醫院信息中心主任、中國心胸血管麻醉學會醫療信息技術專業委員會（CHITA）主任委員趙說。
依托國家衛生計生委課題的支持，CHITA在全國開展了針對心血管領域大數據應用的調查。調查覆蓋了全國31個省市自治區，包括100家3級醫院，210家2級醫院。調查結果顯示，經過多年的信息化建設，我國醫療信息化整體水平已經達到了相當的高度，各級醫療機構都積累了規模可觀的醫療數據，但與大數據的發展預期相比，還存在著巨大的提升空間。在病歷結構化能力、數據質量管理、信息集成能力、數據安全意識與管理等方面與先進水平還存在著相當的差距，支撐臨床科研大數據分析的能力不足，會影響精準醫療數據分析的準確度。
趙表示，除了數據本身的問題外，許多人對于大數據理念和精準醫療的概念認知較為混亂。在系統的設計上依然遵從傳統思路，僅重視醫院內部的數據采集、流程管理，不考慮如何實現數據資源的二次利用，如何發揮數據應有的價值。這些問題都是當前實現精準醫療的瓶頸。
若要突破這些瓶頸，就要從根本上解決以下三個問題：
1.缺乏適合臨床應用的數據標準和術語集的問題。目前我國已經頒布了醫療數據標準，但這些標準基本是針對通用病歷的，難以滿足臨床中相關描述的要求，以應用最廣泛的診斷、手術編碼為例，來源于病理術語，開發的初衷是規范病案的編目，目前在一些系統中將這一標準直接用于臨床，造成了部分內容描述信息的缺失。歐美等國家在這方面的標準已經形成了體系，數據的標準化程度很高，經過自然語義識別和結構化處理后可以直接進行分析。而目前國內的病歷數據很難做到這一點。目前自然語義處理等技術在國內應用的熱度很高，醫院期望通過這一技術彌補數據結構化采集內容的不足，但由于缺乏有效的術語集支撐，導致采集數據質量無法達到預期的要求，這些環節后續需要花大量時間和精力進行整理。
2.專科病歷結構化、集成程度低的問題。現有系統無法支持有針對性的數據臨床分析要求，以電子病歷系統為例，許多系統在設計、實施時僅考慮滿足基本的病歷書寫、病案質控要求，對于病歷內容缺乏基本的控制，導致關鍵信息遺漏。
與傳統醫療手段不同，在精準醫療環境下，首先人們會被告知未來可能患有某些疾病，需要更好地進行預防；其次，一旦患有了某種疾病，其診斷將會非常容易；診斷后的用藥，將針對個體對藥物的敏感性而制定，每個病人都將得到最合適的藥，并在最佳劑量和最小副作用，以及最精準用藥時間的前提下用藥；對疾病的護理和預后的效果也將得到準確的評估和指導。
對人們來說，將基因應用到治療中好像還很遙遠，但有一個領域可以讓我們近距離感受到基因測序。
對于孕婦來說，唐氏篩查是孕期的必要檢查，當唐氏篩查數據顯示異常時，需要做羊水穿刺進行確診。羊水穿刺不僅屬于有創傷的微型手術，而且有0.5%-1%的流產率和感染率。在基因組學迅速發展的今天，人們現在有了新的選擇，無創DNA產前檢測。
無創DNA產前檢測技術是利用新一代DNA測序技術對母體外周血漿中的游離DN段（包括胎兒游離DNA）進行測序，檢測時只需抽取10毫升靜脈血，進行基因測序后得到胎兒的遺傳信息。根據統計，無創技術篩查的準確率高達99.5%。這意味著，做了無創產前基因檢測后，孩子出生患有唐氏綜合征的幾率降低到了十萬分之一。
在癌癥治療領域，基因醫療技術同樣有著廣闊的應用前景。隨著基因檢測、基因編輯等技術已進入成熟期，并開始逐漸應用于疾病篩查、癌癥治療、慢性病治療等領域。預計到2030年，相關市場規模有望突破萬億元大關。
布局基因大數據
精準醫療早已成為全球范圍內的火爆話題。而有消息稱，今年年內我國將正式啟動國家基因庫二期工程建設，預計5年內基因數據總量超過美歐日三大基因庫總和。同時，我國將加速建立從基因檢測到個體化精準免疫的基因技術體系和基礎設施。此外，我國將出臺相關政策，對經確定為創新醫療器械的基因檢測產品等，按照創新醫療器械審批程序優先審查，加快創新醫療服務項目進入醫療體系，促進新技術進入臨床使用。
在其中，眾多科技公司的進入讓精準醫療更加火爆。科技公司通過人工智能AI、大數據和云計算等科技手段來優化精準醫療的數據處理流程、提高數據化程度，正在引發越來越多的關注。
2 0 1 3 年谷歌推出了一項名為 “G o o g l e Genomics”的云端服務，旨在幫助大學實驗室和醫院將患者或科研對象的生物基因儲存到云端上，服務的目標是“探討遺傳變異交互”，意味著科研專家能夠訪問數百萬的生物基因，并能輕松簡單地進行對比分析。
谷歌還先后投資了Foundation medicine 和 DNAnexus 兩家公司，Foundation medicine是一家提供癌癥全基因組測序及分析的公司，谷歌與DNAnexus 則計劃一起打造一個巨大的開放式 DNA 數據庫，并將共同接管美國聯邦政府的國家生物技術信息中心的數據。這些數據將合并進入DNANexus的DNA信息歷史文檔，并儲存于谷歌的云計算服務器，這是谷歌的云計算服務器中最大的第三方數據資料，免費向醫學研究者提供接入服務。
另一家國際巨頭IBM也早已開始了其在精準醫療領域的布局。多年前，IBM Watson初出茅廬時以機器學習及自然語言識別能力打敗人類選手而名聲大噪，隨后IBM宣布進入了以認知計算為主的又一次轉型，如今，IBM Watson已經在醫療健康、商業、教育、市場、供應鏈、金融服務等領域展開了應用。
其中又以醫療健康領域的進展最為引人注目。2016年1月IBM和美敦力合作推出了一款糖尿病監測APP；3月，IBMWatson人工智能帶入蘋果手表睡眠健康應用；5月，IBM聯手蘋果為博士倫開發白內障手術APP；7月，IBM宣布已成立IBM Watson Health醫學影像協作計劃；8月，IBM宣布已經完成了對胃癌輔助治療的訓練，并正式推出使用；12月，IBM“沃森聯合會診中心”在浙江省中醫院落地。
而Watson的第一步商業化運作是通過和紀念斯隆？凱特琳癌癥中心進行合作，共同訓練IBM Watson腫瘤解決方案。在此期間，該系統的登入時間共計1.5萬小時，一支由醫生和研究人員組成的團隊一起上傳了數千份病人的病歷，近500份醫學期刊和教科書，1500萬頁的醫學文獻，把Watson訓練成了一位的“腫瘤醫學專家”。隨后該系統被Watson Health部署到了許多頂尖的醫療機構，如克利夫蘭診所和MD安德森癌癥中心，提供基于證據的醫療決策系統。
Intel也宣布了開展基因組信息整合計劃，該計劃致力于在未來五年內整合現有私人、公眾以及云平臺上的基因組數據以加速生命科學領域研究。
而在2006年就推向市場的亞馬遜云服務上可以免費訪問兩個世界上最大的癌癥基因組數據集，即癌癥基因組地圖集（TCGA）和國際腫瘤基因組協作組 （ICGC）。
百度打造云上大腦
在2016年年底國務院印發的《“十三五”國家戰略性新興產業發展規劃》中，生物醫藥行業成為重點鼓勵發展的行業。規劃提出，到2020年，生物產業規模達到8萬億～10萬億元。在醫藥領域，以基因技術快速發展為契機，推動醫療向精準醫療和個性化醫療發展。明確指出要開發新型抗體和疫苗、基因治療、細胞治療等生物制品和制劑，發展腫瘤免疫治療技術。
在政策和市場利好下，科技企業和互聯網企業們也不甘寂寞，百度云為華大基因部署了BGI BRCA Online平臺，為乳腺癌、卵巢癌的科研與應用提供基因測序數據分析服務。
2016年10月，百度醫療大腦在北京，“百度醫療大腦”是通過海量醫療數據、專業文獻的采集與分析進行人工智能化的產品設計。百度醫療大腦模擬醫生問診流程，與用戶多輪交流，依據用戶的癥狀，提出可能出現的問題，反復驗證，給出最終建議。在過程中可以收集、匯總、分類、整理病人的癥狀描述，提醒醫生更多的可能性，輔助基層醫生完成問診。
在2016年11月的烏鎮互聯網大會上，百度公司董事長兼CEO李彥宏進一步解釋了人工智能對醫療的變革。他指出，人工智能和大數據在醫療上的發展分為四個層次：醫療O2O智能分診，人工智能參與的智能問診，基因分析和精準醫療，基于大數據的新藥研發。他認為，從分診到新藥研發，人工智能健康大數據奇點已經臨近。
就拿人們最先感受到的無創產前基因檢測來說，這個作為基因產業最先商業化的技術已經被政府認可。2016年10月27日，衛計委了國衛辦婦幼發[2016]45號文件――《國家衛生計生委辦公廳關于規范有序開展孕婦外周血胎兒游離DNA產前篩查與診斷工作的通知》），指出此前產前篩查與診斷專業試點機構的有關規定同時廢止，放松了對開展產前篩查和診斷的機構要求，取消108家臨床試點單位，所有具有產前檢測資質的醫院原則上都可以開展無創DNA產前篩查與診斷；取消7家醫學檢驗所的臨床試點，具有產前檢測資質的所有醫學檢驗所原則上都可以開展無創DNA產前篩查與診斷。
精準醫療離我們越來越近，這得益于人工智能、云計算、大數據技術的逐步成熟。精準醫療要想實現精準一定是建立在數據之上的，而對于很多疾病，尤其是罕見病來說，找到基因上微小的變化就很可能找到了解決問題的鑰匙，但這同樣也意味著巨大的計算量。在沒有深度學習之前，這幾乎是不可想象的，隨著深度學習的出現，機器人能夠不斷地通過已有數據進行訓練，從中得出規則，并完成一些罕見病的早發現、早診斷。這也給了科技企業和互聯網企業們殺入醫療這個“藍海”的機會。
在阿法狗戰勝李世石后，人類對人工智能的恐懼開始進一步被放大。在精準醫療領域也不乏有人擔心人工智能會取代醫生，但要知道在任何一個國家醫療資源都是稀缺資源，對于政府來說如何提高醫生的平均診療水平，尤其是基層醫生的診療水平更為重要。人工智能作為增強智能，如果成為醫生診療系統里的輔助工具，會大大提高普通醫生的診斷水平和診斷效率，降低誤診率。這也正是精準醫療的最大意義所在。
世界各國基因組計劃
英國十萬人基因組計劃
2012年12月，英國政府宣布啟動針對癌癥和罕見病患者的英國10萬人基因組計劃。通過該計劃，英國政府預期到2017年年底實現以下四個目標：
推進基因組醫療整合至英國國家醫療服務體系，并使英國在該領域引領全球。
加速對癌癥和罕見病的了解，從而提升有助于患者的診斷和精準治療。
促進基因組領域的私人投資和商業活動。
提升公眾對基因組醫療的知識和支持。
2015年年底，英政府宣布將在未來再追加經費用于該計劃。2016年6月，英國政府宣布已經完成了9892個基因組測序工作。
美國精準醫療
美國總統奧巴馬于2015年1月20日在白宮的國情咨詢中宣布啟動精準醫療計劃。根據該計劃，美國將搜集100萬人的個人健康信息以及測得他們的基因組序列，以實現短期目標：
鑒定新的癌癥亞型。
與藥廠等私人部門合作測試精準療法的臨床效果。
拓展對癌癥療法的認識（抗藥性、腫瘤復發等）。
韓國萬人基因組計劃
2015年11月韓國政府宣布以韓國蔚山國家科學技術研究為依托，啟動萬人基因組計劃。韓國萬人基因組計劃的主要目標是：
繪制韓國人基因組圖譜。
建立韓國標準化的基因數據庫。
發現罕見遺傳疾病的突變位點。
為韓國快速增長的基因組產業提供全面的基因組信息。
同時，該計劃是對2013年韓國政府宣布的未來8年投資人類、農業和醫藥基因組計劃的一個補充。
法國基因組醫療2025
近日，法國政府宣布投資6.7億歐元啟動基因組和個體化醫療項目，并將其命名為：法國基因組醫療2025 。
在未來10年，法國政府希望達到以下三個目標：
將法國打造成世界基因組醫療領先國家。
將基因組醫療整合至患者常規檢測流程。
業內普遍認為，這一綱要的意味著智慧醫療時代正大跨步趕來。易觀國際的預測數據顯示，2014年僅我國移動醫療市場規模已達到30.1億元，同年增長52%，預計2017年，移動醫療市場規模將突破200億元，市場進入高速發展期。
大數據支撐醫療健康
“互聯網+與醫療健康產業的結合，大數據在其中起到決定性作用。”亞信數據電信解決方案&行業創新中心總經理李捷表示，體外診斷是一個新領域，在這個領域里面有很多新興技術，包括皮下的持續監測血糖、心電的實際監測、基因測序等，讓人的健康護理、健康管理在科學上取得很大的進步。
眾所周知，亞信是專注運營商行業的企業，那么為什么亞信會選擇深耕醫療健康領域呢?
李捷解釋說：“運營商正面臨著轉型，而其龐大的客戶群不僅僅有通訊需求，還有更多的自身生活健康相關的訴求。運營商本身也是一個管道提供商，在管道上承載的各種專項服務，對運營商而言都是有價值的。”亞信數據方面認為，產業跨界聯合，一方面是對新興領域的探索，另一方面則是希望通過領域拓寬，給運營商的原有市場和老客戶群體帶來新的價值。
互聯網+醫療健康有諸多價值可以挖掘，隨著人們收入的增加，對生活質量的需求也在不斷提升，從簡單的衣食住行到關注自身健康養生，這也推動了智能可穿戴設備的快速發展，目前已然形成一個完整的生態閉環。從設備的數據采集，數據傳輸，到數據的挖掘跟管理，再到健康師的分析，最后給出合理的理療建議。亞信數據在這一過程中扮演的就是生態中最為重要的一個角色——數據分析。
精準化服務
大數據分析的價值在于以此為依據提供定向的專業化服務，李捷表示，亞信數據的準確率高達85%以上，亞信開放云平臺有著五年的非結構化數據處理經驗，包括對各個APP和互聯網語料庫的識別能力，行業涉及政府、餐飲、醫療健康、公共媒體等。合作伙伴遍布產學研各個領域，合作模式不僅僅局限于數據支撐，也包括聯合運營。
移動互聯網時代，很多的企業都在探索如何依托大數據技術實現企業轉型，亞信的互聯網運營經驗得以顯現。李捷認為，亞信數據最大的優勢在于其與運營商的多年合作，積累了大量的用戶上網行為分析經驗，同時擁有龐大的運營商用戶作為支持，其數據更加多元、精準。用戶在管道里面搜索的信息，挖掘的信息，也是由運營商第一時間捕獲，其實運營商比互聯網公司能夠更早的捕獲這些信息，這也是運營商數據價值所在。
通過大數據分析，對人群進行分類，可以更好地幫助定向人群找到最適合的解決方案。同時給傳統的醫學機構、營業機構提供精準的市場分析報告。同時李捷認為，在技術上，目前國內的幾家技術領先企業各有千秋、不分伯仲，而亞信數據對于行業的理解是超前的。數據整合之后，需要做深度的行業理解跟模型轉換，比如醫療健康行業，數據涉及很多的健康指數，用戶日常行為等，這些數據之間有著潛在的關聯關系，而對關聯關系的解讀需要相當的行業沉淀，亞信數據有著專業的咨詢顧問團隊做后臺支撐，不只是醫療健康行業，亞信數據在各個涉及的行業均組建了相應的咨詢顧問團隊，提供最專業的行業分析。
大數據的流動性價值
與大數據、互聯網相關的產業，競爭無處不在。對此，李捷說：“因為現在已經是跨界競爭的狀態，我們會遇到很多原來在通信行業里不會遇到的競爭對手，比如說阿里、百度，他們同樣在做跨界的滲透。”面對資本雄厚的競爭對手，亞信數據認為，目前其行業經驗的積累使其與強大的競爭對手處在同一競爭水平。加之亞信一直與運營商合作比較緊密，行業基礎牢固，李捷透露，下一步亞信計劃聯合運營商在移動端展開戰略布局。
近日，英特爾公司聯合經濟學人智庫（EIU）針對中國350家公司進行了一項調查，并了名為《彌合新技術范式的差距》的調查報告。這份主要針對金融、零售和醫療等行業客戶的調查報告試圖揭示中國企業在業務的創新和發展中如何看待和利用新技術。在技術創新、數據融合驅動企業業務發展的今天，這一調查結果具有非常重要的現實意義。
調查顯示：超過三分之二的企業對于在產品和服務中使用新技術有著清晰的愿景和戰略。對于新技術的吸收，很多企業是通過與技術公司的合作來推動的。“越來越多的企業將云計算、大數據和遠程連接等技術直接融入企業現有的產品和服務中。這有利于企業快速進入新市場，為企業采用新的商業模式奠定基礎。”經濟學人智庫分析師表示。
投資新技術的最佳時期
這次調查主要面向的是一些中型和小型的企業客戶。雖然大多數的受訪企業對于技術創新傾注了極大熱情，但是調查顯示，對于新技術的投資熱情并不都來自企業的內部需求，很多是迫于外部大環境的壓力，以及效仿競爭對手的做法。“調查顯示，77%的企業認為，在未來3年內，新技術將在其產品和服務中發揮巨大作用。而不行動的企業將面臨生存危機。”表示。
調查報告中重點介紹了機器人、5G互聯網、云計算和大數據、人工智能和機器學習，以及VR/AR等五大技術在企業中的使用情況。其中，75%的受訪企業表示，已經使用了云計算和大數據技術。金融、汽車制造等行業在采用新技術方面走到了前面，機器人在制造和物流業應用較多，VR/AR技術在建筑行業應用廣泛，而且處于世界領先水平。
傳統行業正在受到越來越多的挑戰，比如傳統金融行業受到了金融科技（Fintech）的刺激，許多新開戶都是通過在線平臺或手機完成的。另外在醫療行業，醫療機構希望采用新的技術持續改善就醫體驗。接受調查的85%的企業認為，如果不投資新技術，未來企業的發展將落后。
在采用新技術的過程中，企業要注意三方面的問題――規避風險、合規性、政府監管。企業當前重點關注的是開拓新的業務模式和新市場，所以迫切需要將新技術整合到現有的產品和服務中。“傳統企業客戶應該開發更多的內部平臺，同時要了解政策環境，并與技術公司建立深層次的合作關系，這樣才能在企業未來的發展中占得先機。”表示，“未來10年都是在中國投資新技術的最佳時期。”
“數據驅動創新增長。”英特爾行業解決方案集團中國區總經理梁雅莉表示，“未來10年，企業要關注的是數據的采集、傳輸、處理和分析，從數據中挖掘出更大的商業價值，這樣才能實現業務的創新，讓企業立于不敗之地。”
今天，數據的融合發展正在重構行業。不知你是否注意到這一現象，過去一年中，中國的方便面市場出現萎縮，造成此結果的一個重要原因是外賣行業的興起。另 一個例子，現在大部分的醫療數據，包括臨床數據和計費數據都存在醫院之內。隨著人們對健康數據的關注，未來醫療數據可能會向醫院之外延伸，并與基因數據、社交數據等融合。新零售的興起也是由數據驅動的。在2000年之前，零售業的數據主要來自POS機。2000年之后到現在，零售行業進入大數據2.0時代，人們可以在某些領域進行大數據分析、客戶畫像等。從現在開始，我們步入了零售行I大數據3.0時代，可以對所有數據進行分析，洞察零售行業的每個環節和流程，實現精準營銷。
為了幫助企業更好地迎接數據融合帶來的挑戰，英特爾提出要不斷完善各層面的技術，從云計算、人工智能和網絡到存儲、5G、FPGA，再到產生海量數據的設備，充分釋放數據價值，充當企業業務轉型的基石。
梁雅莉特別談到了英特爾在人工智能領域的布局。從去年開始，英特爾進行了一系列戰略收購，在底層基礎架構層面、工具層和應用層都有涉獵，目的就是構建完善的技術體系，為客戶的應用提供全面支撐。
“數據驅動”永遠在路上
1995年，人類歷時13年、耗資30億美元終于完成了全球首個DNA基因測序。隨著技術的發展和數據的加速融合，英特爾希望到2020年，人們只要花費24小時、1000美元就能完成基因數據的收集、分析和解讀。
IT將顛覆醫療行業？美國心臟病學家、基因組學家埃里克?托普所著的《顛覆醫療》被很多研究IT和行業應用相結合的人視為“圣經”。《顛覆醫療》的一個核心觀點是，云計算、無線傳感器、超級計算機、基因測序等新技術不僅將改變人們的生活，而且對于醫療行業的發展來說是一次創造性的破壞，將顛覆醫療行業。
對于“顛覆”二字，不同的人有不同的理解。國家衛生計生委統計信息中心原副主任王才有認為，所謂顛覆醫療，其實是醫療智慧化的過程，是IT與醫療行業應用深入結合的過程，對醫療行業的發展將起到不斷優化和改進的作用。在醫療領域，一切都在向智慧化演進，比如精準醫學、醫藥研究、醫療物聯網、醫療機器人、智能物件等。
“可穿戴式設備、VR/AR等新技術確實在醫療行業有著廣闊的應用前景。”王才有表示，“不過計算機并不是要顛覆醫療，而是起到重要的輔助作用。計算機與醫療行業的專業人員將共同為患者提供服務。得益于IT的發展，自然語言處理、臨床決策支持、知識服務、機器識別等的應用將進一步改善患者的醫療體驗。”人類與機器是合作伙伴關系，在技術的輔助下，虛擬就診、家庭看護、醫療協同等讓醫療變得更加簡單。
以前，在醫療行業中，專業的醫護人員、專業的醫療設備等才是必備的資源，現在還要加上一條，數據也是醫療行業重要的資源。數據的融合和分析將有力地促進醫療健康事業的發展，實現精準醫療，提升診斷的成功率，降低醫療的成本等。在醫療行業，技術創新的同時也要考慮到生態模式的創新，另外還要加強標準的制定、政策的研究，以及應用咨詢（解決個性化應用問題）。只有充分調動政府和市場的資源，協調發展，才能實現合作共贏。
作為跨國企業，英特爾長期在醫療行業進行投入，不斷把國外先進的技術和理念引入中國市場。英特爾將在戰略發展方向、技術框架的設計等方面與中國醫療行業的合作伙伴、客戶展開更深入的合作。
醫療行業的數據驅動與技術創新永遠在路上，是一個持續發展的過程。
數據驅動商業變革
在很多人的印象中，萬達集團就是一個地產界的“大鱷”。其實，成立于1988年的萬達集團現在已是旗下擁有商業地產、文化集團、網絡科技集團、金融集團四大產業集團的龐大的商業帝國。其中，網絡科技集團致力于打造獨特的“實體+互聯網”的新模式，為客戶提供包括實體場景數字化、供應鏈服務、互聯網金融服務、全渠道征信服務、云計算服務等在內的多種多樣的服務。
人們常說，船大難掉頭。而萬達集團這個龐然大物在數字化的過程中表現出的靈活性、探索精神和創造力確實值得同行借鑒。萬達集團希望通過創新的商業模式和先進的技術能力，打造世界級的商業企業。如今，萬達集團在成都擁有按業界最高標準T4標準建設的數據中心。2017年3月還與IBM達成戰略合作，基于IBM最新一代的云計算技術，將在中國推出全棧式的云服務。另外，萬達集團還以萬達廣場為節點，計劃打造覆蓋全國的光纖網絡，并廣泛應用區塊鏈技術。利用創新技術為自身業務服務的同時，萬達集團還將知識產權輸出給合作伙伴、其他商業中心，目的是為客戶提供更好的消費體驗。
萬達網絡科技集團總裁助理兼大稻葜行淖芫理、首席架構師蔡棟表示，萬達集團正借助人工智能、區塊鏈、云計算等技術，打造數字化實體商業共享平臺。這一商業共享平臺是萬達集團在數據驅動業務發展方面的創新之舉，它將大數據與區塊鏈有機融合，可以提供大數據預測、征信、網絡金融、智能合約、數字化零售等諸多功能和服務。基于這一平臺，萬達集團和一些商業伙伴陸續在上海、西安、柳州等地開設了數字化實體店，未來還要發展到數百家。采用商業共享平臺的這些實體店，在POS機中應用了區塊鏈技術，攝像頭采用深度學習技術，同時運用云計算和大數據技術實現了爆款產品的預測、精準推薦、物流優化、競拍等。
關鍵詞：醫療大數據；生命科學數據；精準醫療
Abstract：At present， the application of big data technology in the medical field has received wide attention. However， the discussion of medical data is more a continuation of the previous medicine statistics， medical data mining method， and no consciousness to with big data technology in the medical field of application is for the medical industry bring a revolutionary change. We introduce the four part of the medical data， analysis of the current situation of medical data in various fields of life sciences， point out that Life Sciences data is the core of the medical data. A case study is applied in scientific research and clinical treatment. The problems and solutions in the research of medical big data are summarized.
Key words：Medical big data；Life Sciences data；Precision medical
隨著大數據技術快速發展，如何利用大數據技術實現醫療數據的存儲，分析，傳輸是醫學信息領域研究的熱點[1]。近年來，隨著"36212工程"等改革工作的推進[2]，國內醫療信息化程度不斷提升，區域醫療，醫療集團等新興醫療組織不斷涌現，隨之而來的是大量的醫療數據，如何利用這些醫療數據是擺在醫學信息研究人員面前的難題。
目前關于醫療大數據的研究更多是延續以往的醫學統計，醫學數據挖掘的思路，大部分研究人員并沒有意識到隨著大數據技術在醫療領域的應用深化，對醫療體制改革，打破壟斷機制重要作用。本研究整理了近年來醫療大數據的研究成果，提出以生物科學數據為主的醫療大數據建設方案。
1醫療大數據的來源與組成
綜合國內外研究的結果和觀點，我們認為現階段醫療大數據主要來自于以下四部分：臨床數據，醫療費用數據，個人行為數據，生命科學數據。
1.1臨床數據 臨床數據主要來自于各類現有的臨床信息系統（CIS），電子病歷（EMR），健康檔案（HR）等，主要是在診斷，治療，隨訪過程中產生的血壓，血糖等個人體征信息。此類數據可以應用于臨床決策支持，臨床數據對比，藥品研發，地方病治療，基礎醫學等領域的研究[3]。
目前臨床數據特點是數量大，范圍廣，相關研究較好的一類數據，被視為主流的醫療大數據構成。然而此類數據研究主要的挑戰是數據的標準化程度不高不易進行后期數據分析處理，數據分散在各類醫療機構中，難以獲取，數據質量差，可靠性不高等問題。綜上，除去部分信息化程度高，標準化好的臨床數據可以作為醫療大數據的研究對象，大量的臨床數據由于自身的局限性短期之內難以發揮自身的價值。
1.2醫療費用數據 醫療費用增長過快是世界范圍的問題，目前還沒有有效的方法來抑制醫療費用的增長。隨著老齡化社會的到來，此問題將愈發嚴重。現階段造成醫療費用增長過快的原因很多，其中醫院方在以藥養醫的醫療體制下激勵醫護人員開更多的處方，做更多的檢查來獲得利益，患者方由于現行的醫療保險體制的不公平性導致部分患者負擔的醫療成本較低刺激了不必要的需求，進一步加劇了醫療費用的不合理增長。
醫療費用的研究一直是醫學信息研究的難點，意義重大困難突出。首先是醫療費用數據不公開，導致相關的研究只能分析過去幾年甚至十幾年前的醫療費用數據，時效性差，無法準確反映正在出現的問題。其次是方法過于簡單，醫療保險機構掌握醫療數據，但是對過度醫療行為的識別方法，懲罰機制等的設計簡單粗暴，缺乏科學的論證。醫學信息研究人員熟悉方法，但是缺乏開展研究的數據，只能望而卻步[4，5]。
醫療大數據的特點之一就是實時性，通過實時收集，分析各類醫療數據，以及通過應用各類方法可以及時發現過度醫療行為，以數據為證據配合臨床路徑等相關醫療行為監督體制，糾正過度醫療行為。需要指出的是這類研究和應用初期會受到來自醫院，醫護人員和患者的抵制，而這也是開展此類研究的難點所在。
1.3個人行為數據 個人行為數據主要來自于類社交網站，購物信息，WEB點擊等個人在虛擬空間留下的痕跡。結合健康檔案，臨床數據，個人行為數據可以挖掘特定人群的生活模式和疾病風險之間的關系，從而為地方病，流行病，職業病預防和治療，相關藥品研發，用藥提供指導。
目前個人行為數據是一個新興的數據源，相關的研究開展的較少，突破了現有的醫學信息研究領域。但是隨著大數據研究的深入，此類數據的重要性將愈發明顯。目前電子商務領域對消費者行為的研究和應用開展較好，在消費行為預測[6]，消費模式分析都取得很好的成果[7]。而醫療大數據領域開展個人行為的研究可以借鑒其他領域的經驗和方法，這也是互聯網，電子商務等新興行業同傳統的醫療行業結合切入點。
1.4生命科學數據 現代生命科學以中心法則為起點，經過基因測序，RNA干擾，基因編輯等幾次大的創新，目前已經產生了空前規模的數據，發展一套完備的數據分析技術。生命科學數據具有數據量龐大，結構復雜的特點。現階段的生命科學數據有代表性數據庫主要包括生物醫學文獻數據庫Pubmed，基因序列數據庫Genebank，蛋白質序列數據庫PIR，疾病數據庫OMIM，藥物數據庫Drugbank，通路數據庫KEGG等一次數據庫以及在此基礎上構建的種類繁多的二次數據庫。除此之外隨著生命信息研究不斷深入千人基因組計劃，宏基因組，各類組學的研究都正在產生海量的數據，如何存儲，處理，分析這些數據毫無疑問是大數據技術研究范疇。
利用生命科學數據診斷和治療疾病，已經逐漸從實驗室開始走向商業化，目前已經開展了無創產前基因檢測等項目。
1997年香港中文大學盧煜明團隊發現胎兒脫落的DNA能直接進入母體血漿，進而可以通過檢測母體外周血中的胎兒DNA的方法檢測胎兒是否患有唐氏綜合征，地中海貧血等遺傳疾病，從而開啟了無創基因檢測在產前篩查中的應用[8]。進過多年研究，無創產前基因檢測已經實現商業化[9]。如何利用不斷出現的測序數據和技術，預防疾病，完善健康信息管理，實現精準醫療等內容將是醫療大數據未來研究的主要方向[10]。
2醫療大數據數據挖掘平臺設計
醫療大數據由于自身特點，需要有不同于傳統的技術。目前主流大數據的技術包括了大規模并行處理，分布式數據庫，NoSQL和可擴展的存儲系統等技術等[11]。醫療大數據的特點決該領域的研究必然是多學科交叉。
根據現有的大數據技術，結合醫療大數據的特點我們設計基于Hadoop的醫療大數據平臺，該平臺采用了目前主流的大數據解決方案，其中包括數據獲取，數據存儲，數據導入，數據分解等部分，見圖1。
3應用案例
隨著高通量的生物分子識別技術進步，為人類研究癌癥提供了大量的多組學數據。原癌基因癌變，抑癌基因和修復基因發生突變導致失活是正常細胞向癌細胞轉化的關鍵因素。然而癌癥基因中組合遺傳變異的復雜性導致識別癌癥相關模塊以及描述其生物學功能成為很大的挑戰。
研究利用多種遺傳變異因素設計了多因素介導的功能失調癌癥網絡核心模塊識別平臺用于研究多因素對癌癥發生發展的影響。平臺采用Hadoop分布式存儲技術存儲多維基因組數據（DNA突變、拷貝數變異、甲基化、基因表達和microRNA表達譜等）；利用R語言開發核心模塊識別程序；采用RHIPE技術連接數據和R程序；采用JAVA實現WEB界面和數據可視化。實現癌癥數據的存儲，傳輸，識別，可視化等一系列工作，從而為癌癥的診斷，精準治療提供基礎，見圖2。
4展望
現階段國內醫療大數據的研究與應用已經落后于其他行業，既有醫療數據標準不統一，獲取困難，數據質量差等客觀因素，而研究人員對醫學信息自身的理解，對將醫學問題與新興技術結合的能力，對學科交叉的認識都存在不足。
解決上述問題，需要以高質量的臨床數據和生命科學數據為核心，以行為數據，診療費用數據為輔助結合大數據技術開展部分示范性的工作，引導醫療大數據從科研到應用的轉變。
參考文獻：
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基因測序是醫療診斷與治療的革新技術，也是精準醫療的入口。從百億空間的生育生殖檢測，到千億市場的腫瘤個體化治療，再到萬億級的基因體檢咨詢市場，都有著巨大的應用前景。
2016年被認為是國內基因產業元年。受信息技術推動，基因遺傳數據的解讀與利用迸發出新活力，引發醫藥與IT巨頭跨界聯手布局，搶占先機。各方資本也開始跑步進入這片市場藍海，國內出現基因產業的創業浪潮。經過2014年和2015年兩年的持續發酵，基因產業終于站上了“風口”。
基因產業的誕生
基因產業不等于基因檢測，但是卻由基因檢測開端。目前，基因測序技術的發展已經突破了信息產業的摩爾定律，現在人類全基因組測序成本已經降到1000美元以下，未來這一數字還將繼續下降。圍繞基因新技術的創新，集聚了越來越多的人才、企業和資本，一個新興產業已經誕生。
近年來，美國、歐盟、英國、日本、韓國等已將基因組科學作為生物產業重點領域。2014年，韓國政府啟動耗資5.4億美元的后基因組計劃，推動新型基因組技術的發展和商業化。2015年，美國政府宣布啟動精準醫療計劃，2016年將投入2.15億美元支持基因技術的創新。
基因產業的高速發展，得益于測序技術的突破和大數據工具的運用。一方面，基因測序成本降低，為實際應用奠定基礎。美國基因檢測公司23andMe個人基因測序產品售價，從2006年的999美金降低至如今的99美金。目前公司估值已達11億美元。另一方面，大數據分析工具加強了基因信息的解讀能力。如果將基因數據比喻為人類的密碼，那么獲得密碼遠遠不夠，只有破解密碼，基因數據才體現價值。正因為如此，IT（信息技術）與BT（生物技術）的融合發展成為新趨勢，許多IT公司都在涉足基因信息的云存儲與智能解讀。
谷歌2015年開啟了基因組的云存儲服務，將單人基因組數據從100GB壓縮至1GB，費用從25美元降至25美分。亞馬遜投身基因信息分析的云存儲平臺建設，英特爾致力云技術以及相關芯片技術開發。IBM、微軟也在開發基因數據分析利用云平臺。
基因產業將是一個萬億級的藍海市場，它的產業鏈包括測序儀器生產、測序服務提供、數據分析處理、衍生行業等。在產業鏈上游，基因測序儀基本被Illumina與Life Tech壟斷，而華大基因通過收購CG介入，已具備自主研發及產業化能力。產業鏈中游是基因檢測服務，目前NIPT技術已非常成熟，而PGS、腫瘤及遺傳病篩查的科研項目不斷創新前進，產業成熟度也在提升。在不久的將來，我們將看到一個個千億級別的基因檢測服務產品。產業鏈下游，號稱“上帝之手”的基因編輯治療技術取得重大突破，美國企業Editas，Crispr Therapeutics擬在納斯達克上市；而基因大數據領域將隨著整個產業的不斷擴張和普及指數級高速發展。
我國產業受政策環境影響巨大，基因行業在監管趨嚴的同時，政府鼓勵性態度逐漸明確。2014年之前，中國基因產業基本處于放任發展狀態。2014年2月開始，國家叫停基因檢測項目，由此基因產業真正納入監管視線。2015年進入部分放行期。現在基因測序行業正處于政策鼓勵發展期，政策的明朗對產業發展有重要意義。
應用熱點創業潮
基因技術目前已經在多個領域應用，其中生育、腫瘤等應用熱點迎來了創業熱潮。首先，用于產前胎兒罕見病篩查。我國出生缺陷約占出生人口總數的4%-6%，占全世界出生缺陷兒童的1/5，而產前胎兒疾病篩查可以有效解決這一問題。據統計，近三年來我國至少有20萬孕婦接受產前基因檢測。目前，相關基因檢測已貫穿婚前、孕前、產前、新生兒等整個生育過程。
其次，用于腫瘤精準治療。腫瘤的發病與基因突變有關。隨著技術的進步，腫瘤基因檢測已從需要手術的組織活檢升級為血液檢測的液體活檢，對病患的創傷大大減少，精確度也大大提高。目前，我國已批準多家腫瘤診斷高通量基因測序試點單位。
第三，用于復雜疾病治療。科學研究已表明，自閉癥、心律失常、骨髓增殖性疾病、糖尿病、高血壓、老年癡呆、肝病及罕見病等多種疾病都與遺傳因素相關，我國一些醫療機構和醫藥企業已經開始引用基因檢測作為疾病治療、藥品研發的參考。
目前，企業和資本已經紛紛布局基因產業。深圳華大基因是全球最大的基因組學研究中心，其服務覆蓋全球100多個國家和地區。同時，一大批創業公司也在尋求機遇。碳云科技、基因貓、吉因加、觀世健康科技、23魔方等公司紛紛出現，覆蓋基因產業的不同環節。如吉因加致力于在腫瘤的防治中引入基因技術，觀世主攻面向大眾的基因檢測精準醫療服務。
中國企業也在IT與BT技術的融合浪潮中尋找機遇。英特爾、華大基因、阿里云于2015年合作建立了亞太地區首個定位精準醫療應用云平臺。華大基因將在此基礎上構建基因組學的數據中心和分析平臺。碳云智能科技公司則試圖打造專業的健康數據收集平臺，通過數據挖掘和機器學習，分析并應用生命大數據。
雖然近年來基因行業風起云涌，但總的來看，國內“南華大，北利普康”的格局暫未改變，業內大佬的地位暫時無人能撼動。盡管如此，風口上的玩家已經陸續入局，基因產業也開始進入爆發式發展階段。
技術研發與政策創新
相比發達國家而言，我國基因產業發展面臨著技術研發與政策監管的雙重挑戰。雖然中國在基因組測序方面處于國際領先地位，但相關的測序儀器制造、臨床、醫藥研發等領域，仍嚴重落后于發達國家。
從產業來看，基因檢測是一個以技術論英雄的行業，誰掌握了先進的技術，誰就擁有了核心競爭力。未來，全面突破技術壁壘之后，行業面臨的必然是一波大的洗牌，許多企業將飛速前進，而另一批則會很快消亡。
除了技術挑戰，我國基因產業發展也面臨認知以及醫療體制方面的障礙。首先，社會認知程度不高。基因測序仍是小眾選擇，許多患者、醫生、政策部門并不了解基因測序知識。其次，與臨床脫節，甚至沖突。對大部分醫院而言，基因檢測仍是游離于醫院體系之外的患者自主選擇。
在腫瘤治療領域，靶向藥是針對基因靶點的用藥，嚴格來說病人用藥之前需參考基因測序結果再判斷用藥。但由于基因測序仍不普及，許多醫院不能給患者提供全面、深入的基因檢測和解讀，有的醫生甚至盲目排斥基因檢測，以至于有助于精準用藥的基因檢測在臨床中不能得到推廣。
另外，監管體制滯后。腫瘤基因測序需要測量多個基因點位，但現有的監管辦法是逐一批準可測點位，客觀上嚴重滯后于技術的實際探索。業內有這樣一個比喻：理想的模式是監管“餐館”而非對每一道“菜”進行檢測。
從政策創新角度來看，需要在頂層設計、資源配置、評價體系等方面支持基因技術的研發與應用，從而全面建立應對國際競爭的真正實力。在醫療體制方面，應盡快將基因測序無縫連接到醫療體系中去，與病歷、醫保結合，逐步地改變醫生和病人的診治參與方式。可以從試點單位進行局部探索，也可以借鑒美國多元監管模式支持新技術研發。
會上，《中國醫院院長》有幸聆聽了北京清華長庚醫院副院長王勁、美國華盛頓大學醫學院神經外科主任理查德?艾倫伯格（Richard Ellenbogen）等一眾行業領軍人物就國內外學科發展挑戰與趨勢的熱議。席間，記者還就中美學科建設差異、聯合診療中心發展規劃獨家征詢到王勁和艾倫伯格教授的個中見解，交談中不時分享著他們對學科建設發展前瞻的無限構想。
學科創新意識相比匱乏
未來，學科建設到底會朝著哪些方向發展？
艾倫伯格以他的本職學科――神經外科的發展趨向作答。他表示，在美國，神經外科的學科建設呈現出四種蓬勃發展走向。
第一，神經外科治療領域逐步擴大延伸。以血管內治療為例，以往血管內治療通常由放射介入醫生完成，現在則多由神經內科、神經外科專家協同為患者制定治療方案，神經外科的介入以及術式、路徑的創新無不為患者提供了更為安全、有效的治療手段，極大提升了患者的中遠期治療獲益。
第二，創新治療方式為學科發展注入更強勁的動力。艾倫伯格舉例明示，在功能神經外科領域，目前國外專家可選擇腦深部電刺激術治療帕金森癥、抑郁癥和強迫癥等患者，使治療效果顯著改善。“這種基于微創的生物學治療有望成為學科發展的主流。”
第三，醫生價值得到重新優化分配。神經重癥監護室曾經是神經外科醫生的重要“陣地”之一，而當前，神經重癥科醫生將在其中逐漸承擔起越來越關鍵的責任使命，因為他們可以為患者提供更專業化的醫療照護，乃至臨終關懷。
第四，在借助科技力量、順應疾病譜變遷的背景下，需要及時調整學科發展方向。伴隨醫學科技進步，美國的創傷性神經損傷的治療收效以及功能康復水平已不可同日而語，治療需求也逐年增加。“這也將成為各家醫院醫療實力的重要體現。”
美國華盛頓大學旗下成立的脊柱中心就是很好的例證。據悉，華盛頓大學脊柱中心業已成立十數載，簽約醫生來自神經外科、骨科、康復科、疼痛科、心理科等專業，時下不僅為患者提供臨床整合式服務，而且傳統的開放性手術逐漸被微創手術所取代，患者的治療、康復效果以及安全性均更為理想。
會上，一位老專家在聽及國外神經外科學發展現狀時表示，中美兩國相比，對同一病種的治療效果可能并未存在太遠差距，然而中國學科建設的創新能力卻明顯滯后，“基本上是隨著人家走，多一些創新意識與轉化能力是當務之急”。
在創新意識相對匱乏的同時，缺乏高品質、規范化的專科醫生培養也成為學科深入發展的掣肘要素。
據悉，在美國的26個專科住院醫師培訓項目中，神經外科學位列其間，而神經外科住院醫師的招錄也因“最高的準入標準”而聞名。目前，全美僅有110個醫療機構具備神經外科住院醫師的招錄資質，每年的招收名額約180個，每個醫療機構年招收人數不超過兩名。無疑，寧缺毋濫、嚴格住院醫師規范化培養成為神經外科固守行業領頭羊地位的基石。
此次，北京清華長庚醫院選擇與美國華盛頓大學開展聯合診療中心，在認可對方學科發展實力的同時，正是看重了美方的高端專科醫師培訓能力。
而北京清華長庚醫院的“工科背景”以及神經外科醫療水準也恰恰是美國華盛頓大學最為欣賞的特質。艾倫伯格將此次“聯姻”界定為“強強聯合”，他透露，北京清華長庚醫院和美國華盛頓大學醫學院將互為神經外科住院醫師的海外培訓基地，每年兩家醫院將互派神經外科住院醫師接受專科培訓。
創新轉化能力需合力篤實
神經外科是北京清華長庚醫院的重點發展科室，隸屬于清華大學臨床神經科學研究院，由腦血管病中心、脊柱脊髓中心、功能神經疾病中心、膠質腫瘤綜合征治療中心、顱底腫瘤中心、神經內鏡中心、神經創傷中心七個疾病單元組成，坐擁200張開放床位。科主任為國內享有聲譽的神經外科專家王貴懷，首席專家為現任北京清華長庚醫院副院長的王勁。
王勁是我國神經外科事業開拓者王忠誠院士之子，回國前已是美國華盛頓大學醫學院的神經外科教授。北京清華長庚醫院開業之初，他放棄了國外優越的工作與生活條件，毅然加盟北京清華長庚醫院。
促進國內神經科學發展，開展轉化醫院是王勁的回國創業夢想。他相信，北京清華長庚醫院可以助他完成多年未能實現的醫學夙愿，“我非常希望能夠借助清華大學的強大理工學科和生物學系優勢，踐行學科協同創新。”王勁將目光瞄準了轉化醫學。
在國外工作20多年，使王勁對醫學事業抱有更多的思考與設想。對于腦積水分流手術，他發現，國外的手術分流閥既無法精準測量手術患者的顱內壓，也無法準確告知流量，而國內相關設備絕大多數自國外引進。“目前，各國學者對這一問題都無有效的解決方案。”
當北京清華長庚醫院向他拋出橄欖枝時，他毅然決定回國。目前，他帶領團隊與清華大學理工科、生物醫學系的學者溝通交流，希望盡快找到解決之道并應用于臨床。
“臨床提需求，基礎做科研，再轉化為臨床應用，只有形成‘閉路循環’，才能推動實踐飛速發展，才能更好地造福患者。為了這個目標，我們將不遺余力。”在深入開展以臨床需求為導向的轉化研究之時，王勁還帶領團隊在相關學科針對整合式醫學服務中心、精準醫學、專科住院醫師規范化培訓展開探索……
如今在新聞中，我們幾乎每天都能看到3D打印技術在醫療領域的發展。例如，中國一家醫院為一位在工作中受傷的男性完成3D打印肘關節移植；威爾士外科醫生使用3D打印機修復了一位患者的面部骨骼；美國一家醫院利用3D打印技術制造支架，撐開嬰兒堵塞的呼吸道……隨著3D打印技術的加速發展，其在醫療領域的應用越來越多，越來越成熟。那么，3D打印與醫療究竟會擦出什么樣的火花？會為患者帶來什么福音呢？
3D打印到底是什么
由成龍主演的《十二生肖》，向人們真實地展現了3D打印的神奇應用。看了電影的人，想必對這個場景印象非常深刻：那就是盜寶人JC（成龍飾演）戴了一個手套，手套上有很多傳感器，把獸首摸一遍后，另一頭的盜寶團隊成員就立即打出一個一模一樣的獸首模型來。這個能瞬間打印出十二生肖的機器，就是 3D打印機。
其實，3D打印技術與3D電影一樣，早在上世紀90年代中期就有，以數字模型文件為基礎，運用粉末狀金屬或塑料等可黏合材料，通過逐層打印的方式來構造物體的技術。早期常用在模具制造、工業設計等領域，現逐漸用于一些產品的直接制造，特別是一些特殊物品（比如人體的髖關節或牙齒，或鐘表與飛機零部件等）。
具體說來，3D打印過程分為兩步，在需要成型的區域噴灑一層特殊膠水，膠水液滴本身很小，且不易擴散；然后是噴灑一層均勻的粉末，粉末遇到膠水會迅速固化黏結，而沒有膠水的區域仍保持松散狀態。這樣在一層膠水一層粉末的交替重疊的作用下，實體模型將會被“打印”成型。就像蓋房子一樣，磚塊是一層一層的，但累積起來后，就成一個立體的房子了。
3D打印耗材由傳統的墨水、紙張轉變為膠水、粉末，當然膠水和粉末都是經過處理的特殊材料，不僅對固化反應速度有要求，對于模型強度以及“打印”分辨率都有直接影響。3D打印技術能夠實現600DPI（DPI是指每英寸所打印的點數）分辨率，每層厚度只有0.01毫米，即使模型表面有文字或圖片也能夠清晰打印。而且可以利用有色膠水實現彩色打印。
3D打印技術的魅力在于它無需機械加工或任何模具，不需要在工廠操作，桌面打印機可以打印出你需要的小物品，假設一個茶杯，在打印完成后，可以馬上用來盛水。放在辦公室一角使用的稱為桌面機。而自行車車架、汽車方向盤甚至飛機零件等大件物品，則需要用工業打印機來完成。同時，3D打印還能夠打印出一些傳統生產技術無法制造出的外型，簡化整個生產流程，具有快速有效的特點。
目前，3D打印已經廣泛用于傳統制造業、醫療行業、文物保護行業、建筑設計行業和配件飾品行業。人們已經用 3D 打印技術打印出了很多東西，比如心臟瓣膜、下顎骨、電路板、汽車、房子、自動步槍，甚至還有鞋子、內衣或生肉。
3D打印與醫療行業天然匹配
近年來，隨著3D打印技術的發展和精準化，以及個性化醫療需求的增長，3D打印技術與醫療行業的結合，在廣度和深度方面都得到了顯著發展。在應用的廣度方面，從最初的醫療模型快速制造，逐漸發展到3D打印直接制造助聽器外殼、植入物、復雜手術器械和3D打印藥品。在深度方面，由3D打印沒有生命的醫療器械向打印具有生物活性的人工組織、器官的方向發展。那么，3D打印為何能在醫療領域大放異彩呢？
首先，很多疾病和傷痛都源于生物力學問題，比如骨折、關節老化以及脊椎錯位變形等。過去這類問題很難治愈，原因在于每個人的生理構造都獨一無二，標準統一的外部裝置無法解決每個人的問題。3D打印出來的產品則完美解決了這個問題，它完全符合每個人的身體構造，此外它還大大降低了定制化的成本，讓大規模定制化這一看似矛盾的概念成為可能。比如，2014年9 月，北京大學的研究團隊成功地為一名 12 歲男孩植入 3D 打印脊椎，這屬全球首例。這位小男孩的脊椎在一次足球比賽受傷之后長出了一顆惡性腫瘤，醫生不得不選擇移除掉腫瘤所在的脊椎。這次，醫生并未采用傳統的脊椎移植手術，而是用3D 打印打出了一塊鈦合金骨骼。這種植入的3D脊椎可以跟現有骨骼非常好地結合起來，而且還能縮短患者的康復時間。此外，研究人員還在植入的3D脊椎上面設立了微孔洞，它能幫助骨骼在合金之間生長，換言之，植入進去的3D打印脊椎將跟原脊柱牢牢地生長在一起，這也意味著未來不會發生松動的情況。
其次，一些結構靈活、半固定或可被人體吸收的人工構造，比如關鍵器官的瓣膜、血管等，難以通過傳統的方法制造出來。而3D打印技術則可以解決這個問題。比如，2015年2月，復旦大學附屬中山醫院心外科課題組，采集了一位77歲高齡的主動脈瓣重度狹窄合并關閉不全患者的高分辨率CT及心超影像，借助3D打印處理軟件，為其打印出完整的心臟及主動脈3D模型，僅耗時1小時就為患者順利完成了經導管主動脈瓣置換手術。患者X線暴露時間比既往縮短一半，造影劑用量減少1/3，術中、術后生命體征非常平穩，復查顯示人工瓣膜定位準確、工作正常。
最后，3D打印繞開了復雜的基礎設施和物流問題，只要將設計好的圖樣發送到打印終端，3D打印機就能在離醫院較近的距離內進行生產。比如，2014年第二軍醫大學暑期醫療服務博士團深入湘江戰役發生地廣西興安縣送醫送藥、開展健康宣教，適逢一患者因車禍導致右髖臼嚴重骨折。如果用常規手術治療這種骨折，時間長、出血量多、復位固定失敗率高、極易造成術后并發癥。博士團成員、骨科博士楊鵬決定將3D打印術引入治療：對患者骨折部位進行三維重塑，并打印好1∶1的骨折模型，連夜運送到興安縣醫院。隨后設計手術方案，并在3D骨盆上做了手術預演。術后影像學檢測表明：患者骨折復位狀況良好，內固定堅實。
醫學領域10大3D打印革新案例
3D打印現在已經被用在打印藥品、醫療設備，還有針對患者的解剖學模型以及生物組織等多個方向。醫學專家們也都陸續開始將這門高效且極具個性化的新科技應用于醫學實踐當中，以提高醫療服務的水平。在此，我們列出10大3D打印醫學革新的案例，用以展現當今醫學領域3D打印水平。
1.骨骼模型
過去，醫學專家們都是通過制作平面解剖圖和掃描圖來診斷患者的健康狀況。如今，通過3D打印，專家們能夠通過分析患者獨特的MRI和CT掃描圖來打印骨骼的三維模型。而在整形外科中，醫生可以通過打印復雜的三維骨骼模型來進行術前實踐，同時也可以利用該模型讓患者對手術有更為清晰的認識。
2.腎臟模型
美國杜蘭大學泌尿外科的一個醫學研究小組曾經在一個高難度的腫瘤切除手術中，利用3D打印技術制作出高精度的腎臟模型。這些模型以樹脂作為材料，清晰地展示出腫瘤的生長位置。其用途主要是讓患者清晰地了解到自己的病癥，以便于雙方能夠更好地合作來完成手術。
3.未出生的嬰兒
雖然這并不是嚴格意義上的醫學應用，但3D打印確實可以從很大程度上幫助未來的父母親們，讓他們能夠在嬰兒出世前更清晰地看到嬰兒的各項特征。通過超聲波掃描獲得嬰兒的特征數據模型，然后將其轉換為3D打印格式模型文件，打印出嬰兒的精細模型，讓父母能夠提早看到自己的孩子。
4.藥片
首個通過FDA（美國食品藥品監督管理局）檢測的3D打印藥片叫做Spritam，在2016年5月正式上市。這種藥片是由位于美國賓夕法尼亞州蘭霍恩的Aprecia Pharmaceuticals公司使用改進型3D打印技術開發的，設計目的是制造速溶型產品。藥片由藥物粉末結合水溶性黏合劑制成，在該公司的測試中在僅僅4秒多的時間內就完全溶解。這種Levetiracetem（左乙拉西坦）是一種口服藥物，可作為各種癲癇疾病的兒童和成人處方治療的一部分。未來還將會有更多的藥片通過3D打印技術進行研發制造。而且醫藥學研究者還會通過分析各種患者的病征，并利用算法和軟件來開發新的藥物成分，針對體重、性別、肝功能以及其他各項指標來3D打印特效藥物。
5.牙科
在牙科植入手術當中，醫生通常需要針對牙鉆的具置做出準確的判斷。現在，FDA批準的一種新型的牙科部件，叫做Dental SG，能夠讓牙科醫生在植入手術中針對牙鉆的位置作出最精準的決策。這款新部件是利用撓性樹脂，通過3D打印技術制作，能夠完美地嵌合于患者的牙齒3D打印模型之上。這種方法不僅提高了手術精準度和效率，而且加快了患者的恢復期，可謂兩全其美。
6.自動縫合設備
Suture是一款正在實驗當中的新型手持式自動縫合設備。由英國皇家波普頓醫院的專家AlexBerry與他的同事們共同設計，這款設備配備了3D打印的樹脂部件，能夠被用于多種需要醫學縫合技術的場合。
7.假肢
對于機器人領域來說，3D打印的假肢是一個非常激動人心的發展方向。OpenBionics公司最初創造了開源的3D打印假肢，而且在眾多公益醫療項目中投入應用。另一個組織你或許也聽過，叫做e-Nabling the Future，他們允許3D打印機的使用者們能夠下載開源的3D打印假肢模型，并打印出各個部件用來幫助殘疾人士。
8.腫瘤模型
如今，3D生物打印已成為整個3D打印產業當中發展最快的領域之一，很多機構曾預測其市場將在2024年突破60億美元。現在，來自愛丁堡的赫瑞瓦特大學一個研究小組正通過3D打印來制作具有生物活性的腦補腫瘤。該團隊將使用患者腫瘤中的干細胞為材料來進行打印，以此來持續研究腫瘤的生長過程。他們希望利用3D打印的腫瘤來測試各種新型藥物的療效，以便研究出新的腫瘤治療方法。
9.甲狀腺
Vladimir Mironov博士來自于一家剛剛起步的3D生物打印公司，他之前順利通過3D打印技術制作出了具有生物活性的甲狀腺并成功植入了小鼠的體內。這項研究成果為生物器官3D打印領域的開辟了一條新的道路，這之前僅僅在科幻小說中提到過。
10.耳植入
一、大數據背景下醫院財務管理存在的問題
麥肯錫的《大數據的下一個前沿：創新、競爭和生產力》2011版報告中預估，數據分析在醫療領域產生的潛在價值年增長率為0.7%，即每年能夠達到3000億美元。但在2011年卻只可以產生300億美元到600億美元的價值，也就是只能夠實現10～20%。造成該情況主要有以下兩個原因，一方面是需要臨床試驗證明；另一方面則是數據的共享及互操作的實現還存在著尚未解決的問題。到目前為止，醫療服務行業只是抓住了數據分析在醫療領域中10～20%的利用機會。還存在著諸如缺乏激勵機制、機構改革困難、技術人才稀缺、數據共享挑戰等問題。
1.醫院財務管理缺乏數據整合能力，使得數據無法實現交互
眾所周知，醫院單位時時刻刻都有新的醫療數據、工作部門的運行數據、財務管理數據的產生，但就現階段我國醫療行業的發展來看，眾多醫院并未意識到這些數據所存在的價值，及對與后期醫療發展的借鑒作用，因此，其不注重數據分析及整合，導致醫院在該方面能力的欠缺，尤其是在存有眾多數據的財務管理部門，數據支撐力度更是缺乏。
2.醫療成本與創收之間存在矛盾點
“自負盈虧”是當下大多數醫院采用的財務管理制度，其好處在于調動醫療人員的工作積極性，但其弊端在于有的科室為了增加利潤，抬高價格，使得醫院內部各科室之間的收入與支出差距增大，為醫院內部管理平衡造成阻礙，對醫院的長期發展造成不良影響。同時，醫療制度的不斷推進使得醫院的財務管理難度加大，不僅需要縮減成本，還需要增加財務管理信息的透明度，促進醫療事業的發展。
3.缺少復合型財務人才培養機制
大數據背景下的財務管理人員至少需要具備醫療、財務、大數據分析三個方面的技能，然而復合型人才本身就匱乏，加之醫院的人才引進及培養體系不完善，導致該方面人才稀缺，使得推進醫療事業改革的進程緩慢，在?t院財務管理制度上也無法創新。
二、大數據背景下醫院財務管理創新的有效策略
雖然大數據在醫療服務行業的應用還存在一系列亟待解決的問題，但的確也有一些顯而易見的效果，比如在臨床上采用的電子病歷，雖然其大量的數據并沒有被完全地挖掘及利用，但支付方已經開始利用大數據來制定報銷策略。由此可見數據分析在醫療行業已經產生效用。另外，許多制藥企業也將數據分析應用在了簡化臨床試驗等方面的研究探索上。因此醫院如果繼續在現有的機制上停滯不前，那么錯失大量改革臨床護理和個性化用藥的機會將是不可避免的。
1.數據分析實現個性化
基于人的特征給人群貼標簽是數據分析最強大的功能之一，基于此能夠向用戶提供具有針對性的、更加適用的服務或產品，可見數據分析可以從深層次將事物區別開來。若將這些與患者的基因、分子、行為等數據聯合起來，那么其對醫療服務產生的影響則是我們所無法預估的。基因組測成本的減少，蛋白質組學的出現，以及實時監測技術的發展使得生成一種新的超精準化、細致化的數據成為可能。
這些數據使得健康醫療將會有新的定義。一方面，健康醫療可幫助解決醫療服務系統解決信息不對稱的問題，這樣醫護人員在看到患者身體狀況的完整數據圖后，就可能將焦點從治病轉為預病及健康管理，從而減少患者的醫療支出。另一方面，數據越精確就越能夠越精準的實現診療，醫院在設備的投資及藥品的采購方面也就會更加合理化。
2.規范醫院財務數據，使財務分析、數據整合、應用得到統一
為了在大數據分析的基礎上為患者提供良好的醫療服務，醫院需要獲取患者完整的視圖病情，在此我們提出利用醫院系統中存儲的患者的數據來進行，這些數據包括患者所有需要繳費的診治，即用藥情況、身體檢測等都包括在內。具體的操作方式是基于龐大的病歷數據集搭建智能的臨床決策工具，這就迫切需要規范醫院的財務數據，使得財務分析、數據整合及應用得到統一。那么，醫療服務方面則需要對這些無上限的數據流進行統一管理，并充分地將這些數據應用在醫療中，這將是一個巨大的挑戰。
3.利用大數據分析技術，提高醫療服務質量
物聯網及大數據分析技術為醫院對患者的遠程監測提供了條件，使得醫院能夠在患者癥狀嚴重前就及時對其進行醫療方面的干預及調整。這些監測技術的使用不僅能夠大大減小患者的醫療成本，還能夠跟上這個社會的節奏，在新的商業模式中得到應用。醫院通過使用這些技術的同時，對患者的健康加以干預措施，來打造一個關注預防、制定健康解決方案的新疾病管理機制，在用戶生病前就干預診治，為用戶提供更好的醫療服務。與此同時，創建應用數據分析技術的健康風險監測機制，開展前瞻性的健康風險評估，用以避免不必要的住院，降低醫療保險支出。
4.加強復合型財務人才隊伍建設
財務管理離不開人員的操作，因此，培養具備醫療、財務、大數據三方面知識的復合型人才是必不可少的。財務管理分析人員必須要有能力對大數據進行分析應用，并對醫院的規劃與建設有全方位的認識，保證醫院的財務管理工作在高效運行的同時，為醫療服務提供有效數據。
關鍵詞：網絡營銷 關鍵詞廣告 關鍵詞分析
1.搜索引擎關鍵詞廣告定義
關鍵詞廣告【1】是一種文字鏈接型網絡廣告，通過對文字進行超級鏈接，讓感興趣的網民點擊進入公司網站、網頁或公司其它相關網頁，實現廣告目的。搜索引擎關鍵詞廣告已經成為諸多企業進行搜索引擎營銷時首要選擇的方法。
2.關鍵詞廣告的特點和形式
對于廣告主來說，挑選有效關鍵詞并將廣告信息提交審核通過后，其廣告信息就可以隨時被展現在搜索結果中，通過改變關鍵詞的單次點擊價格就可以預估出廣告出現的大置，若廣告主需要改變廣告信息內容，可以隨時對標題、創意、連接地址進行改動，通過改動連接地址可以引導網絡用戶到達廣告主想要其到達的任意一個網頁。同時，廣告主可以利用搜索引擎服務商提供的效果監測工具對關鍵詞廣告的各項數據進行實時跟蹤和監控。總得來說，關鍵詞廣告的特點可以總結為廣告投放具有隨時性及可控性、廣告信息及出現位置調整便捷、關鍵詞廣告具有強精準性和靈活性、廣告效果具有實時可控性。
3.關鍵詞選擇的常用方法
目前企業在進行搜素引擎關鍵詞廣告營銷過程中普遍采用的是“關鍵詞選擇的常用方法”，這種方法有其便捷性，即使是剛剛接觸搜索引擎營銷的新人也可以使用，但是它有很大的弊端。相比之下，層級遞進式關鍵詞選擇法則可以很好的幫助企業及營銷人員從企業營銷的多個維度出發來滿足網絡用戶的搜索需求，從而達到提升企業投資回報率的目的。
利用關鍵詞工具進行關鍵詞選擇的方法存在很大的弊端，如果沒有一個明確的目標，那么選擇關鍵詞的過程將是一個盲目的過程，對于企業及網絡營銷人員來說其只能作為關鍵詞選擇過程中的輔助方法使用。
4.關鍵詞選擇的創新方法層級遞進式選擇法
（1）關鍵詞的初選
以整形美容行業關鍵詞選擇為例，說明初選的方法。整形美容行業關鍵詞主要可以分為四個類別：即品牌詞、行業詞、短語詞和長尾詞。
品牌詞中包含的是含有企業牌品的關鍵詞。
行業詞是在短語詞的基礎上添加修飾或限定詞進行拓展后得到的短語詞稍長的關鍵詞，形容限定詞主要分為以下幾種類別：技術方法、效果、手術、治療、價格、醫院、專家、地域等。
短語詞主要按照以下幾個類別來進行細分：項目詞、部位詞、項目+部位詞以及三種類型的關鍵詞組合后的新詞。
長尾關鍵詞包括以下幾類詞：癥狀+解決詞、病因詞、（短語詞、行業詞）加效果詞、比較詞、加形容詞后的長度比較長的關鍵詞。
（2）以優先級為基礎的關鍵詞過濾
企業在進行搜索引擎關鍵詞營銷時，不能盲目選擇網絡用戶查詢信息過程中使用數量多的關鍵詞，而是要選擇與自身網站內容最相關、價值最高的關鍵詞。按照關鍵詞價值的不同，將關鍵詞劃分為三個等級：低級詞、中級詞和高級詞。高級詞：指得是那些與網站自身內容非常相關但是網絡用戶通過搜索引擎搜索較少，但是點擊率高的關鍵詞；中級詞：指的是那些與網站內容比較相關，網絡用戶搜索量較多，點擊率比高級詞低的詞；低級詞：指的是那些與網站自身內容相關，網絡用戶通過搜索引擎搜索量高，點擊率比中級詞低的關鍵詞。
（3）以滿足用戶搜索需求的關鍵詞過濾
網絡用戶從出現整形需求到真正進入目標網站的過程可以分為以下六個行為階段：即病因癥狀了解階段、尋求非手術治療階段、手術治療信息了解階段、比較對比階段、尋求手術治療階段、再次尋求手術治療階段。
在這六個階段中，尋求非手術治療階段主要是網絡用戶想通過非手術方法獲得治療，處于這個階段的網絡用戶并沒有考慮通過手術方法進行治療，所以企業在進行關鍵詞選擇時可將這個階段的詞完全過濾掉；
再次尋求手術治療階段主要是受術者尋求手術治療失敗后需要進行手術修復的階段，這個階段網絡用戶會非常謹慎，一般會選擇更加權威的醫院接受治療。對于權威性高的醫院需要對此階段加大投入：
病因癥狀了解階段的網絡用戶主要是通過搜索引擎查詢特定癥狀或者病因找到企業網站，并閱讀網站上已經準備好的內容來為他們答疑解惑，在這之后引導其發現自己所需服務。這個階段選擇的關鍵詞例詞見下表：
當網絡用戶開始查詢具體的手術項目、方法、治療方法、效果、副作用/后遺癥、治療費用時，就進入了手術治療信息了解階段。這個階段選擇的關鍵詞例詞見下表：
在比較對比階段，網絡用戶在對病因癥狀、治療方法、手術項目進行了解的基礎上進行醫院和專家的對比選擇；具體關鍵詞例詞見下表：
當網絡用戶帥選出了自己信賴的醫院及專家后，便會直接進入網站通過網站進行在線咨詢，這時就到了尋求手術治療階段。
（4）以企業營銷目標進行關鍵詞過濾
以提升品牌知名度為標準的關鍵詞選擇過濾出來的關鍵詞主要是包含企業名稱或者可以體現出企業產品或者服務優勢的關鍵詞，通過篩選，最終確定的關鍵詞種類有“品牌詞”、“行業詞”中的‘效果詞’以及“長尾詞”中的‘比較詞’。
以網站轉化為標準的關鍵詞選擇過濾出來的關鍵詞主要集中在“行業詞” “品牌詞”和“短語詞”。由于行業詞和品牌詞中的關鍵詞含有企業品牌和網絡用戶搜索5個階段的關鍵詞，其能夠帶來更高的轉換率，故而將這三類關鍵詞設置為重點關鍵詞。對于“長尾詞”中的效果詞、比較詞，其可以體現出醫療企業的權威性和優勢“激光脫毛效果好”、“武漢脫毛醫院哪家好”等能夠很好體現三甲醫院權威的關鍵詞也可以帶來較高轉化率，這兩類關鍵詞歸類至次重點關鍵詞。“長尾詞”中的“癥狀+解決”詞和“病因詞”，由于其不能明確判斷網絡用戶需求，其轉化率就會相應偏低，故將其歸類至非重點關鍵詞，在進行關鍵詞廣告投放過程中可以選擇這類關鍵詞，也可以將其剃除。
醫療企業在使用層級遞進式關鍵詞選詞法進行關鍵詞選擇時，需要研究網絡用戶的搜索行為，并結合企業自身情況，合理使用關鍵詞過濾組合，只有這樣才能選擇到有利于醫療企業搜索引擎營銷的關鍵詞組合。
5.總結
企業搜索引擎關鍵詞營銷活動開始前，關鍵詞的選擇一般都是不完美的，對于想要通過搜索引擎進行關鍵詞廣告投放來開展網絡業務的企業來說，需要對關鍵詞營銷的效果進行跟蹤測試，不斷地對測試結果加以分析，根據分析結果有目的性的增加或者減少關鍵詞，以期讓企業的搜索引擎關鍵詞營銷效果達到最佳。
企業在利用搜索引擎進行關鍵詞營銷時，需要明白關鍵詞是需要根據營銷效果及目的進行不斷調整的，當碰到網企業營銷目標發生變化、競爭對手品牌提升或者企業產品、服務進入不同時期等情況時，企業需要根據情況進行關鍵詞的再選擇，否則，已選擇的關鍵詞或跟蹤而選定的有效關鍵詞，就會出現轉化率降低的情況，進而影響企業進行搜索引擎關鍵詞營銷的效果。
參考文獻：