一邊是小跑步入老齡化社會的中國國情,一邊是超負荷運轉、臃腫不堪的傳統醫療機構,當下的醫療健康產業已經成了一個持續性的朝陽產業。正如馬云所說,中國十年以后最大的麻煩是健康問題和快樂問題,認為下一個超過他的人,一定出現在健康產業里。
早在2013年,麥肯錫就認為,屬于醫療行業的大數據革命到來了,甚至已經到了引爆點,因為醫療行業早就遇到了海量數據和非結構化數據的挑戰。
大數據正在引爆革命
1997年上映的的美國電影《Gattaca》(《自然人》)中呈現了一個未來世界的醫學形態:嬰兒才呱呱墜落產床,護士就從一旁的醫療機器里拿出體檢報告單,上面逐條列出嬰兒將來各種疾病的患病幾率和發病幾率,甚至詳細到死亡年齡。
這部近20年前的科幻電影對未來世界的洞見驚人,2014年Google X實驗室的推出Baseline Study計劃,被業內人士預估為谷歌在醫療方面發力最大的項目之一:不僅可以讓醫療專家預測治療重大疾病,最終目的是利用大數據分析找到健康完美的人類基因模型。
如電影中所描摹的景象一般,未來醫學為減少自然分娩帶來的有先天缺陷和遺傳疾病人群,利用基因工程對未出生的嬰兒進行基因加工,確保生下來就是遺傳學上的人類精英。
如果說谷歌X的基因工程計劃還是大數據在人類醫療領域的遠景,離實現還有距離,而現實場景或許可以讓我們更真實地看到大數據對于當前醫療健康行業的改變。
作為大數據的策源地和醫療行業的全球先驅,美國的大數據道路無疑走得最快。奧巴馬上臺后提出了大數據國家戰略,如今這一戰略的價值正在醫療行業漸漸凸顯。麥肯錫全球研究院報告顯示,如果美國醫療保健行業對大數據進行有效利用,就能把成本降低8%左右,從而每年創造出超過3000億美元的產值。
業內人士分析,收集數據是醫學研究最大的難題之一,支撐一個專家研究某種疾病的形成機制往往需要規模盡可能大的案列數據,傳統的醫學研究項目一般要耗時多年才能采集到數千個案例,時間跨度大且工程量大。
在整個健康醫療產業里,只有傳統醫療機構手握核心數據資源。雖然可穿戴設備采集數據看起來很美,其實要面對的問題還很多,首先醫學研究對采集數據的精準度要求非常高,這對智能終端設備在數據采集的精確度上構成挑戰;其次目前國內缺乏統一的數據接入平臺;此外,消費者對于可穿戴設備普遍抱著嘗鮮的心態,最先戴上Jawbone up的那群科技達人,可能早已在熱情消退之后把手環丟在了某個角落,而大數據的前提是有一定規模和能持續積累的數據。
對于中國而言,破除內部、外部、公共和商業之間的壁壘成為首要解決的難題,將不同渠道的信息內容整合在一起,用統一的標準去建立信息流動的數據庫,為大數據的計算分析提供信息池。當然,醫療機構從業者僅僅把得到的信息輸入到電腦中還不夠,還需要利用臨床決策系統去支持診斷,利用臨床分析系統做效果分析。
“理想的形態是,未來能做到‘一張醫保卡’走遍天下,無論哪家醫院的醫生,只要刷一下病人的醫保卡,就能了解病人的病史和用藥史,并且通過歷史數據分析,結合臨床決策系統的支持,為病人提出診療意見。”貝恩咨詢全球副董事許喆對《商學院》記者說。
健康醫療大數據有三個層級,第一是數據的采集,第二是數據整合與機器分析,第三是數據干預。目前國內醫院正在推行的醫療信息化即是第一層級的任務。
許喆認為,對于國內醫療健康產業而言,大數據還處在數據采集和整理的起步階段。目前有兩萬多家醫院及更大數量的基層醫療機構,仍然有大量的醫療機構還以書面形式記錄病例和資料,即便是已經推行電子病歷的醫療機構,使用的也是各不相同的電子病歷系統,這對醫療機構的數據使用和未來打通各醫療機構之間的信息流通管道帶來了實際困難。
一位在醫療行業觀察多年的資深記者也流露了他的隱憂,國內醫療機構之間還是信息數據互不流通、互不分享的現狀。醫療健康大數據的想象空間很大,但距離實現還有一個漫長的過程。
BAT的醫療入口之爭
傳統的醫療機構掌握著最多最核心的臨床數據和樣本資源,發展的當務之急還是醫療信息化的建設。而BAT在互聯網醫療領域的跑馬圈地運動早已如火如荼。
但業內人士告訴《商學院》記者,BAT目前還“徘徊在醫院門口”,無論是網上掛號還是給醫院裝wifi,都還處在淺層服務的階段,更多扮演技術服務提供者的角色。BAT互聯網醫療之爭說到底還停留在平臺、入口、支付等外圍的診療服務上。
2014年7月,百度云與北京市政府推出了北京健康云。健康云平臺通過智能設備來搜集用戶的身體數據,結合百度的大數據分析、處理能力,對數據進行篩選、整合、匹配、分析得出結論。分析結果同步推薦給線下的服務醫療機構和專家,包括健康咨詢公司、減肥教練等,可以為用戶提供個性化的健康服務,例如減肥瘦身輔導、健康管理咨詢、遠程心電監測等。
阿里健康不久前剛介入了新浪愛問醫生服務,這是繼在阿里健康APP上的咨詢、加號和掛號功能之后的一步新棋。阿里巴巴2014年收購了中信21世紀并將其更名為“阿里健康”,年底阿里健康APP業務的正式上線預示著全新的處方藥購買方式來臨。春節前又緊鑼密鼓推出云醫院平臺,旨在聯動醫院、診所等醫療機構,為醫生創造多點執業的機會,并在醫療支付服務、藥品流通和監管、基礎環境建設等方面整合資源。
據公開資料顯示,目前全國只有中信21世紀擁有第三方網上藥品銷售資格證的試點牌照,即旗下95095醫藥平臺擁有的《藥品互聯網交易服務資格證書》,并且中信還手握國內僅有的藥品監管碼體系。這意味著阿里用1.7億美元買到了醫療行業的龐大數據,而這個資源2015年1月就被派上用場:阿里健康聯手中信銀行,雙方將共同建設推廣線上線下藥品電商平臺,聯手開拓醫療機構、醫保等領域合作,實現藥品信息大數據、醫療資源和客戶資源的共享。
與此同時,阿里健康還在力推與HIS廠商的合作。
首個合作伙伴為北京陽明診所,阿里健康平臺向其提供了免費的云HIS系統,此舉意在將醫院的處方系統與藥品監管網絡連接。用戶在合作機構就診,電子處方即進入阿里健康APP,只需打開APP就能用處方向附近藥店下單。這幾步棋落子,基本可看出阿里健康的布局。擁有海量數據的微博將成為阿里的流量入口和售藥渠道,與消費者之間的“最后一公里”旋即被打通。
此外,阿里健康還將與中信21世紀共同開發、建立一整套基于醫療和健康領域的信息化標準。業內人士分析,未來的阿里健康,很可能將手握中國藥品領域最大最精準的數據庫,醫療電商市場的開拓和醫療大數據的應用潛力巨大。
2014年9月,騰訊豪擲7000萬美元投資醫療健康互聯網公司丁香園,在QQ、微信等平臺展開合作。微信智慧醫療解決方案也于去年上線。微信智慧醫院以“公眾號+微信支付”為基礎,試圖通過結合微信的移動電商入口,來優化醫生、醫院、患者以及醫療設備之間的連接能力。整個流程包括微信預約掛號,候診提醒;微信導航,診療室和化驗室之間的指引;微信支付診間費用,電子報告微信實時送達、離開醫院后的醫囑提醒等。目前全國已有近100家醫院通過微信公眾號實現移動化的就診服務和快捷支付,累計超過1200家醫院支持通過微信掛號,服務累計超過300萬患者,為患者節省超過600萬小時,大大提升了就醫效率,節約了公共資源。
“目前醫院掛號與互聯網的結合才剛剛開始,智慧醫院的目標是希望能夠把掛號到取藥、付費全部一體化,用微信的公眾號把它全部串起來,包括事后的回訪,相關的病例單、X光片如何分享,其他醫生如何調用以前的病例。”馬化騰說。
而未來的智慧醫療想打造“放在口袋里的醫院”:就醫體驗、電子病歷查詢、用微信自我管理健康、實現微信遠程會診。儲存在云端的健康大數據,為流行病和重大疾病的預警管理鋪路,騰訊想通過“連接一切”沉淀醫療大數據,為國家推行分級診療健康預防提供支持。
中小企業蜂擁介入
近些年來,也有越來越多的醫療從業者開始主動擁抱互聯網時代。像春雨醫生這種手機醫生問答軟件移動健康咨詢APP,為一部分醫生提供了另一個虛擬診療室,也在嘗試打開大數據應用的通關密碼。
做了三年線上“輕問診”的春雨醫生,在互聯網和移動端吸引到了一群專業的醫生入駐,在沒有診療室的線上幫助患者答疑解惑。春雨醫生CTO曾柏毅告訴《商學院》記者,春雨醫生沉淀了3000萬量級的醫患問答數據,以半結構的文本數據為主,主要覆蓋人群(科室)集中在婦科、兒科、皮膚科等。用戶在提出問題之后,后臺會用大數據自動匹配類似的歷史問題并呈現給用戶,還會推出相關癥狀的信息,同時給出診斷相似度比例由高到低的醫生回復。
除了自身積累的數據,春雨還取得了中國誤診誤治協會近20年來的30萬條誤診誤治數據。誤診數據看起來有不光彩之嫌,但對醫療行業的正面影響不容小覷。
2014年美國的公共數據開放項目OpenFDA上線之后,先導項目開放了“300萬份藥物不良反應報告”,這些數據是2004至2013年間被提交給FDA的藥物不良反應和醫療過失記錄。對醫療機構來說,不良反應和醫療過失記錄起到的是長遠的貢獻作用,能減少醫療悲劇的重現。
正如許喆所說,數據經過采集分析之后,不對數據進行反向干預也徒勞無用,大數據的價值沒有無法被盤活。
春雨醫生也意識到了這樣的問題,目前他們正以手機APP為平臺,前端鏈接可穿戴設備搜集用戶數據,中端進行數據分析和預警,后端則鏈接醫生服務。在這個流程中,依靠大數據的計算分析,春雨醫生可以實現智能自診,根據用戶的癥狀輸入,可以自動對用戶的可能疾病進行診斷,并給出治療方案和用藥建議,同時也能夠為慢性病用戶提供個性化的慢病管理方案。
醫療上游企業發力大數據
除了是傳統醫療機構和互聯網、移動互聯網意識到了大數據帶來的機遇,醫療器械商也已將其納入到了商業戰略中來。
GE中國醫療信息化部總經理楊濤對《商學院》記者表示,要把移動技術、遠程醫療技術,和互聯網技術引入到醫院,首先要將這些數據從設備中連接,實現設備和醫生之間的人機互動。比如患者拍一個核磁的片子要等待2~22個小時,這樣的效率顯然不能滿足患者的就醫體驗。所以移動醫療解決方案使得設備和醫生、醫生和患者之間都能夠通過數據的無縫連接協同醫療。比如:遠程超聲、遠程心電,利用遠程技術帶相當于城鄉衛生院、社區衛生院和三級醫院協同作戰的效率,這樣的大數據協助,在中國已經成熟應用。
根據居民第三次死因調查報告顯示,腦血管病已成為我國居民的第一死因。腦卒中發病率正以每年8.7%的速率上升,我國每年用于治療腦血管病的費用約在100億元以上。2014年,GE醫療中國聯合國家衛生計生委腦卒中防治工程委員會(腦防委)啟動了“腦卒中行動”合作戰略。GE醫療“腦卒中行動”的法寶之一就是大數據。尤其是GE構建的三級篩查網絡,對雙側內膜增厚的高危人群檢出率提升了近10%。GE搭建的腦卒中信息管理系統可以與醫院Lis和His系統全面對接,記錄患者的基本信息、初篩信息、復篩信息、用藥信息、實驗室檢查、體格檢查信息及其隨訪信息等,全面跟蹤患者的診治流程。還可以與PACS系統對接,全面記錄患者的影像學信息,實現患者影像信息的共享。同時,可對患者全流程疾病影像信息回顧,減少患者重復檢查的負擔,協助醫生對患者疾病信息的全面判斷。
楊濤認為,數據分析在健康醫療領域的利用,對于改善就醫體驗和醫患關系有著重要的意義,但中國醫療現在面臨著復雜的流程,未來還需要長時間的探索。
隱私安全——醫療大數據的阿喀琉斯之踵
在電影《Gattaca》(《自然人》)中,隱私的泄露不是一封私人郵件的外傳,也不是被對面樓的住戶窺探家里的窗戶,更不是銀行將客戶的信用卡信息倒賣給了銷售等這么簡單,而是你無意中掉落的一根眼睫毛或發絲、濺到馬桶上的尿液、粘在衣服上的皮屑等,只要被人撿了去,找到像基因銀行那樣對公眾開放的測試機構,不消5分鐘,根據檢測樣本就能將個人的基因數據像購物小票一樣打印出來,未來社會里,大家將不會再熱衷于討論星座,基因數據能準確說明個體的一切,包括健康指數、性格等。那個時代,也不會再有歧視處女座的說法,甚至種族差異都可能無足輕重,基因歧視將大行其道。
所以醫療健康數據從長遠發展來看,泄露成本將遠高于其它行業。全球范圍內醫療機構的信息正在逐漸電子化,快速訪問醫療數據的需求湮沒了安全的重要性。
我們在看病時留在醫院中的社保賬號、銀行卡號等,會給同樣有大數據思維的黑客們留下機會,對個人各種信息的拼湊可以構建出個人信息圖譜,這些信息可以非法兜售,也可以用來入侵私人賬戶竊取財產。
尤其是近年來,人們將手機和平板電腦接入互聯網的同時,也在將個人的醫療健康數據、運動數據等通過可穿戴設備傳給不同的醫療機構,給泄露隱私埋下隱患。
在許喆看來,在中國,病人的診斷說明和家庭住址等個人信息都被放在一個數據庫中并且一目了然,如果一旦泄露后果非常嚴重。美國在1991年開始就推出了HIPPA(醫療電子交換法案),為病人的病例保密問題、網上就醫系統的可靠性問題、急救調度響應系統的可用性問題等保駕護航。在美國的醫療數據庫里,也分為個人可識別信息和非個人可識別信息,前者設置嚴格的授權訪問機制,后者則可以供醫療從業者拿來計算分析。
許喆認為,目前醫療大數據在國內還在起步中,技術并不是他最擔心的問題,歸根究底,國家層面居安思危做好頂層設計,建立起大數據相關的法律法規,保護個人隱私,將來才能贏得更多主動。