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精準醫學時代,健康醫療大數據需要標準化

責任編輯:editor004

作者:向雨航

2017-09-22 10:56:33

摘自:南方日報

 胡祥也表示,臨床積累的健康醫療數據需要標準化,因為每個醫生描述不一樣,最后做數據分析和挖掘的結果也不一樣。道格拉斯·弗里斯瑪認為,中國有很大機會建立標準化統一平臺,“中國既能造高鐵,也能造醫療上的 高鐵 。

 

精準醫學時代,健康醫療大數據需要標準化

9月21日上午,在BT峰會上,觀眾正在體驗可定制的理療床。南方日報記者 朱洪波 攝

近年來,“精準醫學”“大數據”已成為健康醫療行業的熱詞,健康醫療大數據產業也孕育著大市場,帶來科技進步或價值轉化。21日,在BT峰會的高端對話上,圍繞“健康醫療大數據發展的機遇與挑戰”這一主題,中國科學院院士賀林、美國醫學信息學會主席道格拉斯·弗里斯瑪、美國醫學信息學院院士劉宏芳、北科生物董事長胡祥、神州數碼醫療科技股份有限公司總裁史文釗,共同探討生物醫學大數據產業發展中的共享和轉化、數據安全、標準建設、社會倫理等熱點問題,預測我國健康醫療大數據的發展趨勢。專家們表示,在精準醫學時代,健康醫療大數據需要加快整合和標準化,才能更好地為預防疾病做貢獻。

大數據經整合挖掘才有價值

隨著云計算、大數據、人工智能等信息技術與生物技術融合發展,健康醫療大數據產業正成為生物材料與信息的最好體現。去年國務院《關于促進和規范健康醫療大數據應用發展的指導意見》的出臺后,健康醫療大數據受到政府、醫院、科研機構和學術界越來越多的重視。

什么樣的數據才是健康醫療大數據?賀林說,健康醫療大數據與交通大數據、氣候大數據有根本性的區別,“一個是活的,一個是死的。”然而,目前我國的健康醫療大數據全是孤島型的,沒有聯系,也沒有標準化,這些孤立的、沒有標準化的大數據沒有價值。在他看來,健康醫療大數據的含義是把同類的或者相關的數據整合在一起后,得到一個相關網絡的位點,也就是能從相關性的數據中挖掘出有價值的內容為人類服務,“比如平均溫度提高2 會帶來哪些健康問題等。”

道格拉斯·弗里斯瑪也表達了同樣的觀點。她表示,健康醫療大數據首先要有量,有非常強的流動性,還要有真實性。目前,健康醫療數據多種多樣,但要成為大數據就需要收集和整合,并把這些數據進行分類和描述,因為只有準確的數據才能真正幫助了解病人的狀況。“將不同類型的數據整合在一起,可以降低數據種類性,同時保證數據的真實性。”道格拉斯·弗里斯瑪說。而且采集和整合健康醫療大數據的最終目的不是大數據本身,而是通過大數據來幫助治療疾病,因為每個病人身上獲取的數據很多,挖掘出這些數據的價值用于臨床,診治下一個病人的成功率就越來越高。

在美國,健康醫療大數據同樣也存在數據的孤島,“在研究的過程中,數據也是研究者所擁有的,很多人不愿意把數據拿出來分享,我們希望能打破,但難度很大。”因此,在道格拉斯·弗里斯瑪看來,數據的整合仍是健康醫療大數據發展面臨的一大挑戰。不過,她也相信隨著開放性科學不斷的推動,及平臺的日益增加,會讓研究者公開他們的數據,最終形成有效的數據池。

大數據行業亟需建立標準

健康醫療大數據時代,大量醫療數據被源源不斷采集。正如胡祥所說,目前醫療健康大數據的來源、產生源很多,如醫院、醫藥公司等機構產生的醫療數據、各種基因組學的數據。對于整個健康醫療大數據行業來說,標準的制定也非常迫切。

“生命科學不僅是醫學,還是生命基礎科學研究,但各個機構之間從來沒有一個統一標準,都是各做各的,最后出來的數據質量也不一樣。”賀林說,有的不是大數據,小數據也說成大數據。

賀林表示,健康醫療大數據最后是要進行解讀,但是如何去解讀也沒有統一化和標準化,“數學家在用數學的方法,統計學家用統計學的方法,生物學家要用遺傳咨詢的方法。”不同的解讀方法,最后解讀出來的結果也不一樣。因此,在他看來,如何建立標準是健康醫療大數據行業要考慮的問題,“誰來制定標準,怎么樣制定標準,比哪一步都重要。”

胡祥也表示,臨床積累的健康醫療數據需要標準化,因為每個醫生描述不一樣,最后做數據分析和挖掘的結果也不一樣。“未來重要的數據是組學數據,這些數據包括基因組、蛋白組、微生物組,最后讀出來就是機器,可以高效識別,但這些數據的標準化與人類健康相關性很強。”胡祥說。

道格拉斯·弗里斯瑪認為,中國有很大機會建立標準化統一平臺,“中國既能造高鐵,也能造醫療上的 高鐵 。”

可用大數據訓練人工智能

專家們非常看好健康醫療大數據在中國的應用前景。“隨著各種傳感器和可穿戴設備的應用,24小時持續采集的數據越來越多,如果把標準做好,方法學找到,用高效的方法把數據資源集中起來,我們的醫療健康大數據不會輸給別人。”胡祥說。其次,目前我國正在推進醫改,要解決醫療行業存在的一些問題,可以通過更先進的工具和技術來解決。更重要的是,目前我國的算法和計算能力正在快速進步的時候,能把核心數據高效的整理起來,以此為起點,可以通過這些數據快速地訓練人工智能,推動人工智能的發展。

胡祥認為,在大健康醫療領域,人工智能才是未來的制高點。因此,下一步搶的是AI、人工智能。“訓練人工智能的前提是要有數據訓練算法,現在我們就是要挖掘數據,人工智能一旦成熟以后,可能會出現各種各樣的可穿戴設備,再把采集的各種數據送上去以后,這些設備性能會高很多。”胡祥說。

“醫療健康大數據在國內很有發展前景。”劉宏芳表示,“大數據的發展要以人為本,通過大數據幫助普通老百姓分診、預防疾病,目前中國有大量的人才,政府重視,企業不斷創新,資本也不斷投入。”她建議,未來中國健康醫療數據的收集要全方位,這也可以避免走很多彎路。

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