大数据+小数据引领医疗变革的未来

大数据医疗变革可穿戴式设备

shuqi | 2015-12-03 11:06

【数据猿导读】回顾历史，“大数据”这个时髦的词汇，在物理学、生物学、环境生态学等领域，以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日。如今有了“大数据”的基础，医疗行业又将迎来怎样的变革呢

前言

某医疗领域专家曾经说：“如果说20世纪是石油为王的时代，21世纪就是数据为王的时代。”大数据及大数据技术的出现，使得各行各业面临着新的变革，这些变革或者大大推进了行业的发展，或者逐渐颠覆传统的运行和发展模式。

医疗大数据的应用：

智能健康可穿戴

人类已经进入了大数据时代，各行各业都将迎来深度的行业变革，甚至是颠覆性的变革。与我们每个人都息息相关的医疗行业，也正逐渐将大数据应用其中。目前市场上应用较多且相对成熟的与医疗健康相关的主要是可穿戴健康设备。可穿戴式设备原理主要有两大类：

一是：体外数据采集，主要通过带G-sensor的三维运动传感器或GPS获取运动状况、运动距离和运动量。如小米手环。

二是：通过体征数据（如心率、脉率、呼吸频率、体温、热消耗量、血压、血糖和血氧、激素和BMI指数，体脂含量）监测来帮助用户来管理重要的生理活动。如智能电子体重秤。

现在主流的可穿戴式健康监测设备，都是设备终端只用来做传感监测，然后通过蓝牙将数据传输到服务器端，就会收集到每个不同的个体的数据而整合成为一个大型的数据库。这就是这几年倍受欢迎的“大数据”概念。用户可通过访问网站或者手机应用来访问数据以及获得相应的分析及建议。

但是现阶段健康医疗类穿戴智能设备还处于探索与起步阶段，所有的产业链以及商业模式还是不够成熟，没有真正成为人们日常生活中的刚需产品，并且现阶段整个产业链跟医院之间的合作比较少。就长远开来，医院、数据、设备三者的结合，才能完全体现出大数据与可穿戴的优势。

医疗大数据的现状：

不可或缺性

除了智能健康可穿戴设备之外，大数据在医疗行业也有其他方面的应用。医学大数据广泛涉及人类健康相关的各个领域，如临床医疗、公共卫生、医药研发、医疗市场、健康管理、气候与环境、精神与心理学、人类遗传学与组学、社会人口学等等。

关于医疗大数据的应用，分享一个案例：

2009年，当H1N1流感横扫全球时，谷歌检验了这一理论。他们的分析员发现只使用搜索查询语句就能预测下一次流感的爆发区，得出的结论足够精确，可以用来帮助公共卫生官员预知流行病会从哪里蹦出来。预测的能力最终取决于45个搜索词，比如说「流行性并发症」，「治感冒的方法」，「抗生素药」一类的词开始在谷歌服务器上聚集。总体来说，流行病爆发的地点和搜索此类词语的人所在的地区高度相关。

这种基于网民在网络上搜索的关键词的数量和频率而进行预测或者验证某一个结论的做法，便是很好的利用了大数据在医疗行业的应用。或许此类关键词搜索和流感之间并没有直接的一一对应的因果关系，但由于数据基数之庞大，却是充分利用了大数据的特征之一“相关性“。

从现在所有的数据以及现状分析，未来做基于健康类智能硬件以及服务是未来的一个很明朗的大趋势。通过人工智能和医疗大数据的结合，改变了传统医疗领域中“一对一”的的看病模式。传统的看病模式会因为疾病的复杂度的日益增长，医生的经验积累越来越有限，而导致无法准确和快速地进行诊断的。无论是医生经过30年还是50年的经验积累，也无法和医疗大数据的体量进行比较。

在互联网时代，以患者为中心构建的个体医疗大数据，可能比任何一位有经验的医生掌握的知识还多。经过人工智能的处理，系统筛选出来的治疗方案，也许比医生的方案效果更好。

例如：

在哈佛大学医学院已经有医生尝试给乳腺癌患者看病，首先通过系统筛查全美乳腺癌患者病历，然后挑出和具体患者相同或相似的年龄、生活环境、突变基因等，最终挑选出一个生存期、生活质量最高的治疗方案提供给患者。

这是目前“医疗大数据＋人工智能”最成功的一个案例。

医疗大数据的未来：

大数据+小数据相结合

以上种种案例似乎都在说明大数据在医疗领域的重要性和不可替代性。但实际上，在现实医疗应用上，仅仅使用大数据研究是远远不够的且颇具片面性。

人与人之间会存在很多的个体差异，所以每个人身上的小数据也是千差万别的。它不比大数据那样浩瀚繁杂，却对个体自身至关重要。当然把大量的人的小数据整合起来可以视为大数据分析，但是，有的时候整体平均趋势对个人是无价值的，甚至有害的。

曾经有个笑话说过，有个身高1.8米的人问大数据科学家能不能过前面这条河，科学家经过全河流域的大数据分析后，得出平均水深1.2米，于是他放心地趟过去，结果却被淹死了！这个笑话鲜明的指出了大数据在实际应用中的缺陷与局限性。医疗行业数据应用更是如此。数据基数之大可以从大方向上预测疾病，但是在实际的诊断过程中还是要结合患者的个体情况进行分析。最直接的表现就是同样是感冒，但是每个人感冒的诱因不同因而治疗方式也就不同。

因此，未来数据在医疗领域的应用，最为可行的方式即为：大数据+小数据相结合的模式。从大数据中得到规律，用小数据去验证，在小数据中发现问题，再观察相关大数据的变化。大数据和小数据二者交互印证才是最为重要的。

来源：数据猿

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