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利用医疗大数据对疾病“精准预测”逐渐成为可能

点击数:6792015-11-11 13:40:36 

2015年11月7日至8日,“2015互联网医疗大会”于北京鹏润国际大酒店召开。本次大会,由中国医学科学院健康科普研究中心主办,国家卫生和计划生育委员会指导,以“融合创新互联互通”为主题,联合CCTV、网易、新浪、腾讯、搜狐等众多主流媒体,国内外各大医疗设备商、移动医疗企业、医院等互联网医疗相关企事业单位纷纷参与。

梅斯医学的创始人张发宝博士在本次大会的“大数据与精准医学论坛”上,发表了题为“临床大数据下的疾病精准预测模型研究”的主题演讲。

自2014年以来,中国刮起了一股“互联网+”之风,催生了许多互联网公司开始进入医疗领域,于是大量的移动医疗解决方案应运而生。从院外,院前,院中到院后,成为移动医疗关注的重点,极大提升了就医体验。其中微医集团,好大夫,春雨医生等扮演重要角色。

然而,梅斯医学还注意到,虽然就医体验得到较大改善,但是医疗的关键问题---医疗质量成为新的痛点。

张发宝博士指出,医疗的主体始终是医生,要改善医疗质量,就必须做到两点:让临床医生职业能更快成长、让临床医生能更智慧地诊疗,梅斯医学正是以这两点为目标一步一步前进,以期改善临床医疗质量。

张发宝博士在本次“2015互联网医疗大会”上还介绍了梅斯医学的疾病预测模型研究。影响疾病的因素除治疗因素之外,还包括疾病本身,患者的既往情况、合并症,以及遗传背景,生活方式以及环境因素多重影响的结果。通过建立模型,对医疗数据的挖掘与结构化、聚类、分类、建模,帮助临床医生进行辅助决策,尤其是对疾病预后的预测方面。

同时,张博士还提到医疗大数据的独特性,区别于其它领域的大数据特征,包括多维性(文本、数字、影像、基因等多种数据),异质性,时空动态性等特征,都为相关工作带来了一定的难度。

张发宝博士在演讲中强调,医疗预测模型的建模并不难,但是,建立合适的模型非常困难。只有与临床实际应用匹配,能辅助临床正确决策的模型才有价值。因此,不仅需要有IT行业和数据分析行业的经验,还需要紧密结合临床,才有可能建立临床上可靠的疾病预测引擎。对于医疗行业来说,疾病预测研究,是一项挑战,但同样也是机会。

国际上对疾病辅助决策做得最好的是IBM推出的Waston机器人系统。但是张博士也指出,Waston机器人系统是世界的,未必是中国的。因为中国人群具有自身特定的遗传背景,生活方式,环境因素与疾病特征,因此,必需要建立合适中国人群的疾病预测模型。

而梅斯医学常年致力于临床研究、医学培训和智慧医疗等工作,与国内大量临床科室进行合作,探索适应中国人群的疾病辅助决策系统,为改善中国的医疗质量做出自己的一份贡献。

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