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第三节 医疗大数据（第2页）

（二）个性化医疗

随着相关技术的成熟，利用大数据分析对与个人健康相关的大型数据集（例如基因组数据、个人健康管理数据），考察遗传变异因素、对特定疾病的易感性和对特殊药物的反应等，然后可以根据这些因素进行药物研发和制订用药方案。

因为个性化医疗可以在患者发生疾病症状前就提供早期的检测和诊断，所以可以有效改善医疗保健的效果。

另外，有时同一病种的不同患者采用同样诊疗方案得到的疗效却不一样，这可能与基因等许多个人因素相关。

所以，如果能够针对不同的患者采取不同的诊疗方案，或者根据患者的实际情况调整药物剂量，可以提高疗效，减少副作用。

目前，个性化医疗还处在初期阶段。

（三）疾病预防控制

疾病预防控制是公共卫生部门基于对疾病的实时监测进行有效的响应控制。

在公共卫生部门，可以通过大数据技术的应用进行全面的疫情监测，提前确定传染病或一定规模的未知疾病，为后续疫情控制争取时间。

未来，在疾病预防控制过程中，通过对人员流动情况及趋势的了解可以提高疫情控制的效率；通过分析药物的使用数据以及用户的病情数据可以指导相关治疗药物和疫苗的迅速研发；通过对历史疫情数据的分析研究可以建立传染病动力学模型，为疫情的控制提供指导；通过结合个人LBS（基于位置服务）可以为全民提供疾病预警，为个人出行安排提供参考。

目前，中国疾病预防控制中心和百度合作进行疾病预测和传染病传播模型的研究已经展示出大数据将大有可为。

（四）远程患者监控

从对慢性患者的远程监控系统收集数据，并将分析结果反馈给监控设备（查看患者是否正在遵从医嘱），从而确定今后的用药和治疗方案。

2010年，美国有1.5亿慢性病患者，如糖尿病、充血性心力衰竭及高血压患者，他们的医疗费用占全部医疗卫生系统医疗成本的80%。

远程患者监护系统对治疗慢性病患者是非常有用的。

远程患者监护系统包括家用心脏监测设备、血糖仪，甚至还包括芯片药片。

芯片药片被患者摄入后，可以实时传送数据到电子病历数据库。

例如：远程监控可以提醒医生对慢性充血性心力衰竭患者采取及时治疗措施，防止紧急状况发生。

因为慢性充血性心力衰竭的标志之一是由于保水产生的体重增加现象，这可以通过远程监控实现预防。

通过对远程监控系统产生数据的分析，可以减少患者住院时间，减少急诊量，实现提高家庭护理比例和门诊医生预约就诊的目标。

（五）个人健康管理

利用大数据技术，可以对个人健康进行全生命周期管理。

利用相关设备，可以收集获取个人饮食、睡眠、运动、烟酒、体征情况（如身高、体重、腰围、体温、血压、血糖等）和睡眠质量等数据，通过对这些数据的连续观测和分析，可以及时发现身体的健康异常和重大疾病风险，进而给出健康干预方案。

另外，通过整合个人自我健康信息和医疗机构产生的诊疗信息、体检信息，就可以形成个人的全健康档案，使医疗机构在为患病个人诊治时可以制订更有针对性的个性化治疗方案。

（六）临床决策支持

临床决策支持系统可以提高工作效率和诊疗质量。

主要通过分析医生输入的内容，把它与知识库中的内容进行比对，从而对医生提供错误提醒，如药物不良反应。

利用临床决策支持系统可以降低医疗事故率，还可以使护理人员和助理医生得到更多的临床支持，从而可以避免医生耗费过多时间用于对他们进行很简单的业务指导，进而提高医生的治疗效率。

因为临床决策支持系统在工作过程中需要处理大量非结构化的信息，而大数据处理技术的优势就在于其对非结构化数据的分析能力。

比如，通过图像分析和识别技术可以识别医疗影像数据，通过文本挖掘技术可以建立医疗专家数据库等。

所以，大数据技术的发展将使临床决策支持系统更加智能化。

（七）患者档案分析

将来，通过大数据技术分析电子病历库中海量的患者档案，可以分析总结出各类疾病和人群特征之间的联系，这样就可以为那些属于某类疾病的易感人群提供预警。

例如：通过分析总结出哪些人容易患糖尿病，就可以在患病前针对他们提供预防性保健方案。