醫療大資料八大應用
【編者按】隨著醫療資訊化和生物技術數十年的高速發展,醫療資料的型別和規模正以前所未有的速度快速增長。
本文發於鳳凰網大風號,作者遊浪;經億歐大健康編輯,供行業人士參考。
一、慢病管理
慢病的管理行為通常在院外發生,通過智慧終端、資料管理系統、移動醫療裝置和醫療健康應用軟體,實現多項檢測資料的網路接入,同時對患者的行為習慣、用藥記錄進行智慧的監護和跟蹤。通過資料監控,可以瞭解患者當前的體徵狀況,是否遵醫囑按時吃藥。慢病管理型別的醫療大資料企業,其資料可能來自於臨床醫療機構,也可能來自於患者所使用的智慧裝置積累而來。根據患者的當前體徵資料、行為資料,結合慢病大資料,為患者提供定製化用藥及治療方案。通過對慢病患者的院外管理,可以延長他們的生命,減少併發症
二、保險
保險機構非常依賴於醫療大資料,通過大量的疾病發病率、治療效果、費用等資料的幫助下,才能制定出合適的保險產品,降低保險公司成本。特別是最近火熱的健康險,更需要依託醫療大資料和智慧化的管理系統,將保險機構、醫院、藥房的資料進行整合,對目標人群進行精細管理,有效控制醫保費用
三、醫藥研發
通過醫療、醫藥大資料,利用人工智慧深度學習能力的算法系統,對研發藥物中各種不同的化合物以及化學物質進行分析,預測藥品研發過程中的安全性、有效性、副作用等,可以有效的降低藥品研發成本,縮短研發週期,降低藥品價格。常見醫藥資料庫包含臨床資料、藥物疾病資訊、臨床醫學實驗資料、研發情報、醫藥專利資訊、市場銷售資料等類別。
四、醫院管理決策輔助
“醫院管理”顧名思義,是指以醫院為物件的管理科學,它根據醫院工作的客觀規律,運用現代的管理理論和方法,對人、財、物、資訊、時間等資源,進行計劃、組織、協調、控制,充分利用醫院的現有資源,實現醫療效用的最大化。通過對醫院的臨床資料、運營資料、物資資料進行挖掘,解決醫院管理中的各種問題,提高裝置的使用效率,降低醫院運營成本。醫院管理運營中,已經較早通過資料分析實現了 BI 商務智慧。醫療資訊化系統中,BI 已經是一個非常重要部分,將醫院資訊化系統中的多源資料抽取、清洗後關聯整合,建立醫療 BI 決策系統。通過資料分析,實現人資、成本、績效、醫保、藥事、門診、住院、手術等多項管理,實時監控醫院的運營狀態,並可為醫院的發展方向和運營做出決策支援的依據。醫療大資料在醫院管理應用上主要有兩個方向,分別是優化醫療資源配置和彌補醫院管理漏洞。第一種是優化醫療資源配置:人工智慧根據醫院的情況,制定實時的工作安排,其目的在於優化醫院的服務流程,最大限度利用好現有的醫療資源。第二種是彌補醫院管理漏洞。通過大資料分析總結醫院存在的問題,並給出解決方案,降低醫院成本,提高醫院的營收。
五、 健康管理
之前所描述的醫療大資料應用,大多和疾病相關,是對患者的疾病體徵、治療方案等進行蒐集的資料。而健康大資料還關注健康人的體檢資料、心理資料、運動資料、營養資料以及基因大資料。通過資料的分析實現健康人的管理,讓人不生病、少生病,是醫療大資料應用的終極方向。藉助物聯網、智慧醫療器械、智慧穿戴裝置,實時收集居民的健康大資料,通過對體徵資料的監控,實現健康管理。
六、智慧養老
智慧養老和慢病管理領域是有結合的,不過智慧養老也關注健康的老年人。養老領域的企業在大資料方面的應用仍比較粗淺,大部分企業都是通過智慧穿戴裝置或者其他感測器收集老年人的體徵資料、狀態,然後通過資料評估和監管老年人的身體狀況。結合父母對親情、緊急救助、
七、藥企市場營銷
通過對醫療大資料、醫藥大資料進行深度挖掘,可以從產業縱向及橫向整合醫院、藥品生產、批發、零售全產業鏈資源,為醫藥行業提供集藥品分銷、零售品牌連鎖、運營指導、醫保對接等全方位的數字化市場營銷方案
八、基因大資料
基因測序技術的發展讓基因測序成本迅速降低,資料也得到大量積累。海量的基因資料讓醫學界瞭解了相當多人類的祖源、個體特徵、罹患疾病的可能性、基因缺陷、病變基因等知識。人類對基因資料的研究雖然還只是滄海一粟,但是也已經在疾病篩查、疾病診斷、精準治療等方面開始展現出實力。在基因檢測行業中,上游是測序儀器、耗材的研發和生產商,被美國Illumina 等公司所壟斷,中游是提供測序服務和基因分析的公司,下游是為使用者解讀測序資料報告輸出的公司。大多數基因資料被保留在提供測序服務和解讀資料服務的公司中。基因公司更像是一家資料公司,而不是醫療企業,是通過資料的分析和比對提供報告
隨著《“健康中國2030”規劃綱要》的釋出和醫改政策縱深發展,我國醫療服務行業也正迎來一個新的升級階段,即是從“規模”向“價值”的變革。醫療產業與新技術逐漸融合,單純“走量”的醫療專案不再是投資首選,大量“偽需求”將在消費者“用腳投票”下出局……如何能夠轉危為安,借力打力,最終在資本寒冬後的2019脫穎而出?
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