如何利用數據科學提升醫療保健質量

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導 讀

在醫療行業中，沒有什麼比提高醫療保健的結果更重要。世界各地的醫療工作者時時刻刻都在想方設法提高我們的健康和生活質量。然而世界改變得比我們大多數人能接受得要更快。直觀的經驗和知識已經不足以提高病人的生存質量和醫療結果。另一方面，醫療數據堆積越來越多，從中找出有用信息越來越困難。大數據並非無所不能：它可以同時提供真知灼見，也可能迷糊了我們的視線。

數據科學在醫療領域的具體應用

事實上，數據科學正以其快速、靈活和精準的方式，自動處理著無數繁重的信息，為提高醫療服務的結果提供著寶貴的信息。只要看看我們當前對疫情發展的預測能力，疾病治癒治癒能力，以及患者越來越安全舒適的住院體驗就知道了。在醫療行業，數據科學應被視為「有益智能（beneficial intelligence）」而不僅僅是人工智慧，從而增強醫療行業的專業人士所能提供的服務。

1、醫院索賠數據

截至2010年，美國國家醫院出院調查收集了3510萬出院記錄率，其平均住院時間為4.8天。該紀錄同時收錄了5140萬次醫療操作的執行。2011年美國國家門診醫療調查共收錄了1億2570萬次門診訪問記錄和1363萬急診訪問記錄。這些基本的數據展現了美國醫療行業所提供服務的總量。用數據科學方法來年度總結這類數據，可以讓醫療提供者透過這些信息，開始建立一個全新的直覺，有助於避免疾病傳播和一些特定的健康威脅。通過描述性統計分析，探索性數據分析，和預測性分析，制定一套對某些疾病最具性價比的治療方案，並減少不必要的甚至重複的治療，變得輕而易舉。用已有知識預測未來的最大價值，正是可以幫助我們改變今天的一些行為模式。

2、電子病歷

可互動式電子病歷（Interoperable EHRs）對降低病患護理成本的潛力驚人。EHRs可協助醫療機構增進對慢性病的管理，提高運營效率，轉化自身的財務狀況，並改善患者的預後。然而，全國範圍內電子病歷的實施仍然差強人意，且他們的利益沒有被完全實現。醫療機構決策者們所面臨的挑戰之一，是如何使電子病歷易於訪問，所收集的數據得到有效使用，並容易獲得。

通過優化使用電子病歷中獲取的數據，我們可以揭示多樣化和複雜信息中隱藏的關係，並識別模式和趨勢，改善慢性病管理，提高運營效率，轉變醫療機構的財務狀況。

3、患者的行為和情緒數據

AMI Research的一項研究表明，可穿戴設備的市場到2019年可達到$ 5200萬。 可穿戴設備在監控心臟速率、睡眠模式、步行等等的同時，還提供環境、地理位置、行為模式、和生物統計的新維度。與社交媒體數據及非結構化的「生活方式」的數據相結合，將是一個強大的潛力無限的組合，不僅僅是數字和推文。

很明顯，我們將從分析醫療保健數據的因果關係中獲得巨大的益處。根據我的判斷，我們將繼續感受到對預防勝過治療的推動，使預測結果成為前沿的和中心的任務。畢竟，在早期階段發現的東西更容易處理，疫情爆發也更容易得到控制。

可能不像今天這樣會有廣泛共鳴，但在未來，我們將回顧一下數據科學對醫療保健的顯著作用。這是合理的預期，我們將有可能更迅速地從疾病和受傷中恢復，因為新發現的藥物而壽命更長，，並受益於更有效的醫院手術- 這在很大程度上都取決於我們如何分析大數據。

生活在大數據時代為何如此令人興奮？因為醫療保健行業將不得不藉助大數據來尋找更好的工具，技巧和技術來處理患者數據，得到更深入的見解？當醫療衛生選擇完全接受數據科學，它將改變每個人的未來。

4、基因組學

廉價的基因測序和新一代的基因組技術正在改變醫療保健供應商的經營方式。我們現在有能力測序整個基因組序列，並測量數以萬計的血液成分來評估健康狀況。新一代基因組技術使得數據科學家大幅增加研究人群的基因組數據收集量。

當結合新的信息學方法，並進一步整合許多在醫療保健領域的應用，如疾病的研究、處方的有效性等多種種類的數據，我們能更好地了解藥物反應和疾病的遺傳基礎。

研究人員的目標是實現「超個性化(ultra-personalized)」的醫療保健。作為一個開始，美國食品藥品管理局已經開始發行藥品標籤，對特別的基因變異的病人指定不同的劑量。

5、病人監護及家庭醫療服務裝置

雖然醫生們可以做許多事，但他們不能每一分鐘都監測患者的病情。而新興的穿戴式身體感測器，可以做到檢測從心率到睾丸激素水平等許多方面。

感測器只是醫療技術正在從醫院走進家庭的的一種呢方式。家用的醫療監測儀以及移動應用設備每天都在日新月異，如黑色素瘤診斷儀、個人心腦電圖監測等都已成為可能。

設計這些小型的儀器是為了幫助患者，當然也可以用於收集數據。例如，在2011年即有了哮喘GPS追蹤儀，可以記錄哮喘病人使用吸入器的情況。收集、綜合分析這些信息並結合來自於疾病控制中心的資料（如在新英格蘭進行的高花粉計數）可以幫助醫生了解如何做到最好的預防。

在2012年開始發售的Ginger.io』s移動儀，是建立在病人知情同意的基礎上監測並收集他們的電話、簡訊、位置和運動數據，並結合來自國家衛生研究所的行為健康的信息以及其他方面的數據以便發現患者的潛在問題。比如過多的深夜電話或許是焦慮發作的高風險。

總部位於波士頓的伊莉莎公司，研發了一種可以提高患者的服藥依從性的監測儀，針對不同類型的人進行不同的提醒。這種針對性智能提醒提高了用藥依從性。

未來的挑戰

目前，將大數據應用到醫療保健行業仍有許多障礙，既有技術性的，也有心理上的問題。醫療保健工作者多年來收集大量的紙質文件，已經根深蒂固，並導致了低效率，而新習慣需要慢慢養成。也有人認為不能冒進，至少要花時間搞清楚數據所有權、患者隱私以及醫療保健的總體發展方向。

選自：Data Science Central

原作者：SameerDhanrajani

翻譯/整理：孫強 Dr.Guo 肥毛毛蟲 HeHe 汪霞

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