前嗅秘聞——來訪的神秘人

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2018 年 夏 天氣 晴（熱）

周五的下午，大家都沉浸趕工作的緊張氣氛中，整個公司的空氣中都回蕩著鍵盤的敲擊聲，噠噠噠……

忽然，出差而歸的大老闆帶回來一個神秘的人物，頓時引起了不小的轟動，隨之而來的還有一股濃重的中藥味~

就在大家都奇怪之際，來人竟然跟隨喜洋洋的大老闆進了會議室，隨後，一個接一個的拎進去『訓話』。

坐在電腦屏幕前的小夥伴們聽到裡邊慘烈的呼叫聲，各個都嚇得雙腿發麻了。

直到第一個人出來，喜羊羊的樣子讓所有人驚訝。

原來，這位遠方而來的客人，竟然是一位了不起的大夫，這一次其實是來為那些腰腿不是很好的程序猿們義診的（小編純屬沾光→_→），至於那些慘叫聲，其實是在給小夥伴們『按摩』時發出的聲音。（其實是在治病啦）

話說嗅嗅家裡為什麼會突然了一位大夫呢，嘿嘿，這自然要歸功於大數據和醫療行業之間的羈絆了。

說起這兩個行業的羈絆，那還要從大數據說起。在互聯網飛速發展的帶動下，大數據一躍成為了最熱門的朝陽產業之一。從大數據的特性來說，它並不局限於互聯網行業，而是服務於各行各業。由此，大數據的興起，也在醫療行業有了諸多應用，更是為解決許多醫學難題提供了新途徑。

1. 大數據改變了診斷方式

大數據可以挖掘出大量以往的相似疾病案例，通過分析這些診斷數據，對疑難雜症進行快速判別。如，在心臟病的診斷過程中，首先採集心臟數據並轉化為心臟圖譜，然後根據圖譜進行建模，模型中的變數包括壓力、張力、僵硬度等，最後根據這個模型分析心臟疾病病情，並作出相應的診療方案。此外，還可以利用圖像處理技術，將心臟數據建模成為一個虛擬實體，通過設置不同的參數，模擬觀察各類手術或者藥物對心臟機能造成的影響，從而在診療之前就對診療後心臟疾病可能的走勢做出預測，為獲取疾病診治方法提供了手段。

2. 大數據可預測病情的擴散趨勢

當流行病發生時，可以對疾病已有的擴散趨勢和感染人數進行建模，對每一個時間節點的數據進行分析處理，從而對流行病進行統計研究，預測病情的擴散趨勢，為疾病防治提供參考。同時，當下一次疫情發生時，可以調出往年數據進行分析，了解規律，從而有望抑制病情的進一步擴張。

3. 醫療資料的透明化

大數據分析可以對不同醫院的治療費用、治療質量與績效進行評估和比對，並快速呈現出來，讓患者一目了然。此外，大數據有望精簡業務流程，從而降低成本，提高醫療護理質量並給患者帶來更好的就診體驗。

4. 患者病歷的進階分析

目前，電子病歷系統包括三部分數據，即電子病例數據、醫學檢驗數據和醫學影像數據。電子病歷是病人自述病症、醫生記錄產生的以文字標書為主體的數據，是一種非結構化的數據。醫學檢驗數據來自於醫學檢驗設備，主要包括各種數據，具有標準性和規範性的特點，是一種結構化數據。醫學影像數據則包括X光片、B超影像等來自醫學影像設備的數據，由於這些數據以圖像為主，因此是一種非結構化數據。構建電子病歷系統，可以全面掌握患者的病情演進情況。大數據可以對海量的患者病歷和檔案進行進階分析，確定哪些人是某類疾病的高危感染人群，並按照不同患者的既往病史為其提供不同的治療模式和不同的預防性保健方案，才能達到最佳治療效果。

5. 藥物副作用分析

來自美國的統計顯示，每年美國有70多萬人因為藥物副作用受到傷害或者死亡。通過對產生藥物副作用的患者病情進行分析，挖掘出不同藥物的副作用可能產生的情況，從而提高患者疾病的治療質量，指導臨床用藥，減少藥物副作用或不當用藥對患者的傷害，並指導新葯研發。

6. 遠距離監測病患

隨著感測器的進步和物聯網的發展，大量可穿戴設備、各類App等出現，能夠實時獲取病人的健康信息。許多高血壓、心臟病、糖尿病患者在家中測量的血壓、心率、體重、血氧、吐氣流量等健康指標和數據都可以傳回醫院或健康管理中心，給醫療人員提供診斷參考，便於給患者提供飲食和生活建議。

此外大數據在醫療行業的應用還面臨著許多問題：

數據孤島嚴重問題，由於電子病歷是普及工作並未得到完善，沒有一個明確的數據採集標準和規範，這是技術實現的關鍵問題。其次就是數據的安全性，病例是患者的個人隱私，將這些隱私信息轉移到線上是，應該注意資料庫的安全性。最後就是數據挖掘分析方法，這還需要在具體的實踐中累計大數據挖掘分析經驗，從而提升大數據分析能力。

可以說，醫療大數據是未來醫療領域的發展趨勢。目前，在醫療行業應用大數據方面，我國還處於初級階段，政府、醫院及數據挖掘技術人員需要共同努力，才能讓大數據在醫療領域發揮作用。

如此看來，怪不得大老闆會和這位遠方而來的大夫『私交』甚深了。具前線傳回來的最新戰報，以後還會有更多的神秘人物來嗅嗅家裡做客呢，真的好期待~

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