Большие данные о здоровье: определение и обзор применения

Большие данные здравоохранения — это техническая система, используемая для прогнозирования заболеваний, точной медицины и управления общественным здравоохранением путем сбора, интеграции и анализа массивных данных в областях медицины и здравоохранения (таких как электронные медицинские записи, генетическая информация, данные мониторинга носимых устройств и т. д.). Его основное содержание включает в себяИсточник данных(Медицинские учреждения, смарт-устройства),Техническая поддержка(искусственный интеллект, облачные вычисления) иСценарии применения(Индивидуальное лечение, профилактика и контроль эпидемий). С точки зрения первичной и вторичной структуры сбор данных является основой, технология анализа является ключевой, а конечная ценность отражается в повышении эффективности медицинской помощи и оптимизации медицинских услуг.

Источники данных и техническая архитектура

Источники больших данных о здравоохранении разнообразны и динамичны и в основном включают три категории:клинические данные(например, больничные электронные медицинские карты, медицинские изображения),поведенческие данные(количество шагов и частота пульса, записанные умным браслетом) иэкологические данные(Качество воздуха, местоположение). Если взять в качестве примера больницу третичного уровня, то ежегодно генерируемые структурированные данные могут достигать 50 ТБ, а объем неструктурированных данных изображений превышает 200 ТБ. Технический уровень опирается на распределенное хранилище Hadoop и алгоритмы машинного обучения. Например, IBM Watson Health использует технологию обработки естественного языка для анализа текста медицинских записей.

Анализ основных сценариев применения

Что касается прогнозирования заболеваний, клиника Мэйо в США разработала модель искусственного интеллекта, которая может предупреждать о сердечной недостаточности за 30 минут, анализируя 100 000 данных электрокардиограммы. Китайский центр по контролю и профилактике заболеваний использует потоки данных о закупках лекарств в аптеках для мониторинга тенденций гриппа в режиме реального времени, что на 72 часа быстрее, чем традиционная система отчетности. В области персонализированного управления здоровьем служба генетического тестирования 23andMe помогла более чем 12 миллионам человек обнаружить риск генетических заболеваний, а ее база данных охватывает 6000 маркеров, характеризующих здоровье.

Вызовы отрасли и тенденции развития

В настоящее время сталкиваетсяХранилища данных(Данные между медицинскими учреждениями несовместимы),Конфиденциальность и безопасность(GDPR ЕС требует анонимности) иотсутствие стандартизации(Различия в форматах данных между разными устройствами) Три основные проблемы. В ближайшие пять лет технология федеративного обучения обеспечит «доступность данных, но отсутствие прозрачности». Например, платформа Miying компании Tencent завершила обучение модели межбольничной идентификации рака печени без передачи исходных данных. На политическом уровне «14-й пятилетний план национальной информатизации здравоохранения» Китая явно требует создания национального центра больших данных в области здравоохранения и медицины к 2025 году.

Резюме и прогноз стоимости

Большие данные здравоохранения меняют систему медицины и здравоохранения, переходя от пассивного лечения к активной профилактике. Цепочка создания стоимости охватываетиндивидуальный уровень(Точное руководство по лечению),институциональный уровень(Оптимизация деятельности больницы) исоциальный уровень(Принятие решений в области общественного здравоохранения). С популяризацией 5G и периферийных вычислений станет возможным мониторинг состояния здоровья в режиме реального времени. Например, имплантируемое сердечное устройство компании Boston Scientific способно каждую минуту передавать 300 наборов данных о жизненно важных показателях. Следует отметить, что технологические приложения должны соответствовать этическим нормам и избегать неправомерного использования данных.

Источники цитат:
1. Всемирная организация здравоохранения «Глобальная стратегия цифрового здравоохранения (2020-2025 гг.)»
2. «Белая книга по стандартизации больших медицинских данных», автор Ли Ланьцзюань, академик Китайской инженерной академии.
3. Корпуса продуктов: Huawei Watch GT3 (функция мониторинга ЭКГ), интеллектуальная диагностическая система United Imaging Medical uAI.
4. Данные исследования: журнал Nature Medicine «Применение искусственного интеллекта при сердечно-сосудистых заболеваниях», выпуск март 2023 г.