文章從華大基因推出腫瘤基因檢測服務、早產兒病情、廣東省人民醫院利用大數據調配床位3個醫療行業大數據應用案例中，以應用背景、數據源、圖說場景、實現途徑、應用效果5個視角去看待大數據在醫療的應用狀況。

案例一：華大基因推出腫瘤基因檢測服務

應用背景：

伴隨著生物技術、的發展，個體基因檢測治療疾病已經成為現實。其中，最廣為人知的是美國好萊塢女星安吉麗娜•朱莉，在 2013 年經過檢測她發現自身攜帶致癌基因——BRCA1 基因，為防止罹患卵巢癌，于 2015 年切除了卵巢和輸卵管。目前，國內外已經有多家基因檢測機構，如我國的華大基因、貝瑞和康、 美國的 23andMe、 Illumina 公司等。華大基因一直致力于腫瘤基因組學研究，已經研究 20 多類癌癥。近日，華大基因推出了自主研究的腫瘤基因檢測服務，采用了高通量測序手段對來自腫瘤病人的癌組織進行相關基因分析，對肺癌、乳腺癌、胃癌等多種常見高發癌癥進行早期、無創傷檢測。

數據源：

檢測數據：患者血清、口腔黏膜數據、基因測序等。

其它數據：體檢數據、電子病歷、遺傳記錄、患者調查、地理區域以及生活條件等。

圖說場景：

實現路徑：

首先采取患者樣本，通過測序得到基因序列，接著采用與原始基因比對，鎖定突變基因，通過分析做出正確的診斷，進而全面、系統、準確地解讀腫瘤藥物與突變基因的關系，同時根據患者的個體差異性，輔助醫生選擇合適的治療藥物，制定個體化的治療方案，實現“ 同病異治” 或“ 異病同治” ，從而延長患者的生存時間。

應用效果：

癌癥診斷和預測。腫瘤醫院的病人中有 60%至 80%剛到醫院時就已經進入中晚期，癌癥早期的篩查可以幫助患者有針對性的改善生活習慣或者采取個體化的輔助治療，有益于身體健康;同時將癌癥扼殺在搖籃里，從而降低日后巨大的醫藥開支和生活困擾。助力個性化醫療。結合生物大數據，挖掘疾病分子機制最終可以做到更好的篩查，更好的臨床指導以及更好用藥的過程。

案例二：大數據預測早產兒病情

應用背景：

安大略理工大學的卡羅琳·麥格雷戈( Carolyn McGregor)博士和一支研究隊伍與 IBM 一起和很多醫院合作，用一個軟件來監測處理即時的病人信息，然后把它用于早產兒的病情診斷。

數據源：

個人體征數據：心率、呼吸、體溫、血壓和血氧含量。

其它數據：孕婦產檢數據、電子病歷、遺傳數據等。

實現路徑：

系統會監控 16 個不同地方的數據，比如心率、呼吸、體溫、血壓和血氧含量，這些數據可以達到每秒鐘 1260 個數據點之多。在明顯感染癥狀出現的 24 小時之前，系統就能監測到早產兒細微的身體變化發出的感染信號，及早預測控制早產兒的病情，從而提高新生兒的出生率。

應用效果：

預測病情。早產兒的穩定不是病情好轉的標志，只有通過海量的數據并且找出隱含的相關性才能發現提早知道病情，醫生就能夠提早治療，也能更早地知道某種療法是否有效，這一切都有利于病人的康復。

案例三：廣東省人民醫院利用大數據調配床位

應用背景：

起因于國外醫院的經驗以及廣東省人民醫院各專業科室差異很大的病床使用率。長期以來，優勢專業病源充足，病人候床情況嚴重，排隊入院，相反有些專業空床情況明顯，病床使用率僅 65%左右。為此管理層打出了模糊臨床二級分科、跨科收治病人、集中床位調配權的一套“ 組合拳” 。

數據源：

患者數據：掛號數據、電子病歷、患者基本數據等。

醫院數據：各科室床位使用情況、診療活動、平均住院費用、平均住院周期等。

實現路徑：

對跨科收治病人之后的科與科之間的工作量、收入、支出、分攤成本等指標進行合理的劃分，強化了入院處的集中床位調配權，解決病人入院排隊情況，使醫院更好地履行了社會責任，同時也給增加了醫院的效益。

應用效果：

提高病床使用率。病床使用率由 87%提高到 92%，優勢專業候床排隊現象明顯減少。

支持決策判斷。優勢專科與弱勢專科的病人在地域構成比、平均住院費用等標上存在顯著差異，支持決策判斷。

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