文档介绍：大数据应用在医疗
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大数据应用在医疗的五大方向
医疗服务业5大领域（临床业务、付款/定价、研发、新的商业模式、公众健康的15项应用，这些场景 下，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用，提高医疗效率和医疗效果的精神，美国疾病控制和预防中心（Center
s for Di s e a se Control and Pre vention）已经公开发布医疗数据,包括业 务数据。公开发布医疗质量和绩效数据还可以帮助病人做出更明智的健康护理决定，这 也将帮助医疗服务提供方提高总体绩效，从而更具竞争力。
4•远程病人监控
从对慢性病人的远程监控系统收集数据，并将分析结果反馈给监控设备（查看病人是否正
在遵从医嘱），从而确定今后的用药和治疗方案。2010年，， 如糖尿病、充血性心脏衰竭、高血压患者，他们的医疗费用占到了医疗卫生系统医疗成本
的80%。远程病人监护系统对治疗慢性病患者是非常有用的。远程病人监护系统包括 家用心脏监测设备、血糖仪,甚至还包括芯片药片，芯片药片被患者摄入后,实时传送数据 到电子病历数据库。举个例子，远程监控可以提醒医生对充血性心脏衰竭病人采取及时 治疗措施，防止紧急状况发生，因为充血性心脏衰竭的标志之一是由于保水产生的体重增 加现象，这可以通过远程监控实现预防。更多的好处是，通过对远程监控系统产生的数据 的分析，可以减少病人住院时间，减少急诊量，实现提高家庭护理比例和门诊医生预约 量的目标。
在病人档案方面应用高级分析可以确定哪些人是某类疾病的易感人群。举例说，应用高 级分析可以帮助识别哪些病人有患糖尿病的高风险，使他们尽早接受预防性保健方案。
这些方法也可以帮患者从已经存在的疾病管理方案中找到最好的治疗方案。
二、付款/定价
对医疗支付方来说，通过大数据分析可以更好地对医疗服务进行定价。以美国为例，这将
有潜力创造每年5 0 0亿美元的价值，其中一半来源于国家医疗开支的降低。
1•自动化系统
自动化系统（例如机器学习技术）检测欺诈行为。业内人士评估，每年有2%~4%的医疗 索赔是欺诈性的或不合理的，因此检测索赔欺诈具有巨大的经济意义。通过一个全面的 一致的索赔数据库和相应的算法，可以检测索赔准确性，查出欺诈行为。这种欺诈检测可 以是追溯性的，也可以是实时的。在实时检测中，自动化系统可以在支付发生前就识别出 欺诈，避免重大的损失。
2 •基于卫生经济学和疗效研究的定价计划
在药品定价方面，制药公司可以参与分担治疗风险，比如基于治疗效果制定定价策略。这 对医疗支付方的好处显而易见，有利于控制医疗保健成本支出。对患者来说，好处更加直 接。他们能够以合理的价格获得创新的药物,并且这些药物经过基于疗效的研究。而对医 药产品公司来说，更好的定价策略也是好处多多。他们可以获得更高的市场准入可能性, 也可以通过创新的定价方案，更有针对性疗效药品的推出，获得更高的收入。在欧洲，现 在有一些基于卫生经济学和疗效的药品定价试点项目。
一些医疗支付方正在利用数据分析衡量医疗服务提供方的服务，并依据服务水平进行定 价。医疗服务支付方可以基于医疗效果进行支付，他们可以与医疗服务提供方进行谈判, 看医疗服务提供方提供的服务是否达到特定的基准。
三、研发
医疗产品公司可以利用大数据提高研发效率。拿美国为例，这将创造每年超过10 0 0 亿美元的价值。
医药公司在新药物的研发阶段，可以通过数据建模和分析，确定最有效率的投入产出比, 从而配备最佳资源组合。模型基于药物临床试验阶段之前的数据集及早期临床阶段的数 据集，尽可能及时地预测临床结果。评价因素包括产品的安全性、有效性、潜在的副作用 和整体的试验结果。通过预测建模可以降低医药产品公司的研发成本，在通过数据建模和 分析预测药物临床结果后,可以暂缓研究次优的药物,或者停止在次优药物上的昂贵的临 床试验。
除了研发成本，医药公司还可以更快地得到回报。通过数据建模和分析，医药公司可以将 药物更快推向市场，生产更有针对性的药物，有更高潜在市场回报和治疗成功率的药物。
原来一般新药从研发到推向市场的时间大约为13年,使用预测模型可以帮助医药企业提 早3~5年将新药推向市场。
使用统计工具和算法，可以提高临床试验设计水平，并在临床试验阶段更容易地招募到 患者。通过挖掘病人数据，评估招募患者是否符合试验条件，从而加快临床试验进程， 提出更有效的临床试验设计建议，并能找出最合适的临床试验基地。比如那些拥有大量潜 在符合条件的临床试验患者的试验基地可能是更理想的，或者在试验患者群体的规模和 特征二者之间找到平衡。
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