时间：2023-09-06 17:05:28
导语：在精准医疗行业研究的撰写旅程中，学习并吸收他人佳作的精髓是一条宝贵的路径，好期刊汇集了九篇优秀范文，愿这些内容能够启发您的创作灵感，引领您探索更多的创作可能。
2016年，中国精准医疗发展也进入加速期，3月5日，国家发改委公布“十三五”规划纲要，其中涉及100个项目，而“加速推动基因组学等生物技术大规模应用”位列其中，预示着“基因组学”被列入国家战略。
早在2015年3月，科技部召开国家首次精准医学战略专家会议，提出了中国精准医疗计划，并计划在2030年前投入600亿元。一年之后，科技部 “精准医学研究”重点专项2016年项目指南正式公布，实施周期为2016年～2020年。这一指南的被医疗界内解读为，行业期待已久的精准医疗国家战略部署终于揭晓。
在资本市场上，2015年以来精准医疗行业内的公司一直是风险投资机构眼中的“香饽饽”，越来越多的天使和VC投资争相加入大健康投资行列。尽管在经历“资本寒冬”，但基因产业上的创业公司融资力度依然不减。据资料显示，2016年中国精准医疗的市场规模已达400亿人民币。
且中国作为人口大国，恶性肿瘤、心脑血管疾病等慢性病占据中国居民疾病死亡率前几位，人口老龄化、重大疾病是造成国家人力资源损失和经济损失的重要因素。此外，精准医疗在生育健康领域、重大疾病治疗领域的应用需求在中国也有庞大的基础。不管是政府的重视与投入，资本市场的火热追捧，还是大众对精准医疗的迫切需求，仿佛都预示着精准医疗的大规模爆发即将到来。但理想和现实之间的距离究竟有多远？在从理想到现实的具体实现路径上又有着哪些障碍？
精准医疗还有多远
美国国立卫生研究院对精准医疗的定义是：建立在了解个体基因、环境以及生活方式的基础上的新兴疾病治疗和预防方法。2016年美国在精准医疗计划上投资2.15亿美元，从逾百万美国志愿者那里收集数据、找寻科学证据，将精准医疗从概念推进到临床应用。
法国政府也宣布投资6.7亿欧元启动基因组和个体化医疗项目，将其命名为：法国基因组医疗2025（France Genomic Medicine 2025）。该项目以提高国家医疗诊断和疾病预防能力为整体目标，预计在全国范围内建立12个基因测序平台，2个国家数据中心。
在世界范围内，还有英国10万人基因组计划、韩国万人基因M计划、澳大利亚零儿童癌症计划等精准医疗计划已获得重大推进。 数据显示，目前，精准医疗全球市场规模已突破600亿美元，其中精准诊断领域约为100亿美元，精准治疗领域500亿美元左右。今后5年，全球精准医疗市场规模，还将以每年15%的速率增长，国内增速将超过20%。
在全球性的精准医疗热下，精准医疗仿佛呼之欲出，但其实精准医疗的真正落地还要面临很多困难。
首先，对于现行的医疗制度来说，精准医疗还需要很多规则或者习惯的改变。在医疗信息记录上，要按照高水平科学研究所使用的样本规范来收集记录。除了病人基本信息外，还需要家族病史、饮食、运动习惯等。
其次，在目前的医疗IT架构内对精准医疗的支撑也存在问题。在2017年的政协会议上，全国政协委员、福建省立医院主任医师侯建明就表示，精准医学是近年来医学研究热点，但是目前我国数据共享方面还存在很大问题，临床样本和健康人群的信息收集、临床资料的分析、个体化医疗的实施等方面，我国数据共享机制仍不健全。建议由卫生行业权威机构牵头，联合相关部门及各医疗机构、大学等共同实施数据整合共享计划，以此夯实精准医疗的数据资源基础，实现医疗资源集约化管理与利用。
除了数据共享外，如何借助IT系统最终实现将医疗大数据提取出知识并最终应用到对患者的治疗上，也是对现有医院信息中心负责人们提出的重大挑战。
夯实数据基础
“我们做了相关调查，发现在实现目标的路径上还有很多工作要做。”阜外医院信息中心主任、中国心胸血管麻醉学会医疗信息技术专业委员会（CHITA）主任委员赵说。
依托国家卫生计生委课题的支持，CHITA在全国开展了针对心血管领域大数据应用的调查。调查覆盖了全国31个省市自治区，包括100家3级医院，210家2级医院。调查结果显示，经过多年的信息化建设，我国医疗信息化整体水平已经达到了相当的高度，各级医疗机构都积累了规模可观的医疗数据，但与大数据的发展预期相比，还存在着巨大的提升空间。在病历结构化能力、数据质量管理、信息集成能力、数据安全意识与管理等方面与先进水平还存在着相当的差距，支撑临床科研大数据分析的能力不足，会影响精准医疗数据分析的准确度。
赵表示，除了数据本身的问题外，许多人对于大数据理念和精准医疗的概念认知较为混乱。在系统的设计上依然遵从传统思路，仅重视医院内部的数据采集、流程管理，不考虑如何实现数据资源的二次利用，如何发挥数据应有的价值。这些问题都是当前实现精准医疗的瓶颈。
若要突破这些瓶颈，就要从根本上解决以下三个问题：
1.缺乏适合临床应用的数据标准和术语集的问题。目前我国已经颁布了医疗数据标准，但这些标准基本是针对通用病历的，难以满足临床中相关描述的要求，以应用最广泛的诊断、手术编码为例，来源于病理术语，开发的初衷是规范病案的编目，目前在一些系统中将这一标准直接用于临床，造成了部分内容描述信息的缺失。欧美等国家在这方面的标准已经形成了体系，数据的标准化程度很高，经过自然语义识别和结构化处理后可以直接进行分析。而目前国内的病历数据很难做到这一点。目前自然语义处理等技术在国内应用的热度很高，医院期望通过这一技术弥补数据结构化采集内容的不足，但由于缺乏有效的术语集支撑，导致采集数据质量无法达到预期的要求，这些环节后续需要花大量时间和精力进行整理。
2.专科病历结构化、集成程度低的问题。现有系统无法支持有针对性的数据临床分析要求，以电子病历系统为例，许多系统在设计、实施时仅考虑满足基本的病历书写、病案质控要求，对于病历内容缺乏基本的控制，导致关键信息遗漏。
与传统医疗手段不同，在精准医疗环境下，首先人们会被告知未来可能患有某些疾病，需要更好地进行预防；其次，一旦患有了某种疾病，其诊断将会非常容易；诊断后的用药，将针对个体对药物的敏感性而制定，每个病人都将得到最合适的药，并在最佳剂量和最小副作用，以及最精准用药时间的前提下用药；对疾病的护理和预后的效果也将得到准确的评估和指导。
对人们来说，将基因应用到治疗中好像还很遥远，但有一个领域可以让我们近距离感受到基因测序。
对于孕妇来说，唐氏筛查是孕期的必要检查，当唐氏筛查数据显示异常时，需要做羊水穿刺进行确诊。羊水穿刺不仅属于有创伤的微型手术，而且有0.5%-1%的流产率和感染率。在基因组学迅速发展的今天，人们现在有了新的选择，无创DNA产前检测。
无创DNA产前检测技术是利用新一代DNA测序技术对母体外周血浆中的游离DN段（包括胎儿游离DNA）进行测序，检测时只需抽取10毫升静脉血，进行基因测序后得到胎儿的遗传信息。根据统计，无创技术筛查的准确率高达99.5%。这意味着，做了无创产前基因检测后，孩子出生患有唐氏综合征的几率降低到了十万分之一。
在癌症治疗领域，基因医疗技术同样有着广阔的应用前景。随着基因检测、基因编辑等技术已进入成熟期，并开始逐渐应用于疾病筛查、癌症治疗、慢性病治疗等领域。预计到2030年，相关市场规模有望突破万亿元大关。
布局基因大数据
精准医疗早已成为全球范围内的火爆话题。而有消息称，今年年内我国将正式启动国家基因库二期工程建设，预计5年内基因数据总量超过美欧日三大基因库总和。同时，我国将加速建立从基因检测到个体化精准免疫的基因技术体系和基础设施。此外，我国将出台相关政策，对经确定为创新医疗器械的基因检测产品等，按照创新医疗器械审批程序优先审查，加快创新医疗服务项目进入医疗体系，促进新技术进入临床使用。
在其中，众多科技公司的进入让精准医疗更加火爆。科技公司通过人工智能AI、大数据和云计算等科技手段来优化精准医疗的数据处理流程、提高数据化程度，正在引发越来越多的关注。
2 0 1 3 年谷歌推出了一项名为 “G o o g l e Genomics”的云端服务，旨在帮助大学实验室和医院将患者或科研对象的生物基因储存到云端上，服务的目标是“探讨遗传变异交互”，意味着科研专家能够访问数百万的生物基因，并能轻松简单地进行对比分析。
谷歌还先后投资了Foundation medicine 和 DNAnexus 两家公司，Foundation medicine是一家提供癌症全基因组测序及分析的公司，谷歌与DNAnexus 则计划一起打造一个巨大的开放式 DNA 数据库，并将共同接管美国联邦政府的国家生物技术信息中心的数据。这些数据将合并进入DNANexus的DNA信息历史文档，并储存于谷歌的云计算服务器，这是谷歌的云计算服务器中最大的第三方数据资料，免费向医学研究者提供接入服务。
另一家国际巨头IBM也早已开始了其在精准医疗领域的布局。多年前，IBM Watson初出茅庐时以机器学习及自然语言识别能力打败人类选手而名声大噪，随后IBM宣布进入了以认知计算为主的又一次转型，如今，IBM Watson已经在医疗健康、商业、教育、市场、供应链、金融服务等领域展开了应用。
其中又以医疗健康领域的进展最为引人注目。2016年1月IBM和美敦力合作推出了一款糖尿病监测APP；3月，IBMWatson人工智能带入苹果手表睡眠健康应用；5月，IBM联手苹果为博士伦开发白内障手术APP；7月，IBM宣布已成立IBM Watson Health医学影像协作计划；8月，IBM宣布已经完成了对胃癌辅助治疗的训练，并正式推出使用；12月，IBM“沃森联合会诊中心”在浙江省中医院落地。
而Watson的第一步商业化运作是通过和纪念斯隆？凯特琳癌症中心进行合作，共同训练IBM Watson肿瘤解决方案。在此期间，该系统的登入时间共计1.5万小时，一支由医生和研究人员组成的团队一起上传了数千份病人的病历，近500份医学期刊和教科书，1500万页的医学文献，把Watson训练成了一位的“肿瘤医学专家”。随后该系统被Watson Health部署到了许多顶尖的医疗机构，如克利夫兰诊所和MD安德森癌症中心，提供基于证据的医疗决策系统。
Intel也宣布了开展基因组信息整合计划，该计划致力于在未来五年内整合现有私人、公众以及云平台上的基因组数据以加速生命科学领域研究。
而在2006年就推向市场的亚马逊云服务上可以免费访问两个世界上最大的癌症基因组数据集，即癌症基因组地图集（TCGA）和国际肿瘤基因组协作组 （ICGC）。
百度打造云上大脑
在2016年年底国务院印发的《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》中，生物医药行业成为重点鼓励发展的行业。规划提出，到2020年，生物产业规模达到8万亿～10万亿元。在医药领域，以基因技术快速发展为契机，推动医疗向精准医疗和个性化医疗发展。明确指出要开发新型抗体和疫苗、基因治疗、细胞治疗等生物制品和制剂，发展肿瘤免疫治疗技术。
在政策和市场利好下，科技企业和互联网企业们也不甘寂寞，百度云为华大基因部署了BGI BRCA Online平台，为乳腺癌、卵巢癌的科研与应用提供基因测序数据分析服务。
2016年10月，百度医疗大脑在北京，“百度医疗大脑”是通过海量医疗数据、专业文献的采集与分析进行人工智能化的产品设计。百度医疗大脑模拟医生问诊流程，与用户多轮交流，依据用户的症状，提出可能出现的问题，反复验证，给出最终建议。在过程中可以收集、汇总、分类、整理病人的症状描述，提醒医生更多的可能性，辅助基层医生完成问诊。
在2016年11月的乌镇互联网大会上，百度公司董事长兼CEO李彦宏进一步解释了人工智能对医疗的变革。他指出，人工智能和大数据在医疗上的发展分为四个层次：医疗O2O智能分诊，人工智能参与的智能问诊，基因分析和精准医疗，基于大数据的新药研发。他认为，从分诊到新药研发，人工智能健康大数据奇点已经临近。
就拿人们最先感受到的无创产前基因检测来说，这个作为基因产业最先商业化的技术已经被政府认可。2016年10月27日，卫计委了国卫办妇幼发[2016]45号文件――《国家卫生计生委办公厅关于规范有序开展孕妇外周血胎儿游离DNA产前筛查与诊断工作的通知》），指出此前产前筛查与诊断专业试点机构的有关规定同时废止，放松了对开展产前筛查和诊断的机构要求，取消108家临床试点单位，所有具有产前检测资质的医院原则上都可以开展无创DNA产前筛查与诊断；取消7家医学检验所的临床试点，具有产前检测资质的所有医学检验所原则上都可以开展无创DNA产前筛查与诊断。
精准医疗离我们越来越近，这得益于人工智能、云计算、大数据技术的逐步成熟。精准医疗要想实现精准一定是建立在数据之上的，而对于很多疾病，尤其是罕见病来说，找到基因上微小的变化就很可能找到了解决问题的钥匙，但这同样也意味着巨大的计算量。在没有深度学习之前，这几乎是不可想象的，随着深度学习的出现，机器人能够不断地通过已有数据进行训练，从中得出规则，并完成一些罕见病的早发现、早诊断。这也给了科技企业和互联网企业们杀入医疗这个“蓝海”的机会。
在阿法狗战胜李世石后，人类对人工智能的恐惧开始进一步被放大。在精准医疗领域也不乏有人担心人工智能会取代医生，但要知道在任何一个国家医疗资源都是稀缺资源，对于政府来说如何提高医生的平均诊疗水平，尤其是基层医生的诊疗水平更为重要。人工智能作为增强智能，如果成为医生诊疗系统里的辅助工具，会大大提高普通医生的诊断水平和诊断效率，降低误诊率。这也正是精准医疗的最大意义所在。
世界各国基因组计划
英国十万人基因组计划
2012年12月，英国政府宣布启动针对癌症和罕见病患者的英国10万人基因组计划。通过该计划，英国政府预期到2017年年底实现以下四个目标：
推进基因组医疗整合至英国国家医疗服务体系，并使英国在该领域引领全球。
加速对癌症和罕见病的了解，从而提升有助于患者的诊断和精准治疗。
促进基因组领域的私人投资和商业活动。
提升公众对基因组医疗的知识和支持。
2015年年底，英政府宣布将在未来再追加经费用于该计划。2016年6月，英国政府宣布已经完成了9892个基因组测序工作。
美国精准医疗
美国总统奥巴马于2015年1月20日在白宫的国情咨询中宣布启动精准医疗计划。根据该计划，美国将搜集100万人的个人健康信息以及测得他们的基因组序列，以实现短期目标：
鉴定新的癌症亚型。
与药厂等私人部门合作测试精准疗法的临床效果。
拓展对癌症疗法的认识（抗药性、肿瘤复发等）。
韩国万人基因组计划
2015年11月韩国政府宣布以韩国蔚山国家科学技术研究为依托，启动万人基因组计划。韩国万人基因组计划的主要目标是：
绘制韩国人基因组图谱。
建立韩国标准化的基因数据库。
发现罕见遗传疾病的突变位点。
为韩国快速增长的基因组产业提供全面的基因组信息。
同时，该计划是对2013年韩国政府宣布的未来8年投资人类、农业和医药基因组计划的一个补充。
法国基因组医疗2025
近日，法国政府宣布投资6.7亿欧元启动基因组和个体化医疗项目，并将其命名为：法国基因组医疗2025 。
在未来10年，法国政府希望达到以下三个目标：
将法国打造成世界基因组医疗领先国家。
将基因组医疗整合至患者常规检测流程。
业内普遍认为，这一纲要的意味着智慧医疗时代正大跨步赶来。易观国际的预测数据显示，2014年仅我国移动医疗市场规模已达到30.1亿元，同年增长52%，预计2017年，移动医疗市场规模将突破200亿元，市场进入高速发展期。
大数据支撑医疗健康
“互联网+与医疗健康产业的结合，大数据在其中起到决定性作用。”亚信数据电信解决方案&行业创新中心总经理李捷表示，体外诊断是一个新领域，在这个领域里面有很多新兴技术，包括皮下的持续监测血糖、心电的实际监测、基因测序等，让人的健康护理、健康管理在科学上取得很大的进步。
众所周知，亚信是专注运营商行业的企业，那么为什么亚信会选择深耕医疗健康领域呢?
李捷解释说：“运营商正面临着转型，而其庞大的客户群不仅仅有通讯需求，还有更多的自身生活健康相关的诉求。运营商本身也是一个管道提供商，在管道上承载的各种专项服务，对运营商而言都是有价值的。”亚信数据方面认为，产业跨界联合，一方面是对新兴领域的探索，另一方面则是希望通过领域拓宽，给运营商的原有市场和老客户群体带来新的价值。
互联网+医疗健康有诸多价值可以挖掘，随着人们收入的增加，对生活质量的需求也在不断提升，从简单的衣食住行到关注自身健康养生，这也推动了智能可穿戴设备的快速发展，目前已然形成一个完整的生态闭环。从设备的数据采集，数据传输，到数据的挖掘跟管理，再到健康师的分析，最后给出合理的理疗建议。亚信数据在这一过程中扮演的就是生态中最为重要的一个角色——数据分析。
精准化服务
大数据分析的价值在于以此为依据提供定向的专业化服务，李捷表示，亚信数据的准确率高达85%以上，亚信开放云平台有着五年的非结构化数据处理经验，包括对各个APP和互联网语料库的识别能力，行业涉及政府、餐饮、医疗健康、公共媒体等。合作伙伴遍布产学研各个领域，合作模式不仅仅局限于数据支撑，也包括联合运营。
移动互联网时代，很多的企业都在探索如何依托大数据技术实现企业转型，亚信的互联网运营经验得以显现。李捷认为，亚信数据最大的优势在于其与运营商的多年合作，积累了大量的用户上网行为分析经验，同时拥有庞大的运营商用户作为支持，其数据更加多元、精准。用户在管道里面搜索的信息，挖掘的信息，也是由运营商第一时间捕获，其实运营商比互联网公司能够更早的捕获这些信息，这也是运营商数据价值所在。
通过大数据分析，对人群进行分类，可以更好地帮助定向人群找到最适合的解决方案。同时给传统的医学机构、营业机构提供精准的市场分析报告。同时李捷认为，在技术上，目前国内的几家技术领先企业各有千秋、不分伯仲，而亚信数据对于行业的理解是超前的。数据整合之后，需要做深度的行业理解跟模型转换，比如医疗健康行业，数据涉及很多的健康指数，用户日常行为等，这些数据之间有着潜在的关联关系，而对关联关系的解读需要相当的行业沉淀，亚信数据有着专业的咨询顾问团队做后台支撑，不只是医疗健康行业，亚信数据在各个涉及的行业均组建了相应的咨询顾问团队，提供最专业的行业分析。
大数据的流动性价值
与大数据、互联网相关的产业，竞争无处不在。对此，李捷说：“因为现在已经是跨界竞争的状态，我们会遇到很多原来在通信行业里不会遇到的竞争对手，比如说阿里、百度，他们同样在做跨界的渗透。”面对资本雄厚的竞争对手，亚信数据认为，目前其行业经验的积累使其与强大的竞争对手处在同一竞争水平。加之亚信一直与运营商合作比较紧密，行业基础牢固，李捷透露，下一步亚信计划联合运营商在移动端展开战略布局。
近日，英特尔公司联合经济学人智库（EIU）针对中国350家公司进行了一项调查，并了名为《弥合新技术范式的差距》的调查报告。这份主要针对金融、零售和医疗等行业客户的调查报告试图揭示中国企业在业务的创新和发展中如何看待和利用新技术。在技术创新、数据融合驱动企业业务发展的今天，这一调查结果具有非常重要的现实意义。
调查显示：超过三分之二的企业对于在产品和服务中使用新技术有着清晰的愿景和战略。对于新技术的吸收，很多企业是通过与技术公司的合作来推动的。“越来越多的企业将云计算、大数据和远程连接等技术直接融入企业现有的产品和服务中。这有利于企业快速进入新市场，为企业采用新的商业模式奠定基础。”经济学人智库分析师表示。
投资新技术的最佳时期
这次调查主要面向的是一些中型和小型的企业客户。虽然大多数的受访企业对于技术创新倾注了极大热情，但是调查显示，对于新技术的投资热情并不都来自企业的内部需求，很多是迫于外部大环境的压力，以及效仿竞争对手的做法。“调查显示，77%的企业认为，在未来3年内，新技术将在其产品和服务中发挥巨大作用。而不行动的企业将面临生存危机。”表示。
调查报告中重点介绍了机器人、5G互联网、云计算和大数据、人工智能和机器学习，以及VR/AR等五大技术在企业中的使用情况。其中，75%的受访企业表示，已经使用了云计算和大数据技术。金融、汽车制造等行业在采用新技术方面走到了前面，机器人在制造和物流业应用较多，VR/AR技术在建筑行业应用广泛，而且处于世界领先水平。
传统行业正在受到越来越多的挑战，比如传统金融行业受到了金融科技（Fintech）的刺激，许多新开户都是通过在线平台或手机完成的。另外在医疗行业，医疗机构希望采用新的技术持续改善就医体验。接受调查的85%的企业认为，如果不投资新技术，未来企业的发展将落后。
在采用新技术的过程中，企业要注意三方面的问题――规避风险、合规性、政府监管。企业当前重点关注的是开拓新的业务模式和新市场，所以迫切需要将新技术整合到现有的产品和服务中。“传统企业客户应该开发更多的内部平台，同时要了解政策环境，并与技术公司建立深层次的合作关系，这样才能在企业未来的发展中占得先机。”表示，“未来10年都是在中国投资新技术的最佳时期。”
“数据驱动创新增长。”英特尔行业解决方案集团中国区总经理梁雅莉表示，“未来10年，企业要关注的是数据的采集、传输、处理和分析，从数据中挖掘出更大的商业价值，这样才能实现业务的创新，让企业立于不败之地。”
今天，数据的融合发展正在重构行业。不知你是否注意到这一现象，过去一年中，中国的方便面市场出现萎缩，造成此结果的一个重要原因是外卖行业的兴起。另 一个例子，现在大部分的医疗数据，包括临床数据和计费数据都存在医院之内。随着人们对健康数据的关注，未来医疗数据可能会向医院之外延伸，并与基因数据、社交数据等融合。新零售的兴起也是由数据驱动的。在2000年之前，零售业的数据主要来自POS机。2000年之后到现在，零售行业进入大数据2.0时代，人们可以在某些领域进行大数据分析、客户画像等。从现在开始，我们步入了零售行I大数据3.0时代，可以对所有数据进行分析，洞察零售行业的每个环节和流程，实现精准营销。
为了帮助企业更好地迎接数据融合带来的挑战，英特尔提出要不断完善各层面的技术，从云计算、人工智能和网络到存储、5G、FPGA，再到产生海量数据的设备，充分释放数据价值，充当企业业务转型的基石。
梁雅莉特别谈到了英特尔在人工智能领域的布局。从去年开始，英特尔进行了一系列战略收购，在底层基础架构层面、工具层和应用层都有涉猎，目的就是构建完善的技术体系，为客户的应用提供全面支撑。
“数据驱动”永远在路上
1995年，人类历时13年、耗资30亿美元终于完成了全球首个DNA基因测序。随着技术的发展和数据的加速融合，英特尔希望到2020年，人们只要花费24小时、1000美元就能完成基因数据的收集、分析和解读。
IT将颠覆医疗行业？美国心脏病学家、基因组学家埃里克・托普所著的《颠覆医疗》被很多研究IT和行业应用相结合的人视为“圣经”。《颠覆医疗》的一个核心观点是，云计算、无线传感器、超级计算机、基因测序等新技术不仅将改变人们的生活，而且对于医疗行业的发展来说是一次创造性的破坏，将颠覆医疗行业。
对于“颠覆”二字，不同的人有不同的理解。国家卫生计生委统计信息中心原副主任王才有认为，所谓颠覆医疗，其实是医疗智慧化的过程，是IT与医疗行业应用深入结合的过程，对医疗行业的发展将起到不断优化和改进的作用。在医疗领域，一切都在向智慧化演进，比如精准医学、医药研究、医疗物联网、医疗机器人、智能物件等。
“可穿戴式设备、VR/AR等新技术确实在医疗行业有着广阔的应用前景。”王才有表示，“不过计算机并不是要颠覆医疗，而是起到重要的辅助作用。计算机与医疗行业的专业人员将共同为患者提供服务。得益于IT的发展，自然语言处理、临床决策支持、知识服务、机器识别等的应用将进一步改善患者的医疗体验。”人类与机器是合作伙伴关系，在技术的辅助下，虚拟就诊、家庭看护、医疗协同等让医疗变得更加简单。
以前，在医疗行业中，专业的医护人员、专业的医疗设备等才是必备的资源，现在还要加上一条，数据也是医疗行业重要的资源。数据的融合和分析将有力地促进医疗健康事业的发展，实现精准医疗，提升诊断的成功率，降低医疗的成本等。在医疗行业，技术创新的同时也要考虑到生态模式的创新，另外还要加强标准的制定、政策的研究，以及应用咨询（解决个性化应用问题）。只有充分调动政府和市场的资源，协调发展，才能实现合作共赢。
作为跨国企业，英特尔长期在医疗行业进行投入，不断把国外先进的技术和理念引入中国市场。英特尔将在战略发展方向、技术框架的设计等方面与中国医疗行业的合作伙伴、客户展开更深入的合作。
医疗行业的数据驱动与技术创新永远在路上，是一个持续发展的过程。
数据驱动商业变革
在很多人的印象中，万达集团就是一个地产界的“大鳄”。其实，成立于1988年的万达集团现在已是旗下拥有商业地产、文化集团、网络科技集团、金融集团四大产业集团的庞大的商业帝国。其中，网络科技集团致力于打造独特的“实体+互联网”的新模式，为客户提供包括实体场景数字化、供应链服务、互联网金融服务、全渠道征信服务、云计算服务等在内的多种多样的服务。
人们常说，船大难掉头。而万达集团这个庞然大物在数字化的过程中表现出的灵活性、探索精神和创造力确实值得同行借鉴。万达集团希望通过创新的商业模式和先进的技术能力，打造世界级的商业企业。如今，万达集团在成都拥有按业界最高标准T4标准建设的数据中心。2017年3月还与IBM达成战略合作，基于IBM最新一代的云计算技术，将在中国推出全栈式的云服务。另外，万达集团还以万达广场为节点，计划打造覆盖全国的光纤网络，并广泛应用区块链技术。利用创新技术为自身业务服务的同时，万达集团还将知识产权输出给合作伙伴、其他商业中心，目的是为客户提供更好的消费体验。
万达网络科技集团总裁助理兼大稻葜行淖芫理、首席架构师蔡栋表示，万达集团正借助人工智能、区块链、云计算等技术，打造数字化实体商业共享平台。这一商业共享平台是万达集团在数据驱动业务发展方面的创新之举，它将大数据与区块链有机融合，可以提供大数据预测、征信、网络金融、智能合约、数字化零售等诸多功能和服务。基于这一平台，万达集团和一些商业伙伴陆续在上海、西安、柳州等地开设了数字化实体店，未来还要发展到数百家。采用商业共享平台的这些实体店，在POS机中应用了区块链技术，摄像头采用深度学习技术，同时运用云计算和大数据技术实现了爆款产品的预测、精准推荐、物流优化、竞拍等。
关键词：医疗大数据；生命科学数据；精准医疗
Abstract：At present， the application of big data technology in the medical field has received wide attention. However， the discussion of medical data is more a continuation of the previous medicine statistics， medical data mining method， and no consciousness to with big data technology in the medical field of application is for the medical industry bring a revolutionary change. We introduce the four part of the medical data， analysis of the current situation of medical data in various fields of life sciences， point out that Life Sciences data is the core of the medical data. A case study is applied in scientific research and clinical treatment. The problems and solutions in the research of medical big data are summarized.
Key words：Medical big data；Life Sciences data；Precision medical
随着大数据技术快速发展，如何利用大数据技术实现医疗数据的存储，分析，传输是医学信息领域研究的热点[1]。近年来，随着"36212工程"等改革工作的推进[2]，国内医疗信息化程度不断提升，区域医疗，医疗集团等新兴医疗组织不断涌现，随之而来的是大量的医疗数据，如何利用这些医疗数据是摆在医学信息研究人员面前的难题。
目前关于医疗大数据的研究更多是延续以往的医学统计，医学数据挖掘的思路，大部分研究人员并没有意识到随着大数据技术在医疗领域的应用深化，对医疗体制改革，打破垄断机制重要作用。本研究整理了近年来医疗大数据的研究成果，提出以生物科学数据为主的医疗大数据建设方案。
1医疗大数据的来源与组成
综合国内外研究的结果和观点，我们认为现阶段医疗大数据主要来自于以下四部分：临床数据，医疗费用数据，个人行为数据，生命科学数据。
1.1临床数据 临床数据主要来自于各类现有的临床信息系统（CIS），电子病历（EMR），健康档案（HR）等，主要是在诊断，治疗，随访过程中产生的血压，血糖等个人体征信息。此类数据可以应用于临床决策支持，临床数据对比，药品研发，地方病治疗，基础医学等领域的研究[3]。
目前临床数据特点是数量大，范围广，相关研究较好的一类数据，被视为主流的医疗大数据构成。然而此类数据研究主要的挑战是数据的标准化程度不高不易进行后期数据分析处理，数据分散在各类医疗机构中，难以获取，数据质量差，可靠性不高等问题。综上，除去部分信息化程度高，标准化好的临床数据可以作为医疗大数据的研究对象，大量的临床数据由于自身的局限性短期之内难以发挥自身的价值。
1.2医疗费用数据 医疗费用增长过快是世界范围的问题，目前还没有有效的方法来抑制医疗费用的增长。随着老龄化社会的到来，此问题将愈发严重。现阶段造成医疗费用增长过快的原因很多，其中医院方在以药养医的医疗体制下激励医护人员开更多的处方，做更多的检查来获得利益，患者方由于现行的医疗保险体制的不公平性导致部分患者负担的医疗成本较低刺激了不必要的需求，进一步加剧了医疗费用的不合理增长。
医疗费用的研究一直是医学信息研究的难点，意义重大困难突出。首先是医疗费用数据不公开，导致相关的研究只能分析过去几年甚至十几年前的医疗费用数据，时效性差，无法准确反映正在出现的问题。其次是方法过于简单，医疗保险机构掌握医疗数据，但是对过度医疗行为的识别方法，惩罚机制等的设计简单粗暴，缺乏科学的论证。医学信息研究人员熟悉方法，但是缺乏开展研究的数据，只能望而却步[4，5]。
医疗大数据的特点之一就是实时性，通过实时收集，分析各类医疗数据，以及通过应用各类方法可以及时发现过度医疗行为，以数据为证据配合临床路径等相关医疗行为监督体制，纠正过度医疗行为。需要指出的是这类研究和应用初期会受到来自医院，医护人员和患者的抵制，而这也是开展此类研究的难点所在。
1.3个人行为数据 个人行为数据主要来自于类社交网站，购物信息，WEB点击等个人在虚拟空间留下的痕迹。结合健康档案，临床数据，个人行为数据可以挖掘特定人群的生活模式和疾病风险之间的关系，从而为地方病，流行病，职业病预防和治疗，相关药品研发，用药提供指导。
目前个人行为数据是一个新兴的数据源，相关的研究开展的较少，突破了现有的医学信息研究领域。但是随着大数据研究的深入，此类数据的重要性将愈发明显。目前电子商务领域对消费者行为的研究和应用开展较好，在消费行为预测[6]，消费模式分析都取得很好的成果[7]。而医疗大数据领域开展个人行为的研究可以借鉴其他领域的经验和方法，这也是互联网，电子商务等新兴行业同传统的医疗行业结合切入点。
1.4生命科学数据 现代生命科学以中心法则为起点，经过基因测序，RNA干扰，基因编辑等几次大的创新，目前已经产生了空前规模的数据，发展一套完备的数据分析技术。生命科学数据具有数据量庞大，结构复杂的特点。现阶段的生命科学数据有代表性数据库主要包括生物医学文献数据库Pubmed，基因序列数据库Genebank，蛋白质序列数据库PIR，疾病数据库OMIM，药物数据库Drugbank，通路数据库KEGG等一次数据库以及在此基础上构建的种类繁多的二次数据库。除此之外随着生命信息研究不断深入千人基因组计划，宏基因组，各类组学的研究都正在产生海量的数据，如何存储，处理，分析这些数据毫无疑问是大数据技术研究范畴。
利用生命科学数据诊断和治疗疾病，已经逐渐从实验室开始走向商业化，目前已经开展了无创产前基因检测等项目。
1997年香港中文大学卢煜明团队发现胎儿脱落的DNA能直接进入母体血浆，进而可以通过检测母体外周血中的胎儿DNA的方法检测胎儿是否患有唐氏综合征，地中海贫血等遗传疾病，从而开启了无创基因检测在产前筛查中的应用[8]。进过多年研究，无创产前基因检测已经实现商业化[9]。如何利用不断出现的测序数据和技术，预防疾病，完善健康信息管理，实现精准医疗等内容将是医疗大数据未来研究的主要方向[10]。
2医疗大数据数据挖掘平台设计
医疗大数据由于自身特点，需要有不同于传统的技术。目前主流大数据的技术包括了大规模并行处理，分布式数据库，NoSQL和可扩展的存储系统等技术等[11]。医疗大数据的特点决该领域的研究必然是多学科交叉。
根据现有的大数据技术，结合医疗大数据的特点我们设计基于Hadoop的医疗大数据平台，该平台采用了目前主流的大数据解决方案，其中包括数据获取，数据存储，数据导入，数据分解等部分，见图1。
3应用案例
随着高通量的生物分子识别技术进步，为人类研究癌症提供了大量的多组学数据。原癌基因癌变，抑癌基因和修复基因发生突变导致失活是正常细胞向癌细胞转化的关键因素。然而癌症基因中组合遗传变异的复杂性导致识别癌症相关模块以及描述其生物学功能成为很大的挑战。
研究利用多种遗传变异因素设计了多因素介导的功能失调癌症网络核心模块识别平台用于研究多因素对癌症发生发展的影响。平台采用Hadoop分布式存储技术存储多维基因组数据（DNA突变、拷贝数变异、甲基化、基因表达和microRNA表达谱等）；利用R语言开发核心模块识别程序；采用RHIPE技术连接数据和R程序；采用JAVA实现WEB界面和数据可视化。实现癌症数据的存储，传输，识别，可视化等一系列工作，从而为癌症的诊断，精准治疗提供基础，见图2。
4展望
现阶段国内医疗大数据的研究与应用已经落后于其他行业，既有医疗数据标准不统一，获取困难，数据质量差等客观因素，而研究人员对医学信息自身的理解，对将医学问题与新兴技术结合的能力，对学科交叉的认识都存在不足。
解决上述问题，需要以高质量的临床数据和生命科学数据为核心，以行为数据，诊疗费用数据为辅助结合大数据技术开展部分示范性的工作，引导医疗大数据从科研到应用的转变。
参考文献：
[1]汪鹏，吴昊，罗阳，等.医疗大数据应用需求分析与平台建设构想[J].中国医院管理，2015，35（6）.
[2]尹聪颖.国家卫生信息化"十二五"规划从"35212"变成"36312"[N].中国数字医疗网，2013，09，04.
[3]罗旭，刘友江.医疗大数据研究现状及其临床应用[J].医学信息学杂志，2015，36（5）.
[4]李学沧，白雪峰，刘跃娟，等.异常医疗行为识别研究[J].智慧健康，2015，1（2）.
[5]楼磊磊.医疗保险数据异常行为检测算法和系统[D].浙江大学，2015.
[6]樊志文.顾客消费行为预测--基于RFM与灰色GM（1，1）模型的研究[J].经营与管理，2015，2.
[7]杜春娥.O2O模式下餐饮外卖市场大学生消费群分析--基于河北师范大学的实证研究[J].新闻知识，2015，04.
[8]张军，卢煜明.血浆（清）游离核酸的临床应用[J].临床检验杂志，2002（20）.
[9]季修庆，林颖，，等.无创产前基因检测在血清学筛查结果为高风险的非高龄孕妇中的应用[J].临床检验杂志，2015（02）.
基因测序是医疗诊断与治疗的革新技术，也是精准医疗的入口。从百亿空间的生育生殖检测，到千亿市场的肿瘤个体化治疗，再到万亿级的基因体检咨询市场，都有着巨大的应用前景。
2016年被认为是国内基因产业元年。受信息技术推动，基因遗传数据的解读与利用迸发出新活力，引发医药与IT巨头跨界联手布局，抢占先机。各方资本也开始跑步进入这片市场蓝海，国内出现基因产业的创业浪潮。经过2014年和2015年两年的持续发酵，基因产业终于站上了“风口”。
基因产业的诞生
基因产业不等于基因检测，但是却由基因检测开端。目前，基因测序技术的发展已经突破了信息产业的摩尔定律，现在人类全基因组测序成本已经降到1000美元以下，未来这一数字还将继续下降。围绕基因新技术的创新，集聚了越来越多的人才、企业和资本，一个新兴产业已经诞生。
近年来，美国、欧盟、英国、日本、韩国等已将基因组科学作为生物产业重点领域。2014年，韩国政府启动耗资5.4亿美元的后基因组计划，推动新型基因组技术的发展和商业化。2015年，美国政府宣布启动精准医疗计划，2016年将投入2.15亿美元支持基因技术的创新。
基因产业的高速发展，得益于测序技术的突破和大数据工具的运用。一方面，基因测序成本降低，为实际应用奠定基础。美国基因检测公司23andMe个人基因测序产品售价，从2006年的999美金降低至如今的99美金。目前公司估值已达11亿美元。另一方面，大数据分析工具加强了基因信息的解读能力。如果将基因数据比喻为人类的密码，那么获得密码远远不够，只有破解密码，基因数据才体现价值。正因为如此，IT（信息技术）与BT（生物技术）的融合发展成为新趋势，许多IT公司都在涉足基因信息的云存储与智能解读。
谷歌2015年开启了基因组的云存储服务，将单人基因组数据从100GB压缩至1GB，费用从25美元降至25美分。亚马逊投身基因信息分析的云存储平台建设，英特尔致力云技术以及相关芯片技术开发。IBM、微软也在开发基因数据分析利用云平台。
基因产业将是一个万亿级的蓝海市场，它的产业链包括测序仪器生产、测序服务提供、数据分析处理、衍生行业等。在产业链上游，基因测序仪基本被Illumina与Life Tech垄断，而华大基因通过收购CG介入，已具备自主研发及产业化能力。产业链中游是基因检测服务，目前NIPT技术已非常成熟，而PGS、肿瘤及遗传病筛查的科研项目不断创新前进，产业成熟度也在提升。在不久的将来，我们将看到一个个千亿级别的基因检测服务产品。产业链下游，号称“上帝之手”的基因编辑治疗技术取得重大突破，美国企业Editas，Crispr Therapeutics拟在纳斯达克上市；而基因大数据领域将随着整个产业的不断扩张和普及指数级高速发展。
我国产业受政策环境影响巨大，基因行业在监管趋严的同时，政府鼓励性态度逐渐明确。2014年之前，中国基因产业基本处于放任发展状态。2014年2月开始，国家叫停基因检测项目，由此基因产业真正纳入监管视线。2015年进入部分放行期。现在基因测序行业正处于政策鼓励发展期，政策的明朗对产业发展有重要意义。
应用热点创业潮
基因技术目前已经在多个领域应用，其中生育、肿瘤等应用热点迎来了创业热潮。首先，用于产前胎儿罕见病筛查。我国出生缺陷约占出生人口总数的4%-6%，占全世界出生缺陷儿童的1/5，而产前胎儿疾病筛查可以有效解决这一问题。据统计，近三年来我国至少有20万孕妇接受产前基因检测。目前，相关基因检测已贯穿婚前、孕前、产前、新生儿等整个生育过程。
其次，用于肿瘤精准治疗。肿瘤的发病与基因突变有关。随着技术的进步，肿瘤基因检测已从需要手术的组织活检升级为血液检测的液体活检，对病患的创伤大大减少，精确度也大大提高。目前，我国已批准多家肿瘤诊断高通量基因测序试点单位。
第三，用于复杂疾病治疗。科学研究已表明，自闭症、心律失常、骨髓增殖性疾病、糖尿病、高血压、老年痴呆、肝病及罕见病等多种疾病都与遗传因素相关，我国一些医疗机构和医药企业已经开始引用基因检测作为疾病治疗、药品研发的参考。
目前，企业和资本已经纷纷布局基因产业。深圳华大基因是全球最大的基因组学研究中心，其服务覆盖全球100多个国家和地区。同时，一大批创业公司也在寻求机遇。碳云科技、基因猫、吉因加、观世健康科技、23魔方等公司纷纷出现，覆盖基因产业的不同环节。如吉因加致力于在肿瘤的防治中引入基因技术，观世主攻面向大众的基因检测精准医疗服务。
中国企业也在IT与BT技术的融合浪潮中寻找机遇。英特尔、华大基因、阿里云于2015年合作建立了亚太地区首个定位精准医疗应用云平台。华大基因将在此基础上构建基因组学的数据中心和分析平台。碳云智能科技公司则试图打造专业的健康数据收集平台，通过数据挖掘和机器学习，分析并应用生命大数据。
虽然近年来基因行业风起云涌，但总的来看，国内“南华大，北利普康”的格局暂未改变，业内大佬的地位暂时无人能撼动。尽管如此，风口上的玩家已经陆续入局，基因产业也开始进入爆发式发展阶段。
技术研发与政策创新
相比发达国家而言，我国基因产业发展面临着技术研发与政策监管的双重挑战。虽然中国在基因组测序方面处于国际领先地位，但相关的测序仪器制造、临床、医药研发等领域，仍严重落后于发达国家。
从产业来看，基因检测是一个以技术论英雄的行业，谁掌握了先进的技术，谁就拥有了核心竞争力。未来，全面突破技术壁垒之后，行业面临的必然是一波大的洗牌，许多企业将飞速前进，而另一批则会很快消亡。
除了技术挑战，我国基因产业发展也面临认知以及医疗体制方面的障碍。首先，社会认知程度不高。基因测序仍是小众选择，许多患者、医生、政策部门并不了解基因测序知识。其次，与临床脱节，甚至冲突。对大部分医院而言，基因检测仍是游离于医院体系之外的患者自主选择。
在肿瘤治疗领域，靶向药是针对基因靶点的用药，严格来说病人用药之前需参考基因测序结果再判断用药。但由于基因测序仍不普及，许多医院不能给患者提供全面、深入的基因检测和解读，有的医生甚至盲目排斥基因检测，以至于有助于精准用药的基因检测在临床中不能得到推广。
另外，监管体制滞后。肿瘤基因测序需要测量多个基因点位，但现有的监管办法是逐一批准可测点位，客观上严重滞后于技术的实际探索。业内有这样一个比喻：理想的模式是监管“餐馆”而非对每一道“菜”进行检测。
从政策创新角度来看，需要在顶层设计、资源配置、评价体系等方面支持基因技术的研发与应用，从而全面建立应对国际竞争的真正实力。在医疗体制方面，应尽快将基因测序无缝连接到医疗体系中去，与病历、医保结合，逐步地改变医生和病人的诊治参与方式。可以从试点单位进行局部探索，也可以借鉴美国多元监管模式支持新技术研发。
会上，《中国医院院长》有幸聆听了北京清华长庚医院副院长王劲、美国华盛顿大学医学院神经外科主任理查德・艾伦伯格（Richard Ellenbogen）等一众行业领军人物就国内外学科发展挑战与趋势的热议。席间，记者还就中美学科建设差异、联合诊疗中心发展规划独家征询到王劲和艾伦伯格教授的个中见解，交谈中不时分享着他们对学科建设发展前瞻的无限构想。
学科创新意识相比匮乏
未来，学科建设到底会朝着哪些方向发展？
艾伦伯格以他的本职学科――神经外科的发展趋向作答。他表示，在美国，神经外科的学科建设呈现出四种蓬勃发展走向。
第一，神经外科治疗领域逐步扩大延伸。以血管内治疗为例，以往血管内治疗通常由放射介入医生完成，现在则多由神经内科、神经外科专家协同为患者制定治疗方案，神经外科的介入以及术式、路径的创新无不为患者提供了更为安全、有效的治疗手段，极大提升了患者的中远期治疗获益。
第二，创新治疗方式为学科发展注入更强劲的动力。艾伦伯格举例明示，在功能神经外科领域，目前国外专家可选择脑深部电刺激术治疗帕金森症、抑郁症和强迫症等患者，使治疗效果显著改善。“这种基于微创的生物学治疗有望成为学科发展的主流。”
第三，医生价值得到重新优化分配。神经重症监护室曾经是神经外科医生的重要“阵地”之一，而当前，神经重症科医生将在其中逐渐承担起越来越关键的责任使命，因为他们可以为患者提供更专业化的医疗照护，乃至临终关怀。
第四，在借助科技力量、顺应疾病谱变迁的背景下，需要及时调整学科发展方向。伴随医学科技进步，美国的创伤性神经损伤的治疗收效以及功能康复水平已不可同日而语，治疗需求也逐年增加。“这也将成为各家医院医疗实力的重要体现。”
美国华盛顿大学旗下成立的脊柱中心就是很好的例证。据悉，华盛顿大学脊柱中心业已成立十数载，签约医生来自神经外科、骨科、康复科、疼痛科、心理科等专业，时下不仅为患者提供临床整合式服务，而且传统的开放性手术逐渐被微创手术所取代，患者的治疗、康复效果以及安全性均更为理想。
会上，一位老专家在听及国外神经外科学发展现状时表示，中美两国相比，对同一病种的治疗效果可能并未存在太远差距，然而中国学科建设的创新能力却明显滞后，“基本上是随着人家走，多一些创新意识与转化能力是当务之急”。
在创新意识相对匮乏的同时，缺乏高品质、规范化的专科医生培养也成为学科深入发展的掣肘要素。
据悉，在美国的26个专科住院医师培训项目中，神经外科学位列其间，而神经外科住院医师的招录也因“最高的准入标准”而闻名。目前，全美仅有110个医疗机构具备神经外科住院医师的招录资质，每年的招收名额约180个，每个医疗机构年招收人数不超过两名。无疑，宁缺毋滥、严格住院医师规范化培养成为神经外科固守行业领头羊地位的基石。
此次，北京清华长庚医院选择与美国华盛顿大学开展联合诊疗中心，在认可对方学科发展实力的同时，正是看重了美方的高端专科医师培训能力。
而北京清华长庚医院的“工科背景”以及神经外科医疗水准也恰恰是美国华盛顿大学最为欣赏的特质。艾伦伯格将此次“联姻”界定为“强强联合”，他透露，北京清华长庚医院和美国华盛顿大学医学院将互为神经外科住院医师的海外培训基地，每年两家医院将互派神经外科住院医师接受专科培训。
创新转化能力需合力笃实
神经外科是北京清华长庚医院的重点发展科室，隶属于清华大学临床神经科学研究院，由脑血管病中心、脊柱脊髓中心、功能神经疾病中心、胶质肿瘤综合征治疗中心、颅底肿瘤中心、神经内镜中心、神经创伤中心七个疾病单元组成，坐拥200张开放床位。科主任为国内享有声誉的神经外科专家王贵怀，首席专家为现任北京清华长庚医院副院长的王劲。
王劲是我国神经外科事业开拓者王忠诚院士之子，回国前已是美国华盛顿大学医学院的神经外科教授。北京清华长庚医院开业之初，他放弃了国外优越的工作与生活条件，毅然加盟北京清华长庚医院。
促进国内神经科学发展，开展转化医院是王劲的回国创业梦想。他相信，北京清华长庚医院可以助他完成多年未能实现的医学夙愿，“我非常希望能够借助清华大学的强大理工学科和生物学系优势，践行学科协同创新。”王劲将目光瞄准了转化医学。
在国外工作20多年，使王劲对医学事业抱有更多的思考与设想。对于脑积水分流手术，他发现，国外的手术分流阀既无法精准测量手术患者的颅内压，也无法准确告知流量，而国内相关设备绝大多数自国外引进。“目前，各国学者对这一问题都无有效的解决方案。”
当北京清华长庚医院向他抛出橄榄枝时，他毅然决定回国。目前，他带领团队与清华大学理工科、生物医学系的学者沟通交流，希望尽快找到解决之道并应用于临床。
“临床提需求，基础做科研，再转化为临床应用，只有形成‘闭路循环’，才能推动实践飞速发展，才能更好地造福患者。为了这个目标，我们将不遗余力。”在深入开展以临床需求为导向的转化研究之时，王劲还带领团队在相关学科针对整合式医学服务中心、精准医学、专科住院医师规范化培训展开探索……
如今在新闻中，我们几乎每天都能看到3D打印技术在医疗领域的发展。例如，中国一家医院为一位在工作中受伤的男性完成3D打印肘关节移植；威尔士外科医生使用3D打印机修复了一位患者的面部骨骼；美国一家医院利用3D打印技术制造支架，撑开婴儿堵塞的呼吸道……随着3D打印技术的加速发展，其在医疗领域的应用越来越多，越来越成熟。那么，3D打印与医疗究竟会擦出什么样的火花？会为患者带来什么福音呢？
3D打印到底是什么
由成龙主演的《十二生肖》，向人们真实地展现了3D打印的神奇应用。看了电影的人，想必对这个场景印象非常深刻：那就是盗宝人JC（成龙饰演）戴了一个手套，手套上有很多传感器，把兽首摸一遍后，另一头的盗宝团队成员就立即打出一个一模一样的兽首模型来。这个能瞬间打印出十二生肖的机器，就是 3D打印机。
其实，3D打印技术与3D电影一样，早在上世纪90年代中期就有，以数字模型文件为基础，运用粉末状金属或塑料等可黏合材料，通过逐层打印的方式来构造物体的技术。早期常用在模具制造、工业设计等领域，现逐渐用于一些产品的直接制造，特别是一些特殊物品（比如人体的髋关节或牙齿，或钟表与飞机零部件等）。
具体说来，3D打印过程分为两步，在需要成型的区域喷洒一层特殊胶水，胶水液滴本身很小，且不易扩散；然后是喷洒一层均匀的粉末，粉末遇到胶水会迅速固化黏结，而没有胶水的区域仍保持松散状态。这样在一层胶水一层粉末的交替重叠的作用下，实体模型将会被“打印”成型。就像盖房子一样，砖块是一层一层的，但累积起来后，就成一个立体的房子了。
3D打印耗材由传统的墨水、纸张转变为胶水、粉末，当然胶水和粉末都是经过处理的特殊材料，不仅对固化反应速度有要求，对于模型强度以及“打印”分辨率都有直接影响。3D打印技术能够实现600DPI（DPI是指每英寸所打印的点数）分辨率，每层厚度只有0.01毫米，即使模型表面有文字或图片也能够清晰打印。而且可以利用有色胶水实现彩色打印。
3D打印技术的魅力在于它无需机械加工或任何模具，不需要在工厂操作，桌面打印机可以打印出你需要的小物品，假设一个茶杯，在打印完成后，可以马上用来盛水。放在办公室一角使用的称为桌面机。而自行车车架、汽车方向盘甚至飞机零件等大件物品，则需要用工业打印机来完成。同时，3D打印还能够打印出一些传统生产技术无法制造出的外型，简化整个生产流程，具有快速有效的特点。
目前，3D打印已经广泛用于传统制造业、医疗行业、文物保护行业、建筑设计行业和配件饰品行业。人们已经用 3D 打印技术打印出了很多东西，比如心脏瓣膜、下颚骨、电路板、汽车、房子、自动步枪，甚至还有鞋子、内衣或生肉。
3D打印与医疗行业天然匹配
近年来，随着3D打印技术的发展和精准化，以及个性化医疗需求的增长，3D打印技术与医疗行业的结合，在广度和深度方面都得到了显著发展。在应用的广度方面，从最初的医疗模型快速制造，逐渐发展到3D打印直接制造助听器外壳、植入物、复杂手术器械和3D打印药品。在深度方面，由3D打印没有生命的医疗器械向打印具有生物活性的人工组织、器官的方向发展。那么，3D打印为何能在医疗领域大放异彩呢？
首先，很多疾病和伤痛都源于生物力学问题，比如骨折、关节老化以及脊椎错位变形等。过去这类问题很难治愈，原因在于每个人的生理构造都独一无二，标准统一的外部装置无法解决每个人的问题。3D打印出来的产品则完美解决了这个问题，它完全符合每个人的身体构造，此外它还大大降低了定制化的成本，让大规模定制化这一看似矛盾的概念成为可能。比如，2014年9 月，北京大学的研究团队成功地为一名 12 岁男孩植入 3D 打印脊椎，这属全球首例。这位小男孩的脊椎在一次足球比赛受伤之后长出了一颗恶性肿瘤，医生不得不选择移除掉肿瘤所在的脊椎。这次，医生并未采用传统的脊椎移植手术，而是用3D 打印打出了一块钛合金骨骼。这种植入的3D脊椎可以跟现有骨骼非常好地结合起来，而且还能缩短患者的康复时间。此外，研究人员还在植入的3D脊椎上面设立了微孔洞，它能帮助骨骼在合金之间生长，换言之，植入进去的3D打印脊椎将跟原脊柱牢牢地生长在一起，这也意味着未来不会发生松动的情况。
其次，一些结构灵活、半固定或可被人体吸收的人工构造，比如关键器官的瓣膜、血管等，难以通过传统的方法制造出来。而3D打印技术则可以解决这个问题。比如，2015年2月，复旦大学附属中山医院心外科课题组，采集了一位77岁高龄的主动脉瓣重度狭窄合并关闭不全患者的高分辨率CT及心超影像，借助3D打印处理软件，为其打印出完整的心脏及主动脉3D模型，仅耗时1小时就为患者顺利完成了经导管主动脉瓣置换手术。患者X线暴露时间比既往缩短一半，造影剂用量减少1/3，术中、术后生命体征非常平稳，复查显示人工瓣膜定位准确、工作正常。
最后，3D打印绕开了复杂的基础设施和物流问题，只要将设计好的图样发送到打印终端，3D打印机就能在离医院较近的距离内进行生产。比如，2014年第二军医大学暑期医疗服务博士团深入湘江战役发生地广西兴安县送医送药、开展健康宣教，适逢一患者因车祸导致右髋臼严重骨折。如果用常规手术治疗这种骨折，时间长、出血量多、复位固定失败率高、极易造成术后并发症。博士团成员、骨科博士杨鹏决定将3D打印术引入治疗：对患者骨折部位进行三维重塑，并打印好1∶1的骨折模型，连夜运送到兴安县医院。随后设计手术方案，并在3D骨盆上做了手术预演。术后影像学检测表明：患者骨折复位状况良好，内固定坚实。
医学领域10大3D打印革新案例
3D打印现在已经被用在打印药品、医疗设备，还有针对患者的解剖学模型以及生物组织等多个方向。医学专家们也都陆续开始将这门高效且极具个性化的新科技应用于医学实践当中，以提高医疗服务的水平。在此，我们列出10大3D打印医学革新的案例，用以展现当今医学领域3D打印水平。
1.骨骼模型
过去，医学专家们都是通过制作平面解剖图和扫描图来诊断患者的健康状况。如今，通过3D打印，专家们能够通过分析患者独特的MRI和CT扫描图来打印骨骼的三维模型。而在整形外科中，医生可以通过打印复杂的三维骨骼模型来进行术前实践，同时也可以利用该模型让患者对手术有更为清晰的认识。
2.肾脏模型
美国杜兰大学泌尿外科的一个医学研究小组曾经在一个高难度的肿瘤切除手术中，利用3D打印技术制作出高精度的肾脏模型。这些模型以树脂作为材料，清晰地展示出肿瘤的生长位置。其用途主要是让患者清晰地了解到自己的病症，以便于双方能够更好地合作来完成手术。
3.未出生的婴儿
虽然这并不是严格意义上的医学应用，但3D打印确实可以从很大程度上帮助未来的父母亲们，让他们能够在婴儿出世前更清晰地看到婴儿的各项特征。通过超声波扫描获得婴儿的特征数据模型，然后将其转换为3D打印格式模型文件，打印出婴儿的精细模型，让父母能够提早看到自己的孩子。
4.药片
首个通过FDA（美国食品药品监督管理局）检测的3D打印药片叫做Spritam，在2016年5月正式上市。这种药片是由位于美国宾夕法尼亚州兰霍恩的Aprecia Pharmaceuticals公司使用改进型3D打印技术开发的，设计目的是制造速溶型产品。药片由药物粉末结合水溶性黏合剂制成，在该公司的测试中在仅仅4秒多的时间内就完全溶解。这种Levetiracetem（左乙拉西坦）是一种口服药物，可作为各种癫痫疾病的儿童和成人处方治疗的一部分。未来还将会有更多的药片通过3D打印技术进行研发制造。而且医药学研究者还会通过分析各种患者的病征，并利用算法和软件来开发新的药物成分，针对体重、性别、肝功能以及其他各项指标来3D打印特效药物。
5.牙科
在牙科植入手术当中，医生通常需要针对牙钻的具置做出准确的判断。现在，FDA批准的一种新型的牙科部件，叫做Dental SG，能够让牙科医生在植入手术中针对牙钻的位置作出最精准的决策。这款新部件是利用挠性树脂，通过3D打印技术制作，能够完美地嵌合于患者的牙齿3D打印模型之上。这种方法不仅提高了手术精准度和效率，而且加快了患者的恢复期，可谓两全其美。
6.自动缝合设备
Suture是一款正在实验当中的新型手持式自动缝合设备。由英国皇家波普顿医院的专家AlexBerry与他的同事们共同设计，这款设备配备了3D打印的树脂部件，能够被用于多种需要医学缝合技术的场合。
7.假肢
对于机器人领域来说，3D打印的假肢是一个非常激动人心的发展方向。OpenBionics公司最初创造了开源的3D打印假肢，而且在众多公益医疗项目中投入应用。另一个组织你或许也听过，叫做e-Nabling the Future，他们允许3D打印机的使用者们能够下载开源的3D打印假肢模型，并打印出各个部件用来帮助残疾人士。
8.肿瘤模型
如今，3D生物打印已成为整个3D打印产业当中发展最快的领域之一，很多机构曾预测其市场将在2024年突破60亿美元。现在，来自爱丁堡的赫瑞瓦特大学一个研究小组正通过3D打印来制作具有生物活性的脑补肿瘤。该团队将使用患者肿瘤中的干细胞为材料来进行打印，以此来持续研究肿瘤的生长过程。他们希望利用3D打印的肿瘤来测试各种新型药物的疗效，以便研究出新的肿瘤治疗方法。
9.甲状腺
Vladimir Mironov博士来自于一家刚刚起步的3D生物打印公司，他之前顺利通过3D打印技术制作出了具有生物活性的甲状腺并成功植入了小鼠的体内。这项研究成果为生物器官3D打印领域的开辟了一条新的道路，这之前仅仅在科幻小说中提到过。
10.耳植入
一、大数据背景下医院财务管理存在的问题
麦肯锡的《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》2011版报告中预估，数据分析在医疗领域产生的潜在价值年增长率为0.7%，即每年能够达到3000亿美元。但在2011年却只可以产生300亿美元到600亿美元的价值，也就是只能够实现10～20%。造成该情况主要有以下两个原因，一方面是需要临床试验证明；另一方面则是数据的共享及互操作的实现还存在着尚未解决的问题。到目前为止，医疗服务行业只是抓住了数据分析在医疗领域中10～20%的利用机会。还存在着诸如缺乏激励机制、机构改革困难、技术人才稀缺、数据共享挑战等问题。
1.医院财务管理缺乏数据整合能力，使得数据无法实现交互
众所周知，医院单位时时刻刻都有新的医疗数据、工作部门的运行数据、财务管理数据的产生，但就现阶段我国医疗行业的发展来看，众多医院并未意识到这些数据所存在的价值，及对与后期医疗发展的借鉴作用，因此，其不注重数据分析及整合，导致医院在该方面能力的欠缺，尤其是在存有众多数据的财务管理部门，数据支撑力度更是缺乏。
2.医疗成本与创收之间存在矛盾点
“自负盈亏”是当下大多数医院采用的财务管理制度，其好处在于调动医疗人员的工作积极性，但其弊端在于有的科室为了增加利润，抬高价格，使得医院内部各科室之间的收入与支出差距增大，为医院内部管理平衡造成阻碍，对医院的长期发展造成不良影响。同时，医疗制度的不断推进使得医院的财务管理难度加大，不仅需要缩减成本，还需要增加财务管理信息的透明度，促进医疗事业的发展。
3.缺少复合型财务人才培养机制
大数据背景下的财务管理人员至少需要具备医疗、财务、大数据分析三个方面的技能，然而复合型人才本身就匮乏，加之医院的人才引进及培养体系不完善，导致该方面人才稀缺，使得推进医疗事业改革的进程缓慢，在?t院财务管理制度上也无法创新。
二、大数据背景下医院财务管理创新的有效策略
虽然大数据在医疗服务行业的应用还存在一系列亟待解决的问题，但的确也有一些显而易见的效果，比如在临床上采用的电子病历，虽然其大量的数据并没有被完全地挖掘及利用，但支付方已经开始利用大数据来制定报销策略。由此可见数据分析在医疗行业已经产生效用。另外，许多制药企业也将数据分析应用在了简化临床试验等方面的研究探索上。因此医院如果继续在现有的机制上停滞不前，那么错失大量改革临床护理和个性化用药的机会将是不可避免的。
1.数据分析实现个性化
基于人的特征给人群贴标签是数据分析最强大的功能之一，基于此能够向用户提供具有针对性的、更加适用的服务或产品，可见数据分析可以从深层次将事物区别开来。若将这些与患者的基因、分子、行为等数据联合起来，那么其对医疗服务产生的影响则是我们所无法预估的。基因组测成本的减少，蛋白质组学的出现，以及实时监测技术的发展使得生成一种新的超精准化、细致化的数据成为可能。
这些数据使得健康医疗将会有新的定义。一方面，健康医疗可帮助解决医疗服务系统解决信息不对称的问题，这样医护人员在看到患者身体状况的完整数据图后，就可能将焦点从治病转为预病及健康管理，从而减少患者的医疗支出。另一方面，数据越精确就越能够越精准的实现诊疗，医院在设备的投资及药品的采购方面也就会更加合理化。
2.规范医院财务数据，使财务分析、数据整合、应用得到统一
为了在大数据分析的基础上为患者提供良好的医疗服务，医院需要获取患者完整的视图病情，在此我们提出利用医院系统中存储的患者的数据来进行，这些数据包括患者所有需要缴费的诊治，即用药情况、身体检测等都包括在内。具体的操作方式是基于庞大的病历数据集搭建智能的临床决策工具，这就迫切需要规范医院的财务数据，使得财务分析、数据整合及应用得到统一。那么，医疗服务方面则需要对这些无上限的数据流进行统一管理，并充分地将这些数据应用在医疗中，这将是一个巨大的挑战。
3.利用大数据分析技术，提高医疗服务质量
物联网及大数据分析技术为医院对患者的远程监测提供了条件，使得医院能够在患者症状严重前就及时对其进行医疗方面的干预及调整。这些监测技术的使用不仅能够大大减小患者的医疗成本，还能够跟上这个社会的节奏，在新的商业模式中得到应用。医院通过使用这些技术的同时，对患者的健康加以干预措施，来打造一个关注预防、制定健康解决方案的新疾病管理机制，在用户生病前就干预诊治，为用户提供更好的医疗服务。与此同时，创建应用数据分析技术的健康风险监测机制，开展前瞻性的健康风险评估，用以避免不必要的住院，降低医疗保险支出。
4.加强复合型财务人才队伍建设
财务管理离不开人员的操作，因此，培养具备医疗、财务、大数据三方面知识的复合型人才是必不可少的。财务管理分析人员必须要有能力对大数据进行分析应用，并对医院的规划与建设有全方位的认识，保证医院的财务管理工作在高效运行的同时，为医疗服务提供有效数据。
关键词：网络营销 关键词广告 关键词分析
1.搜索引擎关键词广告定义
关键词广告【1】是一种文字链接型网络广告，通过对文字进行超级链接，让感兴趣的网民点击进入公司网站、网页或公司其它相关网页，实现广告目的。搜索引擎关键词广告已经成为诸多企业进行搜索引擎营销时首要选择的方法。
2.关键词广告的特点和形式
对于广告主来说，挑选有效关键词并将广告信息提交审核通过后，其广告信息就可以随时被展现在搜索结果中，通过改变关键词的单次点击价格就可以预估出广告出现的大置，若广告主需要改变广告信息内容，可以随时对标题、创意、连接地址进行改动，通过改动连接地址可以引导网络用户到达广告主想要其到达的任意一个网页。同时，广告主可以利用搜索引擎服务商提供的效果监测工具对关键词广告的各项数据进行实时跟踪和监控。总得来说，关键词广告的特点可以总结为广告投放具有随时性及可控性、广告信息及出现位置调整便捷、关键词广告具有强精准性和灵活性、广告效果具有实时可控性。
3.关键词选择的常用方法
目前企业在进行搜素引擎关键词广告营销过程中普遍采用的是“关键词选择的常用方法”，这种方法有其便捷性，即使是刚刚接触搜索引擎营销的新人也可以使用，但是它有很大的弊端。相比之下，层级递进式关键词选择法则可以很好的帮助企业及营销人员从企业营销的多个维度出发来满足网络用户的搜索需求，从而达到提升企业投资回报率的目的。
利用关键词工具进行关键词选择的方法存在很大的弊端，如果没有一个明确的目标，那么选择关键词的过程将是一个盲目的过程，对于企业及网络营销人员来说其只能作为关键词选择过程中的辅助方法使用。
4.关键词选择的创新方法层级递进式选择法
（1）关键词的初选
以整形美容行业关键词选择为例，说明初选的方法。整形美容行业关键词主要可以分为四个类别：即品牌词、行业词、短语词和长尾词。
品牌词中包含的是含有企业牌品的关键词。
行业词是在短语词的基础上添加修饰或限定词进行拓展后得到的短语词稍长的关键词，形容限定词主要分为以下几种类别：技术方法、效果、手术、治疗、价格、医院、专家、地域等。
短语词主要按照以下几个类别来进行细分：项目词、部位词、项目+部位词以及三种类型的关键词组合后的新词。
长尾关键词包括以下几类词：症状+解决词、病因词、（短语词、行业词）加效果词、比较词、加形容词后的长度比较长的关键词。
（2）以优先级为基础的关键词过滤
企业在进行搜索引擎关键词营销时，不能盲目选择网络用户查询信息过程中使用数量多的关键词，而是要选择与自身网站内容最相关、价值最高的关键词。按照关键词价值的不同，将关键词划分为三个等级：低级词、中级词和高级词。高级词：指得是那些与网站自身内容非常相关但是网络用户通过搜索引擎搜索较少，但是点击率高的关键词；中级词：指的是那些与网站内容比较相关，网络用户搜索量较多，点击率比高级词低的词；低级词：指的是那些与网站自身内容相关，网络用户通过搜索引擎搜索量高，点击率比中级词低的关键词。
（3）以满足用户搜索需求的关键词过滤
网络用户从出现整形需求到真正进入目标网站的过程可以分为以下六个行为阶段：即病因症状了解阶段、寻求非手术治疗阶段、手术治疗信息了解阶段、比较对比阶段、寻求手术治疗阶段、再次寻求手术治疗阶段。
在这六个阶段中，寻求非手术治疗阶段主要是网络用户想通过非手术方法获得治疗，处于这个阶段的网络用户并没有考虑通过手术方法进行治疗，所以企业在进行关键词选择时可将这个阶段的词完全过滤掉；
再次寻求手术治疗阶段主要是受术者寻求手术治疗失败后需要进行手术修复的阶段，这个阶段网络用户会非常谨慎，一般会选择更加权威的医院接受治疗。对于权威性高的医院需要对此阶段加大投入：
病因症状了解阶段的网络用户主要是通过搜索引擎查询特定症状或者病因找到企业网站，并阅读网站上已经准备好的内容来为他们答疑解惑，在这之后引导其发现自己所需服务。这个阶段选择的关键词例词见下表：
当网络用户开始查询具体的手术项目、方法、治疗方法、效果、副作用/后遗症、治疗费用时，就进入了手术治疗信息了解阶段。这个阶段选择的关键词例词见下表：
在比较对比阶段，网络用户在对病因症状、治疗方法、手术项目进行了解的基础上进行医院和专家的对比选择；具体关键词例词见下表：
当网络用户帅选出了自己信赖的医院及专家后，便会直接进入网站通过网站进行在线咨询，这时就到了寻求手术治疗阶段。
（4）以企业营销目标进行关键词过滤
以提升品牌知名度为标准的关键词选择过滤出来的关键词主要是包含企业名称或者可以体现出企业产品或者服务优势的关键词，通过筛选，最终确定的关键词种类有“品牌词”、“行业词”中的‘效果词’以及“长尾词”中的‘比较词’。
以网站转化为标准的关键词选择过滤出来的关键词主要集中在“行业词” “品牌词”和“短语词”。由于行业词和品牌词中的关键词含有企业品牌和网络用户搜索5个阶段的关键词，其能够带来更高的转换率，故而将这三类关键词设置为重点关键词。对于“长尾词”中的效果词、比较词，其可以体现出医疗企业的权威性和优势“激光脱毛效果好”、“武汉脱毛医院哪家好”等能够很好体现三甲医院权威的关键词也可以带来较高转化率，这两类关键词归类至次重点关键词。“长尾词”中的“症状+解决”词和“病因词”，由于其不能明确判断网络用户需求，其转化率就会相应偏低，故将其归类至非重点关键词，在进行关键词广告投放过程中可以选择这类关键词，也可以将其剃除。
医疗企业在使用层级递进式关键词选词法进行关键词选择时，需要研究网络用户的搜索行为，并结合企业自身情况，合理使用关键词过滤组合，只有这样才能选择到有利于医疗企业搜索引擎营销的关键词组合。
5.总结
企业搜索引擎关键词营销活动开始前，关键词的选择一般都是不完美的，对于想要通过搜索引擎进行关键词广告投放来开展网络业务的企业来说，需要对关键词营销的效果进行跟踪测试，不断地对测试结果加以分析，根据分析结果有目的性的增加或者减少关键词，以期让企业的搜索引擎关键词营销效果达到最佳。
企业在利用搜索引擎进行关键词营销时，需要明白关键词是需要根据营销效果及目的进行不断调整的，当碰到网企业营销目标发生变化、竞争对手品牌提升或者企业产品、服务进入不同时期等情况时，企业需要根据情况进行关键词的再选择，否则，已选择的关键词或跟踪而选定的有效关键词，就会出现转化率降低的情况，进而影响企业进行搜索引擎关键词营销的效果。
参考文献：
购物车(0)