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楼主: yuye001
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[数据挖掘理论与案例] 掘金医疗大数据的挑战 [推广有奖]

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yuye001 发表于 2014-11-10 09:53:23 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

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医疗大数据就像深埋在地下的矿藏,其巨大价值和开采难度并存

    想必很多人在国内医院看病和住院时都或多或少有过这样的经历:拥挤的挂号大厅、漫长的等待、繁琐的手续、让人晕头转向的种种检查项目……现在我们构想这样的图景:对一家医院的全部流程进行EMR(电子病历)管理,应用大数据分析,可以准确地发现哪些检查项目和治疗方案成本高、费时长,最终从中找到最优的替代方案。经过改进之后,不仅患者可以得到更为快速有效的治疗,也能够更高效地利用医疗资源。

    事实上,这不仅是构想,而是Teradata天睿公司在美国一家医院已经完成的项目。据Teradata天睿公司的大中华区大数据事业部总监孔宇华介绍,该医疗机构借助Teradata Aster大数据分析探索解决方案,分析为什么部分肺炎患者的住院时间比其他人更长,通过梳理医疗的流程,对比患者的住院体验。对积累的长达18个月的海量数据,其中包括190万个患者数据以及2.08亿个医疗流程的数据进行处理。该项目完成后,能够帮助这家医院的患者有效缩短住院时间,预计每年节省的开支高达数千万美元。

    在回国工作之前,孔宇华曾经参与Teradata美国的多个大数据分析项目,见证了大数据分析在美国医疗领域如火如荼的发展趋势。在他看来,这种趋势是由ZF、医院、医生、病人等各个医疗领域的参与主体的需求决定的,其中的一个重要目的是更高效地分配医疗资源。

    正如前文中的案例,该医院是一家公立医院,ZF给医院的补贴是按照区域的人口来计算的,这就对该区域的总体人口健康和医院的效率提出了要求。只有优化流程、节约费用,才能更好地服务整个区域的人民。对于中国来说,这方面应用的需求更为迫切,我们的人口是美国的4.4倍,而医生数只约为美国的两倍!

    国内大数据分析在医疗领域的应用起步较晚,因为数据分析的前提是拥有相关的数据资产,其中,电子化的医疗病历应该是一个主要的数据源。在美国,从20世纪90年代开始进行EMR推广,至今已经有20多年的时间,已经上升为国家政策,由ZF推动并提供资金支持,这使得医疗数据的积累基础较好。

    但是,国内多数医院的电子化程度还不够,甚至有些医院还处在手写处方的阶段。近年来,国内大型医院都开始推广电子病历管理系统,并且在一些医院之间初步实现了检查结果的共享。本刊去年采访的杏树林创始人张遇升,正在移动医疗领域做着“生产”数据的工作,通过“病历夹”APP应用程序,让医生可以轻松地用手机来记录病历、查看检查结果、开药方等等。此外,平板电脑也开始进入多家试点医院,推动医疗数字化。孔宇华还提到,随着智能手环等健康管理方面的可穿戴设备的不断普及,将会产生大量的个人健康相关的数据可供分析。

    有了“原料”之后,还得有市场需求。医疗领域的各个主体的需求不尽相同,比如大众有健康管理的需求,医院有效率管理的需求,医疗保险公司有防欺诈的需求,科研机构有治愈技术突破的需求……可以说对医疗专业知识要求越高,数据的类型和构成越复杂,就会造成分析的难度就越高,需要投入的资源就越多,当然这种数据分析技术和项目带来的经济和社会效益也会更加显著。

    如果用金字塔来比拟的话,医疗领域的大数据分析需求的塔尖,便是疾病治疗。在美国,两位28岁的青年成立的Flatiron Health,正在力图用大数据分析找到治疗癌症的方法。在数据收集中,疾病研究首先要涉及病历的分享,而“隐私”问题是一个重要的壁垒。孔宇华分析说,公开病人的病历数据,需要得到每名病人的授权,这就使得数据获取非常困难,而且对疾病的研究往往需要整合几家医院或几个地区的医疗系统,隐私保护的要求就更为严格。同时,病历数据的持有者之间的分享也面临阻碍。当前国内一些知名大医院的秘籍,正是其几十年来积累下来的手写病历,其中记录着罕见病例和病症,只有本医院的医生和医学院学生能够查阅和参考。

    除了要解决搭建平台实现信息共享的难题,另一重壁垒便是专业性的挑战。在Teradata的医院案例中,假定数据分析的结果是诊疗方案A比B的平均住院时间要短,并且治疗费用低,这是否意味着医生在实际治疗中就一定要采用方案A?答案是否定的。孔宇华说,数据分析的结果只能是给医生一个参考的工具,替代不了医生的专业经验。在针对具体患者的诊疗中还是要听从医生的专业权威,尤其像癌症治疗这样难度较大的领域,相对于长期大量的实验室研究、临床试验和理论积累,通过大数据分析获得的结果更是“仅供参考”。但是,从整个医院的管理方面来看,这种通过大数据分析来优化医疗资源配置,提高患者住院体验的各种好处还是不言而喻的。

    另一个挑战来自于数据分析人才的稀缺,特别是有行业经验的“全才”,这也是整个数据分析行业的共同挑战。孔宇华介绍说,现在对大数据分析师的要求很高,既要懂业务,也要懂分析、懂编程,有时候可能还需要去做一些系统平台的维护,这样的全才是少之又少的。Teradata的做法是尽可能提高分析的易用性,让数据分析师或者业务人员使用自己熟悉的分析语言和技术,比如SQL等常规语言,大大降低大数据分析的技术门槛,让数据分析师能够轻松、快速地获得数据分析的洞察力。Teradata在国内的业务首先是从电信、金融行业开始的,现在已经扩展到十几个行业。在不同领域的分析项目中,都有行业的专家和数据分析师一起工作,形成专业性的互补。

    尽管在很多领域国内的大数据收集起步晚于美国,但是孔宇华认为在多个领域中国企业的应用已经比美国做得要好。中国的优势在于庞大人口基数所产生的需求,如果能够成功捕捉到其中的契机,就能实现弯道超车。而医疗领域的大数据好比是深埋在地下的矿藏,尽管其开采难度不小,但巨大的价值更是诱人。

    对于那些想要在该领域有所作为的创业者,孔宇华建议他们不妨从基础项目开始做起。他提到了“春雨医生”这样的远程诊疗应用,既能够积累数据,又能够进行分析。但是随着数据的积累,未来可以通过数据分析进行医院和药品的推荐等产生收入。随着现在采用EMR的私立医院的增多和就诊患者的增多,围绕其管理效率、服务质量和患者维护的各种需求都会增加,孔宇华认为这也是大数据分析可以大放异彩的重要领域。

   2014.10.29 财富中文

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关键词:大数据 Teradata 数据分析师的要求 大数据分析师 数据分析行业 解决方案 大中华区 事业部 美国 成本

胡成勇。回帖是种美德哈。
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