智慧醫療大資料應用實作個人化精準醫療

目前，大資料正在推動多個行業轉型更新和創新，對海量資料的挖掘和運用，已經成為穩增長、促改革、惠民生的有力工具。有業内人士這樣比喻：在醫療領域，大資料分析的作用堪比經驗豐富的臨床醫生。大資料醫療是智慧醫療的新探索, 期盼借此加速挖掘病症的起因與根源，進而找出最有效的治療途徑，終至為人類帶來巨大福祉。

麥肯錫估計，倘若大資料醫療能被臨床充分采納，單單在美國，每年即可望撙節高達165億美元的國家醫療健康成本。以臨床作為為例,便有不少大資料應用場景.

場景一、在于透過全面分析病患的生理特征資料、療效資料，據此比較多種幹預措施的有效性，進而找出針對特定病患的最佳治療途徑，此處所謂的「最佳」，包含了療效最佳、以及成本效益最佳，乃至進一步減少可能帶來較大副作用的過度治療，相對也可避免治療不足，畢竟從長遠的角度來看，不論治療上的過猶不及，都會對病患的身體帶來負面影響，也容易構成更高昂的醫療費用負擔。

場景二、在于建立有效的臨床決策支援系統，借以提高工作效率與診療品質。舉例來說，當醫師針對臨床決策支援系統輸入任何條目，此系統便旋即展開分析比較，檢視這些條目是否存在着迥異于醫學指引之處，如果有，就會立即發出告警，提醒醫師防止潛在錯誤發生，譬如造成藥物不良反應;如此一來，便能大幅減低醫療糾紛。

智慧醫療産品方案提供商朗銳慧康(www.lrioh.com)認為對于醫療大資料的研究與應用，首先可以大幅提高醫療診斷的準确性，意即醫師可透過院内、院際的互通資料，輔以病患本身的健康資訊與過往病曆，迅速做出較以往相對精确許多的診斷。

其次則是如前所述，可以有效節約寶貴的醫療資源，意即醫師能夠借助大資料技術來優化治療方案，避免形成效率低下的重複診治，不緻徒增社會醫療成本負擔。再者是改善長期以來醫病之間的沖突關系，主要是利用大資料分析推斷、抑或透過精準的生物醫學資料，借以了解個别病患的特殊病症起因，繼而對症下藥，讓病患獲得最有效的治療。

最後是提升醫療品質，因為借助對于資料的有效整合，足以確定良好的醫療技術，能夠不偏不倚達到極緻有效的發揮，據此滿足個人化醫療服務的需求，更有助于維系醫療服務的及時性、連貫性，一舉促進醫學研究、臨床決策、疾病管理、醫療衛生等諸多面向同步良性發展，可謂意義重大。