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醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析的機(jī)會和挑戰(zhàn)
 雖然醫(yī)療大數(shù)據(jù)一直是各方關(guān)注的重點(diǎn),但是,數(shù)據(jù)難以融合以及機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)本身難以獲取的問題,中國一直缺乏針對臨床數(shù)據(jù)的有效分析和應(yīng)用,比如講臨床治療辦法、用藥、檢查以及各項(xiàng)健康指標(biāo)和病人后續(xù)恢復(fù)情況數(shù)據(jù)做成邏輯相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)庫,并給予數(shù)據(jù)庫進(jìn)行分析,可以提示多項(xiàng)重要事項(xiàng),比如診療上的各個(gè)節(jié)點(diǎn)是否符合邏輯,用藥和檢查在某類病種情況下是否合理,以及根據(jù)病人的健康狀況,未來病情危重的概率有多大,根據(jù)其風(fēng)險(xiǎn),需要進(jìn)行怎樣的干預(yù)。
 
這類數(shù)據(jù)分析對支付方、服務(wù)方和產(chǎn)品方都有很高的意義。對于支付方來說,大數(shù)據(jù)分析可以幫助其建立控制費(fèi)用模型,因?yàn)榇髷?shù)據(jù)涵蓋的方面超過了DRG(針對住院)和合理用藥系統(tǒng)(針對用藥),包含了病史、個(gè)人健康數(shù)據(jù)、診療數(shù)據(jù),因此對有助于建立起整體診療費(fèi)用控制的體系,從各個(gè)診療數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)上來推斷是否有浪費(fèi)或不合理應(yīng)用。
 
對于服務(wù)方來說,在未來面對支付方嚴(yán)控的形勢下,未來將逼迫其轉(zhuǎn)型。過去服務(wù)方本身沒有太大的數(shù)據(jù)分析需求,因?yàn)樗麄兊氖滓繕?biāo)是增加服務(wù)量,但未來隨著支付方的強(qiáng)勢,服務(wù)方將把重心從做大量向做好服務(wù)且更合理地使用費(fèi)用上轉(zhuǎn)變。大數(shù)據(jù)分析首先有利于醫(yī)生更全面地了解各類疾病和各種情況下的疾病風(fēng)險(xiǎn),對醫(yī)生積累經(jīng)驗(yàn),獲取案例是有幫助的。同時(shí),大數(shù)據(jù)分析形成的數(shù)據(jù)庫對跨學(xué)科的治療以及培訓(xùn)意義很大。中國醫(yī)療教育的一大問題是過于細(xì)分,治療的時(shí)候?qū)?品值眠^窄導(dǎo)致醫(yī)生無法基于病人的整體健康狀況給出方案,跨領(lǐng)域合作也不夠緊密。大數(shù)據(jù)形成的數(shù)據(jù)庫有助于醫(yī)生在多個(gè)領(lǐng)域內(nèi)進(jìn)行整體臨床方案的協(xié)作,對未來從過窄專科向全方位治療發(fā)展是很有利的。
 
對于產(chǎn)品方來說,未來面對支付方嚴(yán)格控制藥價(jià)的壓力,將必須將更多精力放在藥效和用藥教育上。產(chǎn)品方有動(dòng)力去對其產(chǎn)品的臨床應(yīng)用、病人和醫(yī)生反饋以及副作用進(jìn)行數(shù)據(jù)收集和分析,這將幫助他們更好地進(jìn)行產(chǎn)品研發(fā)、推廣和醫(yī)患教育。
 
因此,從這三方來看,大數(shù)據(jù)都會有很大的意義。不過,大數(shù)據(jù)在操作上面臨的三個(gè)環(huán)節(jié)都會遇到挑戰(zhàn),主要包括數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)清理以及分析辦法。
 
從獲取渠道上來看,真正對分析有意義的數(shù)據(jù)必須是來自醫(yī)療機(jī)構(gòu)的臨床數(shù)據(jù),過去幾年市場上概念炒作得極熱的來自C端,由用戶上傳的數(shù)據(jù)并不具備臨床科學(xué)研究價(jià)值,其他商業(yè)化機(jī)構(gòu)如檢驗(yàn)中心和體檢中心的數(shù)據(jù)因?yàn)檫^于片面,不涉及治療或者不全面不連貫等問題,也不是合適的大數(shù)據(jù)獲取渠道。有意義的臨床數(shù)據(jù)只能來源于醫(yī)療機(jī)構(gòu)。這也是大數(shù)據(jù)獲取的困難點(diǎn),未來比較有可能的獲取手段是由支付方推動(dòng),在控制費(fèi)用、片區(qū)醫(yī)療機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)整合的大環(huán)境下,進(jìn)行數(shù)據(jù)獲取?;谶@些有意義的臨床數(shù)據(jù)所進(jìn)行的分析才能對支付方、服務(wù)方和產(chǎn)品方真正有意義。
 
獲取之后,大數(shù)據(jù)的清理和分析模型建立也極為關(guān)鍵。因?yàn)橹袊腂端機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)融合程度低,數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一,而且數(shù)據(jù)不跟隨個(gè)人走,連貫性缺失。因此數(shù)據(jù)清理的成本非常高,需要較長時(shí)間的投入和建立數(shù)據(jù)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn),這是大數(shù)據(jù)能夠植根中國醫(yī)療的必經(jīng)之路,非一朝一夕可以達(dá)成。
 
在數(shù)據(jù)清理統(tǒng)一之后,建立符合中國市場需求的數(shù)據(jù)分析模塊將是這一數(shù)據(jù)分析鏈條上最后一環(huán)。數(shù)據(jù)分析模型的建立需要滿足兩個(gè)條件,一是能夠?yàn)槭袌鏊?,未來最有?dòng)力的將是支付方,最迫切希望看到控制費(fèi)用的效果,也是最直接的利益關(guān)聯(lián)者。數(shù)據(jù)在提示費(fèi)用控制、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的時(shí)候必須能夠直接被市場運(yùn)用 ,而不是僅僅做出提示。第二個(gè)條件也是基于第一個(gè)條件之上的,就是數(shù)據(jù)模型在實(shí)際執(zhí)行中必須能夠做到和干預(yù)結(jié)合,通過實(shí)時(shí)干預(yù)的辦法節(jié)省費(fèi)用是支付方最愿意看到的應(yīng)用效果,比如根據(jù)病人的風(fēng)險(xiǎn)等級匹配相應(yīng)所需的措施,或聯(lián)通服務(wù)方進(jìn)行警示。
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