醫療產業數據量增加儲存的要求給醫療產業帶來了巨大壓力，但有關鍵信息顯示，在這樣"追求高質量同時低價格"的服務壓力之下收到的效果卻是積極的。
背景：各路人士紛紛要求壓低醫療費用，而卻同時提出面對日益增大的數據容量，需要加強對數據的采集、儲存和分析。這樣的雙重壓力無疑成為醫療產業的一塊心病。
但頗有戲劇色彩的一幕出現了，醫療產業的第二重壓力恰恰可以成為解決第一重壓力的方法。借助科技的力量，從不斷積累的數據中就能提煉出改進整體患者治療水平、同時壓低價格的方法。
現狀：各國紛紛削減醫療開支
如今世界上眾多國家都面臨大幅削減醫療開支的窘境。按照世界經合組織2012年報告統計顯示，與上一年度相比，愛爾蘭政府削減醫療開支7.6個百分點，而希臘則砍掉了13個百分點。即便是在醫療開支相對穩定的國家，如德國和挪威，醫療開支上也有不同程度的削減。
而在美國，奧巴馬總統為政府支持的美國醫療保障Medicare和Medicaid提出了一項為期十年價值4010億美元的投資削減計劃。
挑戰：疾病調查產生海量數據
除了財政支持的削減，政府還對醫療行業提出新的要求：收集儲存更多的數據。例如，美國“可支付醫療法案”(Affordable Healthcare Act，也稱“奧巴馬法案”)從循證醫學角度出發，建立了以患者為中心的治療效果研究中心，計劃收集1200萬患者長期治療病歷記錄，以確定針對某種疾病最為有效的治療方法。這樣大面積長時間調查必將產生海量數據，對于數據處理分析也提出了嚴峻的挑戰。
除了外部提出的愈加嚴峻的數據要求，醫療產業內部對這方面的要求也與日俱增。比如標準心電圖每秒捕捉1000次數據，二維鉬靶X射線篩查每張片子上存儲有120MB數據，一張3D核磁共振成像上有150MB數據，而一張3D CT掃描成像上最多可存儲上億字節信息。對患者來說，各種標準化和非標準化構建的信息格式的信息源將提供越來越多的個體信息，供醫療部門獲得與存儲。
而隨著基因技術的不斷進步，個體化基因數據的應用已經成為現實，個性化醫療也已不再是夢想。各種數據風暴引發的內憂外患讓醫療服務顯得風雨飄搖。
方案：以毒攻毒
但實際上，數據本身可以成為拯救醫療行業的藥方。最近由麥肯錫公布的一項調查顯示，美國醫療投入達到總GDP的17.6%，但其中6000億并沒有用在刀刃上。調查還建議采用數據導向的循證醫學和現代技術手段相結合的方式，能在改善患者治療的同時節余數百億美元成本。這項提議目前已經在落實之中。
比如著名的心臟科醫生Eric Topol，同時也是移動健康設備的積極倡導者。他表示合理使用智能手機和軟件不僅能挽救患者生命，還能幫助保險公司和政府節省大量資金。在一次訪談中，他展示了一款能為患者傳輸標準心電圖檢查結果的APP，每次檢查就能節省800美元，這一應用目前已經上市。每年美國要進行數百萬次的心電圖檢查，因此這一應用節約下來的成本將異�？捎^。
醫療健康已經成為智能手機APP市場上增長最為迅速的分類。目前上市的應用約有9700萬種，預計到2017年這一數字將達到260億。通過這些功能簡便、價格便宜的智能手機工具，不用展開大型研究項目，就能對大批量匿名用戶收集相關醫療數據，建立循證醫學平臺，以低廉的成本惠及患者整體。
展望：數據推動醫療產業發展
我相信圍繞數據展開的醫療產業將獲得迅速發展，變得越來越好，具體原因有如下四點：
一，患者治療正逐步從“對癥治療”轉向循證醫學治療，依照大量統計獲得的治療效果數據進行參照，做出治療決定，數據收集分析正符合這樣的轉換趨勢;
二，目前收集數據調動了整個醫療行業的力量，各種格式的數據紛紛涌現，為選擇合適的治療方式準確治療疾病建立了基礎;
三，智能手機的使用比率在患者中不斷升高，有現實條件支持患者利用手機檢測個體數據，減少采樣成本;
四，計算機產業的發展讓對海量數據進行處理變得現實可行，可處理的數據容量和信息處理速度不斷加快。
相信在這些利好因素的推動下，傳統醫療服務產業將變得更加信息化和數據化，不斷擴充循證醫學參考信息庫，為患者提供更加有據可循的治療方案。
(via giogam)
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本文標題：醫療產業走進大數據時代：禍兮?福兮?
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