“随着现代医学的发展和检测手段不断丰富，医院积累了大量的病人历史数据，穿戴式设备也积累了很多关于健康的数据，基因检测机构积累了很多分子层面的数据。用户的需求是希望不止是有病时检测，更希望能够对疾病提前预防，医院内和医院外的数据有更好的连接，对疾病早期进行预测。这是做大数据研究的基本目的。”深圳先进院数字所的蔡云鹏深入浅出地描述大数据与健康管理的关系。
1）慢病管理有望越来越精准
蔡云鹏博士2007年到美国佛罗里达大学做生物信息学博士后研究，2011年进入先进院，从事健康信息学研究。
蔡云鹏博士
蔡云鹏介绍，2010年开始，深圳市卫计委启动“139工程”，其中由医学信息中心主导建立深圳市卫生信息平台，把全市的电子病例进行联网管理，包括医院和社康中心的电子处方摘要，截至目前已经运营五年，覆盖了全市67家专业医院、600多家社区医疗机构，共积累30多亿条诊疗数据，并对糖尿病、高血压等慢性病患者进行建档和回访跟踪。
这些健康信息数据中蕴藏着有价值的信息，需要深入挖掘、跟踪和利用。先进院孵化企业中科金证是深圳市卫生信息平台的承建方，2014年，先进院、中科金证及深圳市医学信息中心开始三方合作，一起挖掘信息，对疾病的整体发病趋势、影响发病的因素等进行分析和跟踪，实现对心血管和脑血管的疾病，比如脑中风、心力衰竭、心肌梗塞等危重疾病到动脉硬化等慢性疾病，进行风险预警。
“我们的研究结果证明，根据历史数据体检结果来预测三年后的得病情况，对历史人群的回测，初步结果准确率可达80%，而中风预测准确率能达到90%。之后还要看上线实时运营的情况，那个数据更权威。”蔡云鹏说，“今年下半年开始，从网络筛查到社区筛查，再到穿戴式监护，分三步走，实现及时预警慢性病的目标。首先，开放一个网站，用户上传健康档案和自查表，系统会告诉用户心血管筛查的结果，再依托社区或医院进行全面身体检查，如有较高慢病风险，在试点的社区用穿戴设备进行心电和睡眠检测设备来进行全面监测，及时预警，起到预防的作用。”由此可见，依靠大数据技术，慢病管理有望越来越精准。
（图一： 大数据服务心血管重大慢病防治）
2）流行病预测有赖大数据手段
据了解，深圳市的区域特色及对医疗大数据需求迫切，外来、流动人口比例高，人口密度大，年出入境2.38亿人，占全国1/3。而由于建市历史较短，医疗卫生资源相对紧缺。境内外人口流动频繁、工作和居住区人口密度极高、地处亚热带等特殊因素，都使得疫情突然爆发的隐患巨大，迫切需要通过加强医疗信息化建设弥补医疗卫生资源的不足。“医疗大数据应用恰恰可缓解人口多与医疗资源紧缺的矛盾，
医学大数据应用可以及时、快速、全面提升诊疗质量，实现疾病管理控制前移，特别适合于深圳这类流动性人口多、社区医疗规模大、优质医疗资源匮乏的地区。”蔡云鹏说。
过去，深圳的流感预测是根据历史情况进行风险分级。如今，生物医学信息中心团队与市医学信息中心、市疾控中心合作，搜集从2014到目前的两年多数据，再根据过去的发病率来预测本周的发病人数，来进行精细化的流感预测，医院就可以提升预警级别。蔡云鹏说：“大数据应用，可以为政府机构提供疾病防控信息情报与决策支持；为疾病易感人群提供实时、个体化健康预警与健康监护；为医疗机构合理调配资源、提升医疗质量提供依据。”
蔡云鹏介绍，“训练建模-回测验证-在线预测”，这是对流感预测研究的三个步骤，历史数据与实时数据的不断纠正，收集的数据越多，风险预测就越准确。以后还将针对手足口、登革热等突发性疾病进行研究，提醒防疫部门做好信息发布和资源动员的应对。
（图二： 大数据助力传染病精准防控）
新闻来源：http://mp.weixin.qq.com/s__biz=MzI1NTUyOTk5MA==&mid=2247484201&idx=1&sn=cc76a0a16cfbdd05ce2a42f4e5bf2f02&chksm=ea35c640dd424f5615b2db93d398fc48c82ece0c2a2e1088cf35f399967e4e9c008ab3a176b5&mpshare=1&scene=23&srcid=0524svqMJEa90VCtYpb7qRtj#rd
