德勤2020的十大预测(四):无处不在的健康大数据

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介:

报告是基于如果加速至未来5年,根据健康与生命科学行业趋势、事件及大胆措施的观察总结,预测将呈现出一个完全不同的世界。此预测的目的是挑战假设,并提出发人深省的愿景,就未来场景的应对提供更为丰富的对话。


德勤2020健康与生命科学趋势报告
(一)患者成为自己的守护神
(二)家庭成为医护主要场所
(三)可穿戴设备风头强劲


健康数据无处不在,对分析工具和服务模式提出新要求


医疗健康进入大数据年代

在很多国家,医疗健康数据变成了国家公共事业的重要组成部分,投入了大量的资金(与1950年前后美国高速公路的建设相类似)。目前患者、医护人员、卫生部门利用这些数据来改进诊断和治疗,提升医疗行业的生产力。药企全力和患者及卫生系统合作,通过对数据的挖掘研发更好的药物,以便更快地将这些产品投入市场并根据实际的效果来指导定价。


1.健康大数据成经济新指标,瓦解传统研发壁垒

卫生系统认识到了现存数据和新数据的价值(比如电子病历,患者提供的数据)并颁布了数据获取和数据分享的管理办法,建立数据分析合作平台并根据数据分析的结果来改变医疗护理的方式;


对健康数据的利用成为衡量国家经济发展的新指标;


制药公司在通过各种方式吸引数据方面的人才来提升自身数据价值(数据管理、分析)的同时,也在吸纳各种合作伙伴(支付系统、医院系统),为的就是在研发到定价的整个价值链上最大限度地利用好大数据。数据的作用,已经远远超出了传统研究,产品研发和商业用途的边界。


新型的以数据驱动的市场竞争者瓦解了传统的研发壁垒,他们将焦点放在数据和最终产出上,这和以往只关注科研的方式截然不同;


基因检测是被认为是可行的。


2.个人健康数据被专业人士广泛应用

公众认识到合理利用个人健康数据所带来的好处。国家在IT和健康数据基础设施上的大量投入让数据获取更加容易,同时也保护了用户数据的隐私,规范了对用户数据的使用。不断完善的监管环境和高质量的用户数据(从健身追踪设备和实时监测设备上搜集的)让消费者有了更多的发言权,并且能让消费者对他人如何去使用自己数据更加放心。


医护人员能够实时获取患者的数据,并利用分析工具对比数据来帮助每天的诊断。制药公司成为整个健康系统里更受信任的合作伙伴,他们在诊断、数据分析、私人和公共医疗服务等领域都有与之成功合作的记录。制药公司已经找到自己处理数据的方法,来避免由于健康系统的不完善导致的种种不便。


2020年我们可以看到这样的场景

1.独立数据服务中心的年度报告片段:在数据中心成立的第五个年头,由制药公司、数据管理分析公司、初级和二级健康系统之间形成的联盟已经产生改善治疗结果的效果。


它回答了医疗服务设计和治疗方案的基本问题(例如:行为改变过程中医疗指导的作用),并洞察到了对特定人群使用特定药物的时机。数据中心当前的工作重点是基于大量患者生物标记和基因组数据对新药研发进行指导。


2.大数据全面应用于诊疗各阶段:年近40的纳迪亚患有重症哮喘,初级保健医生建议她到医院寻求专科医生的帮助。手表和智能手机所搜集的保健数据(纳迪亚定期将这些数据提供给医生)表明她的病情有所恶化,这让医生很担忧。医生还通过纳迪亚使用的一个天气APP,了解到导致她发病时的空气污染程度和类型。


在转诊预约的准备期,专科医生已经将她的健康数据,包括早先的基因序列测试结果,与具有相同生物指标和危险分级的患者进行了对比,并查找了医院在这方面的成功案例,这也有可能适合纳迪亚。在医生和纳迪亚讨论个性化诊疗方案(这些方案也会告知纳迪亚的保健医生)的同时,系统还在努力查找新的可能方案。


3.药企数据中心报告节选:公司刚刚完成了一项重大变革,随后将调整职能架构,把真实收集的数据纳入研发、产出和个性化报销管理等流程。公司成立了先进的数据分析中心,为员工制订了分析审查内外部数据的规范并开展了培训。这也要求了数据中心雇佣一批结合了商业、科学和技术嗅觉能力的全新人才。


2014年智能设备和电子病历引爆医疗大数据

电子病历的普及激发了医疗大数据。无处不在的大数据帮助患者降低了治疗成本。传统的听诊器已经成了博物馆里的一个展览品,取而代之的是可以记录、分析并且可以与手机应用互相合作的电子听诊器。

基因测序成本的降低促进了个性化医疗的发展


我们现在处于一个用药泛滥的时代,许多药品对半数以上的人群缺乏疗效。就在2011年,基因测序还需要一周时间,而现在只需要一天。在2013年12月,美国预防医学工作组建议为有一个或多个家庭成员带有突变BRCA1(乳腺癌)或者BRCA2基因的妇女提供基因咨询和监测。


“药品之外”成为新的商业模式,医疗效果和现实世界的数据打开了健康数据的大门并孕育了很多机会。



原文发布时间为:2015-02-09

本文来自云栖社区合作伙伴“大数据文摘”,了解相关信息可以关注“BigDataDigest”微信公众号

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