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醫(yī)療大數(shù)據(jù)專家:淺談醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)

2015-03-26 10:06:29   作者:   來(lái)源:36氪   評(píng)論:0  點(diǎn)擊:


  現(xiàn)在無(wú)論國(guó)內(nèi)外均出現(xiàn)了移動(dòng)醫(yī)療熱,所有的創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)和投資公司均把商業(yè)模式指向了最后的醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析。但是可以很負(fù)責(zé)任的說(shuō),90%以上的人都不知道醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析是什么東西,因此這是一篇掃盲貼,但是僅供專業(yè)人士。文中分析了醫(yī)療大數(shù)據(jù)、它的維度、方法和成本,以及需要的專業(yè)人才。本文無(wú)論是對(duì)創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)還是投資機(jī)構(gòu)都是非常有指導(dǎo)意義的。

  大數(shù)據(jù)定義及其特征

  大數(shù)據(jù)顧名思義就是數(shù)量極其龐大的數(shù)據(jù)資料。從上世紀(jì)80年代開(kāi)始,每隔40個(gè)月世界上儲(chǔ)存的人均科技信息量就會(huì)翻倍 (Hibert & Lopez, 2011)。2012年,每天會(huì)有2.5EB量的數(shù)據(jù)產(chǎn)生(Andrew & Erik, 2012),F(xiàn)在2014年,每天會(huì)有 2.3ZB 量的數(shù)據(jù)產(chǎn)生(IBM, 2015)。這是一個(gè)什么概念? 現(xiàn)在一般我們電腦的硬盤(pán)大小都以GB,或者TB為單位了。1GB的容量可以儲(chǔ)存約5.4億的漢字,或者170張普通數(shù)碼相機(jī)拍攝的高精度照片,或者300-350首長(zhǎng)度為5-6分鐘的MP3歌曲。 那GB和TB, EB,ZB 的關(guān)系又是怎樣?

  1ZB=1024EB=10242PB=10243TB=10244GB。如果你有一臺(tái)1TB硬盤(pán)容量的電腦,那1ZB就是大致等于10億臺(tái)電腦的容量, 遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了我們一般的想象。

  早期,IBM定義了大數(shù)據(jù)的特性有3個(gè):大量性( Volume), 多樣性(Variety), 快速性(Velocity) (Zikopoulos, Eaton, deRooos, Deutsch, & Lapis, 2012)。后來(lái)又有學(xué)者把價(jià)值(Value)加到大數(shù)據(jù)的特性里。隨著時(shí)間的推移和人們思考的進(jìn)一步完善,又有三個(gè)大數(shù)據(jù)的特性被提出: 易變性(Variability),準(zhǔn)確性(Veracity)和復(fù)雜性(Complexity)。

  作者認(rèn)為價(jià)值本質(zhì)上是數(shù)據(jù)被分析后體現(xiàn)出來(lái)的有用信息知識(shí)的程度,和其他幾個(gè)特性有根本區(qū)別。其他幾個(gè)特性可以說(shuō)是數(shù)據(jù)工作者具體實(shí)踐中面臨的挑戰(zhàn),而價(jià)值則是征服這些挑戰(zhàn)后獲得的回報(bào)。

  大數(shù)據(jù)的6個(gè)特性描述如下:

  大量性:一般在大數(shù)據(jù)里,單個(gè)文件大量性的級(jí)別至少為幾十,幾百GB以上,一調(diào)查(Russom, 2013)顯示相當(dāng)多的機(jī)構(gòu)擁有的數(shù)據(jù)總量在10到99TB之間。用我們傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)軟件,1GB已經(jīng)可以儲(chǔ)存千萬(wàn)條有著幾百個(gè)變量的數(shù)據(jù)記錄了。

  多樣性:泛指數(shù)據(jù)類型及其來(lái)源的多樣化 (Troester, 2012),進(jìn)一步可以把數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)歸納為結(jié)構(gòu)化(structured),半結(jié)構(gòu)化(semi-structured),和非結(jié)構(gòu)化(unstructured)(SAS, 2014) 。

  快速性:反映在數(shù)據(jù)的快速產(chǎn)生及數(shù)據(jù)變更的頻率上。比如一份哈佛商學(xué)院的研究報(bào)告稱在2012年時(shí),谷歌每天就需要要處理20PB的數(shù)據(jù)(Harvard Business Review, 2012)。

  易變性:伴隨數(shù)據(jù)快速性的特征,數(shù)據(jù)流還呈現(xiàn)一種波動(dòng)的特征。不穩(wěn)定的數(shù)據(jù)流會(huì)隨著日,季節(jié),特定事件的觸發(fā)出現(xiàn)周期性峰值 (Troester, 2012)。

  準(zhǔn)確性:又稱為數(shù)據(jù)保證(data assurance)。不同方式,渠道收集到的數(shù)據(jù)在質(zhì)量上會(huì)有很大差異。數(shù)據(jù)分析和輸出結(jié)果的錯(cuò)誤程度和可信度在很大程度上取決于收集到的數(shù)據(jù)質(zhì)量的高低(W.Raghupathi & Raghupathi, 2014)。所謂“垃圾進(jìn),垃圾出”。沒(méi)有數(shù)據(jù)保證,大數(shù)據(jù)分析就毫無(wú)意義。

  復(fù)雜性:復(fù)雜性體現(xiàn)在數(shù)據(jù)的管理和操作上。IT 時(shí)代,隨著數(shù)據(jù)來(lái)源及數(shù)據(jù)量的爆發(fā),各種不同渠道數(shù)據(jù)的大量涌現(xiàn),數(shù)據(jù)的管理和操作已經(jīng)變得原來(lái)越復(fù)雜。如何抽取,轉(zhuǎn)換,加載,連接,關(guān)聯(lián)以把握數(shù)據(jù)內(nèi)蘊(yùn)的有用信息已經(jīng)變得越來(lái)越有挑戰(zhàn)性。

  醫(yī)療大數(shù)據(jù)的爆發(fā)

  早期,大部分醫(yī)療相關(guān)數(shù)據(jù)是紙張化的形式存在,而非電子數(shù)據(jù)化存儲(chǔ), 比如官方的醫(yī)藥記錄,收費(fèi)記錄,護(hù)士醫(yī)生手寫(xiě)的病例記錄,處方藥記錄,X 光片記錄,磁共振成像(MRI)記錄,CT 影像記錄等等。

  隨著強(qiáng)大的數(shù)據(jù)存儲(chǔ),計(jì)算平臺(tái),及移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,現(xiàn)在的趨勢(shì)是醫(yī)療數(shù)據(jù)的大量爆發(fā)及快速的電子數(shù)字化。以上提到的醫(yī)療數(shù)據(jù)都在不同程度上向數(shù)字化轉(zhuǎn)化。

  有報(bào)告顯示,2011年,單單美國(guó)的醫(yī)療健康系統(tǒng)數(shù)據(jù)量就達(dá)到了150EB。照目前的增長(zhǎng)速度,ZB(約 1021GB)和 YB(約 1021GB) 的級(jí)別也會(huì)很快達(dá)到 (IHTT, 2013)。Kaiser Permanente,一個(gè)在加州發(fā)展起來(lái)的醫(yī)療健康網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng), 就有9百萬(wàn)的會(huì)員,被認(rèn)為擁有26.5到44PB的電子健康記錄(IHTT, 2013)。

  IT 時(shí)代涌現(xiàn)的還有各種網(wǎng)絡(luò)社交媒體數(shù)據(jù),比如曾經(jīng) Google 用來(lái)預(yù)測(cè)流感的數(shù)據(jù);驍(shù)據(jù)也是非常龐大的存在,一次全面的基因測(cè)序,產(chǎn)生的個(gè)人數(shù)據(jù)則達(dá)到300GB(Leah, 2014)。公開(kāi)發(fā)布的基因 DNA 微陣列達(dá)到50萬(wàn)之多,每一陣列包含數(shù)萬(wàn)的分子表達(dá)值。在生物醫(yī)藥方面,功能性磁共振影像的數(shù)據(jù)量也達(dá)到了數(shù)萬(wàn)TB級(jí)別,每一幅影像包含有5萬(wàn)像素值(Fan, Han, & Liu, 2014)。

  此外,各種健身,健康可穿戴設(shè)備的出現(xiàn),使得血壓、心率、體重,血糖,心電圖(EKG)等的監(jiān)測(cè)都變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)和可能,信息的獲取和分析的速度已經(jīng)從原來(lái)的按“天”計(jì)算,發(fā)展到了按“小時(shí)”,按“秒”計(jì)算。比如,一家名為 Blue Spark 的科技公司已經(jīng)生產(chǎn)出能24小時(shí)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)體溫的新型溫度計(jì)貼片 temptraq。

  這種數(shù)據(jù)的擴(kuò)展速度和覆蓋范圍是前所未有的,數(shù)據(jù)的格式也五花八門(mén),可能是無(wú)格式文件(flat file),CSV,關(guān)系表,ASCII/ 純文本文件等等。

  同時(shí),數(shù)據(jù)的來(lái)源也紛繁復(fù)雜,可能來(lái)自不同的地區(qū),不同的醫(yī)療機(jī)構(gòu),不同的軟件應(yīng)用。不可否認(rèn),一旦理順了多格式,多源頭,呈爆炸性成長(zhǎng)的大數(shù)據(jù)的整合和分析,醫(yī)療大數(shù)據(jù)將對(duì)提高醫(yī)療質(zhì)量,強(qiáng)化患者安全,降低風(fēng)險(xiǎn),降低醫(yī)療成本等方面發(fā)揮無(wú)與倫比的巨大作用。

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