精准医疗策略

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精准医疗策略范文第1篇

【关键词】精准医学；血液病；靶向治疗

【中图分类号】R4 【文献标识码】A 【文章编号】1671-8801（2015）03-0029-02

美国总统奥巴马在2015年国情咨文演讲中谈到了“人类基因组计划”（Human Genome Project）所取得的成果，并宣布了新的项目――精准医疗计划（Precision Medicine Initiative）。精准医疗由个性化医疗（personalized medicine）的概念进化而来。对精准医学在肿瘤个体化治疗中的应用，以助于对这一新概念的更好认识和应用。

1 什么是精准医学？

美国“精准医学”计划主要体现为：启动“百万人基因组计划”；做好队列（cohort）及对照，建立与临床有关的“史无前例的大数据”；寻找引发癌症的遗传因素，继续美国已经开始的癌症基因组研究计划；建立评估基因检测的新方法，保护知识产权与有关版权的管理和保证精准医学和相关创新的需求；制定一系列的相关标准和政策，保护个人隐私和各种数据；PPP（Public-Private-Partnership，公私合作）模式：企业家和非盈利组织参加。上述内容又可以概括为三方面，即科学内容（百万美国人测序与癌症基因组）；政府功能的相应改变及法规标准的建立，以及公私合作，社会参与。白宫科学技术办公室科学部副主任Jo Handelsman1将精准医学描述为“一种考虑人群基因、环境和生活方式个体差异的促进健康和治疗疾病的新方法”。事实上，在20世纪80年代后期，不同机构的研究人员就已经发现了一种过表达HER2蛋白的侵袭性乳腺癌亚型。1998年美国食品和药物管理局（FDA）批准的曲妥珠单抗是首个癌症分子靶向治疗，用于治疗HER2过表达的转移性乳腺癌患者，但当时没有考虑影响疗效的分子和遗传因素。

2 精准医学在血液病治疗中的应用

慢性粒细胞白血病（CML）是一种骨髓中干细胞DNA异常引起的造血干细胞疾病，9号和22号染色体片段易位产生的异常蛋白酪氨酸激酶称之为BCR-ABL，可引起白细胞无限制地增殖，凋亡减少，最终导致白细胞数目的急剧增加。伊马替尼（imatinib） 2是一种酪氨酸激酶抑制剂，对B CR-ABL酪氨酸激酶有特异性抑制作用，已成为CML一线治疗。早期在伊马替尼治疗慢性髓细胞白血病的临床试验研究中发现，一部分患者对靶向治疗原发耐药，或逐渐反应不佳，进一步基因检测发现存在T315I突变。迄今为止，发现耐药突变尤其是T315I突变的患者占Bcr-Abl突变的10%-20%，目前被批准为CML的酪氨酸激酶抑制治疗包括：伊马替尼、尼罗替尼、和达沙替尼，根据患者基因检测选择能覆盖耐药基因的治疗，可促进临床疗效。因此，目前提出的精准医学，主要是对肿瘤基因谱测序，进而研发靶向特异性生物标志的治疗，用于具有特异性生物标志阳性的敏感肿瘤患者。

肿瘤的另一种精准医学应用是根据肿瘤基因或分子谱替代肿瘤类型，对患者采用个体化治疗策略。诺华公司最近推出了一项名为 “Signature” 的临床试验计划3，根据遗传学分类选择靶向新药进行治疗，而不考虑患者是乳腺癌，肺癌还是其他肿瘤类型。诺华公司描述这项试验为“患者方案”试验，因为是根据识别患者的分子标志物进行的新药治疗。这些试验正在研究的治疗包括buparlisib，dovitinib，binimetinib，encorafenib和sonidegib。Sloan Kettering纪念癌症中心（MSKCC）的“篮子试验”也是类似的概念4，将具有相同的分子靶点的不同肿瘤患者进行同一种靶向药物治疗。

3 未来发展方向

个体化医学在全球风起云涌，基因测序技术也相应的蓬勃发展，尤其是个体化用药基因检测与无创产前DNA检测，形成了个体化诊疗的重要基础。个体化诊疗或个体化医学是以每个患者的信息为基础决定治疗方案，从基因组成或表达变化的差异来把握治疗效果或毒副作用等应答的个性，对每个患者进行最适宜的药物疗法治疗，如癌症的药物有效率为25%，风湿性关节炎的药物有效率为50%，而同一药物在不同个体内的效果差异最高可达300倍。著名遗传学家贺林院士表示，转化医学 = 精准医学 = 个性化医疗，转化医学是口号， 精准医学是标准，个体化医学是目标，而遗传咨询是纽带，贯穿始终。在血液学肿瘤的研究和学习中，个体化治疗的理念由来已久，新的靶向药物甚至对传统化疗以及移植提出挑战，有望取代传统治疗，进一步改善疗效。随着国内医学发展与国际的迅速接轨，相信未来基于靶向药物的个体化治疗策略将使更多肿瘤患者获益。

参考文献：

[1]Handelsman J. Precision medicine： improving health and treating disease. http：//whitehouse.gov/blog/2015/01/21/

precision-medicine-improving-health-and-treating-disease. Published January 21， 2015. Accessed January 21， 2015.

[2]Saret CJ， Winn AN， Shah G， et al. Value of innovation in hematologic malignancies： a systematic review of published cost-effectiveness analyses. Blood. 2015；125（12）：1866-9.

[3]Slosberg ED， Kang B， Beck JT， et al. The Signature program， a series of tissue-agnostic， mutation-specific signal finding trials. J Clin Oncol. 2014；32：5s（suppl；abstr TPS2646）.

[4]Memorial Sloan Kettering Cancer Center. 2013 Annual report： traditional clinical trials versus basket trials. http：//

/annual-report/2013/traditional-clinical-trials-versus-basket-trials. Published February 2014. Accessed January 22， 2015.

精准医疗策略范文第2篇

在过去的十年间，医疗费用支付问题的解决成为驱动中国医疗服务行业增长的直接动力，也推动着医疗服务提供方的变革。未来的几年，中国的医疗服务行业将会呈现出诸多新的、结构性的变化。

解决医疗费用支付问题的措施。除了进一步提高社保覆盖及筹资水平的方式外，更多的将会从提高资金使用效率的角度入手；医保控费将成为常态，高度依赖医保的商业模式将会受到较大影响。

虽然商业保险会持续扩容，但社保将仍然是最主要的支付方。过去十五年中，中国的医保覆盖率大幅提升，从2000年的20%提升至2015年的95%，基本实现了全民医保覆盖。特别是在过去的五年中，医保覆盖的速度增长最快，这也推动了整个医疗行业的快速增长。

国家未来将仍然会加大医保的筹资力度，增加覆盖率，特别是在大病医保方面，但整体速度将远远低于前几年，转而会将重心放在提高医保使用效率上。而从目前国家对医保支出管控的水平来看，分级诊疗的强制推行及医保使用的配额安排将是最主要的措施，类似按病种付费（DRGs）等支付模式改革短期内很难大规模实施。

由于来自支付方的压力，将会导致作为医疗服务提供方的各类医疗机构被重新定义，各级医疗机构的职能也将有更加明确的分工。医疗服务提供方的格局变化，将从根本上影响患者的就医习惯，患者流向也会因此有较大的改变。适应这种变化的商业模式将会得到市场的青睐，反之则会被淘汰。

在过去的十年中，中国政府已投入巨资，搭建了庞大的医疗基础设施体系，从总量上看，中国的医疗资源并不存在严重的供需失衡问题，但这些基础设施体系却是以孤立的形式存在，各自为政、职能错位，因此出现了严重的结构性供需失衡问题。

受到来自财政与民生需求方面的双重压力，医疗服务提供方的服务结构将发生较大变化。已被提了十几年的分级诊疗将会得到更加实质性的推广与实施，等级医疗机构与基层医疗机构将再次回归各自应有的职能，中国政府巨资建设的庞大医疗资产将再次被激活，公立医疗体系的服务效能将得到提升，并更多地回归到基础医疗服务上来。

民营医疗机构将面临着新一波的机遇与挑战。一方面，一直困扰民营医疗机构发展的人才问题，将会由于更多公立医院医生的加盟而得到缓解；另一方面，公立医疗机构职能转变，将会释放出一部分医疗服务市场空间，包括对公立医疗机构规模增长的限制、民营医疗机构患者来源渠道的多样化等。

公立医疗服务机构的效能提升，又会给民营医疗机构带来较大的挑战。民营医疗机构靠较好的就医环境与服务体验作为差异化的竞争策略，将很难在新的环境下生存。医疗技术的提升及医疗安全的管控将成为决定民营医疗机构发展的关键要素。

来自供给端的变革也推动着需求端的变革。对于疾病的医疗理念，将从重治疗轻预防与康复，转向三者并重；患者的健康意识与主动参与医疗行为的意愿将逐渐增强，医患之间的交流频率与方式也会出现新的变化；这些都会给传统的医疗服务市场带来新的生机与活力。

精准医疗策略范文第3篇

布局：驶向健康媒体领域“蓝海”

所谓蓝海战略：即超越产业竞争，开创全新市场。2002年，当分众传媒率先将目光瞄向高端人群的商务楼字时，一片面向分众人群的“蓝海”市场就浮出水面，并迅速引起大众消费者、媒体的关注，并得到风险投资机构的青睐。2005年，分众传媒在纳斯达克的成功上市更是创造了媒体领域的新传奇。当然，对于后进者来说，分众传媒的无限风光无疑就是一片充满血腥的“红海”。那么，在分众传媒领域是否还有新的“蓝海”呢?

今天，当我们已经对楼宇、公交、超市等分众媒体习以为常的时候，另一片由互力传媒开创的巨大的新“蓝海”――面向医院、药店的液晶电视联播网(即健康传媒)又开始进入了人们的视野，成为新的关注焦点。我们发现，健康传媒液晶电视联播网已经在悄然之间迅速布局包括北京、上海、广州、长沙等在内的全国15大城市，并计划在今年覆盖30个城市，成为了这一领域的“航空母舰”，开始领跑。

近些年来，随着人们生活水平的不断提高，人们的健康意识在不断的地增强，对于健康的相关需求持续地攀升，据2004年测算，我国居民2003的年就诊数为47．5亿人次。健康传媒正是选择了“大健康”这一朝阳产业，而且健康传媒选择的传播通路是面向健康产业的分众传媒渠道，具有独特之处，能保证资讯传播的到达率，具有更加出色的传播效果。很显然，这又是一个充满商机的巨大市场，是一片潜力无限的“蓝海”。

策略：精准锁定独特目标人群

与分众传媒面向中高档商务楼字不同，互力传媒选择了另一条道路，它更为直接地面向有健康需求的人群，瞄准医院内的患者、陪诊者和药店内的产品消费者。这些受众人群的特点是：“遇到健康障碍，急需解决自身及家人健康问题，关注健康之道，自我保健治疗意识强。”

互力传媒(中国)有限公司旗下的健康传媒从创立伊始便锁定了目标，致力于中国公众健康教育事业，关注健康需求人群，开垦了中国公众健康教育领域这片新媒体荒地。健康传媒在初创时就旗帜鲜明：“在合适的时间、合适的地点，对合适的人说合适的话”；“只关注健康、只锁定健康需求人群、只出现在解决健康问题的核心场所、只出现在解决健康问题的关键时刻”。健康传媒液晶电视联播网主要安装的位置皆是门诊大厅、候诊处、药房、收费处等人群密集度最高的地方。

据北京各医院年度就诊流量的统计资料显示：北京每年有来自全国各地的860万的就诊人次和1720万的陪诊人次，全年能够覆盖近2600多万的庞大受众群。在内容方面，其“医疗资讯、特色门诊、健康常识”等节目板块能够即时传递健康信息，同时通过健康传媒，观众还可以了解到医院特色服务、就诊常识、医疗服务程序等医院内部个性化宣传内容，必要的时候，它还可以和公众电视频道相连。

运筹：垂直系统锦上添花

在医院、药店等健康场所精准锁定有健康需求的人群，健康传媒无疑创造了分众类媒体的又一崭新领域。“健康传媒”的出现丰富了媒体类型，为广告主提供了更为广阔、多元的选择空间。医药、保健、保险、日用化妆用品、体育运动、医疗器械、社会服务等等健康产业都将是“健康传媒”的广告投放目标客户。

在打通终端传播通道之外，“健康传媒”还为广告主提供专业细致的服务。垂直系统是健康传媒的又一制胜法宝，能为广告主提供定制服务，将目标群体更为精准地锁定。健康传媒垂直系统包括妇幼垂直系统、五官科垂直系统、整形美容垂直系统等等。举例来说，对于妇幼类的产品完全可以只在妇幼医院进行投放，这样不仅节省广告投放成本，而且目标群体更为精准，效果必然会提升。

未来：无可限量

精准医疗策略范文第4篇

关键词：大数据；精准营销；信息流；广告投放

引言

随着信息技术时代的不断发展和进步，广告已经融入我们的生活当中，并给我们的生活方式带来了巨大的改变，大数据+广告营销的模式贯穿我们的生活。然而，目前广告投放存在一些弊端，近年各个平台的广告肆无忌惮地传播，广告无法精准推送给潜在客户，垃圾广告多，企业的广告费被浪费。本平台目前使用的标签定位，用户选择最高只有二级标签，用户画像分类不够精准，广告投放精准率低。鉴于此，本团队提出基于精准营销的社交平台信息流广告投放策略研究，以精准营销作为技术出发点，研究精准度更高、投入小回报大的广告投放模式，为当前的营销行业提供新的模式参考。与传统的互联网广告不同，当前的互联网广告是信息流广告的时代.信息流广告是一种隐藏在信息上下文中，和上下文的内容相接近，而且是展示在社交媒体使用者好友动态或者资讯媒体和视听媒体内容流中的广告。与传统的互联网广告相比，信息流广告穿插在内容流中的广告痕迹并不显著，容易被平台使用者所接受，对平台使用者来说体验是相对较好的，对广告主来说能够运用精准的用户标签进行精准投放。大数据时代社交平台精准营销需求大，社交平台使用频率高、用户多、黏性高，且移动社交的用户规模逐年增长,通过手机上网的互联网用户比例高达99.7％[1]，广告价值高，可以实现高效率，低成本的精准营销。

1文献综述

1.1国内研究现状

在《电子商务背景下个性化精准营销策略研究》一文中，李海波(2016)认为当代互联网信息普及快速发展，关于精准营销的概念被大家熟知，并逐渐发展成为一种全新的精准营销理念。为此对个性化精准营销的内涵及其特征进行针对性的研究，并对营销策略进行分析和探讨[2]。个性化的精准营销可以提升用户个性化的服务水平、加快企业信息化进程以及制定企业精准定位。未来的电子商务与精准营销之间相结合，将会成一种流行的营销趋势。将精准营销应用在实际领域上，张恒（2016）针对精准广告投放领域进行了总结。精准营销的发展趋势还存在局限性，体现在精准营销主要集中在广告传播上，并没有从完整的营销过程角度进行策划。因此，未来应在广告传播的基础上将精准营销理念融入产品设计[3]。牛耀红（2017）针对多个社交平台的本质角度进行研究：站在广告主的角度，挖掘用户数据并构建数据库，给用户贴上标签，实现精准营销；站在受众群体的角度，提高用户的体验感，适当在微信朋友圈广告下点赞和留言，提升用户参与互动，从而提高用户黏性；站在平台的角度，作为社会化的媒体平台，追求商业化的同时，搭建用户体验和企业的商业行为平衡的桥梁，传播商业化信息的同时也要时刻关注用户的自我表达，及时做出反应[4]。基于信息流广告投放的研究，在关于微信信息流广告投放的初步研究等代表性文章中，范昕伟（2016）指出，微信的朋友圈是基于用户链接，它穿插在内容流中的信息流广告更像是“朋友”更新的信息[5]。

1.2国外研究现状

中西方的思维方式与文化背景存在差异，对精准营销的广告投放研究有不同的看法。国内外相比，国外精准广告投放的研究更加关注的是传播与营销理论层面的探讨。精准广告投放的研究成果受到国外学者们的广泛关注。已有部分的研究成果不断在现实中实践运用，例如运用基于K/Means的聚类方法对用户进行细分，此算法是基于大数据的客户聚类分析，该技术能够解决实践中精准营销的问题，将精力集中在有需求的客户，面向大数据分析的算法实现并行化。在《ToTheCloudBigDatainaTurbulentWorld》一书中，VincentMosco（2017）借助大数据挖掘技术，介绍了广告传播未来的发展趋势，将更趋精准，所投放的广告能更加吸引到受众群体的注意力[6]。CraigDempster、JohnLee(2017）通过对平台投放广告发展趋势的研究，各大信息流平台所衍生的广告投放技术，将出现众多关于广告投放技术的团队，对数据进行实时的测量，挖掘有效的客户信息，提高广告投放的精准度，通过大数据挖掘分析客户信息形成精准的客户定位，从而更加高效的开展营销活动[7]。

2精准营销实现的意义与要点

2.1精准营销使广告主和用户实现双赢

精准投放出现之前，大部分广告是在盲投。这样就可能会导致广告在不是很合适的地点、时间、环境里呈现到用户的眼前。到了2019年，微信，淘宝，今日头条，抖音等产品的推送越来越精准，通过精准营销的实现，广告可定向与之对应的用户群，给到用户喜欢的广告，减少推广成本，提高推广效果；例如微信会结合你平时浏览的文章，通过朋友圈推送相关的产品，刺激我们消费。因此，广告精准投放的重要性就是在对于广告主和媒体做到降低成本提高效率的双赢局面。

2.2基于DMP平台可以实现精准营销

DMP平台(Data-ManagementPlatform)数据管理平台，是把分散的多方数据进行整合纳入统一的技术平台，并对这些数据进行标准化和细分，让用户可以把这些细分结果推向现有的互动营销环境里的平台[8]。

3基于精准营销的社交平台信息流广告投放策略

3.1标签优化方案

社交平台的精准广告是一种以用户为中心的广告运营模式，在精准定向传播的基础上，时刻关注用户的反馈效果对广告的效果进行分析和研究，实时调节。通过使用人群定位系统，更加精准的标签定义，优化文案素材来提高转化率点击率、降低成本，也保证曝光量。在精度提升方面，本项目通过贝叶斯算法关联分析和基于K/Means的聚类分析，构建用户浏览行为的概率计算，描述用户画像，将现有的二级标签细化到四级标签，建立回归方程模型，而后根据回归分析，将两个自变量调整成四个自变量，将精准营销的精确度从原先的55%提升到70%，精确度大大高于传统的营销模式（如图2所示）。具体来看，行业标签中细分为交通、新闻资讯、服饰鞋帽箱包、教育、生活服务、金融、商业服务、娱乐休闲、孕产育儿、旅游、房产游戏、餐饮美食、医疗健康、体育运动、美容个护、家居互联网电子产品以上18个一级标签，在对应18个一级标签[9]，精准细分124个二级标签，二级标签有汽车租赁、娱乐女鞋、职业教育、购物平台、银行、农林牧渔、文化艺术等二级标签再往下细分256个三级标签，三级标签有书法、机票、心理治疗、运动包、家居装饰等；三级标签再精准细分为313个四级标签，有硬笔书法、国内机票生鲜等。

3.2方案实际应用及效果监测

目前项目需要解决的关键问题是——如何在某公司原有的社交平台营销基础上提升广告投放效益。本团队将改进后的精准广告投放营销策略应用到某公司的营销平台上，以下为案例展示。

3.2.1项目投放案例展示（1）案例背景——佛山市A投资信息咨询有限公司。今年，某公司接到佛山市A投资信息咨询有限公司的广告投放业务，需要某公司为其进行客户定向广告投放，增加曝光度，于是本项目团队将所研究的社交平台精准营销广告投放方案应用于此。（2）方案实施。根据对该公司的行业背景调查与需求分析，本项目团队发现该公司目前存在以下问题：用户数据搜索精准度低，产出线索多为无效，故客户的持续性转化率较低、增长缓慢，针对此问题，选择一款基于行业目标和客户特性而智能获客的平台是非常关键的，因此，本团队成员根据精准营销研究方案提出了以下几点解决方案。A.利用DMP平台，智能匹配目标客户，提升客户转化率。本项目服务的某公司DMP平台拥有2亿+企业数据辐射能力，可依据用户输入的关键词快速贴标签建立目标客户画像，再结合强大的系统数据算法，为客户匹配吻合度最高且比较活跃的企业，该企业首先应该选择某公司的平台匹配合适的客户。B.以四级标签体系方案为基础，精准选定目标用户。作为初创企业，佛山A投资公司首先应该在旧客户聚集地进行大范围投放，在标签定向测试了一段时间之后，再在佛山各区进行大规模广告投放。一开始，优化团队采用LBS定位的功能，在旧客户聚集地禅城区为半径向外辐射，查找25-40岁对融资咨询、财务投资有需求的用户（如图3、4所示），之后，广告再覆盖佛山禅城、南海和三水等各区。C.结合兴趣标签，添加广告关键词。社交平台广告落地页的优化思路，是以客户浏览、下单转化为核心目标。本团队建议将原价3561元现价仅299元的超高优惠活动设置在首屏关键位置，从而吸引用户点进去提升公司整体转化率。（3）案例效果。本团队在广泛定向的同时，精准锁定对融资咨询方面有兴趣的用户，提升了佛山市A公司的线索产出效率，截至目前，已经有5w+高质量的有效线索，客户转化率由原来的11%提升到30%，最终4k投入带来6w+的营业额。（4）案例总结。A.利用DMP平台，智能匹配目标客户。融资咨询类商家主要围绕本地推广、线索收集等方向智能匹配目标客户，提升客户转化率。融资咨询行业对广告呈现有着特殊要求，比如体现服务专业度、关键词吸引人的广告图。B.了解目标客群特征，选择中小企业对咨询有需求的中高端人群。C.为了第一时间建立起用户对品牌的好感，在落地页首屏位置即加入优惠活动广告关键词，通过展示及其具有吸引力的限时优惠活动等内容赢得用户关注，并进一步促进用户留资购买。

精准医疗策略范文第5篇

关键词:大数据；体系架构；医疗卫生

1引言

随着“互联网”+、大数据、云计算和物联网等新兴技术的不断发展和应用，医疗卫生领域的信息化程度和水平不断提升，随之产生的相关医疗数据也呈现爆炸式增长。医疗行业作为国家和社会发展的基础行业，其医疗数据蕴含着着巨大的价值。通过大数据技术可以有效地处理医疗卫生行业日益增长的各种数据，为整个医疗卫生行业的发展提供有效地决策支持。

2医疗大数据概述

2.1医疗大数据的概念。大数据(BigData)，通常是指多源异构、跨域关联的海量数据集合，其数据量特别大、数据形态众多、数据结构复杂，使用传统的软硬件及算法难以进行数据的存储、处理和分析。医疗大数据是传统大数据的衍生，指在医疗行业所产生的海量数据，包括患者就医、医疗服务、卫生管理和医学研究过程中产生的以患者为中心的众多数据[1]。2.2医疗大数据的特征。医疗大数据不仅具有传统大数据的5V特征，即Vol-ume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性），还具有以下六点特有的特征[2-4]：（1）医学术语的复杂性。在医学领域中，医学术语涉及国外和国内医学术语以及外文与中文表达表述方式，存在术语标准不统一不精确、更新速度快等问题，使得医学术语和医疗数据在文字表达和语义方面复杂繁琐，尤其体现在我国的中医药领域的医学术语的复杂性。（2）医疗数据的多维性。患者在医院就医过程中，围绕着患者为中心，医疗数据会从多个维度产生，如医生从诊断治疗维度产生数据、医技从检查检验维度产生数据、护士从护理维度产生数据，数据的产生格式和要求不同，使得同一医疗行为存在多重维度的数据展示。（3）医疗数据不完整性。不管是手工记录还在借助于电子化方式记录医疗数据，均会由于各种原因导致数据记录不全或记录中出现纰漏缺失的情况存在，使得医疗数据不完整。（4）医疗数据的时序性。患者的就诊和治疗行为往往是多次的，不同的时间产生的不同医疗数据具有一定的时序性。此外，患者的检查数据如心电图数据等也都与时间有关。（5）医疗数据的隐私性。医疗数据中往往包括患者的隐私，如基本信息、健康状况等，这些隐私数据分布或隐藏在不同的地方，医疗大数据通过数据分析和挖掘，可能获得比较完整的患者隐私情况，使得医疗数据的隐私性呈现暴露化状态。（6）医疗数据的冗余性。医院在信息化建设过程中，由于厂家的不同、上线时间各异，信息孤岛普遍存在，同一患者在不同的信息系统中会产生重复的数据，这些数据分散存储在不同的系统中，使得医疗数据具有冗余性。

3医疗大数据应用体系架构

大数据技术已经应用在很多行业和领域中，通过分析和借鉴其他行业的大数据应用情况认为，医疗大数据应用体系架构应主要包括数据采集、数据存储、数据分析、数据交换共享和数据应用五个层次，以及标准规范体系、数据治理体系、运维管理体系和信息安全体系四个体系[5-7]。医疗大数据应用体系架构如图1所示。3.1体系架构的五个层次。3.1.1数据采集。数据采集的目的是采集医疗卫生机构所产生的数据，主要从各级医疗机构、公共卫生机构、医疗保险机构、全员人口信息库、居民健康档案、电子病历信息库和其他数据来源处采集医疗数据。医疗大数据的采集通常分为集中式采集和分布式采集，其中最关键的就是数据的采集、清洗、转换、装载，获取高质量符合需求的数据。3.1.2数据存储。数据存储是大数据技术的重要环节，医疗大数据量级别通常为TB至PB级别，存储方式包括结构化存储方式、非机构化存储方式以及分布式文件存储方式，其中结构化数据通常存储在关系型数据库（RDBMS）中，常见的关系型数据库包括ORACLE、SQLSERVER、DB2等，非机构化存储方式需要用到NoSQL等技术，分布式文件存储方式可以通过Hadoop等技术实现。在医疗领域，PACS数据、电子病历、随访数据等主要以图像或文本形式存在。3.1.3数据分析。数据的分析方法是大数据技术的关键核心，主要包括三种方式：一是以分类、聚类、特征分析、关联规则、多维分析、回归分析为主的传统分析方法，二是以机器学习、数据挖掘、语义搜索、自然语言处理的智能分析方法，三是以自定义分析为主的分析方法。大数据分析由于数据海量，传统的分析方式效率低下，因此智能分析方式是目前的主流数据分析方法。在医疗领域针对电子病历的自然语言处理技术和面向PACS图像的语义分析技术日益成熟。3.1.4数据交换共享。数据交换共享不仅要满足数据共享集成功能，实现数据的集中采集、分拣下推等，还需要很好的支持面向分布式的SOA架构，支持基于WebService、文档、DB等多种模式的更具有广泛意义的数据交换。实现业务内部的紧耦合、业务之间的松耦合，支持各种标准和接口规范，实现核心基础服务平台、各应用系统的集成和数据交换共享。3.1.5数据应用。数据的应用主要包括政府部门应用、医疗机构应用、社会公众应用和行业企业应用四个方面的应用。政府部门应用主要包括智能监管、决策支持、舆情监控等，医疗机构应用主要包括辅助诊疗、精准医疗、临床科研，社会公众应用主要包括个性化诊疗、慢病助治，行业企业应用主要包括药品研发和健康保险等。3.2体系架构的四个体系。3.2.1标准规范体系。医疗大数据应用体系架构的设计以数据处理为核心，在国家标准、行业标准、管理规范、技术标准和信息标准的基础上制定并完数据接口标准规范、数据交换标准、元数据信息标准、数据采集规范、数据管理制度、数据质量规范等，建立医疗大数据应用体系的标准规范集。3.2.2数据治理体系。数据治理是对数据的全生命周期管理，主要包括两个方面：一个是数据质量核心领域，二是数据质量保障机制。其中，数据质量核心领域的内容包括数据服务、数据质量、主数据、元数据、数据全生命周期、数据模型、数据标准和数据安全等，数据质量保障机制包括章程制度、组织、流程和IT技术应用等。3.2.3运维管理体系。运维管理体系是保障整个应用持续正常运行的基础，主要包括管理对象、组织结构、服务流程、服务内容、响应措施和制度规范等。针对网络、主机、存储、数据库系统、中间件、终端外设运维等多个方面，建立持续改进的运维管理体系。3.2.4信息安全体系。信息安全管理体系涵盖安全策略、访问控制、信息安全组织、物理和环境安全、通信和操作安全、信息安全事件管理和业务连续性管理等，从规章管理制度和信息安全技术等方面构建全面的信息安全体系。

4医疗大数据的应用场景

4.1政府部门应用。在决策支持方面，传统的决策支持容易受主观因素影响，医疗大数据技术以数据为基础，以挖掘和分析为手段，能够客观全面地综合决策。政府部门主导的各级医疗大数据中心的建设汇集了海量的医疗数据，通过大数据技术宏观调控，调整各地医疗资源分配，同时为政府部门制定有关政策提供客观的依据。在智能监管方面，通过事前数据提示控制、事中数据监控管理、事后数据分析评价，全流程智能监管整个医疗行为的各个环节，对各医疗机构进行宏观评价和智能监管。在舆情监控方面，通过大数据技术自动采集和分析相关医疗数据，通过自动分类聚类以及提前预警，为合理处理医患关系，引导正确舆论提供支持。4.2医疗机构应用。在辅助诊疗方面，通过医疗大数据技术全面收集病人的在院体征、影像、随访等数据，综合多学科数据辅助诊断和治疗，建立临床大数据知识库，辅助临床工作者诊断、治疗和用药。在精准医疗方面，大数据技术在精准诊断、精准治疗、精准用药、精准预防环节中，通过基因测序精确存在问题的基因片段，使用靶向用药精准治疗，实现最佳诊疗方式。在临床科研方面，临床科研工作者常常面临数据获取难、数据量小、数据不全的问题，通过医疗大数据技术使用大数据搜索引擎可以一站式获取相关数据，利用大数据的分析方法和计算能力，探索新的医疗科研领域。4.3社会公众应用。在个性化诊疗方面，医疗大数据技术与移动互联网技术相结合，通过手机应用程序和可接入网络的可穿戴移动设备等，可以实时获取个体的各项体征数据和指标，使用大数据统计和分析技术给个体予以提醒和指导，使个体实时了解自己的健康状况，及时就医诊疗。在慢病助治方面，尤其针对肿瘤患者、高血压患者、糖尿病患者等受众诊疗和用药周期长，需要长时间监控各项指标，利用医疗大数据技术可以从历史数据、实时监控和预测数据等多个方面辅助慢性病治疗。4.4行业企业应用。在药品研发方面，通过医疗大数据技术在药品研发前期可以通过对受众进行大数据的需求调研、指标采集等以决定研发方向和投入，在药品研发过程中可以通过大样本和大量数据临床试验数据以确定药品的效果，在药品临床使用阶段可以通过临床大量患者的使用反馈效果不断改进药品，在药品上市阶段可以通过大数据技术做好市场规划和预测。在健康保险方面，通过医疗大数据统计和分析可以获取特定疾病的总体情况以及患者对于各类保险的需求，有针对地开展健康保险业务。

5医疗大数据应用面临的挑战

目前，医疗大数据的应用仍然处于初级起步阶段，面临很多问题和挑战，主要包括：（1）机制和标准不完善，国家关于大数据已经出台了很多指导性意见，但是涉及到具体的建设标准和技术规范还需要进一步细化完善，此外由于信息化建设过程中厂家各异，标准规范也各不相同；（2）关键技术需要突破，一是大数据的整合技术，尤其是针对医疗行业中的大量非结构化数据，二是大数据的存储技术，主要是分布式存储架构的建设，三是大数据的分析技术，对文本、图像等医疗数据的分析方法和能力需要创新；（3）数据的整体质量不高，由于我国的信息化建设的逐步进行的，在实际的建设过程中，基础数据缺失、数据错误等问题广泛存在，利用大数据技术采集汇总后的整体数据质量不高；（4）数据安全和隐私有待加强，医疗数据具有很强的隐私属性，是一类比较特殊的数据，如何从管理和技术层面保障大数据的安全隐私是现实面临的问题之一；（5）复合型人才的缺失，医疗大数据的建设和应用，不仅仅需要计算机与信息领域的专业人才，还需要对卫生管理、临床医疗、统计分析等方面有深入的了解，复合型人才的培养是大数据技术在医疗卫生行业应用过程中重要的环节[8-9]。