基于大数据的个性化医疗服务模式研究
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作者:刘亚伟 李海峰
摘 要：随着大数据等相关信息技术的快速发展，医疗服务行业逐渐成为大数据应用发展的重要领域。以医疗大数据为立足点，结合个性化医疗发展现状，对大数据背景下的个性化医疗服务模式进行研究，尝试将个性化医疗服务流程全周期划分为个性化诊断、治疗及护理三个环节，并对各环节服务模式进行研究，同时将以个体为核心的医疗大数据融合进整个个性化医疗服务周期，力求实现基于医疗大数据的闭环个性化医疗服务模式，最后对基于大数据的个性化医疗服务模式研究的现实意义给出分析。
关键词：大数据;个性化医疗;服务模式
中图分类号：F24 文献标识码：A doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2020.07.033
0 引言
近几年来，随着物联网、云计算、移动互联网等及大数据相关技术的发展，大数据逐渐融入到各行业的发展中来。毫无例外，大数据与医疗领域的融合发展也在进行中，从政策角度来看，政府相继出台多项政策来支持大数据医疗行业的发展，2016年6月，国务院印发《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》，进一步引导医疗机构规范推进健康医疗大数据的融合共享与开发应用，2018年8月，国务院印发《深化医药卫生体制改革工作任务的通知》，提出促进“互联网+医疗健康”发展，要加快推进智慧医院和全民健康信息平台的建设等;从现实生活角度来看，“以健康为中心”及“治未病”理念逐渐深入人心，人们关注自我健康管理的需求提高，个性化医疗服务模式的发展有了其历史必然性。因此，本文尝试将医疗大数据与医疗过程中诊断、治疗及护理这三大医疗服务环节深度结合，推动粗放的健康管理模式向最大个性化医疗服务模式的转变。
1 相关理论阐述
1.1 个性化医疗
个性化医疗又称为精准医疗，是指以个人基因组信息为基础，结合蛋白质组、代谢组等相关内环境信息，为病人量身设计出最佳治疗方案，以期达到治疗效果最大化和副作用最小化的一门定制医疗模式。
1.2 大数据与医疗大数据
大数据是指所涉及的资料量规模巨大到无法通过主流数据分析软件在合理时间内达到攫取、存储、处理等目的的数据，同时，大数据有以下四大特征：数据规模大、数据多样性、数据增长速度快、数据低价值密度。
医疗大数据特指医疗行业相关的大数据，更多地是指与个体生命健康活动和医疗事务有关的数据，具有一般大数据的普遍特征。按其数据来源，医疗大数据包括：临床大数据、健康大数据、生物大数据及运营大数据等。
2 基于大数据的个性化医疗服务模式研究
2.1 个性化医疗服务模式研究
本文将个性化医疗服务模式全周期划分为三大环节：个性化诊断环节、个性化治疗环节及个性化护理环节。在某周期初始个性化诊断环节内，在对个体多源数据收集的基础上，通过云计算及大数据相关技术进行相关疾病预测，形成个性化医疗诊断报告;根据诊断结果给出对应的健康管理指南或治疗方案，以实现个性化治疗;在个性化护理阶段，重点对治疗环节中的特定病情进行跟踪护理，以使个体康复。最终，在个体医疗大数据的基础上，个性化诊断、治疗及护理三个环节形成闭环的个性化医疗服务模式。
2.2 个性化诊断服务模式研究
个性化诊断是全个性化医疗服务周期的初始关键环节，其关键在于对多源数据的分析挖掘来发现问题，旨在以数据驱动来实现个性化诊断。
如图1所示为个性化诊断服务模式流程，在该环节内，首先，对多源异构医疗数据进行采集及融合存储，构建整个个性化医疗服务周期的核心数据基础，主要包括以个体为核心的健康监测数据、临床数据、生物数据及运营数据;其次，利用云计算及大数据分析技术对個体健康状况进行预测分析，包括对离线数据和在线数据的挖掘分析，比如可通过分类算法决策树模型进行疾病预测;接着，由前述预测分析生成个性化诊断结果，并以文档报告或者消息流的方式推送至个体终端，以便个体对自身健康状况的实时了解。
2.3 个性化治疗服务模式研究
个性化治疗是全个性化医疗服务周期的重点关键环节，个性化诊断环节通过数据来发现问题，而在个性化治疗环节，问题是已知的，其强调通过数据来解决已知问题，通过数据挖掘来对治疗环节提供决策方案支持，即在数据支持的前提下，以已经发现的问题来驱动实现个性化治疗。
如图2所示为个性化治疗服务模式流程。首先，根据个性化诊断环节的诊断结果，依照病情轻缓程度采取不同的个性化治疗服务模式;当诊断结果较为轻缓时，个体可进行自我健康管理，同时该服务模式基于医学知识库给出相应的个性化健康管理指南;其次，当诊断结果较为严重时，该模式可基于医疗运营数据和大数据推荐算法向个体推荐合适的就诊医院和科室;同时在临床治疗阶段，该模式可根据疾病数据库、药学数据库或其他医疗数据库，通过云计算和大数据挖掘算法为医生提供个性化的临床路径方案、用药方案等决策方案支持，以实现个性化治疗。
2.4 个性化护理服务模式研究
个性化护理是全个性化医疗服务周期的保障环节，个性化护理强调以个体患者为中心进行护理，打破以前的粗放式护理方式以实现个体化精准化护理，个性化护理重点针对治疗环节的特定疾病治疗状况进行护理，即定向护理。
如图3所示为个性化护理服务模式流程。由前期的个性化诊断与治疗阶段过渡到个性化护理阶段，以下重点分析存在护理需求时的服务模式。首先，护理需求的产生可分为主动产生和被动发现，主动产生的护理需求依赖于系统预测发现，被动发现的护理需求依赖于患者个体或护理人员的人为发现;其次，对所产生的护理需求进行处理，此时可通过对过往药学数据、病历数据和护理数据的挖掘为医护人员提供个性化护理方案的决策支持;最后，当一个护理需求得到解决后，患者若治愈则整个个性化医疗服务生命周期结束，否则继续进行后续护理需求的发现与解决。 3 基于大数据的个性化医疗服务模式研究的现实意义
3.1 利于个体自我健康管理
个性化医疗打破了传统粗放的医疗服务模式，逐渐过渡到个性化、精准化的医疗服务模式，其延长了医疗服务的生命周期，覆盖病情诊断、治疗及病后护理等过程，同时，在物联网、移动互联网技术普遍应用发展的现实下，在大数据分析技术的支持下，个性化医疗服务模式更加便捷于个体的自我健康管理。
3.2 有效实现临床辅助决策
基于大数据的个性化医疗服务模式可有效实现临床辅助决策，尤其在个性化治疗和护理阶段。借助大数据分析挖掘技术，通过分析以患者个体为中心多维医疗大数据，可提供个性化的临床路径选择和用药选择方案，医护人员可有效地根据患者个体实情来选择治疗护理决策方案，一定程度上缓解了医护人员缺少病历知识和临床经验的困难处境，从而实现有效临床辅助决策。
3.3 有助提升医疗服务质量
建立以患者为中心的个性化医疗服务模式，其进步性在于把医疗的关注中心由疾病治疗转向了患者，可有效提升医疗服务质量。个性化医疗服务模式以患者为中心，结合患者个人身体状况为其提供适宜、有效的服务指导，使医疗服务更有效;充分利用以个体为核心的医疗大数据、物联网、云计算等信息技术，提供更加精细化、个性化的治疗方案，更加符合患者的健康需求，提高其就医满意度;同时，基于移动互联网技术，可实现就诊、用药、护理等全方位全天候的服务，优化了就医流程，也为患者提供了时间和空间上的便利性。
4 结论
本研究将个性化医疗服务整个生命周期划分为诊断、治疗和护理三个阶段，针对每一环节设计其服务模式流程，同时将以个体为核心的医疗大数据贯穿于其中，以实现每个服务阶段的个性化，从而实现整个医疗服务模式的个性化，同时分析了該研究的现实意义，希望对大数据背景下个性化医疗服务模式的应用发展提供一定程度上的现实参考价值。
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