健康医疗大数据驱动下的流行病学研究:机遇与挑战

本文回顾健康医疗大数据国家战略的形成与发展，结合流行病学研究的视角，探讨健康医疗大数据的时代机遇和现实挑战，为未来健康医疗大数据驱动下的流行病学研究提出新思路。     

流行病学展望:医学大数据与精准医疗

近年来随着高通量技术的发展、电子病历系统的普及和大数据开发工具的进步,医学大数据的研究价值开始受到重视。而精准医疗计划的提出,则为医学大数据的应用开拓了前景。流行病学作为工具学科,未来的研究重点将以系统流行病学为设计原则,深度挖掘现有的大数据资源,促进转化研究和知识整合,深入揭示对暴露-疾病这一过程中分子机制,加快实现科学研究向人群健康促进的终极目标转化。     

我国医疗机构在大数据时代下的机遇与挑战

当前,大数据技术在互联网行业得到了广泛的应用。国家对大数据的应用也非常重视,并于2015年和2016年先后发布《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》和《国务院办公厅关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》,从国家层面推动大数据在各行业的应用。笔者分析了我国医疗机构在当前情况下,在应用大数据方面所面临的机遇以及挑战。     

精准医疗:分子流行病学的机遇与挑战

自2003年人类基因组计划完成,到2015年1月美国总统奥巴马宣布启动精准医疗计划,人类初步完成基因组到生物学、生物学到健康、健康到社会的三级跳。作为新型交叉领域,精准医疗的产生和发展离不开生命科学、基础医学、临床医学、流行病学、统计学、社会学和信息学等多学科的共同支撑和促进。分子流行病学作为流行病学与分子生物学的交叉学科,被认为是促进精准医疗的核心力量。本文将基于精准医疗和分子流行病学各自的特点和研究进展,着重探讨分子流行病学对精准医疗的贡献和意义,并展望精准医疗未来可能的机遇与挑战。     

大数据时代构建“患者画像”的机遇与挑战△

作者介绍了以大数据时代为背景,构建“患者画像”的目的和具体应用,结合用户画像和互联网医疗的发展,探讨构建“患者画像”的机遇与挑战,展望构建“患者画像”相关应用发展的三个策略方向。     

健康医疗大数据的应用及其挑战

在数据驱动的时代下,各领域产生的数据数量惊人,医疗行业正处于大数据时代的潮流中:医疗实践在产生数据的同时,数据也在改变着医疗实践,例如在模型预测、决策支持、疾病监测等方面[1]。与此同时,人们对健康医疗大数据重要性的认知也有所增加。与统计学知识在解释试验结果和探索未知研究中发挥的作用一样,大数据可以协助医疗行业从业者了解和推进所在领域的研究。为了实现这些收益,医疗行业从业者需要了解和掌握大数据在医疗领域中的基本概念内容和应用情况。然而,基于各类研究中不同的目的、领域及其他因素,关于健康医疗大数据从概念到应用仍存在争议。     

医疗大数据的应用与挑战

目的 :为更好地利用医疗大数据为医院的管理及诊疗服务,对医疗大数据的应用情况进行探讨。方法 :在剖析医疗大数据基本概念、来源及特征的基础上,对医疗大数据的处理流程及应用模型进行分析,并重点阐述医疗大数据的应用领域及面临的挑战。结果:提出规范电子病历数据的采集与存储、搭建数据云平台、建立医疗大数据人才队伍、构建数据驱动型组织、加强数据加密及匿名技术的发展等方法应对挑战。结论:医疗大数据的应用提高了医疗质量,是今后智能医疗的发展方向。     

大数据时代医学图书馆特色服务的机遇与挑战

随着社会的快速发展,大数据的应用范围正在不断扩大,不仅可以为企业带来巨大的经济效益,也可以推动企业的快速发展。目前,我国很多医学图书馆已经应用大数据技术建立数据平台,查询用户的借阅信息,也可以为用户提供信息查询服务。图书馆就为用户提供服务的,如果图书馆的服务无法让用户的满意,就会影响图书馆的社会地位,图书馆的功能也无法发挥出来。大数据时代给医学图书馆带来机遇的同时也带来了新的挑战。     

健康医疗大数据互联互通模式的经验与挑战

互联互通是目前全球各国健康医疗大数据使用面临的最大壁垒。互联互通涉及业务、安全、伦理、语义和技术5个维度,本文在比较政府主导、企业主导和研究机构主导3种常见互联互通模式的基础上,结合中国健康医疗大数据的发展现状,提出高校牵头、企业助力和政府支持的工作模式。同时,归纳出目前我国健康医疗大数据互联互通面临的3大挑战：行业标准与规范、数据安全与伦理、激励机制与考核。唯有采用切实可行的模式,攻克相关关键技术,真正将数据打通共享,才能最大限度的整合多来源数据,挖掘多应用场景,培育多业态模式,全面提升人口健康科学决策和服务管理水平。     

基于健康大数据平台的鄞州区新型冠状病毒肺炎监测病例流行病学特征分析

目的 分析鄞州区基于健康大数据平台的新型冠状病毒肺炎（COVID-19）监测病例流行特征,为COVID-19监测网络体系建设提供依据。方法 收集鄞州区新型冠状病毒肺炎监测与预警信息系统每日COVID-19监测病例数据,分析COVID-19监测病例人群构成、流行病学史比例、核酸检测率、核酸阳性检出率和确诊病例监测发现率。结果 2020年1月1日至3月30日共报告COVID-19监测病例1 595例,其中社区人群和重点人群分别占79.94%和20.06%。监测病例现场调查核实率100.00%,有武汉市或湖北省接触流行病学史占6.27%,社区和重点人群中有流行病学史者占比分别为2.12%和22.81%（P<0.001）。COVID-19核酸总检测率18.24%（291/1 595）,有、无流行病学史者核酸检测率分别为53.00%和15.92%（P<0.001）,COVID-19核酸阳性检出率1.72%（5/291）。监测确诊病例发现率0.31%（5/1 595）,监测确诊病例和其他确诊病例初次就诊至初次核酸检测时间间隔差异无统计学意义（P>0.05）。结论 基于健康大数据平台的COVID-19监测工作运转良好,但确诊病例监测发现率有待提高。     

大数据时代临床数据库在肿瘤研究中的应用

2018年全球癌症统计数据显示，世界范围内癌症的发病率和病死率呈持续增高趋势，癌症已成为危害人类健康的重要杀手，也是当今医学研究的热点话题。随着生物信息技术的迅速发展和精准医学大数据的崛起，世界各地的研究人员构建了大量功能不同的癌症数据库，利用现代生物信息技术对大量临床医疗数据进行深度挖掘与分析，数据库的建立为癌症的机制学研究提供了丰富的数据来源和人群支持。本文主要对目前国内外癌症数据库的研究进展进行介绍，并结合我中心建立的肝癌临床数据库，探讨其在癌症研究方面的应用及意义，对我国乃至世界各癌症数据库的发展提出展望。     

Practical and statistical challenges in driving research

Driving is an integral aspect of many modern societies, and motor vehicle safety is an important public health issue. With advances in sensor technology, more and more driving data are being collected by researchers, insurers, and automobile companies, which has increased the need and opportunities for statisticians to be involved in driving research. This report discusses several practical and statistical challenges in driver-level studies, including the process of defining meaningful driving metrics, issues related to “Big Data” aspects of driving research, and the principle of reproducible research.     

关于循证医学、精准医学和大数据研究的几点看法

循证医学仍是当今最好的医学实践模式。需要注意的是,证据本身不等于决策,决策还必须考虑现有资源和人们的价值取向。证据显示,绝大多数患者不会因使用降血压、降血脂、降血糖、抗癌药而预防重要并发症或死亡,说明现代医学的很多诊断和治疗都不精准,找到那几个为数不多的对治疗有反应的患者就成了现代医学的梦。精准医学应运而生,但它并不是新概念,也不等于孤注一掷的基因测序。精准医学依赖的大队列多因素研究由来已久,也不是新方法。医学一直在寻求精准,而且在人类认知的各个层面都有所建树,如疫苗和抗体、血型与输血、影像对病灶的定位以及白内障晶体替换手术。基因不是达到精准的唯一途径,只是提供了新的可能性。但是多数基因和疾病关联强度很低,说明基因精准指导防治的价值可能不大,利用大数据和其他预测因素是精准医学的必经之路。在使用大数据问题上,强调拥有总体、大样本、关联关系而淡化因果关系,是严重的误导。科学从来不会待考察了总体后才进行推论;研究需要的样本量恰恰与效果大小成反比;否定因果关系就是对流行病学科学原理和方法的否定,放弃了对真实性的保障,最终会导致防治的无效。因此,在确认疗效上,基于大数据的现实世界观察性结果不能取代随机对照试验的实验性证据。本文谨希望以怀疑和批评的方式,激发出精准医学和大数据蕴藏的真正潜力。     

基于大数据分析剖宫产手术与新生儿出生体重的关系

目的了解临床实际中选择剖宫产术分娩所参考的胎儿出生体重范围,为进一步降低剖宫产率、提升围产期保健服务质量提供依据。方法选取《广东省出生医学证明管理信息系统》中2017年1月1日-12月31日分娩的足月单胎活产新生儿及其产母作为研究对象,分析新生儿出生体重分布、巨大儿发生率以及与剖宫产率的关系。结果剖宫产率为30.6%(540641/1766153),新生儿平均出生体重(3194±402)g,低出生体重<2500 g发生率为2.8%(49672/1766153),巨大儿(出生体重≥4000 g)发生率为3.2%(55893/1766153),出生体重介于2500~3499 g之间的占73.9%(1304677/1766153),出生体重介于3500~3999g的占20.2%(355911/1766153)。以新生儿出生体重介于2500~3499 g为对照,低出生体重组剖宫产率高于对照组,差异具有统计学意义(P<0.001);当出生体重≥3600 g时,剖宫产率高于对照组,并随着出生体重的增加剖宫产率有上升趋势,差异有统计学意义(P<0.001)。结论胎儿出生体重偏低或过高均影响分娩方式的选择,应加强孕期健康宣教及体质量增长的院内和院外连续监测管理。     

大数据背景下的脑卒中疾病负担研究方法概述

脑卒中发病具有致残率高、死亡率高的特点,给社会和个人带来巨大的疾病负担。在全球卫生系统高度信息化的今天,各国纷纷搭建与完善公共卫生信息平台,通过平台中的公共卫生信息实现收集、整理、挖掘、分析、共享一体化,研究脑卒中的疾病负担,为卫生决策提供支撑。本研究通过对国内外文献资料进行检索复习,概述了我国脑卒中疾病负担的研究方法...     

Estimating tobacco consumption in remote Aboriginal communities using retail sales data: some challenges and opportunities

Objective: To describe and discuss challenges and opportunities encountered when estimating tobacco consumption in six remote Aboriginal communities using tobacco sales data from retail outlets. Approach: We consider tobacco sales data collected from retail outlets selling tobacco to six Aboriginal communities in two similar but separate studies. Despite challenges – including: not all outlets provided data; data not uniform across outlets (sales and invoice data); change in format of data; personnel change or management restructures; and anomalies in data and changes in community populations – tobacco consumption was estimated and returned through project newsletters and community feedback sessions. Amounts of tobacco sold were returned using graphs in newsletters and pictures of items common to the community in community feedback sessions. Conclusions: Despite inherent limitations of estimating tobacco consumption using tobacco sales data, returning the amount of tobacco sold to communities provided an opportunity to discuss tobacco consumption and provide a focal point for individual and community action. Using this method, however, may require large and sustained changes be observed over time to evaluate whether initiatives to reduce tobacco consumption have been effective. Implications: Estimating tobacco consumption in remote Aboriginal communities using tobacco sales data from retail outlets requires careful consideration of many logistical, social, cultural and geographic challenges.