举例示范

最后我举几个简单的例子，医疗卫生大数据的分析、方法和成果已经在逐渐的开展，尤其是我刚才讲的医学信息学学科发展，在国外，它的发展是有一大批医学信息学的科学家在研究。从临床、科研的角度来讲，大数据的分析对我们医疗卫生领域带来的巨大变化。我举几个例子，比如说去看病，一个人的健康数据会越来越多，一个病人去看病，医生可以看到很多信息，那么医生怎么样消化吸收这些信息呢?我们有一个技术是能够自动进行临床信息的总结，这是人工智能技术。另外一个领域，如果一家药厂研发新药，花费是非常昂贵的，基本上平均耗费8亿美元、10到17年的时间，而且只有10%才成功，所以说研发新药成本是巨大的，包括经济和时间上的成本。那么大数据分析可以带来什么革命性的变化?从新药研究过程，包括临床前期、临床实验一直到病人使用这个药，每个过程进行数据分析都可以带来革命性变化。比如说虚拟筛选，可以从很多潜在药物当中筛选出可能的药物。

另外一个领域特别有意思，就是在现成的药物里发现它的新功能。刚才我们讲了，一个完整的开发新药过程需要那么长时间、那么大精力。那么在现成药物里能否发现新的药物、新的功能呢?这里有一个例子，这个是药厂在偶然机会当中发现的，是可以通过大数据分析可以发现药的新功能。比如说通过电子病历信息库，现在这块绝大部分信息是非结构化的，这里有一个技术就是自然语言处理技术，通过这个技术可以把电子病历里面的信息全部挖掘出来，这个研究是我的同事取得了一个新的发现--有一个新的药对癌症有治疗作用。他是通过电子病历里面自动找到几组病人，一组是糖尿病人用胰岛素的，第二组是糖尿病用其他药物，第三组不是糖尿病的，第四组是用了他这个药。发现这四组病人分析，看以往十年的数据可以看出，用这个药存活率大大好于其他组。所以这是一个重大的发现，就是这个药具有抑制或者抗癌的作用。对药厂来讲，通过一年、两年的研究可以给他省去8亿研发费用，这就是大数据分析对药厂的巨大作用。分析药物新功能不仅可以通过电子病历也可以通过文献进行分析，生物最大医学文献就是PubMed，里面有两亿篇文章，通过自然语言处理可以获取五亿个事实，通过它研究可以发现某些药有什么新功能，进行验证。这是“旧药新功能”研发，这是一个医学信息学的新领域。

另外一个例子就是糖尿病肾病，由于糖尿病引起肾脏功能衰竭，这个危害非常大。我们从大数据角度怎么认识这个病呢?这里有两个方面，一是我们有一个重要的研究方法，叫做GWA，基因组关联研究。自动从数据库里面找到糖尿病肾病的病人和不是糖尿病肾病的病人，我们找到这两组病人，然后这两组病人全部用基因组方法，把他的基因组测序出来，看一看糖尿病肾病的病人他的基因组特殊的变异，从中就发现糖尿病肾病是多基因引起的疾病。这是什么意思?这样的话，一旦有糖尿病的时候就做基因组测序，就可以提前预测这个人可能发展成为糖尿病肾病的可能性有多大，进行提前处理。这个意义重要性之大，就很清楚了，这也是通过大数据的分析，基因数据分析、临床数据分析得出来的。同样的问题，我们还是可以通过文献的方式进行研究(这也是我美国的同事所做的研究)，医疗卫生大数据，从临床、医疗卫生服务甚至是健康物联网跟我们平时的生活习惯、生活模式带来的巨大变化。可以讲，信息化如果和健康整合就会关系到每一个人的生活、健康，我们可以去展望，数据是“新的石油”，我们怎么找到这个能源和挖掘它，这是非常值得研究的。

有人说，大数据革命将比互联网给我们带来的革命更大。在这个革命里面，需要大家一起努力，面对、迎接大数据，尤其是医疗卫生大数据的挑战。这就是我的报告内容，谢谢大家!