大数据精准医疗尚还崖岸高峻

来自北京大学临床肿瘤学院吕有勇教授指出：所谓精准医疗理念的提出，是建立在了解个体基因、环境以及生活方式基础上对疾病的认识并发展新型、适宜的预防和诊疗方法。换言之，就是要克服千人一方、万人一药的瓶颈问题。这离不开对人类基因组和生物医学大数据的智能分析和解读，如何科学解读大数据成为精准医疗发展的基础。

大数据的解读是普通计算机无法完成的，计算机的计算能力和急剧上升的生物数据之间存在巨大差距，特别是云计算中心建立的问题。云计算技术的成熟为生物大数据的解读及精准医疗提供了不可想象的发展空间。高通量测序数据分析、以及各类高通量生物学计算都将通过云计算与云存储等制定化服务及统一的分析流程的方式完成。

基因组、云计算是当今炙手可热的领域。基因测序或将根本改变生物医学基础研究和医疗实践，但由此产生的数据也呈现出爆炸式的增长，也对海量数据的计算、存储和分析提出新的挑战。众多基因、癌症、医学研究机构和制药公司不断产生的海量数据，已不再能被及时的处理并恰当的存储，甚至通过常规通讯线路进行传输都变得困难。而通常情况下，这些数据必须能被快速存储、分析、共享和归档，以适应基因研究的需要。基因测序为生命科学研究开辟了新的领域，而大数据的应用则是学术研究转化的基础。于是他们不得不诉诸于磁盘驱动器及运输公司，来转移原始数据到国外的计算中心，这为快速访问和分析数据带来了巨大障碍。

另外，当前仅有不到3%的医院实现了数据互通。传统系统厂商数量众多，据不完全统计，当前国内HIS系统厂商超过500家，PACS系统厂商超过200家，厂商为医院单独设计实施系统，且不同系统会出现不同版本。使用传统方式聚合一家系统需耗时2－6个月，对医院数据采集和聚合耗时费力。尽管有移动医疗、远程医疗的一些创业公司会部署新的系统获取数据，然而众多互联网医疗产品的接入，造成了医患双方的额外负担。我国医疗数据化发展仍有诸多问题待亟待解决。(https://www.daowen.com)

精准医疗是一个系统工程，基因组测序技术只是工具之一。如何将大数据转化为健康管理和疾病防治知识是全球生物医学领域，包括相关产业界面临的挑战。大数据解读是基础，只有软件、硬件有机结合，特别是临床诊疗信息智能分析才可能实现技术上可操作的精准医疗。

尽管如今的研究越来越具有前瞻性，但生命科学的未来依旧变化莫测。医药数据也需要经历数据的抽取、清洗、转换、装载这一系列步骤，如何通过各种技术手段，并把数据转换为信息、知识，已经成了提高我国生物医疗产业核心竞争力的主要瓶颈。医疗大数据能够发挥作用，还要看实际的应用和解读，如何正确解读数据，让数据对临床、个人健康、公共卫生、医疗保险等领域进行指导是医疗大数据最终落地的必备环节。