开放医疗数据时代的来临

此处译文原文来自于Open Data Now,原作者:  Joel Gurin,译者: 王海涛 两周之前,医疗数据团体(Health Data Consortium)举办目前已经成为开放数据痴迷者的一项重大盛会——医疗数据浪潮汇集(Health Datapalooza),该项活动致力于鼓励开放数据在医疗卫生方面新的应用。自2010年起,该活动已经举办了5届,并且已经从几十个人的头脑风暴大会成长为每年吸引多达2000与会人员的盛会。 我去年也参加该活动,并且发现在过去的一年里,医疗数据浪潮的内容发生了重大转变。过去该活动一直被视为关于开放医疗数据的活动,但本质上包含一些使用原本封闭的数据。许多参与该活动的企业致力于采用新的方法分析医院的记录数据或者医疗保险数据,尽管这项工作很有意义,既降低了管理费用也改善了患者的临床病状及术后症状,但实际上这并不算真正意义上的开放数据应用案例。 然而,今年可以很明显看到开放数据正在美国和英国的医疗卫生方面扮演一个重要的角色,而这最主要的原因就是他们国家的政府正向公众或公共利用开放越来越多的开放医疗数据。就在今年的数据浪潮汇聚的活动中,美国食品和药品管理局(Food and Drug Administration, FDA)宣布启动开放FDA的网站项目,该网站将向公众开放药品不良反应的相关数据。而我作为其中高级顾问的纽约大学Govlab实验室刚刚发布了一项新的关于来自英国国家卫生署(National Health Service)开放数据的潜在前景的研究。 医疗保险机构在过去5年中已经发布了超越了前50年所发布的数据 医疗保险与医疗补助服务中心 (Centers for Medicare and Medicaid Services,CMMS) 最近由于公布了涉及署名医生的医疗保险结算数据而受到人们的瞩目,但这仅仅是一项致力于开放更多数据的较大规模项目的其中一部分。正如一位发言人在数据浪潮活动第一天所说的那样,“医疗保险机构在过去5年中已经发布了超越了前50年所发布的数据。”崭新的数据正在开拓新的视野与商机。作为医疗数据浪潮活动的创始人与美国首席技术官员,Todd Park提到,开放医疗数据目前能给我们如何为聚焦在金钱上的医疗卫生买单带来质的转变,而不仅仅是量的转变。 首先,开放数据正帮助我们理解医疗卫生的发展趋势,同时也揭示了如今医疗卫生的效果与花费其实并不成正比的。达特茅斯卫生政策和临床试验研究所(Dartmouth Institute for Health Policy & Clinical Practice)的主任,Elliott Fisher博士向公众描绘科学研究是如何揭示当前人均医疗花费在美国不同的地区有超过两倍的差距,以及从死亡率上来看没有证据证明医疗花费更高的地区正提供者更好的医疗卫生保健。他直白地说:“效果与花费之间并没有之间关系。”但是如果有更完美的数据,以及科学的分析方法,“同时降低成本与提高卫生质量也是极有可能实现的。” 医疗卫生的效果与花费之间并没有关系 在另一个政策演讲中,多才多艺的Atul Gawande博士、外科医生、作家以及Ariadne Labs实验室的主任,向外界传达出利用数据去让卫生保健、花费以及治疗效果达到一致。Gawande说:“理解最严重的病患就是我们如何调整当前的医疗卫生系统。”通常大家都这么认为,医疗系统中一般是最严重的病患占据了医疗卫生花费中的绝大部分。但是,Gawande也解释了一下为什么是这样。他说,其中的大部分问题就是我们的医疗卫生系统并不是针对患有慢性疾病的病人,因而他们就只能接受疗效不佳同时昂贵的治疗。例如,他所描述的一个病人一直去急症室治头疼,直到对其病例记录简单分析才发现他吃错药了。Gawande声称,如果有更多的医疗卫生数据及分析,找到治疗方案中不科学的部分将更加容易,同时也能更便捷地让重症患者获得他们所需要的治疗方案。 另一位发言人,Vinod Khosla做出了一个更加大胆的预测——在接下来的一二十年中,“数据科学将会在药学方面发挥比所有生物科学之和更大的作用”。但是为了让这成为现实,我们将必须通过那些即将改变医生角色的方式来使用数据以及数据科学。作为Sun Microsystems的创始CEO,Khosla深切地怀疑药学未来的前景。 他所希望帮助解决的问题是非常有意义的,因为在美国每年21万人死于原本可以比避免的医疗失误。Khosla说,在医疗中的失误率相当于允许Google的无人汽车每周有一次交通事故的概率。人类医生并不像计算机那样精确,同时Khosla提到计算机更擅长避免明显且细微的错误——计算机更善于通过分析数据来预测可能的疗效,该疗效通常由某个特定的治疗方案对具有特定病史的特定患者所产生的。 在医疗中的失误率相当于允许Google的无人汽车每周有一次交通事故的概率 经过10到20年通过资深医生的训练,Khosla相信计算机能够帮助我们从“实践医学”转向“医学科学”,“医生的角色将从分析者的角度转向更人性化、更仁慈的角色,该角色将会帮助病患决策并利用这些病人所能获取的医疗服务”。 尽管这只是在畅想未来也备受争议,但还是有许多公司当前正在利用开放数据来改善医疗卫生及个人健康。我将在下一篇文章中写到这些公司。

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