Überblick über medizinische Big Data

Medizinische Big Data beziehen sich auf die massive, vielfältige und schnell wachsende Datensammlung, die im Medizin- und Gesundheitsbereich generiert wird, einschließlich elektronischer Krankenakten, Bilddaten, Gensequenzierung, Informationen zur Überwachung tragbarer Geräte usw. Ihr zentraler Wert liegt in der Unterstützung der klinischen Entscheidungsfindung, der Optimierung der Zuweisung medizinischer Ressourcen und der Förderung der medizinischen Forschung durch Analyse und Datengewinnung. Die Hauptinhaltsstruktur ist unterteilt in:Definition und Quelle(wie Krankenhausinformationssysteme, Internet-of-Things-Geräte),Anwendungsszenarien(Krankheitsvorhersage, personalisierte Behandlung),Technischer Support(Künstliche Intelligenz, Cloud Computing) undHerausforderungen und Perspektiven(Datensicherheit, Standardisierungsfragen).

Quellen und Arten medizinischer Big Data

Medizinische Big Data stammen hauptsächlich aus drei Kategorien:klinische Daten(z. B. elektronische Krankenakten, Inspektionsberichte),Daten zum Gesundheitsverhalten(Schritte, vom tragbaren Gerät aufgezeichnete Herzfrequenz) undbiologische genetische Daten(Ergebnisse der Genomsequenzierung). Beispielsweise generieren KIS-Systeme von Krankenhäusern täglich Terabytes an Diagnose- und Behandlungsaufzeichnungen, und tragbare Geräte wie die Apple Watch können Gesundheitsindikatoren der Benutzer in Echtzeit hochladen. Diese Daten werden in strukturierter (Datenbanktabellen) und unstrukturierter (CT-Bilder) Form gespeichert und bilden eine Grundlage für die anschließende Analyse.

Kernanwendungen medizinischer Big Data

Im klinischen Bereich können medizinische Big DataVerbessern Sie die Diagnosegenauigkeit. IBM Watson hilft beispielsweise bei der Empfehlung von Tumorbehandlungsoptionen durch die Analyse von Millionen von Dokumenten; Auf der Ebene der öffentlichen Gesundheit hat Google Flu Trends Suchdaten verwendet, um Epidemien vorherzusagen. Darüber hinaus nutzen Pharmaunternehmen Real-World-Daten (RWD), um die Arzneimittelentwicklung zu beschleunigen. Pfizer nutzt beispielsweise Patientendatenbanken, um den Zyklus klinischer Studien zu verkürzen. Eine weitere wichtige Richtung ist die personalisierte Medizin, und auf genetischen Daten basierende Präzisionsmedizin wird zur gezielten Behandlung von Brustkrebs eingesetzt.

Technischer Support und Branchenherausforderungen

Abhängigkeiten bei der Verarbeitung medizinischer Big DataAlgorithmus für künstliche Intelligenz(z. B. Deep Learning zur Erkennung medizinischer Bilder) undCloud-Computing-Plattform(z. B. AWS Medical Cloud). Die Herausforderungen sind jedoch erheblich: Dateninseln sind weit verbreitet und die Informationsaustauschrate zwischen Krankenhäusern beträgt weniger als 30 %; Die Datenschutzanforderungen sind streng und müssen Vorschriften wie der DSGVO entsprechen. Darüber hinaus ist die Datenqualität ungleichmäßig und muss bereinigt und integriert werden. Inländische Hersteller wie Neusoft und Weining Health haben medizinische Big-Data-Plattformen eingeführt, müssen jedoch noch den Engpass der Standardisierung überwinden.

Zukunftsausblick und Zusammenfassung

Medizinische Big Data verändern das medizinische Ökosystem. Kurzfristig wird die Nachfrage nach Überwachung der öffentlichen Gesundheit nach der Epidemie stark ansteigen; Langfristig wird in Kombination mit 5G und Blockchain-Technologie ein behördenübergreifender sicherer Austausch erreicht. Es muss jedoch ein Gleichgewicht zwischen Innovation und Ethik bestehen, beispielsweise um algorithmische Diskriminierung zu vermeiden. Die Industrie muss zusammenarbeiten, um Standards zu formulieren. Unternehmen wie United Imaging Healthcare haben das KI-gestützte Diagnosesystem „uAI“ auf den Markt gebracht, und die Regierung fördert auch nationale Piloten für Gesundheits- und medizinische Big Data. Die Erschließung des Potenzials medizinischer Big Data kommt letztlich Patienten, Ärzten und der wissenschaftlichen Forschung zugute.

Zitatquellen:
1. Weltgesundheitsorganisation „Globale Strategie für digitale Gesundheit“
2. Offizielles Whitepaper von IBM Watson Health
3. „Health and Medical Big Data Standard Guide“ der National Health Commission
4. Herstellergehäuse: Neusoft, United Imaging