美國醫(yī)院開始用大數據預測誰會生病

面對突如其來的疾病，醫(yī)院和病人常常措不及防，時間上的延誤常常造成病人喪生。在未來，科技可能會扮演醫(yī)療先知的角色，將這種悲劇發(fā)生的幾率降至最低。

據商業(yè)周刊的報道，卡羅萊納州的醫(yī)療系統(tǒng)開始利用大數據進行高危病人的醫(yī)療防范，它們針對高風險病人將200萬人的用戶數據融入一套算法，評估發(fā)病幾率，從而實現在病人發(fā)病之前進行醫(yī)療措施。

據卡羅萊納州醫(yī)療分析臨床總監(jiān)Michael Dulin介紹，Charlott當地的連鎖醫(yī)院將大數據納入預測模型，可以給病人進行風險評分。

比如一個哮喘病人，醫(yī)院可以通過了解他是否加大藥物劑量、是否購買過香煙、是否居住在高花粉區(qū)域計算出該病人被緊急送往搶救室的幾率。又如一個健身房會員，系統(tǒng)同樣可以借助分析他購買過哪類食品評估他得突發(fā)心臟病的幾率。

至于數據，則是來自從中介那里購買消費者的公共記錄，包括商店交易、信用卡購買記錄。

不少病人表達了對個人隱私的擔心。Dulin表示，在數據提供者與醫(yī)院的協議下，卡羅萊納州醫(yī)療可以與醫(yī)生共享病人的風險評估數據，但是連鎖醫(yī)院不允許泄漏數據細節(jié)。

Acxiom和LexisNexis是最大的兩家數據中介機構，Acxiom表示它們的數據只用于市場營銷，并不針對于醫(yī)療目的，而LexisNexis表示它們不向企圖得到高風險病人數據的保險公司出售用戶信息。

另一方面，一些健康倡導者和隱私專家擔心，過多地依賴數據分析可能會對醫(yī)患關系產生影響。“如果醫(yī)生已經掌握了信息，兩者的關系就從病情交流變成了單向的潛在行為探究。”圣克拉拉大學的Ryan Holmes這樣說。

“傳統(tǒng)的評級和保險業(yè)已經伴隨醫(yī)療改革消失，現在所努力的方向是積極的治療管理。我們知道你有糖尿病風險，在你病癥顯現前我們就會采取行動。” Gartner的分析師Robert Booz這樣說。