美國醫(yī)院開始用大數(shù)據(jù)預測誰會生病
來源:愛范兒
發(fā)布時間:2015.08.10
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美國卡羅萊納州的醫(yī)療系統(tǒng)開始利用大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)融入一套算法來評估發(fā)病幾率。 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
美國卡羅萊納州的醫(yī)療系統(tǒng)開始利用大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)融入一套算法來評估發(fā)病幾率。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(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)融入一套算法,評估發(fā)病幾率,從而實現(xiàn)在病人發(fā)病之前進行醫(yī)療措施。
據(jù)卡羅萊納州醫(yī)療分析臨床總監(jiān)MichaelDulin介紹,Charlott當?shù)氐倪B鎖醫(yī)院將大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù),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(shù)據(jù)提供者與醫(yī)院的協(xié)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(shù)據(jù),但是連鎖醫(yī)院不允許泄漏數(shù)據(jù)細節(jié)。
Acxiom和LexisNexis是最大的兩家數(shù)據(jù)中介機構,Acxiom表示它們的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分析可能會對醫(yī)患關系產(chǎn)生影響。“如果醫(yī)生已經(jīng)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RyanHolmes這樣說。
“傳統(tǒng)的評級和保險業(yè)已經(jīng)伴隨醫(yī)療改革消失,現(xiàn)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(xiàn)前我們就會采取行動。”Gartner的分析師RobertBooz這樣說。