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巨量数据改变医疗产业营运模式

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对医药公司而言,用巨量电子病历数据分析的结果,对开发新药有相当大的影响(Wikipedia)
对医药公司而言,用巨量电子病历数据分析的结果,对开发新药有相当大的影响(Wikipedia)

许多医疗数据只是少数、单独存在时,可能还看不出来商业价值,但只要导入巨量数据分析技术及应用,就可能点石成金,衍伸出相当大的商机。以电子病历为例,当成百上千万的电子病历汇集在一起时,运用巨量数据分析后得出的结论,不仅对医生的临床治疗或是医学研究,带来无可估计的价值,对医药公司或保险公司而言,更是如获至宝,是不可多得的一笔巨额财富。

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如何将纸本病历转换成有价值的电子病历,巨量数据分析扮演相当重要的角色(Wikipedia)

如何将纸本病历转换成有价值的电子病历,巨量数据分析扮演相当重要的角色(Wikipedia)

事实上,已经有企业挖掘出巨量医疗数据这座金矿了。2005年成立的Practice Fusion,,最初是以每月300美元的方式向医生推广其电子病历系统,但由于竞争激烈,尽管降价到每月50美元,公司却依旧毫无起色。

直到2009年,美国政府为推进医疗改革,规定在2015年前使用电子病历系统的医生,可以获得4.4万?6.4万美元不等的医疗保险补助,否则就得接受罚款,让Practice Fusion看到一丝商机。

当时的电子病历系统由于价格不菲,一年的使用费动辄数万美元,即使美国政府提供前述补助,许多医生仍然望而却步。但Practice Fusion眼见机不可失,顺势推出免费系统,医生仅需同意将系统生成的病历所有权,让渡给该公司,让Practice Fusion掌握的医生、护士及医院行政人员在内的客户,从2009年的数百名,迅速增加到15万,每个月约有10万人通过该系统建立医疗档、进行医嘱操作、预约实验室专案以及与供应商沟通,汇集的病历人数更高达6,500万名,等于每5个美国人中就有1人的医疗信息,被存储在Practice Fusion的云端数据库中。

虽然Practice Fusion不跟医生收费,但由于医生本身是高消费族群,加上大部分医生使用电子病历系统的时间,每天长达6至8小时,使得Practice Fusion很快的就吸引到医药及保险公司,愿意在Practice Fusion的系统刊登广告,让Practice Fusion在2012年就赚进数千万美元的广告收入。

医疗巨量数据的商业模式

但广告收入只是前菜,真正吸引医药及保险公司的主菜,其实就是Practice Fusion掌握的6,500万笔记本电脑子病历所进行的巨量数据分析结果。因为对医药公司及研究机构而言,药品的临床效果、医生在开处方时的药品选择偏向,以及近年来的健康趋势,都是医疗研发及销售最宝贵的数据。而对保险公司而言,保单设计更是与各种疾病与年龄、身体状况及其他因素可能的关联息息相关。

Practice Fusion于是在2013年1月,针对医疗供应商、保险公司、医药公司和研机构,推出Practice Fusion Insight,提供以巨量数据分析为基础的临床趋势与分析,用户可以选择与自己方向相关的疾病领域、行业或病患群体。

有了这些分析报告,医药公司能够实时观测到医生如何在医嘱中提及自己的产品,也可以了解各种诊断的趋势、处方行为、病患人口统计等,实时调整自己的研究计划,为患者提供更好的产品和服务。

Practice Fusion利用免费模式汇集医生和病患信息,再将数据集中在云端平台,以出售广告和数据分析报告产生营收,并透过掌握消费者及病患的推广管道,能够在医院决策者增加自己的影响力。同时,在面对制药公司、学研机构等医疗相关者对医疗巨量数据的需求,Practice Fusion有计划地拓展产品线,提供基于各自需求的不同服务,伴随着市场的扩张,其2013年的营收较2012年增长了300%。

Practice Fusion成功的证明,只要能掌握巨量数据,以及巨量数据分析的技术,就算是软硬件全部免费,依然能够发展出庞大的获利模式。但类似Practice Fusion的模式如果想要推广到其他国家,却可能面临许多挑战,包括如何在众多异质的电子病历平台上,安全的蒐集及使用病患的数据?如何转变仍然坚持使用纸本病历的医疗从业人员的意愿?如何在蒐集个人健康信息的同时,能够保护病患的隐私?病患的数据能否在合于当地法令规定的前提下,卖给医药企业?仍有许多问题有待克服。

医院对电子病历巨量数据分析的需求

但世界各国的医疗法规及环境虽然大不相同,对医院而言,如何将巨量数据分析技术更好的应用在电子病历上,进而提高医院的效率和竞争力,也是难以抵挡的趋势。

然而,医院若想将电子病历进行巨量数据分析,可能会涉及到三个方面:结构化、规范化和标准化,对医院IT部门而言,仍是十分困难。原因在于,医生获取临床信息的方式相当多样化,而且往往包含一些非结构化的数据、论文数据和成果数据等,如何将这些数据数码化,并能够作为数据分析的基础,有一定的技术难度,更重要的是,受到法令限制,医生掌握的许多信息,尤其是电子病历中储存的数据,能否进行加值应用,仍有待相关单位进一步厘清。