大数据给健康产业带来哪些变革_数据分析师考试

大数据能够更加科学地论证药物使用的效果，为医疗政策指导方向。

　　2012年，李兰娟曾经带领团队做了一个跟乙肝传染率相关的课题，采集了浙江1000人次的体检数据样本。通过分析发现：当年20岁(1992年出生)以上的样本，乙肝感染率在8%-10%;而20岁以下的样本中，乙肝感染率小于1.5%。

　　为什么只相差一岁，乙肝感染率就有那么大的差距?

　　1992年这一年，是个关键词。1992年，卫生部将乙肝疫苗纳入计划免疫管理。通过大数据技术分析，李兰娟团队验证了药物的有效性，这样的分析结果，将给国家制定公共卫生政策，带来科学的指导。

　　“如果我国继续保持对新生儿进行乙肝疫苗的全面接种，同时成年人也尽快接种乙肝疫苗，那么在十年后，中国将摆脱肝炎大国的帽子。”李兰娟说。

　　开发大数据预测疾病

　　有了大数据的分析，“看医生”模式正在转变为“被医生看着”——你的可穿戴设备能够做到24小时给你“做体检”，这种全数据模式成本低，效率却很高，几乎所有人都可以用。

　　“精准医疗的长期目标，是每个人的健康管理。” 接下去，李兰娟团队将在浙江创建一个人数规模超过100万的志愿者队列，他们愿意共享他们的基因数据、生物样本、生活信息以及所有的电子健康信息。

　　这是一个融合参与者、有责任的数据共享以及隐私保护的新型研究模型。基于这份健康大数据，浙大一院团队将能够做一系列新研究，比如药物基因组学研究，医生可以更准确地为每个病人开出合适的药物和合适的剂量;比如为病人设定新的治疗和预防目标。

　　世界医疗产业最发达的美国，在医疗创业领域冒出了许多基于大数据，做疾病预防方面的高科技产品——

　　美国人Anmol Madan和团队创立了一个公司，专注研究通过手机的数据分析，预测机主的疾病。

　　他们对实验参与者手机超过32万小时的数据进行收集分析后，最终能够对人们的手机建模，来预测感冒、精神疾病等等。比如，当人抑郁时，通常就能够在与人交流中被看出变化，日常数据分析就能够捕捉这些变化。在测试中，这个应用能够正确判断60%~90%人们日常的生理症状和普通呼吸情况，同时把这些变化发通知给机主本人，未来还能发送给朋友或家人。

　　深度开发大数据，预测疾病，还可能大幅降低医疗保健的费用。麦肯锡全球研究院报告，如果美国医疗保健行业对大数据进行有效利用，就能把成本降低8%左右，从而每年创造出3000亿美元的价值。