利用医疗大数据对疾病“精准预测”逐渐成为可能

梅斯医学的创始人张发宝博士在本次大会的“大数据与精准医学论坛”上，发表了题为“临床大数据下的疾病精准预测模型研究”的主题演讲。

自2014年以来，中国刮起了一股“互联网+”之风，催生了许多互联网公司开始进入医疗领域，于是大量的移动医疗解决方案应运而生。从院外，院前，院中到院后，成为移动医疗关注的重点，极大提升了就医体验。其中微医集团，好大夫，春雨医生等扮演重要角色。

然而，梅斯医学还注意到，虽然就医体验得到较大改善，但是医疗的关键问题---医疗质量成为新的痛点。

张发宝博士指出，医疗的主体始终是医生，要改善医疗质量，就必须做到两点：让临床医生职业能更快成长、让临床医生能更智慧地诊疗，梅斯医学正是以这两点为目标一步一步前进，以期改善临床医疗质量。

张发宝博士在本次“2015互联网医疗大会”上还介绍了梅斯医学的疾病预测模型研究。影响疾病的因素除治疗因素之外，还包括疾病本身，患者的既往情况、合并症，以及遗传背景，生活方式以及环境因素多重影响的结果。通过建立模型，对医疗数据的挖掘与结构化、聚类、分类、建模，帮助临床医生进行辅助决策，尤其是对疾病预后的预测方面。

同时，张博士还提到医疗大数据的独特性，区别于其它领域的大数据特征，包括多维性(文本、数字、影像、基因等多种数据)，异质性，时空动态性等特征，都为相关工作带来了一定的难度。

张发宝博士在演讲中强调，医疗预测模型的建模并不难，但是，建立合适的模型非常困难。只有与临床实际应用匹配，能辅助临床正确决策的模型才有价值。因此，不仅需要有IT行业和数据分析行业的经验，还需要紧密结合临床，才有可能建立临床上可靠的疾病预测引擎。对于医疗行业来说，疾病预测研究，是一项挑战，但同样也是机会。

国际上对疾病辅助决策做得最好的是IBM推出的Waston机器人系统。但是张博士也指出，Waston机器人系统是世界的，未必是中国的。因为中国人群具有自身特定的遗传背景，生活方式，环境因素与疾病特征，因此，必需要建立合适中国人群的疾病预测模型。

而梅斯医学常年致力于临床研究、医学培训和智慧医疗等工作，与国内大量临床科室进行合作，探索适应中国人群的疾病辅助决策系统，为改善中国的医疗质量做出自己的一份贡献。

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