 □玛丽·米克尔 著名的华尔街证券分析师和投资银行家，有“互联网女皇”之称的玛丽·米克尔（Mary Meeker）于6月1日凌晨在美国Code大会上发布2017年互联网趋势报告。在这份长达350多页的PPT中，与医疗保健有关的内容独立成章节，占整份报告份额的1/10，为历年之最，也被认为是整份报告的一个亮点。本报对这部分内容进行了翻译和整理，共享读者。 100年前，人类对于疾病的诊疗依靠的是医生对患者的身体进行观察；25年前，有了机械的介入后，这种医患间的信息传递有了听诊器等一系列辅助工具；而如今，数字技术的支持已经将这种诊疗关系再往前推动了一步，医生甚至不用当面观察患者，通过患者身上传递的数字信号，就可以了解患者的身体状况。 在医疗卫生保健领域，互联网应用已经显示出它的前瞻性。当今的数字医疗呈现出一种特定的演进循环：医疗数据源的迅速增长，直接促进医疗信息的数字化程度；积累到一定程度后，从整合的数据中得到医学洞察；医学洞察被运用到制药、医疗健康服务中，激发更大量级的医疗数据，不断迭代和改进。 数字输入： 健康数据来源快速增长 如今，各种测量技术、诊断技术以及可穿戴设备在内的数据采集源的发展，使得医疗数据的来源充分数字化。比如在21世纪早期，患者要拍X线片、测心电图、量血压、监控生命体征等，都需要在医院进行，且测量结果呈现的多是模拟信号。而如今，通过智能装置、移动装置，如可穿戴设备等，患者在家就可以轻而易举地完成这些检查，并获得这些测量结果的数字化信息，而且这些数字信息都可以直接接入互联网。 从专业诊断技术的层面上来说，医学实验室数据在迅速增加。从1993年到2017年5月，CLIA（化学发光免疫分析法）免检的商业化医学检测项目从1.3万个增长至5.9万个。 这样的变化使得医疗数据更加容易采集、上传和保存，也使得患者更加自由和方便。根据摇滚健康2016消费者调查，全球可穿戴产品正在越来越多地被采用，25%的美国人在2016年拥有一部可穿戴设备，较上年增长12%。领先的科技品牌在数字医疗市场中处于领先地位，消费者对于分享医疗健康数据有较高的意愿，2016年，分别有60%、56%、54%、50%的人在谷歌、微软、三星、苹果的平台上共享过自身的健康数据。医学数据正在慢慢普及，成为跳跃在人们身边的鲜活概念。 数据积累： 健康相关原生数据集扩散 随着可穿戴设备等新型输入手段及数据监控的出现、健康类应用程序的扩散，健康数据采集量显著上升，消费者们越来越倾向于分享自己的健康数据。此外，越来越多的医院也开始提供数字医疗信息。2004年~2015年，美国官方对患者电子健康档案的采用率从21%增加到87%；医院提供的数字医疗信息，自2013年以来增长7倍以上；越来越多的数字化输入，让医疗保健数据年增长率达到48%。这些都加速了基于医疗数据的诊疗服务的发展，也会改善医疗服务水平。 数据洞察力： 通过积累和整合数据产生 通过医疗大数据获得的“医疗洞察”对人们意义重大。比如，医学知识的更新速度，已经从1950年的每50年翻一番，加快到1980年的每7年翻一番，再到2010年的每3.5年翻一番。这是一个巨大的变化。 临床试验虽然紧跟医学研究的发展，但耗时较长，限制了在临床应用上的影响。新药上市平均准备时间大约在12年。而新数据流正在强化、甚至加速临床试验。比如，医药临床研究中的一个新方法，是用特定的基因标记来筛选参与实验的患者，相关数据也证明了这样做能够有效提升实验成功率，加速药物上市进程。互联网带来的更大的好处，是在各方的努力下，数据孤岛正逐渐被打破，科研领域数据得到共享。数据的积累与数据孤岛的瓦解将推动医学研究加速发展。越来越多的证据表明，数据将带来更廉价、更高效的临床试验。 另外，伴随消费者参与和创新周期缩短，医疗保健的提供方式将变化更快。消费者越来越认可数字健康服务，并越来越多地使用数字健康工具，尤其是千禧一代。使用数字健康工具（远程医疗、可穿戴设备等）的消费者中，有88%至少使用1款工具，有10%使用5款以上工具。 医疗实践，正在被重构。人们开始利用数据来优化结果：患者可通过传感器等上传自己的健康数据，并赋权医生对其进行健康管理，医生可利用数据对临床路径或方案进行改进，消费者也可利用数据来监测自己的健康状况，及时做好疾病预防。举一些创新定义医疗实践的产品案例：Propeller Health的吸入式蓝牙传感器帮助患者提高用药依存性；连接型血糖仪Livongo提供对糖尿病患者的个性化指导；Ayasdi公司的医疗AI用于优化仁惠医疗中心的临床路径；医疗大数据公司Flatiron与癌症基因测序公司Foundation Med联手，对20000份癌症患者病历进行了数据分析和个性化治疗；Kinsa智能温度计监测区域性流感；慢病管理公司Omada以预防保健项目降低体脂及心脏病、中风几率等。 基因组学的发展： 知识和个性化医疗需求猛增 积累的医疗数据以及数据共享将推动医学研究的发展。以基因组学的发展为例，近年来，数字技术加速了成本降低，高通量测序技术让基因检测从2007年的耗时10个月降低至2015年的耗时27小时，费用更是降得比摩尔定律还快。随着基因信息数字化程度越来越高，基因检测技术将更快、更好、更低价。基因数据的积累，让基因知识量增长了19倍。基因研究与分析，使得可用的基因测试服务迅速增长，截至2017年5月29日，可利用基因组学诊断的遗传病为5007种，而1993年这个数字是114种。基因组分析推动疾病治疗的发展，2016年，面世的个性化药物达到了132种，而2008年只有5种。 基因组技术的发展推动研究更加深入，也推动了面向消费者的基因测序服务。随着基因行业的数字化演进，新的商业模式出现，有更多的消费者可以通过获得授权了解自己的基因信息。 我们可以看到，目前，医疗保健正处于数字化的转折点，这些转化都将影响卫生保健和医疗服务的供给。（本报记者徐秉楠翻译整理）
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