第一篇：精準醫(yī)學和大數(shù)據(jù)將成為醫(yī)療行業(yè)的助力（模版）

精準醫(yī)學和大數(shù)據(jù)將成為醫(yī)療行業(yè)的助力

到目前為止，醫(yī)療行業(yè)還是采取通用型（one-size-fits-all）方式，但是如果我們能夠根據(jù)看護人員和衛(wèi)生保健專業(yè)人員收集到的數(shù)據(jù)點來評估治療會怎么樣呢？這就是精準醫(yī)學，一種基于數(shù)據(jù)、算法和精準分子工具的新型醫(yī)療形式。

例如，在精準醫(yī)學方面處于領先地位的加州大學舊金山分校目前正在訓練醫(yī)生在診斷和治療的過程中要和他們的病人進行不同的對話，以便于對他們的而社會、環(huán)境和經(jīng)濟等背景情況有所了解。精準醫(yī)學將人們對醫(yī)療的關(guān)注點從識別癥狀到了解并治療疾病機制。另外，精準醫(yī)學還在環(huán)境和社會因素對健康的影響有所側(cè)重。那些了解科技和醫(yī)學目標的人能夠為解讀和聯(lián)系這些數(shù)據(jù)點提供平臺，在精準醫(yī)學的價值鏈當中創(chuàng)造價值。精準醫(yī)學的概念不是美國總統(tǒng)奧巴馬首次提出的，但是卻因為去年初奧巴馬在在美國國會作國情咨文報告時提出精準醫(yī)學一詞，使其成為世界各國關(guān)注的熱點。我國也在去年成立了19人的國家精準醫(yī)療戰(zhàn)略專家委員會，并計劃在2030年前投入600億元。

精準醫(yī)療是增加療效，降低副作用，降低治療費用的重要手段。詹啟敏院士表示，目前的醫(yī)療技術(shù)很多都已經(jīng)達到了“天花板”，臨床治療方案的效果已經(jīng)達到極限。比如，同樣的腫瘤類型和同樣的疾病分期病人，采用相同的治療方案情況下，只有不到50%的病人產(chǎn)生理想療效，50%~70%的病人效果不明顯或者沒有療效。治療過程中有很大的被動和盲目性。根據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院的數(shù)據(jù)顯示，精準醫(yī)學中的基因測序市場規(guī)模年均復合增速達到21.2%，到2018年預計將會突破1.1萬億的市場規(guī)模。

詹啟敏院士表示，精準醫(yī)學的發(fā)展離不開生物樣本庫、多組學分析平臺及大數(shù)據(jù)三大平臺的支撐。“誰擁有生物樣本資源誰就掌握了醫(yī)學科技的主動權(quán)，誰就能占據(jù)醫(yī)學競爭的制高點?！倍嘟M學分析平臺是大數(shù)據(jù)的重要來源，包括測序技術(shù)、芯片技術(shù)以及培養(yǎng)培養(yǎng)組學、大數(shù)據(jù)、醫(yī)學復合型人才團隊等。第三，大數(shù)據(jù)平臺本身包括數(shù)據(jù)的搜集、儲存、分析、利用、共享和安全。這些數(shù)據(jù)包括了社區(qū)數(shù)據(jù)、隊列數(shù)據(jù)、臨床數(shù)據(jù)、組學數(shù)據(jù)還有結(jié)構(gòu)生物學、藥物分子信息等等，大數(shù)據(jù)在藥物研發(fā)里面可以幫助確立新靶點、新結(jié)構(gòu)，研發(fā)新藥物，幫助制訂新的診療方案以及確定在診療過程當中新的標準、新的規(guī)范

和指南。

近年來，資本在精準醫(yī)學領域的布局呈現(xiàn)出日趨火熱的態(tài)勢。有相關(guān)統(tǒng)計顯示，截止目前，國內(nèi)精準醫(yī)療投資標的共計171家，領域分布于基因測序、PCR、基因芯片、液體活檢、細胞免疫治療、抗體藥物以及腫瘤大數(shù)據(jù)、抗體相關(guān)、精準診斷等。此前曾有分析指出，目前精準醫(yī)療正處于絕佳布局良機。一方面精準醫(yī)療行業(yè)正在蓬勃興起，未來將涌現(xiàn)出非常多的投資標的；另一方面，精準醫(yī)療目前正處于想象到現(xiàn)實的爆發(fā)臨界點，如基因測序成本已經(jīng)降到1000美元以下，未來還仍將繼續(xù)呈下降趨勢，這讓精準醫(yī)療的大規(guī)模應用指日可待，而大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，也使基金測序數(shù)據(jù)的處理能力快速顯著提升。

第二篇：醫(yī)療大數(shù)據(jù)及精準醫(yī)療

醫(yī)療大數(shù)據(jù)及精準醫(yī)療

謝邦昌

臺北醫(yī)學大學管理學院及大數(shù)據(jù)研究中心院長/主任

大數(shù)據(jù)的趨勢以及價值是現(xiàn)在最熱門的話題，也改變了許多企業(yè)經(jīng)營的方式，對于各行各業(yè)來說是勢必是一個大挑戰(zhàn)，能否將大數(shù)據(jù)的力量從危機到轉(zhuǎn)機就要看現(xiàn)代經(jīng)營者有沒有轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)型態(tài)的思維？

首先什么是大數(shù)據(jù)？傳統(tǒng)數(shù)據(jù)一年的數(shù)據(jù)量大概為3TB左右，以現(xiàn)今數(shù)據(jù)來說一天的資料量為50TB，由這簡單的數(shù)據(jù)量差就可以得知傳統(tǒng)數(shù)據(jù)跟現(xiàn)今數(shù)據(jù)的差異多么龐大，也就是現(xiàn)在俗稱的大數(shù)據(jù)時代。數(shù)據(jù)龐大之下，不管是銀行業(yè)、傳統(tǒng)零售業(yè)、社會建設公共方面甚至是醫(yī)療保健產(chǎn)業(yè)對數(shù)據(jù)處理、分析方式以及經(jīng)營企業(yè)的模式將會有所改變。

在過往的醫(yī)療診斷歷史，到醫(yī)院看病時必須耗費許多時間等待看診，而醫(yī)生看診又要再花費時間。當醫(yī)生要求病患拍攝X光片或檢驗時，又要再花額外許多時間診斷。而在現(xiàn)今醫(yī)療信息高度發(fā)展的臺灣，看診程序從網(wǎng)絡掛號、候診順序、診間病歷調(diào)閱、醫(yī)師醫(yī)令、處方開立、放射影像存取、檢查檢驗數(shù)據(jù)儲存等，無數(shù)的數(shù)據(jù)信息便在醫(yī)院中傳遞、交換、儲存。同時大多數(shù)的生理檢驗信息在你回診時得以從電子病歷中檢索，這些我們認為理所當然的信息處理，在臺灣我們只要花費少許的時間如一個早上便完成了，而這一切正是仰賴醫(yī)學信息分析與醫(yī)療大數(shù)據(jù)的交換處理。

醫(yī)學大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，主要歸功于醫(yī)療設備數(shù)字化及電子化病歷發(fā)展兩大領域的突破，透過儀器數(shù)字化，醫(yī)院得以獲得更多病人疾病與健康信息紀錄。而在病人醫(yī)療診斷方面，為了完善紀錄病患個人資料、診斷數(shù)據(jù)與過往醫(yī)療紀錄等，即促成了電子病歷系統(tǒng)發(fā)展。醫(yī)學大數(shù)據(jù)發(fā)展由過去紙張記錄、紙本信息數(shù)字化、醫(yī)學紀錄儲存到現(xiàn)今多信息整合，其數(shù)據(jù)量有著爆炸性的成長，不僅由過去個人社經(jīng)信息、診斷信息等文字媒介，更拓展到多媒體影像信息，如X光影像，動態(tài)視訊影像信息，如核磁共振MRI以及電訊號信息，如心電圖等等，這些龐大醫(yī)學數(shù)據(jù)的匯集與高度整合技術(shù)能力，正是臺灣醫(yī)學信息領域發(fā)展領先的原因，同時更顯得醫(yī)學數(shù)據(jù)發(fā)展的多元應用及其重要性。

而由醫(yī)療健保產(chǎn)業(yè)來說，個人醫(yī)療信息終端的產(chǎn)生給醫(yī)療產(chǎn)業(yè)帶來革命性的變化，連結(jié)了傳統(tǒng)醫(yī)院、政府（社會保障）、保險公司、藥物生產(chǎn)公司等相關(guān)產(chǎn)業(yè)，形成新的行業(yè)生態(tài)圈。將互聯(lián)網(wǎng)＋醫(yī)療保健去建構(gòu)一個智能的健康系統(tǒng)，在整個健康系統(tǒng)下會有智能的合作伙伴，包含醫(yī)院、醫(yī)生、診所、學術(shù)中心、保險公司、藥廠、醫(yī)療設備制造商、政府等相關(guān)人員等，接著產(chǎn)生出個人化的護理體系，其中包含個人健康、成本節(jié)約、提高效率、病人教育、增強通信、績效度量、預防等相關(guān)內(nèi)容，使得人們有著更健康的社會。

經(jīng)常聽到的醫(yī)療云、照護云以及健康云都是運用云端技術(shù)結(jié)合大數(shù)據(jù)去提供健康咨詢的服務。在網(wǎng)絡普及下，人手一臺智能型手機讓這些云更能夠去發(fā)揮，客戶只需要使用健康感知的終端，其中包含穿戴型裝置、愛睡寶、電視機以及相關(guān)的智能型測量裝置，就能夠讓親人、醫(yī)生以及相關(guān)的護理人員得知目前的身體狀態(tài)，不僅如此，還可以遠程監(jiān)護以及遠程門診，一切都透過遠程醫(yī)療平臺讓人們有著安全、方便、快速及健康舒適的生活環(huán)境。

大數(shù)據(jù)在生技醫(yī)療衛(wèi)生發(fā)展狀況及應用,大數(shù)據(jù)已深耕于經(jīng)濟領域且創(chuàng)造了巨大的經(jīng)濟價值

美國的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)已經(jīng)創(chuàng)造了巨大的價值，具體表現(xiàn)在:大數(shù)據(jù)使美國醫(yī)療服務質(zhì)量得到提高。

對于醫(yī)療服務的提供方和支付方來說，在減少醫(yī)療成本的同時不斷提高醫(yī)療質(zhì)量和效率仍然是一個難以實現(xiàn)的目標，而這也是改善民生的重大機遇。2010年，全美醫(yī)療支出占國內(nèi)生產(chǎn)總值的17.9%，比2000年增長13.8%。而且，某些慢性疾病如糖尿病的患病率正在增加，正在消耗更多的醫(yī)療資源。

對這些疾病和其他相關(guān)健康服務的管理將深刻地影響國家的福祉。在這方面大數(shù)據(jù)可以發(fā)揮作用。為在廣大人群中取得最有效的醫(yī)療效果，更多地使用電子健康記錄（電子健康檔案），并與新的分析工具相結(jié)合，將提供挖掘信息的機會。研究人員可以利用信息尋找有效的統(tǒng)計趨勢，并依據(jù)真實的醫(yī)療服務質(zhì)量開展醫(yī)療評估。

大數(shù)據(jù)在醫(yī)療及生技業(yè)之應用

醫(yī)療及生技業(yè)大數(shù)據(jù)應用的當前需求來自疫情和健康趨勢分析、電子病例、醫(yī)學研發(fā)、臨床試驗等領域。

疫情和健康分析趨勢

利用大數(shù)據(jù)進行疫情分析，說明這個地方可能處于某種疾病蔓延，實時掌握病情。

Google和疾管局一樣能夠掌握流感疫情

2009年又冒出了一種新的流感病毒，稱為H1N1。這種新菌株結(jié)合了禽流感和豬流感病毒，迅速蔓延。短短幾星期內(nèi)，全球的公共衛(wèi)生機構(gòu)都憂心忡忡，擔心即將爆發(fā)流感大流行。有些人發(fā)出警訊，認為這次爆發(fā)可能與1918年的西班牙流感不相上下，當時感染人數(shù)達到五億人，最后奪走數(shù)千萬人的性命。雪上加霜的是，面對流感可能爆發(fā)，卻還沒有能派上用場的疫苗，公共衛(wèi)生當局唯一能努力的，就是減緩其蔓延的速度。為了達到這項目的，必須先知道當前流行感染的范圍及程度。在美國，疾病管制局（CDC）要求醫(yī)生一碰到新流感病例，就必須立刻通報。即使如此，通報的速度仍然總是慢了病毒一步，大約是慢上一到兩星期。畢竟，民眾覺得身體不舒服之后，通常還是會過個幾天才就醫(yī)，而層層通報回到疾管局也需要時間，更別提疾管局要每星期才整理一次通報來的數(shù)據(jù)。但是面對迅速蔓延的疫情，拖個兩星期簡直就像是拖了一個世紀，會在最關(guān)鍵的時刻，讓公共衛(wèi)生當局完全無法掌握真實情況。

說巧不巧，就在H1N1躍上新聞頭條的幾星期前，網(wǎng)絡巨擘Google旗下的幾位工程師，在著名的《自然》科學期刊發(fā)表了一篇重要的論文，當時并未引起一般人的注意，只在衛(wèi)生當局和計算機科學圈里引起討論。該篇論文解釋了Google能如何「預測」美國在冬天即將爆發(fā)流感，甚至還能精準定位到是哪些州。谷歌的秘訣，就是看看民眾在網(wǎng)絡上搜尋些什么。由于Google每天會接收到超過三十億筆的搜尋，而且會把它們?nèi)績Υ嫫饋?，那就會有大量的?shù)據(jù)得以運用。

Google先挑出美國人最常使用的前五千萬個搜尋字眼，再與美國疾病管制局在2003年到2008年之間的流感傳播數(shù)據(jù)，加以比對。Google的想法，是想靠著民眾在網(wǎng)絡上搜尋什么關(guān)鍵詞，找出那些感染了流感的人。雖然也曾有人就網(wǎng)絡搜尋字眼做過類似的努力，但是從來沒人能像Google一樣掌握巨量數(shù)據(jù)（big data，直譯為大數(shù)據(jù)），并具備強大的處理能力和在統(tǒng)計上的專業(yè)技能。

雖然Google已經(jīng)猜到，民眾的搜尋字眼可能與流感有關(guān)，像是「止咳退燒」，但相不相關(guān)其實不是真正的重點，他們設計的系統(tǒng)也不是從這個角度出發(fā)。Google這套系統(tǒng)真正做的，是要針對搜尋字眼的搜尋頻率，找出和流感傳播的時間、地區(qū)，有沒有統(tǒng)計上的相關(guān)性。他們總共用上了高達4億5千萬種不同的數(shù)學模型，測試各種搜尋字眼，再與疾管局在2007年與2008年的實際流感病例加以比較。這套軟件找出了一組共四十五個搜尋字眼，放進數(shù)學模型之后，預測結(jié)果會與官方公布的全美真實數(shù)據(jù)十分符合，有強烈的相關(guān)性。

于是，他們就像疾管局一樣能夠掌握流感疫情，但可不是

一、兩星期之后的事，而是幾近實時同步的掌握！因此，在2009年發(fā)生H1N1危機的時候，比起政府手中的數(shù)據(jù)（以及無可避免的通報延遲），Google系統(tǒng)能提供更有用、更及時的信息。公衛(wèi)當局有了這種寶貴的信息，控制疫情如虎添翼。

最驚人的是，Google的這套方法并不需要去采集檢體、也不用登門造訪各家醫(yī)院診所，而只是好好利用了巨量數(shù)據(jù)，也就是用全新的方式來使用信息，以取得實用且價值非凡的見解、商機或服務。有了Google這套系統(tǒng)，下次爆發(fā)流感的時候，全球就有了更佳的工具能夠加以預測、并防止疫情蔓延。

電子病例

將分散在醫(yī)院中的各個部門、各式各樣的病例集中在云端，醫(yī)生們可透過語意搜查找出任何病例中的相關(guān)訊息，進而為醫(yī)學診斷提供更加豐富的數(shù)據(jù)?？商峁┮圆』紴橹行牡膫€人化療程建議，或幫助對醫(yī)療問題及其患病率進行自動診斷。臺灣的醫(yī)療黑金：健保數(shù)據(jù)庫 Google臺灣董事總經(jīng)理簡立峰曾表示：「我認為最有價值的寶藏，就是臺灣的全民健保數(shù)據(jù)庫。」，臺灣醫(yī)療產(chǎn)業(yè)貫穿上下游的數(shù)據(jù)，全在健保數(shù)據(jù)庫里面，而且?guī)缀跛腥硕家尤?，全世界只有臺灣擁有如此完整的數(shù)據(jù)庫。美國麻省理工學院電機與計算機科學院教授約John Guttag也說，相較于美國，臺灣的健保是由政府買單，這讓醫(yī)療數(shù)據(jù)取得變得容易，「這是臺灣的機會，未來也很有機會從中獲利。」

累積15年來、2千3百萬人民的健保數(shù)據(jù)庫，正等待著識貨的伯樂來挖寶。臺中榮總醫(yī)生、陽明大學教授吳俊穎以親身經(jīng)驗說明，過去醫(yī)學界只知道，幽門螺旋桿菌跟胃癌有關(guān)，但是卻沒有規(guī)模夠大、時間夠長的臨床實驗可以證實，他與研究團隊藉由探勘臺灣的健保數(shù)據(jù)庫，發(fā)現(xiàn)服藥根除幽門螺旋桿菌，可以降低胃癌的發(fā)生率。

這篇論文不只發(fā)表在腸胃科排名第一的雜志《腸胃病學》上，更震撼了日本醫(yī)學界。日本是全球胃癌罹患率最高的國家，當?shù)蒯t(yī)生特別把這篇論文翻譯成日文，并且說服日本厚生省，對幽門螺旋桿菌感染患者全面給付殺菌療程，不僅影響醫(yī)師的臨床運作、政府決策，甚至有可能改變國際性醫(yī)療行為準則。

吳俊穎認為，臺灣的健保數(shù)據(jù)庫內(nèi)容巨細靡遺，所有醫(yī)療項目都記錄得一清二楚，「它像是永不干涸的黑金，當數(shù)據(jù)越來越多串聯(lián)和使用，就會越來越有價值。」然而，吳俊穎也提到，健保數(shù)據(jù)庫有個缺點，就是缺乏診斷和檢測結(jié)果。麻省理工學院教授Peter Szolovits也曾舉例說明過，如果有一位病患發(fā)現(xiàn)關(guān)節(jié)腫起來，醫(yī)生跟他說這「疑似」是風濕性關(guān)節(jié)炎，因此記錄風濕性關(guān)節(jié)炎的費用，可能后來病人發(fā)現(xiàn)根本不是這個病，如果把這筆數(shù)據(jù)用在風濕性關(guān)節(jié)炎的醫(yī)療研究上，那就會變成糟糕的數(shù)據(jù)，影響研究結(jié)果。

「如果能夠把健保數(shù)據(jù)庫與醫(yī)院病歷的數(shù)據(jù)庫做結(jié)合，那它就會變成最完美的醫(yī)療數(shù)據(jù)庫！」吳俊穎提到，病歷數(shù)據(jù)包含檢測和治療的結(jié)果，不只對于臺灣醫(yī)療產(chǎn)業(yè)來說非常有價值，國內(nèi)外的生技和醫(yī)藥大廠，也都會搶著要跟臺灣合作。想象一個情境，有天當你到南部度假，突然感到身體不適，就近到當?shù)氐脑\所就醫(yī)。第一次跟你見面的醫(yī)生，登入全臺灣共享的醫(yī)療數(shù)據(jù)庫，調(diào)出你在其他醫(yī)院的病歷數(shù)據(jù)，花幾分鐘就能對你的身體了如指掌，還能透過臨床決策輔助系統(tǒng)，顯示出跟你有相同癥狀的病友群體、使用各種藥物的治療狀況，透過大數(shù)據(jù)分析可以協(xié)助醫(yī)生在最短時間內(nèi)，找出最適合的治療方式。

「很多人以為這樣的愿景，離現(xiàn)實生活非常遙遠，其實臺灣已經(jīng)走在半路上了?！古_大醫(yī)院竹東分院院長王明巨如此說道。的確，臺灣醫(yī)療機構(gòu)的病歷電子化程度很高，很有可能成為全球第一個全國醫(yī)院流通電子病歷的國家。醫(yī)學研發(fā)

運用實時監(jiān)測及分析大量的儀器數(shù)據(jù)，建構(gòu)預測模型，并利用統(tǒng)計工具改善臨床試驗設計，分析臨床試驗數(shù)據(jù)。發(fā)展個人化醫(yī)學及疾病發(fā)作模式等醫(yī)療研發(fā)。利用大數(shù)據(jù)解決多發(fā)性硬化癥的算法運算復雜度

位于水牛城的紐約州立大學(SUNY)是一個領先全球的多發(fā)性硬化癥(MS)研 究中心。MS是一種具破壞性的、面性的神經(jīng)系統(tǒng)疾病，影養(yǎng)全球近百人。這種疾病會使人的大腦和骨隨發(fā)炎并產(chǎn)生神經(jīng)病，導致患者可能出現(xiàn)行動不便、視力受損、疼痛等癥狀。

MS的病因是很復雜的，沒有一個單一基因是可能的致病源。因此自2007年以來，SUNY就一直希望透過掃描MS患者的基因組的變化來開發(fā)新的治療方式，透過從原本成千上萬的基因序列的變異SNP，SNP指的是單核桃多型性，來獲得單一樣品，研究基因產(chǎn)物和其他基因產(chǎn)物及環(huán)境因素進行的交互作用。

研究人員的想法是以多個SNP變異點結(jié)合不同的環(huán)境變因，并使用一種被稱之為「AMBIENCE」的算法，來檢測縣性和非線性兩種數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)中的相關(guān)性，以識別這些交互作用之間的關(guān)系。但是這個想法就如同大海撈針，因為環(huán)境變因包括像是實驗對象曝曬太陽的時間長短、維生素D產(chǎn)生的量、吸煙的情況等皆有可能影響研究結(jié)果。況且人類的基因由23對染色體所組成，其中包含約30億個DNA堿基對，這些因變量和應變量數(shù)量多到嚇人，必須靠建構(gòu)一套計算量高達1018的高等分析模型才能解決。

因此SUNY與IBM合作，建構(gòu)一套搭配軟硬件的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，以往平均需要27.2小時的工作，縮短到現(xiàn)在只要11.7分鐘即可完成。而且這套系統(tǒng)不僅大大簡化和加速了復雜的分析過程，還提供了不同類型的變量值，如：分類變量、分配卜瓦松變量或連續(xù)常態(tài)變量等。過去，只要研究中增加一個新的變量值，研究團隊就必須重新編寫整個算法，而現(xiàn)在只需按幾個鍵即可完成。

大數(shù)據(jù)系統(tǒng)分析的應用除了MS的研究以外，全球估計超過3300萬人感染，至今沒有方法可以完全治愈的艾滋病，以及罕見疾病等，都已開始利用大數(shù)據(jù)進行大型的醫(yī)學研究。

臨床實驗

臨床試驗藉由大數(shù)據(jù)而有了重大的改變，可利用臨床驗數(shù)據(jù)、儀器讀數(shù)等，進行比較效果研究、臨床決策支持系統(tǒng)、遠距病人監(jiān)測及加強醫(yī)學數(shù)據(jù)透明度等方面。

擁有數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)保護的早產(chǎn)兒

所謂的早產(chǎn)兒是指懷孕不到37周就提早出世的寶寶。這些提早降臨人世的小仙子，如果出生后體重不到1500公克，很可能會因為免疫系統(tǒng)尚未發(fā)育完全而受到感染，一旦感染之后就很容易引起呼吸衰竭、肺出血及敗血癥。

不過，加拿大多倫多市立兒童醫(yī)院里的早產(chǎn)兒，卻可以睡得特別安詳，因為他們是有數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)保護的「data baby」。隨著醫(yī)療設備的發(fā)展，利用醫(yī)療監(jiān)測儀器監(jiān)測病患的生命征象，如血壓、心跳和體溫等，已經(jīng)是非常普遍的事了。通常這些儀器還具有警報功能，一旦生理的數(shù)據(jù)數(shù)值超出正常范圍時就會發(fā)出警示，醫(yī)療人員就會采取因應行動。但是即使醫(yī)術(shù)再精湛、經(jīng)驗再豐富的醫(yī)護人員，可能也無法準確地察覺這些異常的發(fā)生時間和嚴重性，尤其當發(fā)生在脆弱的早產(chǎn)兒生身上。根據(jù)美國弗吉尼亞大學追蹤以往的數(shù)據(jù)顯示，新生兒受到感染初期的12到24小時，因為脈搏和心跳幾乎都可在接受的范圍內(nèi)，因此醫(yī)護人員很難從生命征象數(shù)據(jù)的改變中察覺，等到警示燈響起，常常為時已晚。

連續(xù)監(jiān)測和記錄這些生理性數(shù)據(jù)，可以觀察出新生兒是否遭受感染的早期征兆，但數(shù)據(jù)量實在太過龐大了。估計這些監(jiān)測設備每一秒鐘就會產(chǎn)生1000個讀數(shù)。以往是30到60分鐘由醫(yī)護人員歸納出一個數(shù)據(jù)做為紀錄，然后儲存72小時。如果要把這些讀數(shù)統(tǒng)統(tǒng)記錄起來，根本是不可能的事。

但這項不可能的任務，并沒有嚇跑安大略省理工學院和IBM。他們使用來自懷生研究中心的最新技術(shù)，利用江河運算平臺支持大量數(shù)據(jù)的收集和分析，一天24小時不間斷地收集和記錄著包括早產(chǎn)兒的體溫、心跳、血氧飽和濃度和血壓等電子監(jiān)測儀器產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，以及周遭環(huán)境如溫度、濕度等相關(guān)數(shù)據(jù)。在保護病人的隱私安全考慮下，這些數(shù)據(jù)會直接傳到安大略省理工學院研究中心和IBM華生研究中心；系統(tǒng)會分析和研究哪些因素的交互作用會造成感染，甚至哪幾床的新生兒因為符合條件較多，可能出現(xiàn)疾病或感染的風險較大。之后，系統(tǒng)再將分析結(jié)果提供給醫(yī)護人員比較判讀。這些動作都在數(shù)秒內(nèi)完成。藉由這項計劃，兒童病房里的醫(yī)護人員已經(jīng)可以提前18到24小時，預防新生兒敗血癥的發(fā)生。

由于大數(shù)據(jù)在規(guī)模（Volume）、增加速度（Velocity），以及價值性（Value）上正呈現(xiàn)幾何上升，而其數(shù)據(jù)所表現(xiàn)的多樣性變化（Variety）與數(shù)據(jù)的有效性（Validation），更容易成為企業(yè)的風險源頭。面對排山倒海而來的大數(shù)據(jù)，企業(yè)需運用大數(shù)據(jù)，迅速將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成商業(yè)智能，運用分析信息，提升市場的洞察能力，做出更準確的營運決策。例如：電信業(yè)者可以分析手機在基地臺漫游的特性，提供更好的在地費率；信用卡業(yè)者可以每天定期分析各種信用貸款所產(chǎn)生的風險，動態(tài)調(diào)整信貸利率；便利超商可以分析消費者的購買習慣，動態(tài)調(diào)整架上存貨數(shù)量等；制造業(yè)者可透過現(xiàn)場制造系統(tǒng)所記錄的大量在線實時生產(chǎn)數(shù)據(jù)進行分析，以協(xié)助制造業(yè)改善制程、提升良率，并減少物料浪費。因此大數(shù)據(jù)將是企業(yè)未來所面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。鑒于目前信息以超乎想象的速度產(chǎn)生、累積、消逝，而企業(yè)所面臨的商機亦有相同的循環(huán)表現(xiàn)。透過海量信息的實時性分析與運用，將可對不同信息的需求者，產(chǎn)生不一樣的價值與意義。若能持續(xù)在既有的數(shù)據(jù)中發(fā)掘價值，同時考慮動態(tài)信息所帶動的巨大沖擊，并藉此掌握瞬息萬變的市場契機，則大數(shù)據(jù)的分析與應用，將有助于各類型企業(yè)在相關(guān)營運領域中，引領下一階段的企業(yè)永續(xù)發(fā)展?；谝陨系陌l(fā)展潮流與態(tài)勢，麥肯錫（Mckinsey）管理顧問公司于2010年已指出未來引領企業(yè)發(fā)展趨勢的十大科技，其中即包含了大數(shù)據(jù)的獲取與分析、云端運算服務的公共價值，以及企業(yè)多層面的參與互動及服務。在這些技術(shù)與行動通訊網(wǎng)絡的整合應用下，企業(yè)未來所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量將呈現(xiàn)倍數(shù)成長，并導致過去傳統(tǒng)的儲存技術(shù)即將遇到瓶頸，因此，虛擬化的云端運算分析技術(shù)，以及大數(shù)據(jù)的管理，將成為各方面所即將面臨處理的新課題。從目前的技術(shù)發(fā)展 來看，未來各項實體化設施，將可能在未來藉由虛擬化的技術(shù)，得以降低各項成本的支出，然而云端運算與大數(shù)據(jù)的應用，絕非僅為建置一個大型數(shù)據(jù)中心即可，對于后續(xù)所產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)下的數(shù)量管控、數(shù)據(jù)的質(zhì)量與分析結(jié)果，以及這些數(shù)據(jù)所衍生之相關(guān)應用與服務，才是現(xiàn)階段所應關(guān)心的重點。計算設施(Computer)網(wǎng)絡設施(Network)儲存設施(Storage)數(shù)據(jù)數(shù)量管控數(shù)據(jù)應用服務數(shù)據(jù)質(zhì)量分析虛擬化(Virtualization)為了結(jié)合技術(shù)、數(shù)據(jù)，以及應用分析與服務等三項議題的探討，本演講大數(shù)據(jù)主要闡述BIG DATA 在生技醫(yī)療衛(wèi)生上之應用與研究;拋磚引玉系望能激起大家投入醫(yī)療大數(shù)據(jù)的研究!

第三篇：大數(shù)據(jù)+精準醫(yī)療

大數(shù)據(jù)+精準醫(yī)療

2012年全國居民慢性病死亡率為533/10萬，占總死亡人數(shù)的86.6%。心腦血管病、癌癥和慢性呼吸系統(tǒng)疾病為主要死因，占總死亡的79.4%，其中心腦血管病死亡率為271.8/10萬，癌癥死亡率為144.3/10萬（前五位分別是肺癌、肝癌、胃癌、食道癌、結(jié)直腸癌），慢性呼吸系統(tǒng)疾病死亡率為68/10過標化處理后，除冠心病、肺癌等少數(shù)疾病死亡率有所上升外，多數(shù)慢性病死亡率呈下降趨勢。慢性病的患病、死亡與經(jīng)濟、社會、人口、行為、環(huán)境等因素密切相關(guān)。一方面，隨著人們生活質(zhì)量和保健水平不斷提高，人均預期壽命不斷增長，老年人口數(shù)量不斷增加，我國慢性病患者的基數(shù)也在不斷擴大；另一方面，隨著深化醫(yī)藥衛(wèi)生體制改革的不斷推進，城鄉(xiāng)居民對醫(yī)療衛(wèi)生服務需求不斷增長，公共衛(wèi)生和醫(yī)療服務水平不斷提升，慢性病患者的生存期也在不斷延長。慢性病患病率的上升和死亡率的下降，反映了國家社會經(jīng)濟條件和醫(yī)療衛(wèi)生水平的發(fā)展，是國民生活水平提高和壽命延長的必然結(jié)果。當然，我們也應該清醒地認識到個人不健康的生活方式對慢性病發(fā)病所帶來的影響，綜合考慮人口老齡化等社會因素和吸煙等危險因素現(xiàn)狀及變化趨勢，我國慢性病的總體防控形勢依然嚴峻，防控工作仍面臨著巨大挑戰(zhàn)。

大數(shù)據(jù)的分析和應用都將在醫(yī)療行業(yè)發(fā)揮巨大的作用，提高醫(yī)療效率和醫(yī)療效果。

一、臨床操作

在臨床操作方面，有5個主要場景的大數(shù)據(jù)應用： 1．比較效果研究

通過全面分析病人特征數(shù)據(jù)和療效數(shù)據(jù)，然后比較多種干預措施的有效性，可以找到針對特定病人的最佳治療途徑。

基于療效的研究包括比較效果研究(Comparative Effectiveness Research，CER)。研究表明，對同一病人來說，醫(yī)療服務提供方不同，醫(yī)療護理方法和效果不同，成本上也存在著很大的差異。精準分析包括病人體征數(shù)據(jù)、費用數(shù)據(jù)和療效數(shù)據(jù)在內(nèi)的大型數(shù)據(jù)集，可以幫助醫(yī)生確定臨床上最有效和最具有成本效益的治療方法。醫(yī)療護理系統(tǒng)實現(xiàn)CER，將有可能減少過度治療(比如避免那些副作用比療效明顯的治療方式)，以及治療不足。從長遠來看，不管是過度治療還是治療不足都將給病人身體帶來負面影響，以及產(chǎn)生更高的醫(yī)療費用。

2．臨床決策支持系統(tǒng)

臨床決策支持系統(tǒng)可以提高工作效率和診療質(zhì)量。目前的臨床決策支持系統(tǒng)分析醫(yī)生輸入的條目，比較其與醫(yī)學指引不同的地方，從而提醒醫(yī)生防止?jié)撛诘腻e誤，如藥物不良反應。通過部署這些系統(tǒng)，醫(yī)療服務提供方可以降低醫(yī)療事故率和索賠數(shù)，尤其是那些臨床錯誤引起的醫(yī)療事故。在美國Metropolitan兒科重癥病房的研究中，兩個月內(nèi)，臨床決策支持系統(tǒng)就削減了40%的藥品不良反應事件數(shù)量。

3．醫(yī)療數(shù)據(jù)透明度

提高醫(yī)療過程數(shù)據(jù)的透明度，可以使醫(yī)療從業(yè)者、醫(yī)療機構(gòu)的績效更透明，間接促進醫(yī)療服務質(zhì)量的提高。

根據(jù)醫(yī)療服務提供方設置的操作和績效數(shù)據(jù)集，可以進行數(shù)據(jù)分析并創(chuàng)建可視化的流程圖和儀表盤，促進信息透明。流程圖的目標是識別和分析臨床變異和醫(yī)療廢物的來源，然后優(yōu)化流程。僅僅發(fā)布成本、質(zhì)量和績效數(shù)據(jù)，即使沒有與之相應的物質(zhì)上的獎勵，也往往可以促進績效的提高，使醫(yī)療服務機構(gòu)提供更好的服務，從而更有競爭力。

4．遠程病人監(jiān)控

從對慢性病人的遠程監(jiān)控系統(tǒng)收集數(shù)據(jù)，并將分析結(jié)果反饋給監(jiān)控設備(查看病人是否正在遵從醫(yī)囑)，從而確定今后的用藥和治療方案。

2010年，美國有1.5億慢性病患者，如糖尿病、充血性心臟衰竭、高血壓患者，他們的醫(yī)療費用占到了醫(yī)療衛(wèi)生系統(tǒng)醫(yī)療成本的80%。遠程病人監(jiān)護系統(tǒng)對治療慢性病患者是非常有用的。遠程病人監(jiān)護系統(tǒng)包括家用心臟監(jiān)測設備、血糖儀，甚至還包括芯片藥片，芯片藥片被患者攝入后，實時傳送數(shù)據(jù)到電子病歷數(shù)據(jù)庫。舉個例子，遠程監(jiān)控可以提醒醫(yī)生對充血性心臟衰竭病人采取及時治療措施，防止緊急狀況發(fā)生，因為充血性心臟衰竭的標志之一是由于保水產(chǎn)生的體重增加現(xiàn)象，這可以通過遠程監(jiān)控實現(xiàn)預防。更多的好處是，通過對遠程監(jiān)控系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)的分析，可以減少病人住院時間，減少急診量，實現(xiàn)提高家庭護理比例和門診醫(yī)生預約量的目標。

5．對病人檔案的先進分析

在病人檔案方面應用高級分析可以確定哪些人是某類疾病的易感人群。舉例說，應用高級分析可以幫助識別哪些病人有患糖尿病的高風險，使他們盡早接受預防性保健方案。這些方法也可以幫患者從已經(jīng)存在的疾病管理方案中找到最好的治療方案。

二、付款/定價 對醫(yī)療支付方來說，通過大數(shù)據(jù)分析可以更好地對醫(yī)療服務進行定價。以美國為例，這將有潛力創(chuàng)造每年500億美元的價值，其中一半來源于國家醫(yī)療開支的降低。

1．自動化系統(tǒng)

自動化系統(tǒng)(例如機器學習技術(shù))檢測欺詐行為。業(yè)內(nèi)人士評估，每年有2%~4%的醫(yī)療索賠是欺詐性的或不合理的，因此檢測索賠欺詐具有巨大的經(jīng)濟意義。通過一個全面的一致的索賠數(shù)據(jù)庫和相應的算法，可以檢測索賠準確性，查出欺詐行為。這種欺詐檢測可以是追溯性的，也可以是實時的。在實時檢測中，自動化系統(tǒng)可以在支付發(fā)生前就識別出欺詐，避免重大的損失。

2．基于衛(wèi)生經(jīng)濟學和療效研究的定價計劃

在藥品定價方面，制藥公司可以參與分擔治療風險，比如基于治療效果制定定價策略。這對醫(yī)療支付方的好處顯而易見，有利于控制醫(yī)療保健成本支出。對患者來說，好處更加直接。他們能夠以合理的價格獲得創(chuàng)新的藥物，并且這些藥物經(jīng)過基于療效的研究。而對醫(yī)藥產(chǎn)品公司來說，更好的定價策略也是好處多多。他們可以獲得更高的市場準入可能性，也可以通過創(chuàng)新的定價方案，更有針對性療效藥品的推出，獲得更高的收入。

在歐洲，現(xiàn)在有一些基于衛(wèi)生經(jīng)濟學和療效的藥品定價試點項目。

三、研發(fā)

醫(yī)療產(chǎn)品公司可以利用大數(shù)據(jù)提高研發(fā)效率。拿美國為例，這將創(chuàng)造每年超過1000億美元的價值。

1．預測建模

醫(yī)藥公司在新藥物的研發(fā)階段，可以通過數(shù)據(jù)建模和分析，確定最有效率的投入產(chǎn)出比，從而配備最佳資源組合。模型基于藥物臨床試驗階段之前的數(shù)據(jù)集及早期臨床階段的數(shù)據(jù)集，盡可能及時地預測臨床結(jié)果。評價因素包括產(chǎn)品的安全性、有效性、潛在的副作用和整體的試驗結(jié)果。通過預測建模可以降低醫(yī)藥產(chǎn)品公司的研發(fā)成本，在通過數(shù)據(jù)建模和分析預測藥物臨床結(jié)果后，可以暫緩研究次優(yōu)的藥物，或者停止在次優(yōu)藥物上的昂貴的臨床試驗。

2．提高臨床試驗設計的統(tǒng)計工具和算法 使用統(tǒng)計工具和算法，可以提高臨床試驗設計水平，并在臨床試驗階段更容易地招募到患者。通過挖掘病人數(shù)據(jù)，評估招募患者是否符合試驗條件，從而加快臨床試驗進程，提出更有效的臨床試驗設計建議，并能找出最合適的臨床試驗基地。比如那些擁有大量潛在符合條件的臨床試驗患者的試驗基地可能是更理想的，或者在試驗患者群體的規(guī)模和特征二者之間找到平衡。

3．臨床實驗數(shù)據(jù)的分析

分析臨床試驗數(shù)據(jù)和病人記錄可以確定藥品更多的適應癥和發(fā)現(xiàn)副作用。在對臨床試驗數(shù)據(jù)和病人記錄進行分析后，可以對藥物進行重新定位，或者實現(xiàn)針對其他適應癥的營銷。實時或者近乎實時地收集不良反應報告可以促進藥物警戒(藥物警戒是上市藥品的安全保障體系，對藥物不良反應進行監(jiān)測、評價和預防)。或者在一些情況下，臨床實驗暗示出了一些情況但沒有足夠的統(tǒng)計數(shù)據(jù)去證明，現(xiàn)在基于臨床試驗大數(shù)據(jù)的分析可以給出證據(jù)。

這些分析項目是非常重要的。可以看到最近幾年藥品撤市數(shù)量屢創(chuàng)新高，藥品撤市可能給醫(yī)藥公司帶來毀滅性的打擊。2004年從市場上撤下的止痛藥Vioxx，給默克公司造成70億美元的損失，短短幾天內(nèi)就造成股東價值33%的損失。

四、更具體一些，大數(shù)據(jù)已經(jīng)得到實際應用的已經(jīng)有如下場景

1．組學大數(shù)據(jù)精準醫(yī)療

人類通過開展組學研究及不同組學間的關(guān)聯(lián)研究，從環(huán)境、生活方式和行為等暴露組學，至個體細胞分子水平上的基因組學、表觀組學、轉(zhuǎn)錄組學、蛋白組學、代謝組學、宏基因組學，再到個體健康和疾病狀態(tài)的表型組學等。利用大數(shù)據(jù)將各種組學進行綜合及整合，既能為疾病發(fā)生、預防和治療提供全面、全新的認識，也有利于開展個體化醫(yī)學，即通過系統(tǒng)整合生物醫(yī)學與臨床數(shù)據(jù)，可以更準確地預測個體患病風險和預后，有針對性地實施預防和治療。

2．大數(shù)據(jù)虛擬藥物研發(fā)

快速識別生物標志物和研發(fā)藥物。利用某種疾病患者人群的臨床數(shù)據(jù)和組學數(shù)據(jù)，可以快速識別有關(guān)疾病發(fā)生、預后或治療效果的生物標志物。在藥物研發(fā)方面，醫(yī)學大數(shù)據(jù)使得人們對病因和疾病發(fā)生機制的理解更加深入，從而有助于識別生物靶點和研發(fā)藥物。同時，充分利用海量臨床數(shù)據(jù)和組學數(shù)據(jù)、已有藥物的研究數(shù)據(jù)和高通量藥物篩選，能加速藥物篩選過程。

3．生物大數(shù)據(jù)流行病防治

快速篩檢未知病原和發(fā)現(xiàn)可疑致病微生物。通過采集未知病原樣本數(shù)據(jù)，對病原進行測序，并將未知病原與已知病原的基因序列進行比對，從而判斷其為已知病原或與其最接近的病原類型，據(jù)此推測其來源和傳播路線、開展藥物篩選和相應的流行疾病防治。

4．互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)公衛(wèi)監(jiān)測

利用互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)以及有關(guān)專業(yè)數(shù)據(jù)實時開展公共衛(wèi)生監(jiān)測。公共衛(wèi)生監(jiān)測包括傳染病監(jiān)測、慢性非傳染性疾病及相關(guān)危險因素監(jiān)測、健康相關(guān)監(jiān)測，如出生缺陷監(jiān)測、食品安全風險監(jiān)測等。此外，還可以通過覆蓋全國的患者電子病歷數(shù)據(jù)庫進行疫情監(jiān)測，通過監(jiān)測社交媒體或頻繁檢索的詞條來預測某些傳染病的流行。

5．大數(shù)據(jù)健康管理

實時開展大數(shù)據(jù)健康管理，通過可穿戴設備對個體體征數(shù)據(jù)，如心率、脈率、呼吸頻率、體溫、熱消耗量、血壓、血糖、血氧、體脂含量等數(shù)據(jù)的實時、連續(xù)監(jiān)測和流數(shù)據(jù)挖掘、分析，提供實時健康指導與建議，更科學地實施個性化健康管理。

6．大數(shù)據(jù)疾病譜研究

了解人群疾病譜的改變，這有助于制定新的疾病防治策略。全球疾病負擔研究是一個應用大數(shù)據(jù)的實例，該研究應用的數(shù)據(jù)范圍廣、數(shù)據(jù)量巨大，近4700臺并行臺式計算機完成了數(shù)據(jù)準備、數(shù)據(jù)倉庫建立和數(shù)據(jù)挖掘分析的自動化和規(guī)范化計算，應用大數(shù)據(jù)研究人群疾病譜。

7．大數(shù)據(jù)人群隊列研究

以大數(shù)據(jù)為導向的人群隊列研究逐漸成為醫(yī)學研究的熱點。超大規(guī)模隊列研究具有大樣本-如數(shù)十萬人群，前瞻性-如數(shù)十年長期隨訪，多學科-如基礎、臨床、預防、信息等多學科合作，多病種-如對多種疾病進行研究，多因素-如探討多種危險因素，整合性-如監(jiān)測系統(tǒng)、信息系統(tǒng)、醫(yī)保系統(tǒng)的整合，共享性-如生物標本和數(shù)據(jù)資源的共享，等特點，經(jīng)過長期隨訪能夠產(chǎn)出大量人群數(shù)據(jù)，基于大數(shù)據(jù)的人群隊列研究更具有科學性、可靠性和權(quán)威性。

第四篇：大數(shù)據(jù)分析將成為化學工業(yè)精準營銷未來發(fā)展趨勢

大數(shù)據(jù)分析將成為化學工業(yè)精準營銷未來發(fā)展趨勢

2014-12-01 中國氯堿網(wǎng)

大數(shù)據(jù)是當下高溫熱詞，它憑借規(guī)模超乎想象的海量資訊數(shù)據(jù)，通過收集、分析、存儲的一些新方法，正深刻地改變著人們生產(chǎn)生活的方方面面。大數(shù)據(jù)在石油化工領域會有哪些應用？對生產(chǎn)、經(jīng)營會有何促進或者改變？為此，記者進行了深入調(diào)查。

大數(shù)據(jù)分析是行業(yè)趨勢其實，大數(shù)據(jù)離我們并不遙遠。2013年諾貝爾化學獎得主就是將看似不相干的大數(shù)據(jù)信息化處理方法比較完美地運用于化學研究之中，從而摘取了化學科學研究的王冠。其開發(fā)的多尺度復雜化學系統(tǒng)模型，翻開了化學史的“新篇章”，讓傳統(tǒng)的化學實驗走上了信息化的快車道。如今，反映真實情況的計算機模型已經(jīng)成為現(xiàn)在化學界大多數(shù)新進展的關(guān)鍵，通過模擬，化學家能更快獲得比傳統(tǒng)實驗更精準的預測結(jié)果。

大數(shù)據(jù)具有體量大、種類多、價值密度低、速度快等一系列特點。其數(shù)據(jù)體量巨大，從TB級別，躍升到PB級別；數(shù)據(jù)類型繁多，如視頻、圖片、地理位置信息等，多類型的數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)的處理能力提出了更高的要求；價值密度低，以視頻為例，連續(xù)不間斷監(jiān)控過程中，可能有用的數(shù)據(jù)僅僅只有一兩秒；處理速度快，時效性要求高，這也是大數(shù)據(jù)區(qū)分于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)最顯著的特征。事實上石油化工企業(yè)對數(shù)據(jù)早已應用多年，比如對生產(chǎn)運行指標，銷售產(chǎn)品的品種，以圖表的形式，由點到線，由線至面，分析、研判，為企業(yè)決策做參考，只不過應用的數(shù)據(jù)沒有積累、挖掘到一定的量級，因此大數(shù)據(jù)很難用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫管理工具或傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理應用來處理。北京北大方正電子有限公司大數(shù)據(jù)業(yè)務部總經(jīng)理于林認為，石油石化行業(yè)具有數(shù)據(jù)量大、類型多樣、存儲格式復雜及數(shù)據(jù)分散等特點，盡管大數(shù)據(jù)在石油石化行業(yè)的應用前景非常廣泛，但應用程度并不高。面對節(jié)能的挑戰(zhàn)、新能源的發(fā)展、兩化融合等多項問題，必須通過大數(shù)據(jù)的創(chuàng)新與應用，幫助石油化工行業(yè)應對挑戰(zhàn)，通過語義分析技術(shù)和元搜索引擎，完成相關(guān)信息采集，并對數(shù)據(jù)進行存儲、檢索和智能分析，從數(shù)據(jù)深度關(guān)聯(lián)、可視化查詢、數(shù)據(jù)報告等多個方向，為石油石化企業(yè)實現(xiàn)企業(yè)決策、生產(chǎn)管理的智能化提供數(shù)據(jù)支持。

例如英國石油公司在某采油廠安裝無線感應器，通過全網(wǎng)式的數(shù)據(jù)采集，發(fā)現(xiàn)有些種類的原油比其他種類更有腐蝕性，這個發(fā)現(xiàn)可以在設備和管線的使用上加強防范，使生產(chǎn)更安全。雖然只是一個局部的應用案例，但是已經(jīng)能夠說明大數(shù)據(jù)分析的應用對石油化工行業(yè)有著重要的作用和意義。

此外，近年來，我國的石油化工企業(yè)安全生產(chǎn)隱患排查工作主要靠人力，通過人的專業(yè)知識去發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)中存在的安全隱患，這種方式極易受到主觀因素影響，且很難界定安全與危險狀態(tài)，可靠性差；由于缺少有效的分析工具和對事故規(guī)律的認識，導致我國對于安全生產(chǎn)主要采取“事后管理”的方式，在事故發(fā)生后才分析事故原因、追究事故責任、制定防治措施，這種方式存在很大局限性，不能達到從源頭上防治事故的目的。若控制事故，減少損失，必須對大量人的因素、工作的因素、不合規(guī)行為等進行控制。而控制這些需要將安全生產(chǎn)中的有價值的信息進行深度挖掘，尋找出內(nèi)在規(guī)律。

第五篇：2014年新型化肥將成為我國化肥行業(yè)發(fā)展趨勢

2014年新型化肥將成為我國化肥行業(yè)發(fā)展

趨勢

隨著農(nóng)業(yè)科技的逐漸發(fā)展，中國是世界農(nóng)用化肥最大的消耗國，據(jù)統(tǒng)計：中國以占世界9%的耕地用去了世界1/3的化肥，單位面積用量是世界平均水平的3.7倍，環(huán)境與生態(tài)壓力很大。慶幸的是，新型肥料正慢慢成為肥料行業(yè)發(fā)展的趨勢，在國內(nèi)迎來全面發(fā)展的最佳機遇期。

新型化肥的作用有哪些？新型肥料有別于傳統(tǒng)的、常規(guī)的肥料。能夠直接或間接地為作物提供必需的營養(yǎng)成分;調(diào)節(jié)土壤酸堿度、改良土壤結(jié)構(gòu)、改善土壤理化性質(zhì)、生物化學性質(zhì);調(diào)節(jié)或改善作物的生長機制;改善肥料品質(zhì)和性質(zhì)或能提高肥料的利用。由于新型肥料的優(yōu)點，使其慢慢受到農(nóng)業(yè)從業(yè)人員的喜愛和歡迎，在我國發(fā)展前景廣闊。

目前，我國新型化肥正處于發(fā)展階段，仍有很大上升空間。據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2013-2017年中國化肥行業(yè)市場需求預測與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報告》數(shù)據(jù)顯示，目前全國從事各類新型肥料生產(chǎn)的企業(yè)已超過2000家，占全國肥料生產(chǎn)企業(yè)總數(shù)1/4。新型肥料產(chǎn)業(yè)資產(chǎn)規(guī)模約為500億元，新型肥料產(chǎn)業(yè)的總產(chǎn)出每年約為164億元。隨著新型化肥的逐漸升溫，越來越多的企業(yè)將進入行業(yè)，分享巨大的市場蛋糕。

新型化肥在我國具有重要的發(fā)展意義，它已經(jīng)不再是一種產(chǎn)品的簡單使用，而是開始改變中國農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)模式。其高效化、長效化、復合化的優(yōu)點將支撐行業(yè)的快速發(fā)展。新型化肥中國式道路正在開啟，在我國具有廣闊的發(fā)展空間。