换句话说,癌症的早期筛查已经初具成效,但在癌症复发的监测上,不仅监测方法单一、复杂、昂贵,而且往往通过这些检查方式检查到癌症复发的结果之后,癌症患者复发的癌症往往已经是对身体健康具有极大威胁,甚至是直接夺取病人生命的复发。
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洛杉矶Cedars-Sinai应用分子医疗中心的Parag Mallick早在2012年就提出,可以通过对血液的检测(俗称“一滴血”),就可以帮助患者得到大约50GB的数据,通过对这些数据的检查,就可以监测癌症病人复发的情况,以及“确认哪些病人对某种治疗有反应”,从而挽救更多人的生命。
2013年清华大学生命科学学院罗永章团队也宣布了一种通过定量检测人血中天然热休克蛋白90α含量的方式监测肿瘤标志物的方法,他们通过对实验物的颜色的变化经专业仪器和科学计算得出的相关数值,来识别肿瘤标志物,并继而提示癌症发生(复发)的风险——如果癌症的复发率是30%,那么热休克蛋白90α的阳性预测值就能达到83%,这对临床非常具有指导意义,从某种程度上来说,这很可能会挽救83%的癌症复发病人的生命。
无论是哪一种癌症复发监测方式,大量的数据及数据计算都是必不可少的,现代医学已经完全依赖于生物学、化学、物理学等基础学科,
而这些基础学科如今都被冠以一个我们熟悉的前缀“计算”——计算化学、计算物理学、计算生物学,“计算”已经不仅仅是数学的专利,而是各行各业都必不可少的利器。
近年来,随着医学工程技术和计算机技术的快速发展,生物医学领域迎来了大数据时代,更全面的生命和疾病信息呈现了出来,如何分析、应用具有高通量高维度特征的海量数据,以更逼近真实的方式理解生命机理和疾病机制,提高疾病预测、临床诊疗和健康维护的水平?可以肯定的是,计算医学与可视化的理论和技术方法为该领域提供了一条科学、高效的路径——甚至于近几年,一个名为“计算医学(计算医学工程与医学信息系统)”的新兴专业正在兴起。
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传统医疗的数字化转型是必然的趋势,这其中包括三大类的转型:
医疗信息管理和医院运营管理的数字化转型,这其中既包括移动互联网和智能设备为医疗行业带来的便利,也包括区域医疗平台、全局电子病历等新一代医疗运营管理等话题。
比如说医院之间的信息共享和医患之间的信息共享将帮助整个医疗行业的打通,医院间的信息共享可以使治疗方案医治更多的病人,医疗资源获得更加合理的分配。
在医疗诊治方面,大数据时代的患者信息的流动、共享和交叉融合能够为医疗行业带来更多的实惠,医患之间的信息共享则能够帮助医生更好的获知患者的病史、曾获得过的医疗帮助,并作出合适的医疗判断。
例如通过一站式的数据采集,将不同来源的数据整合到临床数据库,并以单个病人为中心提供统一视图。利用打通各部门的数据交换平台,医生可以在诊断过程中,综合各项报告数据,为患者选择最合适的治疗方案。
数字化转型将让医疗行业更加充分、高效的利用大数据、高性能计算、人工智能(包括机器学习和深度学习)和云计算技术,在计算医学、计算生物学、计算化学领域寻求新的突破,开发新的治疗方法和治疗药物。