生物醫(yī)藥行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用分析報告

醫(yī)藥行業(yè)的大數(shù)據(jù)時代即將到來，未來十年，將會逐漸對行業(yè)內(nèi)產(chǎn)業(yè)鏈各個環(huán)節(jié)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響?！按髷?shù)據(jù)”這一名詞2012年在奧巴馬國情咨文中被重點(diǎn)提及，從此為大眾所知，近幾年來發(fā)展迅猛，已經(jīng)在很多行業(yè)得到體現(xiàn)，國內(nèi)比較經(jīng)典的案例是阿里巴巴利用大數(shù)據(jù)分析作網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)營銷，顛覆了傳統(tǒng)零售業(yè)。醫(yī)藥行業(yè)的變革歷來發(fā)生較為遲緩，然而即使如此，醫(yī)藥數(shù)據(jù)的積累正在加速進(jìn)行，我們認(rèn)為從供給和需求兩方面來看，醫(yī)療大數(shù)據(jù)即將迎來量變到質(zhì)變的一刻。生物大數(shù)據(jù)包羅信息多、價值大，若能有效挖掘，醫(yī)藥行業(yè)的每個參與方均有望從中受益?！熬珳?zhǔn)醫(yī)療”的實(shí)現(xiàn)依賴于生物大數(shù)據(jù)的解讀。美國總統(tǒng)奧巴馬近日提出的“精準(zhǔn)醫(yī)療”概念、和以往所說的“個性化醫(yī)療相似”，指針對同一種病、根據(jù)每個患者的不同情況采用不同的臨床路徑。其背后依賴于對各個患者多方面數(shù)據(jù)的積累，包括各種生物組學(xué)數(shù)據(jù)(基因組、蛋白組等)、患者病史、生活習(xí)慣、行為習(xí)慣等多方面，對比過往患病人群到相關(guān)數(shù)據(jù)，通過大數(shù)據(jù)分析，找出最優(yōu)的治療方案。這一理念的實(shí)現(xiàn)，依賴于生物大數(shù)據(jù)的積累、以及后續(xù)對這些數(shù)據(jù)的挖掘和解讀。生物大數(shù)據(jù)行業(yè)會有兩個壁壘:1）數(shù)據(jù)的積累;2）數(shù)據(jù)的挖掘和解讀。前者是先進(jìn)入該子行業(yè)的廠家具備的天然優(yōu)勢，例如華大基因在基因測序積累多年，中國人的基因樣本庫;23andme通過對個人服務(wù)積累的基因組數(shù)據(jù)庫等。數(shù)據(jù)的挖掘和解讀壁壘更高，從美國來看，目前涉足生物大數(shù)據(jù)處理和分析的公司主要有兩類:一類是傳統(tǒng)的IT公司和統(tǒng)計數(shù)據(jù)處理公司，例如Google、IBM、SAS，另一類是專職于生物大數(shù)據(jù)處理的公司，例如NEXTBIO、Knome等。國內(nèi)目前尚無專職處理生物大數(shù)據(jù)的公司，未來一定會有這種業(yè)態(tài)出現(xiàn)。一、數(shù)據(jù)積累+技術(shù)進(jìn)步=生物大數(shù)據(jù)時代來臨1.1.供給和需求雙輪驅(qū)動，生物大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來醫(yī)藥行業(yè)的大數(shù)據(jù)時代即將到來未來十年，將會逐漸對行業(yè)內(nèi)產(chǎn)業(yè)鏈各個環(huán)節(jié)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響?！按髷?shù)據(jù)”這一名詞2012年在奧巴馬國情咨文中被重點(diǎn)提及，從此為大眾所知，近幾年來發(fā)展迅猛，已經(jīng)在很多行業(yè)得到體現(xiàn)，國內(nèi)比較經(jīng)典的案例是阿里巴巴利用大數(shù)據(jù)分析作網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)營銷，顛覆了傳統(tǒng)零售業(yè)。醫(yī)藥行業(yè)的變革歷來發(fā)生較為遲緩，然而即使如此，醫(yī)藥數(shù)據(jù)的積累正在加速進(jìn)行，我們認(rèn)為從供給和需求兩方面來看，醫(yī)療大數(shù)據(jù)即將迎來量變到質(zhì)變的一刻。供給驅(qū)動來自于醫(yī)療電子數(shù)據(jù)的積累、數(shù)據(jù)挖掘手段的提升和移動互聯(lián)的普及。伴隨著電子病歷，二代測序，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療，藥品網(wǎng)售、云存儲這些全新技術(shù)平臺出現(xiàn)，醫(yī)療數(shù)據(jù)電子化成為可能，醫(yī)療大數(shù)據(jù)的積累正在加速進(jìn)行。同時移動互聯(lián)和智能手機(jī)的普及，帶來了全新的醫(yī)療、健康理念，獲得患病人群和健康人群的即時監(jiān)控數(shù)據(jù)成為可能。另一方面，GOOGLE、IBM這類IT龍頭讓數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)分析的手段日益精進(jìn)。需求驅(qū)動來自于以下方面：1）醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)鏈中各個環(huán)節(jié)的效率均有待提升：醫(yī)保吃緊，醫(yī)生資源緊缺，患者體驗(yàn)差、不滿升級；2）“精準(zhǔn)醫(yī)療/個性化醫(yī)療”的需求：不同于以往基于人群統(tǒng)計結(jié)果的循證醫(yī)學(xué)，精準(zhǔn)醫(yī)療講究“對人下藥”而非“對癥下藥”，二代測序技術(shù)讓精準(zhǔn)醫(yī)療成為可能；3）健康管理和慢病管理的需求：人口老齡化，癌癥、心腦血管疾病、糖尿病等慢性病發(fā)病率逐年攀升，同時人們的保健意識逐漸蘇醒，帶來健康管理和疾病管理的需求。1.2.數(shù)據(jù)量的積累：量變到質(zhì)變醫(yī)藥行業(yè)是數(shù)據(jù)密集的行業(yè)，數(shù)據(jù)量正以爆炸式速度增加。按照IDCDigitalUniverseStudy2012年的預(yù)測，截至2020年，人類產(chǎn)生和復(fù)制的總數(shù)據(jù)量將達(dá)到40萬億GB，是2010年的30倍。同時數(shù)據(jù)生成和共享的速度也在迅速增加，導(dǎo)致數(shù)據(jù)的加速積累。醫(yī)藥行業(yè)是數(shù)據(jù)密集的行業(yè)，囊括藥企研發(fā)、科研進(jìn)展、醫(yī)生診療記錄，患者各種病歷、檢測和用藥記錄、患者大健康數(shù)據(jù)、付費(fèi)方（保險）賠償記錄等方方面面。Intel在2013年預(yù)測，到2020年，醫(yī)療數(shù)據(jù)也將會積累到萬億GB的量級。1.3.IT技術(shù)的進(jìn)步讓大數(shù)據(jù)分析成為可能1.4.生物大數(shù)據(jù)的應(yīng)用已經(jīng)存在：IBMWatson以IBM的超級電腦Watson為例，生物大數(shù)據(jù)已經(jīng)開始被廣泛應(yīng)用于臨床診斷、醫(yī)保分析、癌癥研究、健康管理等多個領(lǐng)域。生物大數(shù)據(jù)的應(yīng)用并非空中樓閣，Watson是世界上最大的超級電腦，在大數(shù)據(jù)分析方面，設(shè)計醫(yī)藥行業(yè)的項目覆蓋十分廣泛，包括與WellPoint合作進(jìn)行藥品福利管理和惡性腫瘤的臨床診斷，與BlueCross合作進(jìn)行醫(yī)保數(shù)據(jù)分析，與Sloan癌癥中心合作進(jìn)行癌癥研究、輔助醫(yī)生進(jìn)行癌癥診斷等多個方面。JPMorgan估計，2017年，Watson的大數(shù)據(jù)分析可以為IBM帶來20億美元的收入。二、生物大數(shù)據(jù)的來源生物大數(shù)據(jù)將主要來源于四個方面：研發(fā)數(shù)據(jù)、診療數(shù)據(jù)、患者的行為和感官數(shù)據(jù)和醫(yī)保數(shù)據(jù)。研發(fā)數(shù)據(jù)主要指藥企或科研機(jī)構(gòu)進(jìn)行研發(fā)獲得的數(shù)據(jù)。包括藥企從臨床前、I-III期臨床、IV期臨床、上市后大量人群中進(jìn)行療效副作用跟蹤獲得的數(shù)據(jù)；還包括最新的科研進(jìn)展。診療數(shù)據(jù)主要指患者在醫(yī)院進(jìn)行就醫(yī)行為產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。包括病歷（電子病歷），傳統(tǒng)檢測手段（生化、免疫、PCR等）、新興的檢測手段（二代測序、基因芯片等）、醫(yī)生的用藥選擇、診療路徑記錄等?；颊叩男袨楹透泄贁?shù)據(jù)指患者自身的、在院外的行為和感官所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。包括患者的家族病史、服藥的依從性、以及通過各種可穿戴設(shè)備、即時監(jiān)控設(shè)備、智能手機(jī)采集到的疾病管理、健康管理數(shù)據(jù)。還包括患者在互聯(lián)網(wǎng)上的一些網(wǎng)絡(luò)行為產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，例如尋醫(yī)問藥、與患有交流等。醫(yī)保數(shù)據(jù)是指一切與付費(fèi)方相關(guān)的審核記錄、報銷記錄。包括參保人的病史、報銷記錄、藥物經(jīng)濟(jì)學(xué)評價；同病種下人群診療路徑比對等。2.1.診療數(shù)據(jù)：二代測序讓數(shù)據(jù)積累實(shí)現(xiàn)了質(zhì)的飛躍傳統(tǒng)的診斷手段目前依舊是診療數(shù)據(jù)的主要來源。傳統(tǒng)的院內(nèi)檢測項目，例如生化診斷、免疫診斷、核酸診斷等，目前依舊體量最大，現(xiàn)階段會是診療數(shù)據(jù)主要的組成部分。一些新的技術(shù)，例如基因芯片、二代測序等，目前由于技術(shù)新穎，尚未全面推廣，未來隨著成本下降，對臨床指導(dǎo)作用會越來越強(qiáng)，替代部分傳統(tǒng)的檢測手段是大趨勢。二代測序（高通量）技術(shù)的出現(xiàn)讓全基因組測序得以大范圍進(jìn)行。2014年Illumina在JPMorgan的大健康年會上宣布利用其二代測序平臺，全基因組測序成本降至1000美金以下（多年前用一代測序進(jìn)行人類基因組計劃，成本是30億美金/個基因組），同時二代測序的通量遠(yuǎn)高于一代測序，自此大范圍的基因組測序成為可能，基因組數(shù)據(jù)開始迅速積累，逐步為臨床操作和基礎(chǔ)研發(fā)帶來價值。基因組數(shù)據(jù)價值極高、存在無限被挖掘的可能性?；蚪M數(shù)據(jù)隱含生命全部密碼，對臨床、科研、研發(fā)價值極高，目前CFDA已經(jīng)批準(zhǔn)的應(yīng)用是無創(chuàng)產(chǎn)前篩查，進(jìn)行試點(diǎn)的有單基因病篩查，未來有望繼續(xù)放開癌癥早期篩查、癌癥臨床用藥指導(dǎo)等后續(xù)應(yīng)用。另一方面，積累足夠多人群基因組數(shù)據(jù)庫后，基因數(shù)據(jù)還可以實(shí)現(xiàn)幫助藥企提升研發(fā)效率、進(jìn)行疾病預(yù)警等功能。電子病歷的推廣是趨勢，保障診療數(shù)據(jù)電子化，是大數(shù)據(jù)分析的前提。電子病歷電子設(shè)備（計算機(jī)、健康卡等）保存、管理、傳輸和重現(xiàn)的數(shù)字化的病人的醫(yī)療記錄。我國衛(wèi)生部先后在2010、2011發(fā)布了關(guān)于電子病歷系統(tǒng)的規(guī)范和通知文件，近年來已在北京、上海等多個城市廣泛試點(diǎn)，電子病歷取代手寫紙張病歷是趨勢。診療數(shù)據(jù)電子化是大數(shù)據(jù)分析的前提條件，屆時臨床全部的診斷結(jié)果、醫(yī)生的處方行為、臨床的診療路徑和效果都可以在人群范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)集中分析。2.2.互聯(lián)健康、移動健康登上舞臺大部分可穿戴設(shè)備尚未能提供醫(yī)療價值，但技術(shù)不斷進(jìn)步，數(shù)據(jù)會更值得挖掘。目前的可穿戴設(shè)備、移動健康設(shè)備采集的數(shù)據(jù)有以下幾類：血糖（連續(xù)或間斷）、心率、血壓、體重、體溫、睡眠、各種運(yùn)動數(shù)據(jù)等。目前大部分的可穿戴設(shè)備走的依舊是酷炫娛樂路線，尚無證據(jù)證明大部分移動醫(yī)療設(shè)備所采數(shù)據(jù)具備臨床價值。Google此前披露其智能手機(jī)ProjectAra模型，已經(jīng)具備心電、呼吸檢測功能，尚有更多功能在開發(fā)當(dāng)中。隨著技術(shù)的進(jìn)步，可穿戴提供的數(shù)據(jù)質(zhì)量會更高、穩(wěn)定性會更好，種類也會更多，其臨床價值會更值得挖掘?？纱┐鞯某晒Π咐篧ellDoc的BlueStar，通過FDA認(rèn)證，臨床價值明確。WellDoc的BlueStar是一款病人主導(dǎo)的糖尿病管理產(chǎn)品，進(jìn)行了嚴(yán)格的臨床實(shí)驗(yàn)證明其臨床價值，是為數(shù)不多的通過FDA認(rèn)證的移動醫(yī)療產(chǎn)品之一，需要醫(yī)生開具處方，II型糖尿病患者才可使用，也側(cè)面其已被正規(guī)醫(yī)療體系所接受。BlueStar幫助病人進(jìn)行自主糖尿病管理，可以提供即時血糖、血壓、血脂監(jiān)測，通過數(shù)據(jù)處理為醫(yī)生臨床決斷給出建議；還可以給病人進(jìn)行健康管理提醒。BlueStar的成功也證明了可穿戴設(shè)備確實(shí)可以帶來臨床價值，其數(shù)據(jù)也值得積累和挖掘。網(wǎng)絡(luò)和移動互聯(lián)的普及，患者行為將互聯(lián)網(wǎng)化和數(shù)字化，提供新一維度的大數(shù)據(jù)。2014年是互聯(lián)網(wǎng)沖擊醫(yī)藥行業(yè)的元年，阿里巴巴力推未來醫(yī)院、網(wǎng)絡(luò)問診平臺春雨醫(yī)生融資、處方藥網(wǎng)售放開傳聞。隨著網(wǎng)絡(luò)普及，部分就醫(yī)、購藥行為向網(wǎng)絡(luò)端轉(zhuǎn)移是必然趨勢。然而更早的時候開始，部分患者已經(jīng)會在網(wǎng)絡(luò)上詢問病情，患者尋醫(yī)問藥的行為網(wǎng)絡(luò)化和數(shù)字化，為生物大數(shù)據(jù)增添了一個新維度。未來通過網(wǎng)絡(luò)搜索+大數(shù)據(jù)分析做流行病學(xué)預(yù)測，精準(zhǔn)推薦尋醫(yī)購藥信息在技術(shù)上都是可行的。2.3.研發(fā)大數(shù)據(jù)提升研發(fā)效率研發(fā)數(shù)據(jù)包含了藥企目前所有臨床前、臨床的研發(fā)數(shù)據(jù)、科研機(jī)構(gòu)進(jìn)行基礎(chǔ)研究的研發(fā)數(shù)據(jù)、以及藥品上市后，后續(xù)對藥效和安全性進(jìn)行跟蹤的相關(guān)數(shù)據(jù)。遠(yuǎn)期來看，互聯(lián)網(wǎng)、云存儲、大數(shù)據(jù)會帶來藥企研發(fā)模式的變革，有望提升新藥研發(fā)效率。在這一領(lǐng)域尚處于愿景階段，部分巨頭跨國藥企已經(jīng)開始有所嘗試：GSK2013年和統(tǒng)計巨頭SAS合作開展藥企R&D數(shù)據(jù)公開的項目，旨在通過分享經(jīng)驗(yàn)，加緊和科研界的合作，避免業(yè)內(nèi)重復(fù)研發(fā)、資源浪費(fèi)的情況。醫(yī)藥大數(shù)據(jù)助力研發(fā)的另一個方向是希望通過對產(chǎn)品上市后用藥人群分析，檢測其療效、副作用，來指導(dǎo)臨床前分子實(shí)體的篩選，從而達(dá)到提高研發(fā)成功率的目的。三、生物大數(shù)據(jù)潛在應(yīng)用廣泛生物大數(shù)據(jù)包羅信息多、價值大，若能有效挖掘，醫(yī)藥行業(yè)的每個參與方均有望從中受益。臨床決策支持，“精準(zhǔn)醫(yī)療”的實(shí)現(xiàn)依賴于生物大數(shù)據(jù)的解讀。美國總統(tǒng)奧巴馬提出的“精準(zhǔn)醫(yī)療”概念、和以往所說的“個性化醫(yī)療相似”，指針對同一種病、根據(jù)每個患者的不同情況采用不同的臨床路徑。其背后依賴于對各個患者多方面數(shù)據(jù)的積累，包括各種生物組學(xué)數(shù)據(jù)（基因組、蛋白組等）、患者病史、生活習(xí)慣、行為習(xí)慣等多方面，對比過往患病人群到相關(guān)數(shù)據(jù)，通過大數(shù)據(jù)分析，找出最優(yōu)的治療方案。這一理念的實(shí)現(xiàn)，依賴于生物大數(shù)據(jù)的積累、以及后續(xù)對這些數(shù)據(jù)的挖掘和解讀。生物大數(shù)據(jù)可幫助患者更好的進(jìn)行健康管理和疾病管理。健康管理和疾病管理在我國剛剛起步，考慮到人口老齡化、慢性病發(fā)病率升高、居民健康意識提升等多方面因素，未來是極有潛力的市場。大數(shù)據(jù)模式下的健康管理和疾病管理，通過收集對象的健康檔案、疾病檔案、生活狀態(tài)、睡眠質(zhì)量、心理表現(xiàn)等生理或心理方面的行為數(shù)據(jù)，進(jìn)行分析、處理，監(jiān)測該對象的身體狀態(tài)，通過行為干預(yù)，幫助人們改善不合理的行為習(xí)慣，實(shí)現(xiàn)積極健康的生活方式。幫助提升藥企研發(fā)效率。大數(shù)據(jù)可以從多方面提升醫(yī)藥行業(yè)的研發(fā)效率：1）各種組學(xué)數(shù)據(jù)的積累，推動最上游基礎(chǔ)科學(xué)的研究，包括了解疾病分子機(jī)理、開發(fā)新靶點(diǎn)、新技術(shù)等，下游產(chǎn)業(yè)研發(fā)收益于上游知識的進(jìn)步；2）藥企臨床研究過程中，通過大數(shù)據(jù)分析尋找最適宜的病人作為臨床對象，提高藥品應(yīng)答率，節(jié)約不必要的時間、經(jīng)費(fèi)成本；3）藥品上市后，通過對產(chǎn)品在實(shí)際應(yīng)用的大批量患者中的有效率和副反應(yīng)率相關(guān)數(shù)據(jù)的積累和挖掘，反饋給研發(fā)管道上游，及早發(fā)現(xiàn)潛力項目?；颊咝袨橥ㄟ^互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字化和網(wǎng)絡(luò)化，有效的數(shù)據(jù)挖掘?qū)步】倒芾韮r值無限。互聯(lián)網(wǎng)和移動端的普及，越來越多的患者開始通過網(wǎng)絡(luò)尋醫(yī)問藥，搜索行為、購買行為、地域分布這些信息本身構(gòu)成了新一維度的生物大數(shù)據(jù)。大型搜索平臺如google，已可以實(shí)現(xiàn)通過各地人群搜索行為本身進(jìn)行流行病學(xué)預(yù)警；國內(nèi)也有如阿里巴巴這樣的企業(yè)通過終端過往購買行為、瀏覽行為的數(shù)據(jù)分析后進(jìn)行精準(zhǔn)營銷。隨著互聯(lián)網(wǎng)逐漸滲透到醫(yī)藥行業(yè)的每個角落，積累數(shù)據(jù)的挖掘潛力值得期待。生物大數(shù)據(jù)有望為保險公司提供有效的控費(fèi)手段。保險公司從產(chǎn)品開發(fā)、精準(zhǔn)營銷、風(fēng)險評估、核保核賠、控費(fèi)等多角度均可受益于大數(shù)據(jù)分析。3.1.“精準(zhǔn)醫(yī)療”的核心是生物大數(shù)據(jù)分析精準(zhǔn)醫(yī)療和循證醫(yī)療的核心區(qū)別在于精準(zhǔn)醫(yī)療是依據(jù)個體的生物大數(shù)據(jù)設(shè)計臨床方案。傳統(tǒng)的循證醫(yī)學(xué)，是針對同一病種患病群體的大概率解決方案（循證醫(yī)學(xué)在患同一病種的患者中進(jìn)行試驗(yàn)，采用的是可以治療大部分患者的解決方案并作為此類病種全部人群的標(biāo)準(zhǔn)解決方案），忽視每個病人的個體差異。個性化醫(yī)療或精準(zhǔn)醫(yī)療的理念，是力求綜合考慮每個患者的全部信息（目前對臨床上有直接指導(dǎo)意義的是基因靶點(diǎn)信息，未來希望可以包括進(jìn)含基因組蛋白質(zhì)組在內(nèi)的其它“組學(xué)”、患者的生活習(xí)性、過往病史、家族基因譜、甚至是最新的研發(fā)進(jìn)展等多方面信息），綜合分析以后提出解決方案。因此精準(zhǔn)醫(yī)療得以實(shí)現(xiàn)的核心，在于積累患者各方面的生物大數(shù)據(jù)，還在于建立起這些生物大數(shù)據(jù)和疾病、疾病解決方案之間的聯(lián)系，即數(shù)據(jù)的解讀也是關(guān)鍵。精準(zhǔn)醫(yī)療的美股標(biāo)的“FoundationMedicine”業(yè)務(wù)流程核心步驟是基因組大數(shù)據(jù)采集和分析。FoundationMedicine通過二代高通量測序采集患者基因組數(shù)據(jù)，通過特定算法進(jìn)行突變分析（點(diǎn)突變、In/Del、拷貝數(shù)異常、重組等），將獲得的突變進(jìn)行在已有基因數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行盡可能解讀，最終給出臨床建議，輔助醫(yī)生設(shè)定治療方案?；蚪M大數(shù)據(jù)目前最主要的應(yīng)用領(lǐng)域是癌癥。目前除了部分癌癥外，別的病種尚未能將基因突變和下游疾病發(fā)生、疾病治療方案建立起直接聯(lián)系，因此目前基因組大數(shù)據(jù)最主要的應(yīng)用領(lǐng)域是癌癥。通過對癌癥患者基因組/外顯子組進(jìn)行全測序分析，尋找可能致病的突變，設(shè)計相應(yīng)的靶向治療方案。FoundationMedicine已推出包含280+種基因突變篩查的試劑盒FoundationOne，利用高通量測序，一把檢測目前已知的全部可能致癌的突變，尋找疾病根源。其它病種，由于基因突變和疾病之間并無簡單直接因果關(guān)系或具體聯(lián)系尚未被知曉，基因組大數(shù)據(jù)應(yīng)用的全面推廣需要一定時間。越來越多靶向治療的出現(xiàn)讓精準(zhǔn)醫(yī)療越發(fā)重要。靶向治療是癌癥等疾病治療方案的主要發(fā)展方向之一，隨著人們對癌癥的分子分型越來越詳細(xì)、越來越多的靶向療法推向世面（替尼類小分子新靶點(diǎn)、抗體耦聯(lián)毒素、免疫檢查點(diǎn)抑制劑等），通過基因測序?qū)ふ抑虏⊥蛔?、設(shè)計合適的靶向療法，精準(zhǔn)醫(yī)療也會變得更加重要。3.2.移動醫(yī)療會成為醫(yī)療的重要組成部分移動醫(yī)療對于慢病管理、健康管理的價值是毋庸臵疑的。盡管目前大部分移動APP尚處于探索階段、能夠采集的數(shù)據(jù)種類比較局限，數(shù)據(jù)的臨床價值不明確，也已經(jīng)出現(xiàn)了如WellDoc這樣的成功案例。PwC2015年針對美國1000名醫(yī)生和患者的問卷顯示，86%的醫(yī)生相信未來5年移動手機(jī)APP會成為協(xié)助病人做健康管理的重要手段。3.3.公共健康：流行病學(xué)預(yù)測生物大數(shù)據(jù)可對流行病學(xué)做出指引。例如：針對特定種族多人次的基因組分析比對可以預(yù)測疾病易感性，對人群在網(wǎng)絡(luò)端相關(guān)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析可以掌控流感疫情進(jìn)展等。Google已經(jīng)成功依據(jù)美國民眾搜索行為預(yù)測了流感疫情；Twitter也根據(jù)各地人微博文風(fēng)預(yù)測當(dāng)?shù)匦呐K病風(fēng)險，所得結(jié)果均和疾控中心公布的實(shí)際結(jié)果高度吻合。3.4.保險公司全面受益生物大數(shù)據(jù)有望為保險公司提供有效的控費(fèi)手段。保險公司從產(chǎn)品開發(fā)、精準(zhǔn)營銷、風(fēng)險評估、核保核賠、控費(fèi)等多角度均可受益于大數(shù)據(jù)分析。產(chǎn)品開發(fā)：根據(jù)各地流行病學(xué)數(shù)據(jù)、患者在網(wǎng)絡(luò)端搜索數(shù)據(jù)進(jìn)行潛在需求分析，有針對性的進(jìn)行產(chǎn)品開發(fā)。精準(zhǔn)營銷：依據(jù)需求分析，將特定的產(chǎn)品有針對性的營銷給相應(yīng)的單位和個人。風(fēng)險評估：對潛在投保人員健康數(shù)據(jù)、基因數(shù)據(jù)的掌握，讓保險公司一定程度上可以進(jìn)行風(fēng)險評估，制定相應(yīng)的保費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)。核保核賠：擁有特定病種群體的臨床路徑數(shù)據(jù)、用藥數(shù)據(jù)等，制定合理的核保核賠標(biāo)準(zhǔn)?？刭M(fèi)：美國PBM（藥品福利管理）模式可以成功控費(fèi)的原因之一是輔助醫(yī)生和藥劑師進(jìn)行了臨床路徑優(yōu)化和用藥選擇的優(yōu)化，國內(nèi)保險公司目前尚且無法做到這一點(diǎn)，然而大量的數(shù)據(jù)已經(jīng)開始被積累，這一模式誕生只是時間問題。3.5.助力醫(yī)藥行業(yè)研發(fā)醫(yī)藥行業(yè)的研發(fā)，從上游基礎(chǔ)科學(xué)的研發(fā)，至于下游藥企產(chǎn)品開發(fā)，均可從生物大數(shù)據(jù)的積累和分析中獲得價值。對于制藥企業(yè)來說，臨床藥物基因組學(xué)的研究可以增進(jìn)對候選藥機(jī)理和安全性的了解；臨床試驗(yàn)中，通過基因圖譜篩選最有可能