精準醫療是什么意思?

　　精準醫療是以個體化醫療為宗旨的新型醫學概念與醫療模式。

　　精準醫療的本質是通過生物組學和其他醫學前沿技術，對大樣本人群與特定疾病類型從基因型到表型各個方面的數據進行整合分析與標準化處理，建立不同數據之間的關聯性和差異性，對病理發生發展的過程建立定量模型，提出假設與驗證，從而尋找到特定人群甚至個體疾病的精確原因和治療靶點，最終實現對疾病和特定患者進行個性化精準預防和治療的目的。

　　目前，關于精準醫療大數據的定義尚未統一，筆者認為精準醫療大數據指將組學數據與臨床醫學數據相結合，通過基因組、蛋白質組等組學技術，結合自然語言處理、深度神經網絡學習等醫學機器學習前沿技術對其進行分析挖掘，從而精確尋找到疾病原因和治療靶點，并對一種疾病不同狀態和過程進行精確亞分類，最終實現對疾病和特定患者進行個性化精準治療的目的，提高疾病診治與預防的效益。整合臨床與組學數據是精準醫療大數據發展的必然趨勢。

　　精準醫療大數據組成

　　精準醫療大數據呈現數量巨大、增長迅速、質量控制困難、來源廣泛繁雜、難以標準化與結構化等特點，在數據挖掘分析過程中，由于生物醫學大數據具有數據種類繁多、內部結構高維復雜、內涵豐富、數據相對分散、難以高維度多層次交匯共享等特點，從而導致難以挖掘生物醫學大數據的潛在高價值。

　　在“新基建”的政策春風下，大數據發展迎來新機遇。當前，大數據體系的底層技術框架已基本成熟。大數據技術正逐步成為支撐型的基礎設施，其發展方向也開始向提升效率轉變，并逐步向個性化的上層應用聚焦，技術的融合趨勢愈發明顯。

　　大數據5V特點

　　01 流批融合：平衡計算性價比的最優解

　　流處理能夠有效處理即時變化的信息，從而反映出信息熱點的實時動態變化，而離線批處理更能夠體現歷史數據的累加反饋。

　　隨著技術架構的演進，流批融合計算正在成為趨勢，并不斷向更實時、更高效的計算推進，以支撐更豐富的大數據處理需求。流計算的產生來源于對數據加工時效性的嚴苛要求。數據的價值隨時間流逝而降低時，就必須在數據產生后盡可能快地對其進行處理，如實時監控、風控預警等。

　　近年來出現的Apache Flink，則借助了流處理的思想來實現批處理，很好地實現了流批融合計算，國內包括阿里、騰訊、百度、字節跳動，國外包括Uber、Lyft、Netflix等公司都是Flink的使用者。

　　2017年由加利福尼亞大學伯克利分校AMPLab開源的Ray框架也有相似的思想，由一套引擎來融合多種計算模式，螞蟻金服基于此框架正在進行金融級在線機器學習的實踐。

　　02 TA 融合：混合事務/分析支撐即時決策

　　TA融合是指事務與分析的融合機制。傳統的業務應用在做技術選型時，會根據使用場景的不同選擇對應的數據庫技術，當應用需要對高并發的用戶操作做快速響應時，一般會選擇面向事務的OLTP數據庫;當應用需要對大量數據進行多維分析時，一般會選擇面向分析的OLAP數據庫。

　　在數據驅動精細化運營的今天，海量實時的數據分析需求無法避免。而混合事務/分析處理(HTAP)的設計理念是為了打破事務和分析之間的那堵“墻”，實現在單一的數據源上不加區分地處理事務和分析任務。

　　這種融合的架構具有明顯的優勢，可以避免頻繁的數據搬運操作給系統帶來的額外負擔，減少數據重復存儲帶來的成本，從而及時高效地對最新業務操作產生的數據進行分析。

　　03 模塊融合：一站式數據能力復用平臺

　　大數據的工具和技術棧已經相對成熟，大公司在實戰中圍繞工具與數據的生產鏈條、數據的管理和應用等逐漸形成了能力集合，并通過這一概念來統一數據資產的視圖和標準，提供通用數據的加工、管理和分析能力。

• 　　大數據在醫療領域的應用

　　數據能力集成的趨勢打破了原有企業內的復雜數據結構，使數據和業務更貼近，并能更快地使用數據驅動決策。主要針對性地解決三個問題：一是提高數據獲取的效率;二是打通數據共享的通道;三是提供統一的數據開發能力。這樣的“企業級數據能力復用平臺”是一個由多種工具和能力組合而成的數據應用引擎、數據價值化的加工廠，可連接下層數據和上層數據應用團隊，從而形成敏捷的數據驅動精細化運營模式。數據中臺概念就是模塊融合趨勢的印證。

　　04 云數融合：云化趨勢降低技術使用門檻

　　大數據基礎設施向云上遷移是一個重要的趨勢。

　　各大云廠商均開始提供各類大數據產品以滿足用戶需求，紛紛構建自己的云上數據產品。例如，Amazon Web Service(AWS)和Google Cloud Platform(GCP)很早就開始提供受管理的 MapReduce 或Spark服務，以及國內阿里云的MaxCompute、騰訊云的彈性MapReduce等，大規模可擴展的數據庫服務也紛紛上云，如Google的BigQuery、AWS的Redshift、阿里云的PolarDB、騰訊云的Sparkling等，可為PB級的數據集提供分布式數據庫服務。

　　早期的云化產品大部分是對已有大數據產品的云化改造，現在越來越多的大數據產品從設計之初就遵循了云原生的概念進行開發，生于云長于云，更適合云上生態。

　　向云化解決方案演進的最大優點是用戶不用再操心如何維護底層的硬件和網絡，能夠更專注于數據和業務邏輯，在很大程度上降低了大數據技術的學習成本和使用門檻。

　　05 數智融合：數據與智能多方位深度整合

　　大數據與人工智能的融合成為大數據領域當前最受關注的趨勢之一，這種融合主要體現在大數據平臺的智能化與數據治理的智能化。

　　(1)智能化平臺：用智能化的手段來分析數據是釋放數據價值高階之路，但用戶往往不希望在兩個平臺間不斷地搬運數據，這促成了大數據平臺和機器學習平臺深度整合的趨勢，大數據平臺在支持機器學習算法之外，還將支持更多的AI 類應用。

　　(2)智能的數據治理：數據治理的輸出是人工智能的輸入，即經過治理后的大數據。

　　數據治理與人工智能的發展存在相輔相成的關系：一方面，數據治理為人工智能的應用提供高質量的合規數據;另一方面，人工智能對數據治理存在諸多優化作用。

　　微觀組學數據

　　AI智能數據治理是通過智能化的數據治理使數據變得智能：通過智能元數據感知和敏感數據自動識別，對數據自動分級分類，形成全局統一的數據視圖。通過智能化的數據清洗和關聯分析，把關數據質量，建立數據血緣關系。數據能夠自動具備類型、級別、血緣等標簽，在降低數據治理復雜性和成本的同時，得到智能的數據。