2022四川大学华西医院精准医学研究中心招聘启事【7人】

如今，信息生态系统正以前所未有的速度增长，具有跟踪和评估信息的先进技术正在成倍增加。智能手机、可穿戴物品、网络连接的医疗设备等这些创新技术和产品都利用了改变医疗 健康 结果的能力，所有这些创新都需要持续的数据收集和提交过程。

对于医疗大数据这方面，创新厂商Healthbox公司颇有心得。

颠覆医疗保健领域的大数据

在Healthbox公司最近发布的医疗保健大数据调查报告中，专家们分享了如何颠覆医疗 健康 生态系统中的见解，这些生态系统的数据比以往任何时候都要多。该报告指出，“大数据”一词最初是在20世纪90年代创造的，用于描述传统数据库无法处理的太大或太复杂的数据集。

HIMSS Analytics公司成熟模型高级主管James Gaston表示，“我们的文化定义正在从一个以实体为中心转向更广泛的以患者为中心的事件，其中包括生活方式、地理位置、医疗 健康 和健身数据的 社会 决定因素，以及传统的医疗保健情景数据。”他指出，该行业正在了解医疗保健领域的大数据有多强大。

报告指出，“收集的数据量大、速度快、种类繁多，给利用和确保其有效性以造福宏观、人口层面的 健康 生活和微观、基于证据的精准医学带来了挑战。”换句话说，在海量数据中寻找意义对于在医疗卫生系统中扮演任何角色的任何个人来说都是一项艰巨的任务。

这就是人工智能等创新力量发挥作用的地方。HealthBox公司的调查报告引用了谷歌大脑人工智能研究小组的产品经理LilyPeng博士的话，他解释说，尽管人类智能最适合于整合少量非常大的影响因素，人工智能尤其擅长在大量非常小的影响因素或模糊因素中梳理和识别模式。

Healthbox公司的调查报告还强调了人工智能的一个重要观点：人类和人工智能各自都有自己独特的差异，这不可避免地会影响如何最好地应用每种智能并将其嵌入到工作流程中。

大数据和人工智能如何协作以改进决策

在充斥着数据的世界中，人们可以放心，尽管人工智能和医疗保健领域的大数据具有巨大的潜力，但仍存在一些限制因素，无法阻止它们成为普遍决策的替代品。单一解决方案不应该存在单一创新。

将一种互补的护理方法与大数据结合起来，有助于促进可 *** 作的 健康 见解，而不是为临床工作流程增加新的复杂性。然而，Healthbox公司的调查报告指出，这需要仔细考虑不断发展的护理提供和决策模型，其结果很可能是增强临床决策的发展和比以往任何时候都更加个性化的护理服务。

1删除数据收集中的偏差

HealthBox公司的调查报告指出，“每一个调查人员对于大数据的调查都会产生固有的偏见。这可以包括从评估数据的分类、如何收集数据等方面的所有内容。假设高维数据的力量在于没有隐藏的混杂因素，而这些混杂因素在数据中并不公开。不幸的是，这一假设远未被放弃，并对人工智能技术从大数据中得出结论的有效性构成威胁。”

2承认匿名与特殊性之间的内在冲突

必须采取适当的预防措施来进行结构分析，以避免对患者身份进行逆向工程。但是，值得注意的是，共享开放数据的好处超过了对个人进行重新识别的不利可能性。

人们将不得不权衡共享开放式数据访问的好处与有限但真实的通过对分段数据进行逆向工程重新识别个人的可能性之间的道德权衡。人类智能（而不是人工智能）将被要求解决这些问题。

3 收集数据的有意义的验证和可衡量的影响

在医疗保健中使用大数据可以为患者提供关于如何管理慢性病和其他主要 健康 状况的更详细、更全面的指导。但是，对这些信息的访问量的增加是否会直接导致改进的结果、满意度和整体消费者体验？

数据、人工智能衍生知识和知情临床决策的整合必须通过临床流程和工作流程，并紧密结合在一起，以推动患者护理的潜在效益。需要进行适当的结构化临床试验，以证明数据驱动的护理过程的增量效益能够证明这些决策所产生的成本和并发症是合理的。

4理解潜在的因果关系

在这个关于大数据的网络研讨会上，Healthbox公司强调了这样一个事实，即在数据分析中，重要的是要牢记相关性并不意味着因果关系的古老规则。同样重要的是，确保经过分析的数据不会遗漏可能与测量结果有因果关系的混杂因素。专业知识和人类直觉总是需要与人工智能协同工作，以确认没有隐藏的混杂因素。机器的使用可以帮助人们揭示这些未被发现或未预料到的变量。

这些专家指出，通过协作的方法，显然可以更好地为医疗保健领域的大数据制定成功的战略，这将进一步利用医疗创新的终极力量。人工智能技术的不断出现将扩大大数据的价值，为更具协作性、以人为本的方法铺平道路，这种方法有助于医疗和保健领域的发展。

银河证券历时两个多月，对基因测序行业政策环境，技术趋势及行业巨头的商业模式和投资逻辑进行了深入全面的分析，并发布了《基因测序的发展趋势与商业模式——探讨精准医疗系列报告之(一)》的深度调研报告。

随着人类基因组测序技术的飞速提升、生物医学分析技术的快速发展和大数据分析工具的日益完善，我们正进入全新的医疗健康时代——精准医疗。

精准医疗是一种基于“个人”的定制医疗模式，其以个体的组学信息和遗传信息为基础，以环境、生活方式、既往病史及诊疗方式等为跟踪对象，搜集全方位、可量化、有前瞻性和时效性的个体数据，通过数据的综合分析、挖掘形成有价值的医学信息，最终设计出针对个体的最优解决方案。

图1 精准医疗：基于“个人”的定制、量化医疗模式

基因测序技术凭借灵敏度高、精度和通量高、价格低廉等优势，成为基因检测技术中获取人体基因组数据的主流技术，通过将基因组数据与无线生物传感器获取的生命体征信息（如血压、心跳、脑电波、体温等），成像设备中的个体信息（如CT、MRI、超声等）以及传统医学数据相结合，精准医疗为个体提供全新的定制医疗。

“一刀切”治疗时代已过时，启动精准医疗刻不容缓

传统医学痛点催生精准医疗需求。传统的循证医学是结合临床医生的个人实践经验和客观的科学研究证据，对于症状相同的病人使用相同剂量的同种药物进行治疗，但治疗效果却千差万别。传统治疗方案显示，肿瘤的无效率高达75%，糖尿病无效率43%，抑郁症无效率也有38%。人们逐渐意识到大多数疾病的发生是自身遗传密码和外界环境共同作用的结果。

精准医疗借助可监测的遗传信息和环境信息，针对个体提供定制的优化治疗方案，提升现有治疗水平，并尽量在发病前就有望有效预防。

图2 传统医疗“一刀切”治疗，导致较高的用药无效率

精准医疗具定量化、个体化、事前预防和连续性四大特点，是对传统医学的重要革新，进一步解决了传统医学的痛点，避免医生由于“只见森林不见树木”导致的过度依赖主观经验、描述和循证医学的大众数据，造成对个体的诊疗有效率低、副作用大、事后举措仓促等问题。精准医疗在提升医疗效率的同时，还可降低不合理医疗造成的高昂费用，具有广泛的社会效益。

图3 技术发展促进传统医疗质变，精准医疗具定量化、个体化、事前预防和连续性四大特点

基因测序是精准医疗的基础

基因测序是建立“组学”大数据库和分析的基础，推动精准医疗实现“同病异治”和“异病同治”

精准医疗旨在向患者提供疾病精确诊断和个性化的治疗方案，并将医疗技术提升到病前预防水平。相关技术的发展有两个要素：1构建“组学”大数据样本库，如基因组学、转录组学、蛋白组学等；2探究基因型与样本表型的关联。通过生物信息学分析和遗传诊断，建立遗传信息与临床检验和影像学等数据的关联关系，实现精确的疾病分类和诊断，制定个性化的疾病预防和治疗方案，做到“同病异治”和“异病同治”。这两要素都与基因测序密不可分。

图4 基因测序是精准医疗的基础

个体间基因组千分之五的差异可被基因测序捕捉

人体基因组由30亿对碱基组成，不同人之间基因组的差别只有千分之五。正是这不到1%的差别与外部环境共同决定着人体表型，如高矮胖瘦、酒量、乳糖耐受以及疾病等。基因测序是通过采集血液、体液或细胞，使用测序仪器获取被检测者的DNA序列，然后利用生物信息学方法将该基因信息与已知的基因突变数据库进行比对，并分析其中的异常突变信息，进而诊断疾病，甚至用于患病风险的预测。

人体基因组测序内容主要包括靶向重测序、外显子测序、转录组测序和全基因组测序。通过与正常序列的比对，发现异常突变。异常突变信息按发生突变的碱基数量分为3类：

（1）单个碱基的突变：单核苷酸多态性(SNP)，（2）20bp以下碱基的变异：插入-缺失(Indel)，(3)20bp以上碱基变异：插入(Insertion)、删除(Deletion)、拷贝数变异(CNV)以及基因组结构变异(SV)等。

图5 人体全基因组、外显子组和转录组水平区分

基因测序是基因检测的基础和主流技术

基因检测技术，应用分子生物学的方法检测患者体内遗传物质的结构或表达水平的变化，以实现精准诊断，从而指导更优的治疗方案。目前基因检测常见手段包括聚合酶链式反应（PCR）、荧光原位杂交技术（FISH）、基因芯片技术（Gene Chip）、转录介导的扩增（TMA）和基因测序技术等，其中基因测序是其他四种检测方法的基础和主流技术。

表1 基因测序是基因检测的基础和主流技术

供需两端共同驱使基因测序飞速发展

测序成本和测序耗时成指数级下降

测序的成本和耗时呈指数级下降。随着二代测序技术（Next Generation Sequencing, NGS）的不断革新，测定一个人全基因组数据的成本，由原来的上亿美金，快速下降到目前1000美元，测序时间也降至3天。

人类基因组大数据累积初级阶段完成

经过10多年的累积，人体基因组数据库已经初步形成规模。2003年，由美中等6国科学家历时13年、耗资30亿美金的“人类基因组计划”（Human Genome Project）宣布完成。同年，“DNA元件百科全书计划”启动，并于2012年公开发表研究成果，对人类疾病相关的基因序列研究有重大影响。随后，“国际千人基因组计划”、英国“十万基因组计划”、美国“百万基因组计划”先后于2008年、2014年和2015年启动，为人类基因组样本的累积和探究疾病与基因的关系提供了扎实的基础。

图7 人类基因组数据累积初步完成，重大项目加速推进

基因组数据分析方法应运而生

人体基因组的分析已初步流程化和标准化。生物信息学自1987年首次提出后，经过近30年的发展，从最初的基因组数据的收集和存储，到利用数学建模和人工智能思想，挖掘数据背后的生物学意义、对样本数据进行合理分类、建立合理的二级和三级数据库，再到利用比较基因组学的方法，通过短读序列拼接、基因预测和功能注释，已有一定的能力用于处理庞大复杂的基因组数据。

图8 人体基因组生物信息学分析流程示意图

疾病预防和个性化治疗需求远未满足

现代科学证实，大部分疾病是基因与外部环境共同作用的结果，几乎所有疾病（除外伤）的发生均与基因有关。人类基因组研究成果表明绝大部分人群携带有某些类疾病的易感基因，当人群接触某些不良因子和环境时，其发病几率远高于非携带易感基因人群。因此，人们逐渐意识到只有真正了解自身的基因情况，才能通过改善客观环境、定期体检等方式尽可能地延缓或阻止疾病的发生。

我国慢性病患者人数快速增长，对精准医疗有着迫切需求。推动精准医疗需求。目前我国每年310万癌症新增案例，高血压患者达26亿，糖尿病患者超过1亿人，糖尿病潜在人群15亿；每年220万癌症死亡案例和300万心血管疾病死亡案例。上述疾病通过传统方法难以根治或治愈，对精准医疗有着迫切需求。

表2 中国老年人口慢性病患病人数预测（万人）

越来越多的人意识到基因测序对自身健康的重要性。2011年去世的苹果公司创始人史蒂芬乔布斯患癌时，曾接受过全基因组测序。2013年5月，奥斯卡影后安吉丽娜朱莉通过基因检测和相应的切除手术，将患乳腺癌风险从87%降到5%。

基因测序市场每年有望保持20%以上增速

精准医疗市场增速将远超医药行业整体水平。据BCC Research预测，2015年全球精准医疗市场规模近600亿美元，今后5年年增速预计为15%，是医药行业整体增速的3至4倍。其中，全球基因测序市场规模从2007年的800万美元增长至2013年约45亿美元，预计未来几年将保持超过20%的增速，至2018年将达到约117亿美元。Markets and markets预测中国的基因测序产业2012-2017年间CAGR有望达20%-25%。

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