将精准医学推进日常实践
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-06-09
医生如何行医通常取决于他们的培训、可用数据和证据评估
当你考虑到那里的医学研究时，估计平均需要17 年的时间才能使新的医学发现在护理标准中变得司空见惯，司正在努力提高健康和生命科学行业对正确技术的可能性以及如何为每位患者充分利用精准医疗的认识，转向生命科学，在传统医疗实践之外，生命科学组织在免疫和炎症、中枢神经系统、代谢、肿瘤和其他疾病等领域采用创新的精准医学方法的潜力越来越大，生命科学领域出现了一些现实世界的证据研究，旨在分析药物在现实环境中的影响，由于临床试验往往成本高昂且定义狭窄，因此这些研究很有用。
制药公司的目标是展示疗效、安全性，并让药物获得批准
批准的药物并不总是对每个人都有效，因此这些真实世界的研究有助于个性化治疗，可以使用观察性研究来寻找现实世界的功效，但始终存在一个问题，即发现是否只是一种关联，而不是因果关系，这些研究可以产生效果的假设，但前瞻性临床试验仍然是金标准。
利用“黑匣子”之外的数据
无论是哪个行业，在精准医疗方面，在正确的时间获得正确的数据都是关键，医生提供必要的战略、数据科学和技术专业知识，帮助他们探索一个概念，该概念以前由于缺乏对方法的可见性和所用数据的范围有限而被视为黑匣子，数据分析平台用于组织数据集，以便它们能够发现和激活医疗保健洞察力，一个智能患者平台，用于摄取医疗保健数据并使数据符合临床标准，这些数据可以为用户清楚地翻译，在为整个医疗保健生态系统的客户（包括生命科学公司、付款人和提供商）提供便利，使用这种数据平台，在利用数据时，临床医生还需要考虑患者的社会决定因素和医生办公室或医院以外的其他相关因素，因为治疗也可能依赖于此。
应用人工智能和机器学习
与客户合作，探索基于人工智能的精准医疗方法，使用机器学习 (ML) 操作或 MLOps 来帮助提高生产 ML 的质量，这在精准医学等有大量数据可用的领域尤为重要，我们还需要确保我们生产的模型没有偏见，并对其进行监控以确保它们达到预期效果，使用更高级的分析有助于以多种方式扩大精准医疗在医疗保健和生命科学客户中的作用，包括：
定义需要测量的预期结果，例如糖尿病治疗，这可能涉及随时间测量血红蛋白 A1C。
查看人群中不同的治疗效果，以及先前的药物、测试结果、实验室、人口统计、合并症和先前的医疗保健利用。
测试某些可能导致健康问题的基因突变，并有助于为更有效的治疗提供信息。
未来的趋势
当你考虑到那里的医学研究时，估计平均需要17 年的时间才能使新的医学发现在护理标准中变得司空见惯，司正在努力提高健康和生命科学行业对正确技术的可能性以及如何为每位患者充分利用精准医疗的认识，转向生命科学，在传统医疗实践之外，生命科学组织在免疫和炎症、中枢神经系统、代谢、肿瘤和其他疾病等领域采用创新的精准医学方法的潜力越来越大，生命科学领域出现了一些现实世界的证据研究，旨在分析药物在现实环境中的影响，由于临床试验往往成本高昂且定义狭窄，因此这些研究很有用。
制药公司的目标是展示疗效、安全性，并让药物获得批准
批准的药物并不总是对每个人都有效，因此这些真实世界的研究有助于个性化治疗，可以使用观察性研究来寻找现实世界的功效，但始终存在一个问题，即发现是否只是一种关联，而不是因果关系，这些研究可以产生效果的假设，但前瞻性临床试验仍然是金标准。
利用“黑匣子”之外的数据
无论是哪个行业，在精准医疗方面，在正确的时间获得正确的数据都是关键，医生提供必要的战略、数据科学和技术专业知识，帮助他们探索一个概念，该概念以前由于缺乏对方法的可见性和所用数据的范围有限而被视为黑匣子，数据分析平台用于组织数据集，以便它们能够发现和激活医疗保健洞察力，一个智能患者平台，用于摄取医疗保健数据并使数据符合临床标准，这些数据可以为用户清楚地翻译，在为整个医疗保健生态系统的客户（包括生命科学公司、付款人和提供商）提供便利，使用这种数据平台，在利用数据时，临床医生还需要考虑患者的社会决定因素和医生办公室或医院以外的其他相关因素，因为治疗也可能依赖于此。
应用人工智能和机器学习
与客户合作，探索基于人工智能的精准医疗方法，使用机器学习 (ML) 操作或 MLOps 来帮助提高生产 ML 的质量，这在精准医学等有大量数据可用的领域尤为重要，我们还需要确保我们生产的模型没有偏见，并对其进行监控以确保它们达到预期效果，使用更高级的分析有助于以多种方式扩大精准医疗在医疗保健和生命科学客户中的作用，包括：
定义需要测量的预期结果，例如糖尿病治疗，这可能涉及随时间测量血红蛋白 A1C。
查看人群中不同的治疗效果，以及先前的药物、测试结果、实验室、人口统计、合并症和先前的医疗保健利用。
测试某些可能导致健康问题的基因突变，并有助于为更有效的治疗提供信息。
未来的趋势
谈到精准医疗的未来，卡鲁有时将其称为“精准健康”，埃森哲董事总经理认为，从决策角度交换数据和提出建议的能力以及解释能力将有所帮助使精准医学成为医学实践中的角色，同样重要的是，医生可以通过电子健康记录系统将精准医疗工具作为日常实践的一部分，而不是单独的应用程序，未来几年基因组数据的收集以及进一步的证据将继续增长，并使治疗定制更有效，而不是一种治疗的方法。
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