大數據浪潮下，中醫藥數字化會通往何方？
對于中醫藥大數據發展，我們國家也出臺了相應的中醫藥大數據的政策予以支持與推進，2019年10月國務院發布的《關于促進中醫藥傳承創新發展的意見》中，提出了以信息化支撐中醫藥服務體系建設，實施“互聯網＋中醫藥健康服務”行動。
那么，大數據與中醫藥這一新的跨學科領域又是如何相互結合與發展的呢？
02大數據與中醫藥如何跨學科發展？
對于大數據與中醫藥的跨學科發展，筆者將從以下3個方面進行闡述： 1．中醫大數據的研究趨勢及其在診斷治療中的應用2019年，D．C． Mainenti通過文獻回顧和分析，總結歸納了中醫大數據的5大研究方向，包括：中醫大數據框架、物聯網傳感器技術、特殊疾病的治療、中藥材和制藥以及其他領域研究。
圖1：中醫大數據5大研究主題分布來源：Big data and traditional Chinese medicine （TCM）： What’s state of the art？
①中醫大數據框架相關研究：“創建數據平臺→實施數據分析技術→培訓大數據專業人員”的系統框架，利用大數據分析可以減少甚至消除傳統中醫研究方法中樣本抽取的缺陷和不足，結果分析中用相關性取代因果關系；中醫臨床文本語料庫標注系統；中醫臨床科研共享系統；使用標準命名法將經典中醫手稿的結果數字化，然后通過復雜的算法挖掘信息等等。這些模型框架和系統的構建，推動了數字化在中醫研究和臨床中的應用。
②物聯網傳感器技術相關研究：未來，個人可以通過一些可穿戴設備的傳感器技術進行自行診斷和疾病治療；可以將圖像、音頻、文本和其他感官數據直接映射到已構建中醫診斷系統的計算機中，從而利用深度分析學習將大量數據融合并有效呈現，用來管理人類的健康狀態；基于手機的圖像采集方法，利用手機的閃光燈和后置攝像頭，通過自動白平衡收集舌頭圖像來用作診斷的依據等等。這些傳感技術的發展可以輔助臨床診斷等研究。
③特殊疾病的治療相關研究：可以利用大數據分析收集到的特殊疾病患者信息和中醫信息，歸納出這些患者具有的共同中醫證候元素；也可利用特定疾病分析的數據挖掘技術，消除傳統研究的弱點，挖掘證候與癥狀之間的潛在關系；還有研究結果表明，中醫大數據更加量化和客觀，可以用于多種疾病的早期診斷和治療。
④中藥材和制藥領域相關研究：中草藥數據集成和管理系統可以方便地收集、集成、分析、通信和可視化信息，有助于提高性能；構建基于行業大數據的中成藥控制策略的持續改進模型等等。
⑤其他領域研究：有研究者評價了線上線下O2O餐飲，提出了基于中醫理論的膳食推薦的決策支持系統；也有學者在形而上學的層面，探討大數據環境下的中醫治療是否應該受到時間和地理位置的影響（例如冬病夏治）等等。
這些基于大數據的中醫研究解決了中醫傳統主流的研究方法RCT的局限性問題，研究者可以利用數據挖掘技術，使最后的數據呈現更具有價值，對于中醫研究以及臨床診斷治療都具有重要的意義，同時也為中醫藥和中醫藥企業的創新發展提供了契機。 2．中醫藥企業中的數字化應用大數據在中醫研究和臨床診斷治療中發揮著越來越重要的作用，一些中醫藥企業也開始嘗試進行數字化轉型。2020年7月國家發改委、網信辦等部門聯合發布的《關于支持新業態新模式健康發展激活消費市場帶動擴大就業的意見》中提到，加快推進產業數字化轉型，發展線上線下融合的業務發展模式，提升企業發展活力，建立政府－金融機構－平臺－中小微企業聯動機制。
傳統的上游產業（藥用的動植物、中藥材等）面臨著質量參差不齊，價格波動等問題。由于中藥種植有散戶、地方農戶，也有藥廠或者其他供應商企業，沒有統一的種植規范，中藥材的質量很難把控，在藥材流通的過程中，交易成本隨之變高，運輸過程中也同樣會影響藥品質量。與此同時，中游產業（中藥飲片、中成藥、配方顆粒等）的質量受到上游原料質量和價格的影響，也面臨著相同的問題。原有的下游終端主要銷售渠道為醫院等醫療機構和實體藥店。
現在，利用大數據、人工智能、互聯網等技術和工具，在上游和中游，可實現中醫藥材規范性種植、標準化生產過程，中藥材在整個流通過程中可被監管和溯源，物流整合可以降低流通成本。在終端銷售，可以利用線上和線下兩種銷售渠道，提升整體銷量。同時隨著互聯網醫院的快速發展，當前已經可以實現線上預約掛號，線上問診、診療，開電子處方、機器人進行中藥抓取、中藥代煎、配送上門等整一個診療開方配藥取藥服務流程。取代了原本的線下看病環節，可以大大縮短患者看病的時間，也可以保證中藥材質量的穩定。 3．中醫藥企業數字化轉型問題點以北京同仁堂為例，同仁堂主要在營銷（建立私域流量，降低成本）、工業（數字化工業系統，提升生產效率）、醫療服務（利用互聯網醫療平臺，提供增值醫療服務）、零售（利用線上、線下渠道，提升銷量）等方面進行了數字化轉型。
《中醫藥企業數字化轉型的“危”與“機”——同仁堂數字化轉型研究報告》中提到了以下4個問題點：
數字化轉型成果轉化及真正實現增長期間的不確定性；
線上線下（零售）數據閉環難度大，數據獲取難度大；
孵化出類似云南白藥的明星產品仍有難度；
線上智慧零售是否可發展成可復制的商業模式仍有待商榷和驗證；
其他潛在的問題，比如說數字化平臺或者技術的規范標準，數字化醫療器械的行業標準，還尚未有統一的規范，一些理想的數字化應用場景在技術上仍有待突破等等。 總之，大數據、互聯網＋的技術創新和政策推進，將促進我國中醫藥和中醫藥企業進一步的創新與發展。
參考資料：1． McKinsey《Big data： The next frontier for innovation， competition， and productivity》2． Mainenti， David C． ＂Big data and traditional Chinese medicine （TCM）： What’s state of the art？．＂ 2019 IEEE International Conference on Big Data （Big Data）． IEEE， 2019．4．頭豹研究院《2019年中國中醫藥行業白皮書》5．億歐智庫《中醫藥企業數字化轉型的“危”與“機”——同仁堂數字化轉型研究報告》 —END— 作者 ｜ 火石創造 周晴昕、胡泊洋
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