1月7日，國家藥監(jiān)局發(fā)布了2020年的1號(hào)文《真實(shí)世界證據(jù)支持藥物研發(fā)與審評(píng)的指導(dǎo)原則（試行）》，旨在厘清藥物研發(fā)和監(jiān)管決策中真實(shí)世界證據(jù)的相關(guān)定義，指導(dǎo)真實(shí)世界數(shù)據(jù)收集以及適用性評(píng)估，為醫(yī)藥界和監(jiān)管部門利用真實(shí)世界證據(jù)支持藥物研發(fā)和監(jiān)管決策提供參考意見。

真實(shí)世界研究是指針對(duì)預(yù)設(shè)的臨床問題，在真實(shí)世界環(huán)境下收集與研究對(duì)象健康有關(guān)的數(shù)據(jù)（真實(shí)世界數(shù)據(jù)）或基于這些數(shù)據(jù)衍生的匯總數(shù)據(jù)，通過分析，獲得藥物的使用情況及潛在獲益-風(fēng)險(xiǎn)的臨床證據(jù)（真實(shí)世界證據(jù)）的研究過程。當(dāng)前，臨床大數(shù)據(jù)和真實(shí)世界研究非常火熱，但實(shí)際情況中，卻存在商業(yè)模式不清晰、盈利困難的情況。

隨著一系列改革措施推進(jìn)落實(shí)，藥物研發(fā)快速發(fā)展，新藥加速上市，同時(shí)對(duì)藥物研發(fā)工作的質(zhì)量和效率提出了更高的要求。接下來，我們將探討藥企對(duì)于臨床大數(shù)據(jù)的應(yīng)用和變現(xiàn)情況，以及真實(shí)世界研究的應(yīng)用場(chǎng)景。

臨床大數(shù)據(jù)與藥物數(shù)據(jù)或健康數(shù)據(jù)不同，臨床數(shù)據(jù)的獲取具有極高的門檻，從這個(gè)角度來講數(shù)據(jù)本身就具有較高價(jià)值。換句話說，誰擁有了數(shù)據(jù)誰就擁有了發(fā)展臨床數(shù)據(jù)應(yīng)用的絕對(duì)主動(dòng)權(quán)。當(dāng)前臨床大數(shù)據(jù)主要服務(wù)于政府、藥企、醫(yī)院、保險(xiǎn)四個(gè)類別。這四個(gè)類別用戶相對(duì)典型，本文僅以討論臨床大數(shù)據(jù)在藥企的應(yīng)用和變現(xiàn)模式。當(dāng)然這四個(gè)類別也經(jīng)常聯(lián)動(dòng)，例如藥企-醫(yī)院，就是一對(duì)典型的聯(lián)動(dòng)體系，臨床大數(shù)據(jù)同時(shí)服務(wù)于藥企與醫(yī)院才能構(gòu)成完整的商業(yè)模式。

藥企是臨床大數(shù)據(jù)重要的服務(wù)對(duì)象，對(duì)于藥企而言無非是兩個(gè)方面的應(yīng)用場(chǎng)景。其一是有利于藥品研發(fā)；其二是有利于藥品營銷。藥企相對(duì)資金比較雄厚，對(duì)上述兩個(gè)方面有價(jià)值的臨床大數(shù)據(jù)產(chǎn)品或服務(wù)，企業(yè)則有興趣推進(jìn)。

臨床大數(shù)據(jù)的服務(wù)也圍繞著藥品研發(fā)與藥品營銷兩個(gè)方面展開。

藥物研發(fā)階段可做的工作很多。首先藥物研發(fā)分為臨床前階段、臨床階段、上市階段。本文只討論臨床大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，所以臨床前階段不在討論范圍之內(nèi)。對(duì)于臨床階段而言，由于該階段的大量研究屬于前瞻性研究，數(shù)據(jù)需要基于試驗(yàn)設(shè)計(jì)進(jìn)行入組采集分析。在臨床階段，已有的臨床數(shù)據(jù)對(duì)于前瞻性研究利用價(jià)值有限，但通過已有數(shù)據(jù)尋找患者入組的確是非常有效的。其次，通過臨床數(shù)據(jù)是確定藥物立項(xiàng)的有力證據(jù)。包括是否需要開展新藥研發(fā)立項(xiàng)，是否對(duì)新品種進(jìn)行引入（Licence In）等。

藥物營銷階段，臨床數(shù)據(jù)有充分的用武之地，包括藥物上市后評(píng)價(jià)、真實(shí)世界研究、營銷知識(shí)圖譜、健康監(jiān)控與隨訪等。例如通過真實(shí)世界研究得到某款藥物的有力證據(jù)，不但可以公開發(fā)表，甚至可以寫入該藥物的說明書中。這些對(duì)于藥企營銷具有莫大的好處。

藥物研發(fā)分為兩個(gè)過程，藥物臨床前研究與藥物臨床研究，如下圖所示。對(duì)于臨床前研究，主要是處于實(shí)驗(yàn)室階段，臨床數(shù)據(jù)能夠發(fā)揮的余地很小。在新藥臨床階段，主要以前瞻性研究為主，即為了完成一個(gè)臨床終點(diǎn)而招募一批患者進(jìn)行入組實(shí)驗(yàn)。在藥物臨床實(shí)驗(yàn)中，所有的數(shù)據(jù)基本都是新產(chǎn)生的，這樣我們已有的臨床數(shù)據(jù)對(duì)于新藥臨床實(shí)驗(yàn)本身并沒有太大價(jià)值。但是，對(duì)于臨床實(shí)驗(yàn)而言，入組人群往往具有較高要求，臨床數(shù)據(jù)可以幫助研究機(jī)構(gòu)尋找合適的入組受試者。

臨床試驗(yàn)入組有多重方式，當(dāng)前主要的方式有以下幾種：

（1）確保受試者符合倫理已批準(zhǔn)的最新方案所規(guī)定的所有入選標(biāo)準(zhǔn)，且不符合任何一項(xiàng)排除標(biāo)準(zhǔn)；

（2）招募廣告：可以通過張貼已獲得倫理委員會(huì)書面批準(zhǔn)的招募廣告；
（3）對(duì)所有就診患者進(jìn)行普遍篩選；
（4）在門診等待合格受試者前來就診；
（5）建立專科、專病門診。

這些方式總體來講是一種招募行為，缺乏精準(zhǔn)性，效率也較低。通過臨床數(shù)據(jù)可以較為精準(zhǔn)的檢索到患者的相關(guān)信息，可以提高招募受試者的效率。但是由于我國電子病歷數(shù)據(jù)互通性很差，區(qū)域內(nèi)很難進(jìn)行電子病歷的融合，在規(guī)范用語方面也很難統(tǒng)一，使得數(shù)據(jù)零散難以檢索。

藥物上市后，最重要的問題就是藥品營銷。藥物上市后臨床研究，以及真實(shí)世界研究對(duì)藥企的最大利益，就是能夠促進(jìn)該類產(chǎn)品在市場(chǎng)中的地位。所有藥企的研究方向一定是希望獲得自身有利的結(jié)果，如果得到不利證據(jù)也會(huì)積極調(diào)整公司策略，盡可能的避免損失。所以從藥企利益的方面考慮，將這部分內(nèi)容放在藥物營銷中進(jìn)行討論。

不過真實(shí)世界研究并不是只針對(duì)藥物，在醫(yī)療費(fèi)用控制、醫(yī)療質(zhì)量方面也有相應(yīng)的研究路徑。但是為什么當(dāng)前會(huì)有這么多與藥品有關(guān)的真實(shí)世界研究？

原因很簡(jiǎn)單，有商業(yè)模式的研究工作才是一個(gè)穩(wěn)定的模式。由于與藥品相關(guān)的研究與藥企商業(yè)利益直接相關(guān)，這些研究費(fèi)用會(huì)被藥企買單。如此這般，當(dāng)前市場(chǎng)上有關(guān)真實(shí)世界研究的項(xiàng)目大多與藥品相關(guān)。

真實(shí)世界研究還有一個(gè)大方向是醫(yī)療費(fèi)用控制，當(dāng)前醫(yī)保壓力很多，所以國家也在醫(yī)保控費(fèi)方面投入了大量研究金費(fèi)。不過在醫(yī)保控費(fèi)方面，真實(shí)世界研究并沒有與商保企業(yè)產(chǎn)生相對(duì)明確的商業(yè)模式，所以自然研究的場(chǎng)景沒有藥品豐富。臨床大數(shù)據(jù)與保險(xiǎn)有關(guān)的內(nèi)容將在未來的文章中進(jìn)行討論。

所謂真實(shí)世界研究，學(xué)術(shù)界有兩種不同的劃分方法。

第一種意見認(rèn)為所有回顧性研究都屬于真實(shí)世界研究，簡(jiǎn)而言之就是對(duì)所有真實(shí)醫(yī)療或醫(yī)療周邊產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)的研究，都屬于真實(shí)世界研究。這些數(shù)據(jù)是在診療過程中自然產(chǎn)生的，而不是通過人為設(shè)計(jì)某種實(shí)驗(yàn)而得到的。

第二種意見認(rèn)為真實(shí)世界研究是所有傳統(tǒng)臨床醫(yī)學(xué)研究之外的部分。傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)研究是隨機(jī)對(duì)照實(shí)驗(yàn)、隊(duì)列研究、病例對(duì)照研究、橫斷面研究等教科書里傳統(tǒng)臨床研究類型之外的研究。

針對(duì)上述兩個(gè)學(xué)術(shù)界的看法，筆者更傾向于第一種看法。在筆者看來，真實(shí)世界研究的本質(zhì)是數(shù)據(jù)的來源問題。經(jīng)過嚴(yán)格的實(shí)驗(yàn)對(duì)象篩選獲得的數(shù)據(jù)（例如傳統(tǒng)臨床實(shí)驗(yàn)），則不能稱為真實(shí)世界研究。只有在非刻意性的基礎(chǔ)上獲得數(shù)據(jù)，才能稱為真實(shí)世界研究。

所以真實(shí)世界研究沒有研究對(duì)象的評(píng)選標(biāo)準(zhǔn)，所有數(shù)據(jù)完全是在現(xiàn)實(shí)中產(chǎn)生。在FDA的指南中，對(duì)“真實(shí)世界數(shù)據(jù)”的定義強(qiáng)調(diào)了兩個(gè)點(diǎn)：定期收集（routinely collected），數(shù)據(jù)來源多樣（from a variety of sources）。

（1）優(yōu)效、等效、非劣效研究

藥物療效驗(yàn)證是藥企最感興趣的項(xiàng)目之一，為了驗(yàn)證自己的藥物在醫(yī)療環(huán)境中的地位，藥企愿意投入大量資源開展真實(shí)世界研究工作。所謂優(yōu)效性試驗(yàn)是為了驗(yàn)證藥物是否優(yōu)于另外一種藥物；等效性試驗(yàn)，即檢驗(yàn)一種藥物是否與另一種藥物具有相同的療效；非劣效試驗(yàn)，即驗(yàn)證一種藥物不差于另外一種。

藥物優(yōu)效、等效、非劣效研究屬于傳統(tǒng)研究范疇，可以通過試驗(yàn)設(shè)計(jì)進(jìn)行試驗(yàn)。不過從本質(zhì)上而言，該實(shí)驗(yàn)更適用于真實(shí)世界研究。只有在實(shí)際診療中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)才能較好的做出客觀評(píng)價(jià)。

通常來講，進(jìn)行該類試驗(yàn)應(yīng)該選取一款市場(chǎng)上廣泛認(rèn)可的藥物作為陽性對(duì)照藥，通過與該藥物的對(duì)比，得到優(yōu)效、等效、非劣效的相關(guān)結(jié)果。由于被選中陽性對(duì)照的藥品，通常都是較強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，所有企業(yè)自然希望得到優(yōu)效的結(jié)果。

對(duì)于優(yōu)效性試驗(yàn)而言，其假設(shè)檢驗(yàn)為：

原假設(shè)

備擇假設(shè)

其中δ是一個(gè)臨床具有意義的數(shù)值，稱為優(yōu)效性界值。π_T為測(cè)試藥物的總體有效率，π_C為對(duì)照藥物的總體有效率。優(yōu)效性的主要目的就是需要確定測(cè)試藥物療效需要超過對(duì)照藥物的優(yōu)效性界值，且不能低于0點(diǎn)。

對(duì)于等效性試驗(yàn)而言，其假設(shè)檢驗(yàn)為：

原假設(shè)

備擇假設(shè)

公式中的相關(guān)指標(biāo)與前文中的一致。在等效性實(shí)驗(yàn)中，需要測(cè)試藥物與對(duì)照藥物的有效性在一個(gè)界值中間，即可從統(tǒng)計(jì)學(xué)上判斷兩者的等效性。等效性更多的用于仿制藥與原研藥物的一致性評(píng)價(jià)中。

對(duì)于非劣效試驗(yàn)而言，其假設(shè)檢驗(yàn)為：

原假設(shè)

備擇假設(shè)

非劣效實(shí)驗(yàn)重點(diǎn)在于確定測(cè)試藥物與對(duì)照藥物的療效之差不低于下屆，單側(cè)檢驗(yàn)就可以確定非劣效。下圖很形象的說明了三種實(shí)驗(yàn)的關(guān)系。如果測(cè)試藥物的療效低于對(duì)照藥物療效的下線界值，那么則無法得出結(jié)論。

在傳統(tǒng)的生物統(tǒng)計(jì)中，以上三種試驗(yàn)可以通過人為設(shè)計(jì)、招募受試者等方式完成。對(duì)于真實(shí)世界研究，我們需要完全采用真實(shí)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)而并非利用人為設(shè)計(jì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)。

完成以上工作有兩個(gè)難點(diǎn)：第一是如何選擇數(shù)據(jù)，第二是如何制定臨床指標(biāo)δ。

首先討論如第二個(gè)問題，定臨床指標(biāo)δ從來都是一個(gè)難題，選大了會(huì)使得區(qū)間變大使得測(cè)試藥物優(yōu)效性可能降低，或達(dá)不到等效的藥物被判定為等效；如果δ選的較小，則會(huì)增加相反概率發(fā)生的可能性。具體情況還需要針對(duì)藥物適應(yīng)癥因素確定。常用的指標(biāo)有生化指標(biāo)、生物等效性（EB）等。

第一個(gè)問題是如何選擇數(shù)據(jù)，這對(duì)于真實(shí)世界研究非常重要。選擇數(shù)據(jù)有兩種情況，一種是針對(duì)于已有的醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行回顧性研究，另一種情況通過對(duì)服用兩種藥物的人群進(jìn)行隨訪獲得數(shù)據(jù)，屬于一種前瞻性的研究。

從藥企角度出發(fā)，通常希望快速得到相應(yīng)的結(jié)論，不但可以解決成本，對(duì)藥品營銷推廣也有好處。回顧性研究的問題在于臨床數(shù)據(jù)是已經(jīng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)質(zhì)量較差并且獲得困難，并不一定能夠達(dá)到對(duì)應(yīng)的試驗(yàn)?zāi)康摹Ｇ罢靶匝芯康膯栴}在于隨訪時(shí)間周期長(zhǎng)，花費(fèi)成本巨大，藥企很難長(zhǎng)時(shí)間支持這樣一個(gè)只投入無結(jié)論的項(xiàng)目。

當(dāng)前臨床數(shù)據(jù)遇到最大挑戰(zhàn)是數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（ETL）及合并，也可以說是數(shù)據(jù)治理的內(nèi)容。在回顧性的真實(shí)世界研究中，什么樣的臨床數(shù)據(jù)才是有價(jià)值的，我們給出三條建議：

1.明確臨床事件的發(fā)生順序；

2.明確患者身份標(biāo)識(shí)；

3.使用統(tǒng)一的編碼規(guī)范。

明確臨床事件的順序在于確定患者的病程及處理情況，大量臨床數(shù)據(jù)無法得到應(yīng)用的原因在于無法看到一個(gè)患者，在一段時(shí)間內(nèi)的臨床處置及相應(yīng)的結(jié)果。臨床數(shù)據(jù)應(yīng)用，并不一定要求在同一時(shí)間段內(nèi)的患者，但需要明確順序因素與時(shí)間間隔。

明確患者身份標(biāo)識(shí)，這一點(diǎn)很好理解。我們做真實(shí)世界研究大多數(shù)以患者為單位進(jìn)行，即使研究某個(gè)藥物或療法，也需要根據(jù)患者個(gè)體進(jìn)行分析。

使用統(tǒng)一的臨床編碼規(guī)范，這是醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用中老生常談的問題。在這里不進(jìn)行過多的討論，希望各家醫(yī)院能夠盡量遵守。上述三個(gè)基本要求如圖所示。

對(duì)于真實(shí)世界的研究結(jié)論，良好的結(jié)論藥企可以寫入自己的說明書中，不利的結(jié)論企業(yè)應(yīng)該立刻調(diào)整自己的市場(chǎng)布局，躲避不利因素。

（2）藥物不良反應(yīng)監(jiān)測(cè)與藥物警戒

藥物不良反應(yīng)監(jiān)測(cè)更多的是一種責(zé)任與義務(wù)。在國外很多不良反應(yīng)監(jiān)測(cè)工作由藥企完成，在國內(nèi)更多的是由政府及相關(guān)部門進(jìn)行監(jiān)控。

藥物不不良反應(yīng)監(jiān)測(cè)更多的是一種企業(yè)責(zé)任，特別是在新藥上市之后，可以通過不良反應(yīng)監(jiān)測(cè)根據(jù)完善藥品說明書，讓用藥更加安全。從藥企利益的角度考慮，藥企更應(yīng)該主動(dòng)進(jìn)行藥物不良反應(yīng)監(jiān)測(cè)，以降低由于不良反應(yīng)而產(chǎn)生的高昂賠償費(fèi)用。

藥物不良反應(yīng)的發(fā)生機(jī)理是比較復(fù)雜的，歸納可分為甲型和乙型兩大類。

前者是由于藥物的藥理作用增強(qiáng)所致，其特點(diǎn)是可以預(yù)測(cè)，一般與藥物劑量有關(guān)，其在人群中的發(fā)生率雖高，但死亡率低。后者與正常藥理作用完全無關(guān)的一種異常反應(yīng)，通常很難預(yù)測(cè)，常規(guī)毒理學(xué)篩選不能發(fā)現(xiàn)。

常用的流行病評(píng)價(jià)方法同樣也有回顧性研究與前瞻性研究?jī)煞N，這兩者分別對(duì)應(yīng)了病例對(duì)照研究與隊(duì)列研究。前者是已知發(fā)生了某不良反應(yīng)后，追查由某藥物引起的可能性大小；后者是對(duì)研究對(duì)象追蹤隨訪一段時(shí)間，比較暴露于藥物的研究對(duì)象中不良反應(yīng)的發(fā)生率是否較不暴露于藥物的研究對(duì)象更高。藥物不良反應(yīng)往往從真實(shí)世界數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)，通過傳統(tǒng)臨床試驗(yàn)等方法確認(rèn)。

藥物不良反應(yīng)與藥物警戒在全球已經(jīng)研究了很多年，不僅提出了多種算法，數(shù)據(jù)分析種類也由醫(yī)療數(shù)據(jù)分析轉(zhuǎn)向醫(yī)療數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)共同分析的方法。當(dāng)前大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)等多種算法都應(yīng)用于藥物不良反應(yīng)信號(hào)的發(fā)現(xiàn)。在藥物不良反應(yīng)與藥物警戒中，有兩項(xiàng)核心工作：藥物不良反應(yīng)數(shù)據(jù)庫構(gòu)建和不良反應(yīng)數(shù)據(jù)挖掘。

藥物不良反應(yīng)數(shù)據(jù)庫是一個(gè)多數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)庫，也就是說并不只來源于臨床中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，還包括蛋白、靶點(diǎn)等藥物數(shù)據(jù)。當(dāng)前的不良反應(yīng)數(shù)據(jù)大多數(shù)以不良反應(yīng)上報(bào)為主，在未來的發(fā)展中，可以借助人工智能等技術(shù)手段構(gòu)建疑似不良反應(yīng)數(shù)據(jù)庫。該數(shù)據(jù)庫直接來自于臨床過程產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，將一些臨床癥狀與用藥情況疊加進(jìn)行判定，主動(dòng)挖掘一些不良反應(yīng)事件。

藥物不良反應(yīng)算法方面研究也同樣非常深入。主要分為三個(gè)大類：比例失衡分析算法(DPA)、邏輯回歸算法(LRM)、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法(ARM)。

在AI與機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展的今天，決策樹、聚類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法都會(huì)用作藥物不良反應(yīng)的挖掘工作。具體的算法內(nèi)容本文不進(jìn)行細(xì)節(jié)展開。

探索藥物不良的試驗(yàn)方法有四種：差異法、協(xié)同法、共變法、類比法。這四種方法也可以作為臨床數(shù)據(jù)研究的理論依據(jù)。

差異法就是從相同中尋找不同的因素，這種不同的因素就有可能是引起醫(yī)學(xué)事件的原因。例如有一人群患有心律失常，當(dāng)應(yīng)用傳統(tǒng)的抗心律失常藥物無效時(shí)，停藥后又改用胺碘酮，結(jié)果有部分患者不僅原有的心律失常未得到控制，卻又發(fā)生了扭轉(zhuǎn)性室速。同屬一組人群，在使用胺碘酮前和后可找出的不同因素正是胺碘酮，因此，可以假設(shè)胺碘酮會(huì)引起扭轉(zhuǎn)性室速。據(jù)此，便可再作進(jìn)一步的分析性研究。

協(xié)同法適用于在不同的時(shí)間、不同的空間或不同人口統(tǒng)計(jì)學(xué)的人群中的某些人出現(xiàn)了同一種醫(yī)學(xué)事件，就可以采用這一方法提出假設(shè)。例如調(diào)查食物中毒就可以使用這種方法。

共變法適用于某種醫(yī)學(xué)事件的發(fā)生頻率，隨著某種客觀因素的數(shù)量變動(dòng)成正比地相應(yīng)變動(dòng)，這種數(shù)量變動(dòng)的客觀因素就可能是引起醫(yī)學(xué)事件的原因。轟動(dòng)全世界的“反應(yīng)停事件”就是通過這一方法提出假設(shè)的，研究者們巧妙地將相關(guān)年代反應(yīng)停的市場(chǎng)銷售信息與醫(yī)學(xué)事件聯(lián)系起來，繪出一個(gè)銷售總量與病例數(shù)的時(shí)間分布曲線圖。

類比法是把原因不明的醫(yī)學(xué)事件和另一已十分清楚的客觀因素進(jìn)行比較，如有相似之處，說明這種客觀因素可能就是引起醫(yī)學(xué)事件的原因。例如瑞氏綜合征（Reye’s syndrome）的研究中，有人發(fā)現(xiàn)水楊酸中毒的臨床和組織學(xué)改變很類似該綜合征，于是通過邏輯推理提出了假設(shè)。

藥企可以借助臨床數(shù)據(jù)對(duì)藥物不良反應(yīng)進(jìn)行主動(dòng)性研究。首先確定使用本公司某種藥物的相關(guān)人群。對(duì)于人群中發(fā)生的任何相關(guān)的臨床現(xiàn)象進(jìn)行聚類，按照診療的事件數(shù)據(jù)進(jìn)行分。藥物不良反應(yīng)的研究成果，一般以平臺(tái)或系統(tǒng)形式呈現(xiàn)。該平臺(tái)可以進(jìn)行不良事件檢索、不良事件相關(guān)藥物檢索以及相關(guān)的不良事件組合檢索。

藥物營銷之前依靠醫(yī)藥代表，現(xiàn)在各個(gè)醫(yī)院對(duì)醫(yī)藥代表管理嚴(yán)格，各大藥企的藥物推廣更多的變更為專家型營銷方式，通過對(duì)醫(yī)生、患者的教育，使他們了解自己公司的產(chǎn)品，以知識(shí)的方式傳遞營銷思路。現(xiàn)在的醫(yī)藥代表往往會(huì)手持一個(gè)pad，里面有藥物的所有資料以及相關(guān)的臨床證據(jù)，甚至是一些醫(yī)藥有關(guān)的問答系統(tǒng)。這樣一個(gè)醫(yī)藥知識(shí)的檢索平臺(tái)或者說問答系統(tǒng)就可以利用知識(shí)圖譜技術(shù)進(jìn)行構(gòu)建。

針對(duì)藥企而言，在營銷方面醫(yī)療知識(shí)圖譜可以說是一個(gè)最直接的應(yīng)用，針對(duì)藥物臨床、臨床前的學(xué)術(shù)檢索，也是知識(shí)圖譜的一大應(yīng)用場(chǎng)景。

醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜構(gòu)建技術(shù)歸納為五部分，即醫(yī)學(xué)知識(shí)的表示、抽取、融合、推理以及質(zhì)量評(píng)估。通過從大量的結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)中提取出實(shí)體、關(guān)系、屬性等知識(shí)圖譜的組成元素，選擇合理高效的方式存入知識(shí)庫。醫(yī)學(xué)知識(shí)融合對(duì)醫(yī)學(xué)知識(shí)庫內(nèi)容進(jìn)行消歧和鏈接，增強(qiáng)知識(shí)庫內(nèi)部的邏輯性和表達(dá)能力，并通過人工或自動(dòng)的方式為醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜更新舊知識(shí)或補(bǔ)充新知識(shí)。

知識(shí)圖譜的數(shù)據(jù)來源非常多樣，臨床大數(shù)據(jù)只是知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)來源的一個(gè)方面，下圖就表現(xiàn)了知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)來源的多樣性。

從變現(xiàn)方面來講，知識(shí)圖譜更多的是以知識(shí)庫的形式提供服務(wù)，當(dāng)然可以擴(kuò)展為問答機(jī)器人等業(yè)務(wù)應(yīng)用。知識(shí)圖譜在企業(yè)內(nèi)部可以提高藥企的營銷水平，協(xié)助營銷人員更好的推介產(chǎn)品。知識(shí)圖譜對(duì)外是一套知識(shí)庫體系，可以通過售賣賬號(hào)獲取年費(fèi)進(jìn)行變現(xiàn)。

這篇文章主要針對(duì)于藥企討論臨床大數(shù)據(jù)的應(yīng)用與變現(xiàn)情況。對(duì)藥企而言，它不同于醫(yī)院，企業(yè)的最終目的是盈利，所以，藥企必將參與到其商業(yè)模式中。藥企對(duì)于臨床大數(shù)據(jù)的應(yīng)用可以說是一個(gè)正向的推動(dòng)力，只有具備商業(yè)利益的模式才是一種穩(wěn)定的模式，也會(huì)將臨床數(shù)據(jù)應(yīng)用推向新的高度。

作者：高飛（筆名：白白）

資深產(chǎn)品專家。擁有數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、藥學(xué)交叉學(xué)科背景。在大數(shù)據(jù)與人工智能領(lǐng)域?qū)Ｗ⒂谛袠I(yè)與技術(shù)的結(jié)合，擁有超過7年的AI算法與產(chǎn)品經(jīng)驗(yàn)，對(duì)產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的相關(guān)業(yè)務(wù)與商業(yè)模式具有深度研究。

曾任職于中國科學(xué)院化學(xué)研究所及Pharmaron藥物公司從事小分子藥物研發(fā)工作，高級(jí)科學(xué)家（Senior Scientist）。2014年開始從事AI算法研究及產(chǎn)品研發(fā)工作，主持研發(fā)了國內(nèi)首個(gè)藥物臨床前智能數(shù)據(jù)平臺(tái)，得到國家新藥評(píng)審中心（CDE）高度認(rèn)可。多次主持研發(fā)了區(qū)域電子病歷及健康檔案大數(shù)據(jù)平臺(tái)，服務(wù)于江西、山東等省份。曾應(yīng)邀主持國際頂級(jí)雜志科學(xué)(Science)中國年會(huì)，醫(yī)療與腦科學(xué)分會(huì)。曾應(yīng)邀參與協(xié)和醫(yī)院“協(xié)和百年”信息規(guī)劃項(xiàng)目，提供臨床科研智能平臺(tái)設(shè)計(jì)方案。

現(xiàn)任國家慢病防控信息技術(shù)委員會(huì)理事，中國藥學(xué)會(huì)高級(jí)會(huì)員，中國衛(wèi)生信息協(xié)會(huì)常務(wù)理事

來源：動(dòng)脈網(wǎng)