京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
把大数据带入医疗领域
随着医学科技的发展,大数据时代的到来,现代医疗模式正在经历一场创新性的革命——从治疗走向预防。4P医学正是这场变革的领航者。近日,该理念的发起者、美国著名科学家LeroyHood院士和他的博士后中国科学院教授胡志远一起接受《生命时报》专访,谈一谈4P这一前沿医学的最新发展方向。
什么是4P医学
首先,我们来看一组数据。我国第三次居民死亡原因调查结果表明,心脑血管疾病、恶性肿瘤等慢性病的死亡率占总死亡率的比例高达82.5%。虽然科技不断发展,新的药物不断产生,但许多慢性病很难被根治。在这些常见病面前,“治疗医学”显得力不从心。要想从根本上消除和控制慢性病,医学界必须向预防医学的模式演进,这是现代医学发展的一大趋势。
“4P医学就是一种认识健康与疾病等医学问题的思维方式,是一种理念。它的主要宗旨包括Predictive(预见性)、Preventive(预防性)、Personalized(个性化)和Participatory(参与性)。”胡志远教授告诉记者,该理念由Hood院士和时任中国卫生部部长的陈竺院士共同提出,它更加强调人的主动性,倡导“预防重于治疗”。Hood院士解释说,传统医学是患者生病后由医生来治病,但4P医学强调医生应该对“健康人”进行健康管理,把疾病治疗的关口前移。
把大数据带入医疗领域
“把大数据带入医疗领域是4P医学的核心。”Hood院士表示,4P医学就是要让病人得到个体化、动态的医疗服务。这来源于动态化的个人信息数据,它涵盖很多方面,不只是过去的“医疗记录”,而是个体化的动态健康管理数据云。
胡志远介绍说,在具体操作手段上,4P医学是通过对基因组、蛋白质组、血液指标、代谢物检测等进行持续监测,利用互联网技术收集健康人群和潜在患者的各类遗传、医学、生活习惯等综合数据,构成每一个个体的健康数据云,然后利用系统生物数据平台将这些复杂数据进行归纳分析,从而实现精准诊断和治疗,同时有针对性地建议个人如何科学调整生活方式,如何配合运动、营养和药物的早期干预,尽早把疾病挡在门外。
科学的健康管理将成为医疗领域新动能
Hood院士一直是4P医学的践行者。2010年,他创立了美国4P医学研究院,致力于通过在美国践行4P医学理念来改善医疗保健水平、减少医疗支出、鼓励医疗创新。Hood院士说,目前美国约98%的医疗资源用于疾病,极少用于科学的健康管理。“我认为在今后10到15年里,科学的健康管理会成为医疗领域的新动能。”
作为Hood院士的博士后,胡志远教授回国后,在中科院和中国健康促进会的支持下,创立了中国北京4P健康研究院。他表示,中国自古就有充满哲学智慧的“上医治未病”健康理念。他希望,通过研究院推进更多世界级前沿技术的应用与推广,包括肿瘤预防、慢病管理等,助力中国健康产业转型升级,让国人早日享受4P医学带来的健康福利。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-07-07【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中,文本数据处理是高频刚需场景,用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-07-06在 CDA 数据分析师能力体系中,透视分析是数据探索、多维度汇总、业务复盘的核心基础技能。无论是 Excel 数据透视表,还是 Power ...
2026-07-03在市场竞争日趋激烈、获客成本持续攀升的当下,企业粗放式的“广撒网”获客模式早已无法适配经营需求。企业经营的核心逻辑,已经 ...
2026-07-03 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-07-03【核心关键词】运营、企业、核心、客户、新技术、数字化运营、数据分析、传统企业、人工录入、生产系统、技术人员、数据安全、 ...
2026-07-02在产品开发、项目立项、业务拓展、运营优化的工作中,市场调查、竞品分析、需求调研是三大核心基础工作。很多从业者容易将三者混 ...
2026-07-02