Silverlake和Gic對(duì)Ancestor網(wǎng)站的投資表明，150萬個(gè)來自消費(fèi)者的DNA樣本與200多億個(gè)數(shù)字化歷史記錄和8000多萬個(gè)家譜相關(guān)，每個(gè)基因型記錄的估計(jì)價(jià)值約為1700美元。

23andme和Genentech之間的研究合作關(guān)系表明，每個(gè)患者記錄的價(jià)值大約為5000美元，這突出表明，更多的“藥物化”消費(fèi)者基因型特征與相關(guān)病史相關(guān)。一位制藥類公司不愿具名的總監(jiān)說：“有了遺傳信息和縱向數(shù)據(jù)，我們就能對(duì)患者的流行病學(xué)、進(jìn)展和總體經(jīng)驗(yàn)描繪出最清晰的畫面�！�

數(shù)據(jù)的價(jià)值在制藥領(lǐng)域也可以得到充分的體現(xiàn)。NHS擁有來自所有護(hù)理機(jī)構(gòu)的EHR記錄，并有能力將這些記錄與英格蘭10萬基因組項(xiàng)目聯(lián)系起來。

這些關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集的交易或合作關(guān)系要求每個(gè)患者記錄具有較高的估值（約1000美元–5000美元／記錄），因?yàn)樗鼈兲峁┝藢?duì)患者隊(duì)列的整體視角。這些縱向表型和基因型患者水平的數(shù)據(jù)集對(duì)藥物發(fā)現(xiàn)和更廣泛的人群健康分析具有內(nèi)在的價(jià)值，因?yàn)檫@些數(shù)據(jù)的規(guī)模和深度都是無與倫比的。

我們可以為任何交易或投資提供估計(jì)價(jià)值，例如安進(jìn)在冰島議會(huì)舉行的公開招標(biāo)中的成功。安進(jìn)的數(shù)據(jù)來源于冰島，包含600個(gè)遺傳樣本，來自32萬人口，它創(chuàng)建了一個(gè)將基因型數(shù)據(jù)與表型數(shù)據(jù)聯(lián)系起來的系譜數(shù)據(jù)庫。我們可以估計(jì)每份記錄的價(jià)值約為1300美元。

醫(yī)療數(shù)據(jù)的未來

NHS數(shù)據(jù)集對(duì)整個(gè)醫(yī)療健康生態(tài)系統(tǒng)的所有玩家都具有巨大價(jià)值，經(jīng)管理的NHS數(shù)據(jù)集是一項(xiàng)無形資產(chǎn)，每年可實(shí)現(xiàn)96億英鎊的收益，即NHS每年的收益為50億英鎊，患者每年的收益為46億英鎊。

NHS如果對(duì)其所保存的病患數(shù)據(jù)進(jìn)行充分利用，在大數(shù)據(jù)、人工智能和個(gè)性化醫(yī)療這三個(gè)領(lǐng)域充分挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值，那么就能實(shí)現(xiàn)更廣泛的經(jīng)濟(jì)效益。

如果NHS要對(duì)這些數(shù)據(jù)集進(jìn)行整理并生成縱向患者級(jí)別的記錄，它將能夠獲得更顯著的數(shù)據(jù)價(jià)值，盡管與數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和洞察生成相關(guān)的成本很高。我們通過經(jīng)濟(jì)手段的分析揭示了數(shù)據(jù)短期（1－3年）、中期（3－9年）和長期（10年以上）的一些影響，這些影響能產(chǎn)生非常大的經(jīng)濟(jì)效益。

NHS數(shù)據(jù)對(duì)患者的經(jīng)濟(jì)效益總結(jié)

（截圖來自報(bào)告原文）

大數(shù)據(jù)是可以分析的大型靜態(tài)數(shù)據(jù)集，以提供對(duì)趨勢和模式的真實(shí)見解。將所有NHS數(shù)據(jù)集統(tǒng)一到一個(gè)可分析的患者級(jí)數(shù)據(jù)集，將創(chuàng)造出提高NHS生產(chǎn)力和提供醫(yī)療服務(wù)的機(jī)會(huì)。我們的分析估計(jì)，大數(shù)據(jù)對(duì)生產(chǎn)力的節(jié)約相當(dāng)于每年國民健康服務(wù)預(yù)算的2％，每年可節(jié)省27億英鎊的國民健康服務(wù)預(yù)算支出。

在NHS數(shù)據(jù)集管理一年后可以開始實(shí)現(xiàn)此價(jià)值。此外，NHS可以使用一個(gè)大型的NHS數(shù)據(jù)集來確定要采用的最佳實(shí)踐護(hù)理途徑，這將提高國民健康服務(wù)的生產(chǎn)力，并使其有限的資源得到進(jìn)一步利用。

現(xiàn)在，人工智能已被廣泛用于醫(yī)療健康的早期檢測、診斷、決策、治療和研究。人工智能可以支持國民健康服務(wù)機(jī)構(gòu)開展更多工作。我們的經(jīng)濟(jì)模型顯示，將人工智能應(yīng)用于縱向患者層面的NHS數(shù)據(jù)集對(duì)NHS的經(jīng)濟(jì)效益可以在中期實(shí)現(xiàn)，每年為NHS節(jié)省17億英鎊，每年為患者節(jié)省25億英鎊。隨著數(shù)據(jù)集的增長，人工智能還可以幫助NHS解決臨床和財(cái)務(wù)等方面的問題。

個(gè)性化藥物根據(jù)特定患者的特點(diǎn)定制治療方案。如果NHS創(chuàng)建了一個(gè)包含表型和基因型相關(guān)數(shù)據(jù)的患者級(jí)縱向數(shù)據(jù)集，那么將啟用個(gè)性化醫(yī)療�；�因組數(shù)據(jù)可用于藥物發(fā)現(xiàn)，提供更精確的診斷，更有效地使用藥物，并提高質(zhì)量和壽命。通過承諾更具針對(duì)性和更有效的治療，個(gè)性化藥物可能對(duì)國民健康服務(wù)、患者、生命科學(xué)行業(yè)和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生重大影響。

我們的分析估計(jì)，個(gè)性化醫(yī)療每年可為國民健康服務(wù)預(yù)算節(jié)省6億英鎊，患者每年可獲得21億英鎊的收益。數(shù)據(jù)在個(gè)性化醫(yī)療方面的應(yīng)用只有在10年或更長的時(shí)間內(nèi)才能實(shí)現(xiàn)。個(gè)性化醫(yī)療能夠減少對(duì)患者無效治療的資源投入，使用更有效的藥物或技術(shù)去治療患者。早期的證據(jù)表明，個(gè)性化藥物既可以節(jié)省NHS在無效治療上的浪費(fèi)，又可以降低患者的發(fā)病率和死亡率。

最后，我們認(rèn)為，大數(shù)據(jù)在短期內(nèi)便可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的價(jià)值，其次是人工智能，最后是個(gè)性化醫(yī)療。從長期來看，個(gè)性化醫(yī)療是最能體現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值的一個(gè)領(lǐng)域。

隨著技術(shù)的進(jìn)步，毫無疑問，數(shù)據(jù)會(huì)發(fā)揮愈來愈大的價(jià)值。

文 ｜ 樊鑫

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