張國明，顧兵(.沭陽縣人民醫(yī)院檢驗科，江蘇沭陽 223600；2.徐州醫(yī)科大學(xué)醫(yī)學(xué)技術(shù)學(xué)院，江蘇徐州 22004；3.徐州醫(yī)科大學(xué)附屬醫(yī)院檢驗科，江蘇徐州 22002；4.美國普渡大學(xué)生物科學(xué)學(xué)院，美國印第安納州 47907)

·專題筆談·

醫(yī)學(xué)檢驗大數(shù)據(jù)應(yīng)用的思考*

張國明1，顧兵2,3,4
(1.沭陽縣人民醫(yī)院檢驗科，江蘇沭陽 223600；2.徐州醫(yī)科大學(xué)醫(yī)學(xué)技術(shù)學(xué)院，江蘇徐州 221004；3.徐州醫(yī)科大學(xué)附屬醫(yī)院檢驗科，江蘇徐州 221002；4.美國普渡大學(xué)生物科學(xué)學(xué)院，美國印第安納州 47907)

21世紀(jì)是大數(shù)據(jù)時代，醫(yī)學(xué)檢驗大數(shù)據(jù)(big data in laboratory medicine, BDLM)也越來越受到關(guān)注。然而，在醫(yī)學(xué)檢驗工作中應(yīng)用BDLM還存在不少問題。該文綜述了應(yīng)用BDLM的基礎(chǔ)、BDLM對科研選題的要求、應(yīng)用BDLM成功案例和對BDLM應(yīng)用的展望，希望可以幫助醫(yī)學(xué)檢驗同行了解BDLM，并進(jìn)而推動BDLM的應(yīng)用。

大數(shù)據(jù)；檢驗醫(yī)學(xué)；實驗醫(yī)學(xué)

近年來，大數(shù)據(jù)(big data)在各個行業(yè)中的應(yīng)用越來越多。醫(yī)學(xué)檢驗科是其在醫(yī)療單位中具有大數(shù)據(jù)特征的科室之一。隨著實驗室信息管理系統(tǒng)(laboratory information system，LIS)的普及，醫(yī)學(xué)檢驗科的檢測數(shù)據(jù)每天增加百兆字節(jié)或幾十千兆字節(jié)。近年來，全球檢驗醫(yī)學(xué)專家更加關(guān)注醫(yī)學(xué)檢驗大數(shù)據(jù)(big data in laboratory medicine，BDLM)[1]。然而，在實際工作中能夠很好地應(yīng)用BDLM仍然需要一定的基礎(chǔ)，筆者在應(yīng)用BDLM過程中進(jìn)行了如下思考。

1 應(yīng)用BDLM的前提

1.1 應(yīng)用BDLM對信息系統(tǒng)的要求 根據(jù)臨床醫(yī)生開具的醫(yī)學(xué)檢驗檢查申請，醫(yī)學(xué)檢驗科的儀器不斷產(chǎn)生大量的檢測數(shù)據(jù)。但是，利用BDLM最首要的問題是先按一定的條件檢索并導(dǎo)出相關(guān)數(shù)據(jù),然后才能進(jìn)一步利用。醫(yī)學(xué)檢驗科應(yīng)該有強(qiáng)大的LIS，能夠按一定條件和要求檢索并導(dǎo)出電子表格類型數(shù)據(jù)，比如可以按年齡、性別、項目、科室、病種等條件檢索，同時必需檢索全符合條件的數(shù)據(jù)。當(dāng)然，要想采集BDLM進(jìn)行科學(xué)研究，還需要LIS與體檢中心的體檢健康信息管理系統(tǒng)或(和)醫(yī)院電子病歷信息系統(tǒng)(electronic medical record system, EMRS)相互兼容、讀取數(shù)據(jù)的能力。

1.2 應(yīng)用BDLM對科研選題的要求 醫(yī)學(xué)檢驗人員應(yīng)用BDLM的第二個重要的問題就是需要具備科研和臨床應(yīng)用的思維(idea)。idea的產(chǎn)生總的來說有兩種方式可選：一是從文獻(xiàn)資料和實驗數(shù)據(jù)中尋找靈感；二是從實際臨床問題出發(fā)去找數(shù)據(jù)[2]。在有了數(shù)據(jù)和idea的前提下，還需要有解決問題的方法。筆者認(rèn)為統(tǒng)計學(xué)分析很重要，這樣才可能完成BDLM的應(yīng)用分析。

1.3 應(yīng)用BDLM對生物信息學(xué)的要求 目前，二代測序技術(shù)的蓬勃發(fā)展大大加快了測序的速度，也大大降低了檢測成本，從而使得在兩三天內(nèi)完成血液、體液等標(biāo)本的全基因組序列成為可能。然而，面對全基因組序列的大數(shù)據(jù)，如何快速分析是一個難題。這需要醫(yī)學(xué)專家、生物學(xué)專家、計算機(jī)專家和統(tǒng)計學(xué)專家等相關(guān)學(xué)科的跨學(xué)科交流，才有可能取得突破性進(jìn)展。將來，如何進(jìn)一步分析眾多人群的全基因組測序數(shù)據(jù)，將更是一個巨大的挑戰(zhàn)。

2 應(yīng)用BDLM的案例

2.1 基于實驗室數(shù)據(jù)建立參考區(qū)間 若LIS與體檢人員健康管理系統(tǒng)相關(guān)聯(lián)，可以研究醫(yī)學(xué)檢驗項目的參考區(qū)間，制定出相應(yīng)的納入與排除標(biāo)準(zhǔn)后就可以進(jìn)一步做相關(guān)研究。如筆者研究健康人群制定了老年人部分生化項目的參考區(qū)間[3]，其參考人群來自體檢中心最終報告判定為健康的個體，再通過問卷調(diào)查、心電圖、血壓和實驗室檢查排除血液系統(tǒng)疾病、變態(tài)反應(yīng)性疾病、消化系統(tǒng)、呼吸系統(tǒng)疾病和泌尿系統(tǒng)等急、慢性病，棄除樣本狀態(tài)為黃疸、溶血和脂血等的數(shù)據(jù)，統(tǒng)計學(xué)按照美國臨床和實驗室標(biāo)準(zhǔn)協(xié)會《臨床實驗室建立、驗證參考區(qū)間：批準(zhǔn)指南(第3版)》C28-A3[4]文件處理并建立參考區(qū)間。應(yīng)用同樣的方法，我們建立了老年人全血細(xì)胞計數(shù)的參考區(qū)間[5]、2個非侵入性肝纖維化指標(biāo)的參考區(qū)間[6-7]、甲胎蛋白(AFP)和癌胚抗原(CEA)的參考區(qū)間[8]。

2.2 基于實驗室數(shù)據(jù)節(jié)約不必要的醫(yī)學(xué)檢驗測試 隨著人們生活水平的提高和國家醫(yī)保政策的加大，健康體檢和就診意識增強(qiáng)，進(jìn)行醫(yī)學(xué)檢驗的測試量不斷增加。然而，某些醫(yī)學(xué)檢驗檢查項目沒必要同步檢測或者說根本不需要檢測。在評價肝功能時，當(dāng)總膽紅素和丙氨酸氨基轉(zhuǎn)移酶(ALT)在參考區(qū)間以內(nèi)或較低水平時，絕大多數(shù)直接膽紅素和天門冬氨酸氨基轉(zhuǎn)移酶(AST)水平也較低，反之亦然。因此，可以用總膽紅素和ALT水平預(yù)測直接膽紅素和AST水平異常與否[9-10]。同樣，尿素和肌酐在評價腎功能時也具有上述現(xiàn)象[11]。這樣的反饋測試不但節(jié)約了醫(yī)學(xué)檢驗科工作量，而且減少了患者不必要的費用，從而降低醫(yī)療和社會成本。

2.3 LIS與EMRS相互兼容的益處 LIS和EMRS兼容可優(yōu)化檢查流程、減少信息核對次數(shù)和提高質(zhì)量控制水平，使檢驗科工作人員可以快速查閱患者信息，以便更好地確定檢查結(jié)果是否與臨床相符，同時也為結(jié)果不符報告的原因查找提供重要信息。LIS與EMRS相互兼容后，明顯改善樣本周轉(zhuǎn)時間(turnaround time, TAT)且具有可查性，提高了醫(yī)學(xué)檢驗工作效率和臨床滿意度[12]。在LIS和EMRS兼容的基礎(chǔ)上，可以開展相關(guān)項目的診斷性、預(yù)測病程和預(yù)后判斷分析等臨床研究[13-15]。

3 BDLM應(yīng)用的展望

臨床上的預(yù)測模型大多數(shù)是基于BDLM建立的，可以預(yù)測疾病風(fēng)險或識別某種病癥等，以便提高醫(yī)療服務(wù)水平。這可能會成為BDLM以后重點研究的一個方向。如Tayefi等[16]報道，僅應(yīng)用血常規(guī)、血糖、血脂、尿酸和C反應(yīng)蛋白等常規(guī)醫(yī)學(xué)檢驗參數(shù)建立決策樹參數(shù)與高血壓的關(guān)系；Arvanitis等[17]報道利用血清視黃醇結(jié)合蛋白4預(yù)測模型識別甲狀腺運載蛋白心臟淀粉樣變。人工智能(artificial intelligence，AI)是建模的升級，是模擬人類學(xué)習(xí)行為以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。最具代表性的是近期來自谷歌、谷歌大腦與Verily公司的科學(xué)家們開發(fā)出了一款用來診斷乳腺癌的AI，當(dāng)AI學(xué)習(xí)了數(shù)十萬例不同腫瘤組織和正常組織病理切片后，診斷速度及準(zhǔn)確率均已超過專業(yè)的病理學(xué)家的水平。

4 小結(jié)

國內(nèi)外學(xué)者在醫(yī)學(xué)檢驗大數(shù)據(jù)的應(yīng)用上，已取得不少成功的案例，值得借鑒。數(shù)據(jù)除了來源于本單位外，還可以通過眾籌、國外免費數(shù)據(jù)庫(如MIMICII，https://www.physionet.org/mimic2/，PLoS One數(shù)據(jù)共享平臺)和國家人口健康科學(xué)數(shù)據(jù)共享平臺(http://www.ncmi.cn/66)等方式獲得。BDLM的時代已經(jīng)到來，醫(yī)學(xué)檢驗人應(yīng)以積極的心態(tài)去嘗試、去思考、去探索BDLM在臨床和科研上的應(yīng)用。

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(本文編輯：劉群)

江蘇省“科教強(qiáng)衛(wèi)”醫(yī)學(xué)重點人才項目；江蘇省“六大人才高峰”項目(WSN-135)；江蘇省“六個一”工程項目(LGY2016042)。

張國明，1980年生，男，主管技師，碩士研究生，主要從事臨床檢驗工作。

顧兵，副研究員，副教授，E-mail：gb20031129@163.com。

10.13602/j.cnki.jcls.2017.04.19

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2017-02-20)