對(duì)于中醫(yī)藥大數(shù)據(jù)發(fā)展，我們國(guó)家也出臺(tái)了相應(yīng)的中醫(yī)藥大數(shù)據(jù)的政策予以支持與推進(jìn)，2019年10月國(guó)務(wù)院發(fā)布的《關(guān)于促進(jìn)中醫(yī)藥傳承創(chuàng)新發(fā)展的意見(jiàn)》中，提出了以信息化支撐中醫(yī)藥服務(wù)體系建設(shè)，實(shí)施“互聯(lián)網(wǎng)＋中醫(yī)藥健康服務(wù)”行動(dòng)。
那么，大數(shù)據(jù)與中醫(yī)藥這一新的跨學(xué)科領(lǐng)域又是如何相互結(jié)合與發(fā)展的呢？

02大數(shù)據(jù)與中醫(yī)藥如何跨學(xué)科發(fā)展？

對(duì)于大數(shù)據(jù)與中醫(yī)藥的跨學(xué)科發(fā)展，筆者將從以下3個(gè)方面進(jìn)行闡述：  1．中醫(yī)大數(shù)據(jù)的研究趨勢(shì)及其在診斷治療中的應(yīng)用2019年，D．C． Mainenti通過(guò)文獻(xiàn)回顧和分析，總結(jié)歸納了中醫(yī)大數(shù)據(jù)的5大研究方向，包括：中醫(yī)大數(shù)據(jù)框架、物聯(lián)網(wǎng)傳感器技術(shù)、特殊疾病的治療、中藥材和制藥以及其他領(lǐng)域研究。

圖1：中醫(yī)大數(shù)據(jù)5大研究主題分布來(lái)源：Big data and traditional Chinese medicine （TCM）： What’s state of the art？

①中醫(yī)大數(shù)據(jù)框架相關(guān)研究：“創(chuàng)建數(shù)據(jù)平臺(tái)→實(shí)施數(shù)據(jù)分析技術(shù)→培訓(xùn)大數(shù)據(jù)專業(yè)人員”的系統(tǒng)框架，利用大數(shù)據(jù)分析可以減少甚至消除傳統(tǒng)中醫(yī)研究方法中樣本抽取的缺陷和不足，結(jié)果分析中用相關(guān)性取代因果關(guān)系；中醫(yī)臨床文本語(yǔ)料庫(kù)標(biāo)注系統(tǒng)；中醫(yī)臨床科研共享系統(tǒng)；使用標(biāo)準(zhǔn)命名法將經(jīng)典中醫(yī)手稿的結(jié)果數(shù)字化，然后通過(guò)復(fù)雜的算法挖掘信息等等。這些模型框架和系統(tǒng)的構(gòu)建，推動(dòng)了數(shù)字化在中醫(yī)研究和臨床中的應(yīng)用。

②物聯(lián)網(wǎng)傳感器技術(shù)相關(guān)研究：未來(lái)，個(gè)人可以通過(guò)一些可穿戴設(shè)備的傳感器技術(shù)進(jìn)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(shù)據(jù)直接映射到已構(gòu)建中醫(yī)診斷系統(tǒng)的計(jì)算機(jī)中，從而利用深度分析學(xué)習(xí)將大量數(shù)據(jù)融合并有效呈現(xiàn)，用來(lái)管理人類的健康狀態(tài)；基于手機(jī)的圖像采集方法，利用手機(jī)的閃光燈和后置攝像頭，通過(guò)自動(dòng)白平衡收集舌頭圖像來(lái)用作診斷的依據(jù)等等。這些傳感技術(shù)的發(fā)展可以輔助臨床診斷等研究。

③特殊疾病的治療相關(guān)研究：可以利用大數(shù)據(jù)分析收集到的特殊疾病患者信息和中醫(yī)信息，歸納出這些患者具有的共同中醫(yī)證候元素；也可利用特定疾病分析的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，消除傳統(tǒng)研究的弱點(diǎn)，挖掘證候與癥狀之間的潛在關(guān)系；還有研究結(jié)果表明，中醫(yī)大數(shù)據(jù)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(lǐng)域相關(guān)研究：中草藥數(shù)據(jù)集成和管理系統(tǒng)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(gòu)建基于行業(yè)大數(shù)據(jù)的中成藥控制策略的持續(xù)改進(jìn)模型等等。

⑤其他領(lǐng)域研究：有研究者評(píng)價(jià)了線上線下O2O餐飲，提出了基于中醫(yī)理論的膳食推薦的決策支持系統(tǒng)；也有學(xué)者在形而上學(xué)的層面，探討大數(shù)據(jù)環(huán)境下的中醫(yī)治療是否應(yīng)該受到時(shí)間和地理位置的影響（例如冬病夏治）等等。

這些基于大數(shù)據(jù)的中醫(yī)研究解決了中醫(yī)傳統(tǒng)主流的研究方法RCT的局限性問(wèn)題，研究者可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，使最后的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)更具有價(jià)值，對(duì)于中醫(yī)研究以及臨床診斷治療都具有重要的意義，同時(shí)也為中醫(yī)藥和中醫(yī)藥企業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展提供了契機(jī)。 2．中醫(yī)藥企業(yè)中的數(shù)字化應(yīng)用大數(shù)據(jù)在中醫(yī)研究和臨床診斷治療中發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用，一些中醫(yī)藥企業(yè)也開(kāi)始嘗試進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。2020年7月國(guó)家發(fā)改委、網(wǎng)信辦等部門(mén)聯(lián)合發(fā)布的《關(guān)于支持新業(yè)態(tài)新模式健康發(fā)展激活消費(fèi)市場(chǎng)帶動(dòng)擴(kuò)大就業(yè)的意見(jiàn)》中提到，加快推進(jìn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，發(fā)展線上線下融合的業(yè)務(wù)發(fā)展模式，提升企業(yè)發(fā)展活力，建立政府－金融機(jī)構(gòu)－平臺(tái)－中小微企業(yè)聯(lián)動(dòng)機(jī)制。

傳統(tǒng)的上游產(chǎn)業(yè)（藥用的動(dòng)植物、中藥材等）面臨著質(zhì)量參差不齊，價(jià)格波動(dòng)等問(wèn)題。由于中藥種植有散戶、地方農(nóng)戶，也有藥廠或者其他供應(yīng)商企業(yè)，沒(méi)有統(tǒng)一的種植規(guī)范，中藥材的質(zhì)量很難把控，在藥材流通的過(guò)程中，交易成本隨之變高，運(yùn)輸過(guò)程中也同樣會(huì)影響藥品質(zhì)量。與此同時(shí)，中游產(chǎn)業(yè)（中藥飲片、中成藥、配方顆粒等）的質(zhì)量受到上游原料質(zhì)量和價(jià)格的影響，也面臨著相同的問(wèn)題。原有的下游終端主要銷(xiāo)售渠道為醫(yī)院等醫(yī)療機(jī)構(gòu)和實(shí)體藥店。

現(xiàn)在，利用大數(shù)據(jù)、人工智能、互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)和工具，在上游和中游，可實(shí)現(xiàn)中醫(yī)藥材規(guī)范性種植、標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)過(guò)程，中藥材在整個(gè)流通過(guò)程中可被監(jiān)管和溯源，物流整合可以降低流通成本。在終端銷(xiāo)售，可以利用線上和線下兩種銷(xiāo)售渠道，提升整體銷(xiāo)量。同時(shí)隨著互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院的快速發(fā)展，當(dāng)前已經(jīng)可以實(shí)現(xiàn)線上預(yù)約掛號(hào)，線上問(wèn)診、診療，開(kāi)電子處方、機(jī)器人進(jìn)行中藥抓取、中藥代煎、配送上門(mén)等整一個(gè)診療開(kāi)方配藥取藥服務(wù)流程。取代了原本的線下看病環(huán)節(jié)，可以大大縮短患者看病的時(shí)間，也可以保證中藥材質(zhì)量的穩(wěn)定。 3．中醫(yī)藥企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型問(wèn)題點(diǎn)以北京同仁堂為例，同仁堂主要在營(yíng)銷(xiāo)（建立私域流量，降低成本）、工業(yè)（數(shù)字化工業(yè)系統(tǒng)，提升生產(chǎn)效率）、醫(yī)療服務(wù)（利用互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療平臺(tái)，提供增值醫(yī)療服務(wù)）、零售（利用線上、線下渠道，提升銷(xiāo)量）等方面進(jìn)行了數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

《中醫(yī)藥企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“�！迸c“機(jī)”——同仁堂數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究報(bào)告》中提到了以下4個(gè)問(wèn)題點(diǎn)：

數(shù)字化轉(zhuǎn)型成果轉(zhuǎn)化及真正實(shí)現(xiàn)增長(zhǎng)期間的不確定性；

線上線下（零售）數(shù)據(jù)閉環(huán)難度大，數(shù)據(jù)獲取難度大；

孵化出類似云南白藥的明星產(chǎn)品仍有難度；

線上智慧零售是否可發(fā)展成可復(fù)制的商業(yè)模式仍有待商榷和驗(yàn)證；

其他潛在的問(wèn)題，比如說(shuō)數(shù)字化平臺(tái)或者技術(shù)的規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)，數(shù)字化醫(yī)療器械的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，還尚未有統(tǒng)一的規(guī)范，一些理想的數(shù)字化應(yīng)用場(chǎng)景在技術(shù)上仍有待突破等等。     總之，大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)＋的技術(shù)創(chuàng)新和政策推進(jìn)，將促進(jìn)我國(guó)中醫(yī)藥和中醫(yī)藥企業(yè)進(jìn)一步的創(chuàng)新與發(fā)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(guó)中醫(yī)藥行業(yè)白皮書(shū)》5．億歐智庫(kù)《中醫(yī)藥企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“危”與“機(jī)”——同仁堂數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究報(bào)告》  —END—    作者 ｜ 火石創(chuàng)造 周晴昕、胡泊洋