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    【Market Trend】加速醫療資源管理及藥物研發 數據分析攸關重要

    作者:SAS 香港總經理 鄭國強先生

    香港公營醫療系統一直面臨龐大壓力,政府投放在公共衞生的開支,由 2017 年度的 711 億元上升至 2021 年度的 1,158 億元,升幅四倍,惟過去兩年的新冠疫情卻加劇本港的醫療負擔。業界一直研究各種可行技術及措施紓緩前線壓力,發展智慧醫療是其中一個提升醫療成效及效率的方法。最近,香港中文大學(中大)醫院以智慧醫院為定位,在醫護流程和醫院運作上運用創新科技,為市民提供優質醫療服務。當中,數據分析擔當關鍵的角色,這趨勢將在後疫情時代協助藥物及疫苗研發及醫療資源分配。

    加速藥物研發及分配醫療資源

    藥物研發需要經過多重步驟及試驗,從資料搜集、研發、臨床試驗、以至合規審核都涉及大量數據整合及分析。資料顯示,在藥物推出市場前,平均需輪選超過一萬個候選藥物。而新冠疫情更進一步為藥廠帶來更龐大的分析需求。數據分析能提供一站式安全、可靠、經驗證的解決方案,從複雜的資料中提取有價值的資訊,協助藥廠思考及決策;同時亦能為藥廠提供臨床研究分析基礎,減少整合數據的時間及成本,加快新藥物及疫苗推出市場的進度。

    此外,通過合規及評審亦是藥物及疫苗推出市場前的關鍵步驟,在此漫長且嚴謹的過程中,數據分析擔當重要角色。美國食品藥品監督管理局(FDA)要求藥廠提新藥物的實驗資料及藥品生產品質管制規範(GMP)等資料,以證明其安全性。

    除了協助藥物研發,數據分析亦能有效地轉換、分析和報告臨床試驗資料,協助醫護人員開發新療法及分配醫療資源。荷蘭阿姆斯特丹大學利用數據分析技術協助測試結腸癌的腫瘤體積,將整個測試過程縮短至僅 20 分鐘,並大大提升手術的準確度,減低因腫瘤切除面積過大對病人的生命危險。

    後疫情時代地位更重要

    面對新冠疫情,有效的醫療資源分配對大眾利益影響深遠。數據分析能根據環境的即時變化、現有醫療資源等資料,準確預測未來醫療需求,從而更有效應對社會所需。美國克利夫蘭醫學中心及中國醫學科學院阜外醫院均利用數據分析,於疫情期間預測患者人數、所需床位和呼吸機數量等資訊,並從中獲得患者的臨床特徵、治療過程和治療效果等重要數據。

    未來,數據分析以至機器學習(Machine Learning)能應用在多個與醫療有關的範疇,例如透過多角度分析,預防醫療保險中欺詐、浪費和濫用情況。在公共醫療資源緊張的情況下,香港可借鏡全球各地使用數據分析的例子,加快應用數據分析於醫療創科的發展,促進有效醫療資源分配及藥物發展。由此可見,數據分析將於後疫情時代更佔重要席位。

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