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Cell专栏 | 暗抗原赛道远景可期，为定制化癌症疫苗开发新思绪【期刊号：2021年第184卷第14期】

2021年7月22日

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Cell专栏 | 新发明：癌症免疫治疗会泛起疗效自我限制【期刊号：2021年第184卷第15期】

2021年8月4日

行研 | 闭环正在形成，肿瘤大数据公司应当怎样掘金？

前言

作为今世社会高发病率高殒命率的疾病之一，肿瘤一直是医学界最为重大，也最依赖科研的一个领域。由于缺乏足够有用的数据网络和支持，与肿瘤相关的科研和临床实践面临种种挑战，我国离系统化、规范化的肿瘤预防和诊治尚有相当一段距离。
怎样通过运用高价值数据刷新肿瘤治疗历程，让经由实践磨练的治疗计划变为可参考的模板而不是仅存于履历规模，则是肿瘤大数据治理的焦点命题。

一、肿瘤大数据优化诊疗、研发等环节，市场规模预计2025年抵达2,000亿元

1.1 我国癌症疾病肩负极重，预计肿瘤治疗市场规模2030年将抵达14,710亿元

中国是肿瘤发病率增添最快的国家之一，医疗保健支出中肿瘤增添率最高。肿瘤市场规模预计2030年将增添至14,710亿元，2019年至2030年的复合年增添率为13.5%。

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图1：2020年中国新发癌症人数位居天下第一

数据剖析：沙利文、AG亚洲游剖析

图2：中国肿瘤治疗市场规模

与蓬勃地区相比，中国可用的肿瘤疗法仍保存重大滞后。中国癌症患者的5年生涯率，如肝癌、前线腺癌、睾丸癌、皮肤玄色素瘤、淋巴瘤、白血病等，均远低于美国。
同时，肿瘤患者急需全程治理。肿瘤全程治理旨在协调多种医疗资源，为特定的肿瘤患者提供高质量的医疗照顾护士效劳，镌汰其治疗的片断化和重复性，降低就医本钱，提高诊疗质量，增强治疗信心，增添治疗的完整度，使患者治疗受益最大化。2019年美国ASCO（全美肿瘤学年会）报道显示：提供全病程治理效劳，可以使晚期肿瘤患者治疗用度降低21.4%，殒命危害降低38%。而我国肿瘤患者全病程治理还仅处于探索阶段。
这些因素都意味着中国肿瘤市场的重大潜力和增添空间。

1.2 由于改善肿瘤治疗效劳的紧迫性、加速研发的需求及利好政策的出台等，肿瘤大数据市场预计2025年抵达2,000亿元

肿瘤治疗保存重大的未知足需求，大数据可以提高研究、治疗、新药研发等环节的效率及质量。诊疗历程的痛点，如改善癌症治疗效果的紧迫性、加速研发的需求、医疗提供者的肩负，提供了肿瘤大数据生长的主要动力。新药的一系列利好政策，缩短了立异药IND和NDA申请的审评审批时间，加速立异药商业化，催化了肿瘤大数据市场生长。
预计我国肿瘤大数据市场规模2025年将抵达2,015亿元， 2015年-2025年的CAGR为51%。

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数据泉源：沙利文、AG亚洲游剖析

图3：中国肿瘤大数据市场规模

二、肿瘤大数据对药企、患者、医疗效劳提供方有重着述用

肿瘤大数据应用的基础在于医疗的数字化，数字化+医疗提供了毗连和赋能两个机制来解决医疗资源缺乏的问题，在此之上实现智能化则依赖大数据手艺。数字化、智能化关于药企、患者、医疗效劳提供者均是重大助力。

2.1 肿瘤大数据赋能药企，应用于真实天下研究

来自患者的大宗数据可以推动真实天下研究，解决药企刚需。古板的随机比照试验（RCT）属于效力研究，视察理想情形下的效果，这也决议RCT忽略大宗外部天下的信息，难以外推�；谡媸堤煜率莸难芯浚≧WS）研究临床现实条件下的效果，属于效果研究，填充了效力与效果间的鸿沟。

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图4：RWS贴近临床现实，已应用于药物羁系决议

RWS逐步应用于药物羁系、指导临床试验设计等环节，由于数据量大，数据信息处置惩罚难题，大数据手艺成为刚需。在新药研发上，肿瘤大数据可以提供研发偏向。通过视察真实天下数据，相识疾病的盛行病学状态、诊疗情形、并发症等，展现临床痛点，提供发病机制、诊疗要领、治疗靶点等方面的洞察。
在效果剖析上，人工智能施展了要害作用，体现为高效率处置惩罚大规模数据以及从数据中挖掘关联的能力。RWS数据集切合大数据规模性、多样性、高速性和价值性特征，人工的方法并不顺应数据集的治理与剖析。这正是大数据手艺施展的舞台，能够提供完整、智能的数据治理计划，并且在繁杂的数据中找到各维度的相关性，转化为真实天下证据。

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图5：大数据驱动RWS生长

别的，大数据加速了临床试验中的患者招募，增进了立异药物的研发。据IQVIA研究，37%的临床试验站点面临患者招募缺乏的难题，影响了试验开展。随着医疗愈发精准与个性化，药物的适用规模逐渐收窄，肿瘤大数据将在招募与匹配方面成为更主要的角色。

2.2 肿瘤大数据赋能医疗效劳提供方，向临床辅助决议系统演进

针对医疗效劳提供者，数字手艺多环节赋能医疗效劳，向智能化生长，衍生出多种营业模式。智慧医院和大数据平台是医疗信息系统的基础建设环节。
第二阶段，挖掘大数据，生长AI产品，辅助医生和治理职员，更有用地优化诊疗运动。诊断是相对自力的�？�，影像和磨练报告都是由自力的科室和医师出具，图像识别与较量、标记计数等运动均易于AI加入。因此，AI+影像、AI+磨练成为热学生长偏向。
第三阶段，“AI+临床头脑”，即临床辅助决议系统，触及到医疗的焦点环节，详细体现形式为医疗大脑或智能辅助诊断，即让盘算机“学习”专家医生的医疗知识，模拟医生的头脑和诊断推理，给出可靠的诊断。

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图6：数字医疗赋能医疗效劳演进模式

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图7：构建临床辅助决议系统

2.3 肿瘤大数据增进医患毗连，数字疗法成为新偏向

毗连机制通过远程毗连医患分派资源，历经院内毗连-院外导流-数字疗法三个主要阶段。第一阶段，互联网平台挂号或轻问诊营业，将院内医生与待就医患者毗连；第二阶段，数字化深入诊疗，将易拆分的�？樵谠和饪�，如复诊、用药、监测、慢病治理等，泛起了互联网医院、慢病治理等多种营业。
这些营业模式毗连了医患，但很难触及焦点的诊疗环节，其商业价值多依赖医药零售。无法实质分派医生资源的缘故原由在于，诊疗趋势是医生和医院联系愈发细密，同时海内优质医生资源基本由公立医院垄断，医生和医院之间保存较强依附关系。而大数据手艺能够让产品智能化，让产品成为“医生”和新的治疗方法，与患者全程毗连。由此新的模式—数字疗法应运而生，数字疗法是由软件程序驱动，以循证医学为基础的干预计划，用以治疗、治理或预防疾病。数字疗法下，治疗的权威从专家转为产品，治疗效果提升依赖于围绕治疗举行的数据积累和算法优化。
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图8：数字医疗“毗连”模式演进

三、肿瘤大数据企业需应对数据治理、行列构建、营业协同和价值网络搭建等挑战

现在，肿瘤数据大多散落在各个系统，碎片化、低质量、伶仃疏散、类型多样、标准纷歧是当下数据治理的难点。由于数据密度低、质量差，处于孤岛状态，需要专业的大数据公司举行整合治理。
并且，大宗的肿瘤数据没有与病人相毗连，很难被使用起来。数据的联系在于患者，这是剖析的基础。高质量的医疗大数据库需要整条约一病人的所有纪录，提供基于个体的恒久追踪纪录，以支持循证医学研究。
关于专业的肿瘤大数据公司而言，数据治理能力和人工智能引擎，既是入场券也是竞争优势。肿瘤患者保存纷杂的诊疗数据和大宗的图像纪录，只能通过先进的人工智能手艺转换成机械可读的语言。为了爆发准确的展望效果，大数据企业还需要针对差别类型的肿瘤开发特定的算法和模子，每个模子都需要经由海量数据的一连训练，这为进入市场设置了极高的壁垒。
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图9：大数据治理系统

数据治理中，还必需确保没有侵占患者的隐私清静。在海内数据清静和隐私�；ふ咧鸾ッ魅返呐渚跋�，获取可使用的高质量数据将成为企业更为关注的命题。
肿瘤大数据公司取得行业领先职位，还需要解决如下难点：

3.1首先要有高质量的行列

行列基于对特定人群的恒久追踪，高质量行列的研究展现了一些主要的医学发明，但通常在研究设计上很耗时，且跟进的本钱很是高。例如由中国医学科学院与英国牛津大学相助启动的中国慢性病前瞻性研究(China Kadoorie Biobank, CKB)，在2004-2008年完成了51万余人的基线视察，和两次各5%人群随机抽样视察。使用CKB数据可以预计中国人群恶性肿瘤发病率与殒命率，探讨盛行状态。
行列的维度、完整性和质量直接决议了其在真实天下研究中的作用和可信度。行列的主要维度包括医院内、医院外的数据网络和研究以及效果跟踪。
在院内外数据搜集维度上，企业需要获取医院及协会相助。由于医疗资源漫衍不均，肿瘤患者通常需要在一线和二线都会的医院之间流动。笼罩尽可能多的医院，以获取更多的患者毗连，积累纵向医疗数据很是主要。可是，医院数据的获取和相助具有一定的排他性，因此新进入者很难获得医院笼罩，尤其是顶级的肿瘤专科医院。协会相助是快速获取医院资源的时机，并且也保存排他性，顶级协会相助同样是战略资源。
在效果跟踪的维度上，需要一连运营患者，做到随访数据的积累。肿瘤科是典范的危重症，需要大宗的医疗资源和对患者的按期随访，以确保有用治疗。癌症患者的随访数据关于大数据公司审查患者生涯质量、导致治疗不耐受或中止的因素、治疗转换模式和相关的患者效果很是主要。然而，新进入者可能难以天生此类后续数据，由于其需要高度专业的团队和完善的在线加入社区。

3.2?需要2B、2C营业协同生长，形成营业闭环

肿瘤大数据公司往往会举行营业扩展，以包管与医院、患者的强毗连，并探索多种商业变现方法。这些诸如2C的互联网医院、数字医疗；2B的智能诊断、辅助决议、真实试验研究等营业，相互增进，环环相扣。效劳患者和医院，是积累真实天下数据的良机。将数据应用于人工智能引擎，通过学习、训练，AI会一直增强、愈发智能，进而推动效劳能力的提升和数字疗法的生长。随着患者人群扩大、群组增多、数据与处置惩罚手艺升级，可以开发更多2B营业，例如为医药企业提供真实天下研究效劳。这些营业增进了患者群体的进一步扩大，为底层AI开发更强盛的数据治理能力，推动营业良性增添。

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图10：肿瘤大数据营业协同

3.3 需要立异、价值网络的形成

医疗大数据的主要付费方主要分为六个：消耗者、企业、包管公司、政府、医院以及药企。
短期来看，包管公司和药企的付费意愿最强，已有代表企业最先实验大数据的应用。恒瑞医药、华领医药、天坛生物等中国医药和生物公司都已与甲骨文在医疗大数据上睁开相助。创业公司中，思派网络已和9家一线外资医药企业在市场定位、剖析药物经济学评价、远程医疗、分级诊疗、智慧医疗等领域开展相助，并已形陋习模收入。
现在来看，医院、政府与企业对医疗大数据尤其是肿瘤大数据的需求明确，但现阶段的应用有待进一步渗透。海内的人工智能、深度学习、自然语言处置惩罚等手艺也在一连生长中，海内各家医疗大数据公司也最先专注于差别的领域，徐徐拉开差别。在政策推动、资源看好的形势下，市场也将走向成熟。

四、海内外肿瘤大数据代表公司

Flatiron Health建设于2012年，是一家领先的肿瘤大数据手艺效劳公司。旗下主要产品Flatiron平台，是一个基于网络的营业和临床信息数据平台，整合结构差别的患者人群的信息，天生患者视图，提供商业智能剖析，支持网络治理、研究和临床试验，并允许癌症照顾护士提供者和生命科学公司跟踪指标相关的癌症治疗，在合规的情形下治理癌症患者的依从性，并对他们的数据提出定制问题。美国约1300万例癌症患者中，现在有凌驾200家癌症中心和1700名临床医生在使用Flatiron平台。Flatrion处置惩罚的患者量级、效劳机构数据来看，它提升了临床机构的效率，降低了药企的研发周期和本钱，使得肿瘤领域新药研发上市流程越发切合市场需求。Flatrion曾获得Google、罗氏等投资，在2018年2月，它被现在被罗氏以21亿美元的总价收购。

Health Catalyst建设于2008年，是一家美国的医疗数据治理剖析效劳公司。该公司为诊所和医院建设医疗康健数据库，并资助大型综合医院和小型医院提高治理质量，整合和剖析医疗保健系统中重大的运营、财务、临床和研究数据，对数据举行剖析，提升治理水平。2018年7月，Health Catalyst收购了Medcity，扩展其在医疗大数据领域的向导职位。Health Catalyst增添了100多家个客户资源基础，在之前其客户包括21个州和地区的雇主、康健妄想、75个卫生系统，包括1000多家医院和凌驾18.5万名医师组和扩展医疗设施的提供者，支持凌驾7500万患者。合并后的公司将致力于解决大型医疗配送网络中许多最紧迫的问题，由于它们正追求提高质量，降低社区患者照顾护士本钱。

医渡科技有限公司（医渡科技，2158.HK）建设于2014年，提供基于大数据和人工智能手艺的医疗解决计划。公司向医疗行业的主要加入者（包括医院、制药生物手艺及医疗装备公司、研究机构、包管公司、医生和患者以及羁系机构及政策制订者）提供效劳并与之开展相助。公司已经建成自主研发的数据智能基础设施YiduCore，透过在获得授权后处置惩罚和剖析来自凌驾3亿患者和凌驾13亿的时间轴医疗数据纪录，获得了高质量的病例数据与深刻的洞见。使用YiduCore，公司开发了一套能够知足医疗行业客戶要害需求的数据剖析驱动型医疗解决计划。现在谋划三大营业分部：大数据平台息争决计划、生命科学解决计划以及康健治理平台和效劳。

零氪科技建设于2014年，是一家领先的数据驱动和人工智能支持的医疗保健手艺公司。依托自主研发的全球先进的AI数据治理系统（LinkData），零氪在肿瘤、有数病等重大疾病领域，开展基于精准生命科学解决计划（LinkSolutions）的临床招募、真实天下研究、数据洞察等效劳，以真实天下数据为驱动，以医学证据为支持，加速临床研究，赋能药品上市后再开发；开展基于数字化重疾患者康健治理平台（LinkCare）的互联网医院诊疗、线下效劳中心照护、DTP药房和立异包管支付等全生命周期效劳，以患者获益为中心，实现对重疾患者的精准、个性化照护和治理。

明智医疗建设于2018年，专注于肿瘤领域，涉及肝癌、肺癌、食管癌、胃癌、鼻咽癌、泌尿系统肿瘤等多癌种。该公司从行列研究入手，建设最大的专病肿瘤行列，拥有海内最大、最专业的专�。ǜ伟┗颊呤菘�。现在与天下100多家肿瘤专科焦点医院相助，笼罩肿瘤领域的内科、外科、介入科、放化疗科等焦点治疗科室、依托自有专业肿瘤医疗数据库及AI医学履历，为药企、患者、医疗机构提供精准营销、数字处方、辅助决议等闭环数据生态，建设海内领先的肿瘤数据应用产品组合。明智医疗的特点是打造以专科专病数据应用为焦点，集立异手艺、商业模式和价值网络为一体的可盈利细分情形。

五、结语

肿瘤大数据智能平台的快速生长将为药物开发、临床诊疗、辅助决议等环节提供强有力的数据支持，加速药物开发，提升疾病诊治水平，助力肿瘤的精准医疗。我国肿瘤大数据行业的生长起步较晚，现在还在探索阶段，面临重重挑战。现在各家肿瘤大数据公司从差别角度和着重点出发提供效劳，但归根究竟，能够解决数据治理、行列构建、营业协同和价值网络搭建等挑战的企业，才是真正的能够在肿瘤大数据蓝海赛道中脱颖而出，挖到金矿。

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