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精准医疗计划范文1
2016年，中国精准医疗发展也进入加速期，3月5日，国家发改委公布“十三五”规划纲要，其中涉及100个项目，而“加速推动基因组学等生物技术大规模应用”位列其中，预示着“基因组学”被列入国家战略。
早在2015年3月，科技部召开国家首次精准医学战略专家会议，提出了中国精准医疗计划，并计划在2030年前投入600亿元。一年之后，科技部 “精准医学研究”重点专项2016年项目指南正式公布，实施周期为2016年～2020年。这一指南的被医疗界内解读为，行业期待已久的精准医疗国家战略部署终于揭晓。
在资本市场上，2015年以来精准医疗行业内的公司一直是风险投资机构眼中的“香饽饽”，越来越多的天使和VC投资争相加入大健康投资行列。尽管在经历“资本寒冬”，但基因产业上的创业公司融资力度依然不减。据资料显示，2016年中国精准医疗的市场规模已达400亿人民币。
且中国作为人口大国，恶性肿瘤、心脑血管疾病等慢性病占据中国居民疾病死亡率前几位，人口老龄化、重大疾病是造成国家人力资源损失和经济损失的重要因素。此外，精准医疗在生育健康领域、重大疾病治疗领域的应用需求在中国也有庞大的基础。不管是政府的重视与投入，资本市场的火热追捧，还是大众对精准医疗的迫切需求，仿佛都预示着精准医疗的大规模爆发即将到来。但理想和现实之间的距离究竟有多远？在从理想到现实的具体实现路径上又有着哪些障碍？
精准医疗还有多远
美国国立卫生研究院对精准医疗的定义是：建立在了解个体基因、环境以及生活方式的基础上的新兴疾病治疗和预防方法。2016年美国在精准医疗计划上投资2.15亿美元，从逾百万美国志愿者那里收集数据、找寻科学证据，将精准医疗从概念推进到临床应用。
法国政府也宣布投资6.7亿欧元启动基因组和个体化医疗项目，将其命名为：法国基因组医疗2025（France Genomic Medicine 2025）。该项目以提高国家医疗诊断和疾病预防能力为整体目标，预计在全国范围内建立12个基因测序平台，2个国家数据中心。
在世界范围内，还有英国10万人基因组计划、韩国万人基因M计划、澳大利亚零儿童癌症计划等精准医疗计划已获得重大推进。 数据显示，目前，精准医疗全球市场规模已突破600亿美元，其中精准诊断领域约为100亿美元，精准治疗领域500亿美元左右。今后5年，全球精准医疗市场规模，还将以每年15%的速率增长，国内增速将超过20%。
在全球性的精准医疗热下，精准医疗仿佛呼之欲出，但其实精准医疗的真正落地还要面临很多困难。
首先，对于现行的医疗制度来说，精准医疗还需要很多规则或者习惯的改变。在医疗信息记录上，要按照高水平科学研究所使用的样本规范来收集记录。除了病人基本信息外，还需要家族病史、饮食、运动习惯等。
其次，在目前的医疗IT架构内对精准医疗的支撑也存在问题。在2017年的政协会议上，全国政协委员、福建省立医院主任医师侯建明就表示，精准医学是近年来医学研究热点，但是目前我国数据共享方面还存在很大问题，临床样本和健康人群的信息收集、临床资料的分析、个体化医疗的实施等方面，我国数据共享机制仍不健全。建议由卫生行业权威机构牵头，联合相关部门及各医疗机构、大学等共同实施数据整合共享计划，以此夯实精准医疗的数据资源基础，实现医疗资源集约化管理与利用。
除了数据共享外，如何借助IT系统最终实现将医疗大数据提取出知识并最终应用到对患者的治疗上，也是对现有医院信息中心负责人们提出的重大挑战。
夯实数据基础
“我们做了相关调查，发现在实现目标的路径上还有很多工作要做。”阜外医院信息中心主任、中国心胸血管麻醉学会医疗信息技术专业委员会（CHITA）主任委员赵说。
依托国家卫生计生委课题的支持，CHITA在全国开展了针对心血管领域大数据应用的调查。调查覆盖了全国31个省市自治区，包括100家3级医院，210家2级医院。调查结果显示，经过多年的信息化建设，我国医疗信息化整体水平已经达到了相当的高度，各级医疗机构都积累了规模可观的医疗数据，但与大数据的发展预期相比，还存在着巨大的提升空间。在病历结构化能力、数据质量管理、信息集成能力、数据安全意识与管理等方面与先进水平还存在着相当的差距，支撑临床科研大数据分析的能力不足，会影响精准医疗数据分析的准确度。
赵表示，除了数据本身的问题外，许多人对于大数据理念和精准医疗的概念认知较为混乱。在系统的设计上依然遵从传统思路，仅重视医院内部的数据采集、流程管理，不考虑如何实现数据资源的二次利用，如何发挥数据应有的价值。这些问题都是当前实现精准医疗的瓶颈。
若要突破这些瓶颈，就要从根本上解决以下三个问题：
1.缺乏适合临床应用的数据标准和术语集的问题。目前我国已经颁布了医疗数据标准，但这些标准基本是针对通用病历的，难以满足临床中相关描述的要求，以应用最广泛的诊断、手术编码为例，来源于病理术语，开发的初衷是规范病案的编目，目前在一些系统中将这一标准直接用于临床，造成了部分内容描述信息的缺失。欧美等国家在这方面的标准已经形成了体系，数据的标准化程度很高，经过自然语义识别和结构化处理后可以直接进行分析。而目前国内的病历数据很难做到这一点。目前自然语义处理等技术在国内应用的热度很高，医院期望通过这一技术弥补数据结构化采集内容的不足，但由于缺乏有效的术语集支撑，导致采集数据质量无法达到预期的要求，这些环节后续需要花大量时间和精力进行整理。
2.专科病历结构化、集成程度低的问题。现有系统无法支持有针对性的数据临床分析要求，以电子病历系统为例，许多系统在设计、实施时仅考虑满足基本的病历书写、病案质控要求，对于病历内容缺乏基本的控制，导致关键信息遗漏。
与传统医疗手段不同，在精准医疗环境下，首先人们会被告知未来可能患有某些疾病，需要更好地进行预防；其次，一旦患有了某种疾病，其诊断将会非常容易；诊断后的用药，将针对个体对药物的敏感性而制定，每个病人都将得到最合适的药，并在最佳剂量和最小副作用，以及最精准用药时间的前提下用药；对疾病的护理和预后的效果也将得到准确的评估和指导。
对人们来说，将基因应用到治疗中好像还很遥远，但有一个领域可以让我们近距离感受到基因测序。
对于孕妇来说，唐氏筛查是孕期的必要检查，当唐氏筛查数据显示异常时，需要做羊水穿刺进行确诊。羊水穿刺不仅属于有创伤的微型手术，而且有0.5%-1%的流产率和感染率。在基因组学迅速发展的今天，人们现在有了新的选择，无创DNA产前检测。
无创DNA产前检测技术是利用新一代DNA测序技术对母体外周血浆中的游离DN段（包括胎儿游离DNA）进行测序，检测时只需抽取10毫升静脉血，进行基因测序后得到胎儿的遗传信息。根据统计，无创技术筛查的准确率高达99.5%。这意味着，做了无创产前基因检测后，孩子出生患有唐氏综合征的几率降低到了十万分之一。
在癌症治疗领域，基因医疗技术同样有着广阔的应用前景。随着基因检测、基因编辑等技术已进入成熟期，并开始逐渐应用于疾病筛查、癌症治疗、慢性病治疗等领域。预计到2030年，相关市场规模有望突破万亿元大关。
布局基因大数据
精准医疗早已成为全球范围内的火爆话题。而有消息称，今年年内我国将正式启动国家基因库二期工程建设，预计5年内基因数据总量超过美欧日三大基因库总和。同时，我国将加速建立从基因检测到个体化精准免疫的基因技术体系和基础设施。此外，我国将出台相关政策，对经确定为创新医疗器械的基因检测产品等，按照创新医疗器械审批程序优先审查，加快创新医疗服务项目进入医疗体系，促进新技术进入临床使用。
在其中，众多科技公司的进入让精准医疗更加火爆。科技公司通过人工智能AI、大数据和云计算等科技手段来优化精准医疗的数据处理流程、提高数据化程度，正在引发越来越多的关注。
2 0 1 3 年谷歌推出了一项名为 “G o o g l e Genomics”的云端服务，旨在帮助大学实验室和医院将患者或科研对象的生物基因储存到云端上，服务的目标是“探讨遗传变异交互”，意味着科研专家能够访问数百万的生物基因，并能轻松简单地进行对比分析。
谷歌还先后投资了Foundation medicine 和 DNAnexus 两家公司，Foundation medicine是一家提供癌症全基因组测序及分析的公司，谷歌与DNAnexus 则计划一起打造一个巨大的开放式 DNA 数据库，并将共同接管美国联邦政府的国家生物技术信息中心的数据。这些数据将合并进入DNANexus的DNA信息历史文档，并储存于谷歌的云计算服务器，这是谷歌的云计算服务器中最大的第三方数据资料，免费向医学研究者提供接入服务。
另一家国际巨头IBM也早已开始了其在精准医疗领域的布局。多年前，IBM Watson初出茅庐时以机器学习及自然语言识别能力打败人类选手而名声大噪，随后IBM宣布进入了以认知计算为主的又一次转型，如今，IBM Watson已经在医疗健康、商业、教育、市场、供应链、金融服务等领域展开了应用。
其中又以医疗健康领域的进展最为引人注目。2016年1月IBM和美敦力合作推出了一款糖尿病监测APP；3月，IBMWatson人工智能带入苹果手表睡眠健康应用；5月，IBM联手苹果为博士伦开发白内障手术APP；7月，IBM宣布已成立IBM Watson Health医学影像协作计划；8月，IBM宣布已经完成了对胃癌辅助治疗的训练，并正式推出使用；12月，IBM“沃森联合会诊中心”在浙江省中医院落地。
而Watson的第一步商业化运作是通过和纪念斯隆？凯特琳癌症中心进行合作，共同训练IBM Watson肿瘤解决方案。在此期间，该系统的登入时间共计1.5万小时，一支由医生和研究人员组成的团队一起上传了数千份病人的病历，近500份医学期刊和教科书，1500万页的医学文献，把Watson训练成了一位的“肿瘤医学专家”。随后该系统被Watson Health部署到了许多顶尖的医疗机构，如克利夫兰诊所和MD安德森癌症中心，提供基于证据的医疗决策系统。
Intel也宣布了开展基因组信息整合计划，该计划致力于在未来五年内整合现有私人、公众以及云平台上的基因组数据以加速生命科学领域研究。
而在2006年就推向市场的亚马逊云服务上可以免费访问两个世界上最大的癌症基因组数据集，即癌症基因组地图集（TCGA）和国际肿瘤基因组协作组 （ICGC）。
百度打造云上大脑
在2016年年底国务院印发的《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》中，生物医药行业成为重点鼓励发展的行业。规划提出，到2020年，生物产业规模达到8万亿～10万亿元。在医药领域，以基因技术快速发展为契机，推动医疗向精准医疗和个性化医疗发展。明确指出要开发新型抗体和疫苗、基因治疗、细胞治疗等生物制品和制剂，发展肿瘤免疫治疗技术。
在政策和市场利好下，科技企业和互联网企业们也不甘寂寞，百度云为华大基因部署了BGI BRCA Online平台，为乳腺癌、卵巢癌的科研与应用提供基因测序数据分析服务。
2016年10月，百度医疗大脑在北京，“百度医疗大脑”是通过海量医疗数据、专业文献的采集与分析进行人工智能化的产品设计。百度医疗大脑模拟医生问诊流程，与用户多轮交流，依据用户的症状，提出可能出现的问题，反复验证，给出最终建议。在过程中可以收集、汇总、分类、整理病人的症状描述，提醒医生更多的可能性，辅助基层医生完成问诊。
在2016年11月的乌镇互联网大会上，百度公司董事长兼CEO李彦宏进一步解释了人工智能对医疗的变革。他指出，人工智能和大数据在医疗上的发展分为四个层次：医疗O2O智能分诊，人工智能参与的智能问诊，基因分析和精准医疗，基于大数据的新药研发。他认为，从分诊到新药研发，人工智能健康大数据奇点已经临近。
就拿人们最先感受到的无创产前基因检测来说，这个作为基因产业最先商业化的技术已经被政府认可。2016年10月27日，卫计委了国卫办妇幼发[2016]45号文件――《国家卫生计生委办公厅关于规范有序开展孕妇外周血胎儿游离DNA产前筛查与诊断工作的通知》），指出此前产前筛查与诊断专业试点机构的有关规定同时废止，放松了对开展产前筛查和诊断的机构要求，取消108家临床试点单位，所有具有产前检测资质的医院原则上都可以开展无创DNA产前筛查与诊断；取消7家医学检验所的临床试点，具有产前检测资质的所有医学检验所原则上都可以开展无创DNA产前筛查与诊断。
精准医疗离我们越来越近，这得益于人工智能、云计算、大数据技术的逐步成熟。精准医疗要想实现精准一定是建立在数据之上的，而对于很多疾病，尤其是罕见病来说，找到基因上微小的变化就很可能找到了解决问题的钥匙，但这同样也意味着巨大的计算量。在没有深度学习之前，这几乎是不可想象的，随着深度学习的出现，机器人能够不断地通过已有数据进行训练，从中得出规则，并完成一些罕见病的早发现、早诊断。这也给了科技企业和互联网企业们杀入医疗这个“蓝海”的机会。
在阿法狗战胜李世石后，人类对人工智能的恐惧开始进一步被放大。在精准医疗领域也不乏有人担心人工智能会取代医生，但要知道在任何一个国家医疗资源都是稀缺资源，对于政府来说如何提高医生的平均诊疗水平，尤其是基层医生的诊疗水平更为重要。人工智能作为增强智能，如果成为医生诊疗系统里的辅助工具，会大大提高普通医生的诊断水平和诊断效率，降低误诊率。这也正是精准医疗的最大意义所在。
世界各国基因组计划
英国十万人基因组计划
2012年12月，英国政府宣布启动针对癌症和罕见病患者的英国10万人基因组计划。通过该计划，英国政府预期到2017年年底实现以下四个目标：
推进基因组医疗整合至英国国家医疗服务体系，并使英国在该领域引领全球。
加速对癌症和罕见病的了解，从而提升有助于患者的诊断和精准治疗。
促进基因组领域的私人投资和商业活动。
提升公众对基因组医疗的知识和支持。
2015年年底，英政府宣布将在未来再追加经费用于该计划。2016年6月，英国政府宣布已经完成了9892个基因组测序工作。
美国精准医疗
美国总统奥巴马于2015年1月20日在白宫的国情咨询中宣布启动精准医疗计划。根据该计划，美国将搜集100万人的个人健康信息以及测得他们的基因组序列，以实现短期目标：
鉴定新的癌症亚型。
与药厂等私人部门合作测试精准疗法的临床效果。
拓展对癌症疗法的认识（抗药性、肿瘤复发等）。
韩国万人基因组计划
2015年11月韩国政府宣布以韩国蔚山国家科学技术研究为依托，启动万人基因组计划。韩国万人基因组计划的主要目标是：
绘制韩国人基因组图谱。
建立韩国标准化的基因数据库。
发现罕见遗传疾病的突变位点。
为韩国快速增长的基因组产业提供全面的基因组信息。
同时，该计划是对2013年韩国政府宣布的未来8年投资人类、农业和医药基因组计划的一个补充。
法国基因组医疗2025
近日，法国政府宣布投资6.7亿欧元启动基因组和个体化医疗项目，并将其命名为：法国基因组医疗2025 。
在未来10年，法国政府希望达到以下三个目标：
将法国打造成世界基因组医疗领先国家。
将基因组医疗整合至患者常规检测流程。
精准医疗计划范文2
这是贾瓦迪博士开展精准医疗的一个成功例子，类似这样的范例有很多，仅2014年就有25例。很多已经被知名癌症治疗中心放弃治疗的晚期癌症患者，在采用了精准医疗三个月之后，比预期的生存时间加长了，大部分患者的癌细胞消失40%到60%，个别患者的癌细胞消失了90%。
精准医疗真的如此神奇吗？精准医疗是怎么回事儿？这种医疗方式对于普通大众有什么意义？笔者就此采访了哈尔滨医科大学附属第三医院贾云鹤教授。
据贾教授介绍，精准医疗是运用现代遗传技术、分子影像技术、生物信息技术等，结合患者临床数据以及生活环境，实现精准的疾病分类诊断，制定出个性化的治疗方案。精准医疗的诞生是近年的新鲜事儿，诞生的契机有三，分别是人类基因组测序技术的革新、生物医学分析技术的进步和大数据分析工具的出现，这三大契机决定了它和以往医学模式大不一样。
精准医疗之所以名声大噪，与美国人是分不开的。2015年初，美国提出“精准医学战略”，时任美国总统奥巴马在国情咨文中首次提及精准医疗计划。由总统亲自出面提倡，自然引人注目。于是，精准医疗成为全世界医学界新的共识，成为当下国内外医学界最受关注和热议的话题。在我国，动作不比美国慢，2015年2月就成立了中国精准医疗战略专家组，将精准医疗迅速上升到国家战略层面，计划在2030年之前投入600亿科研经费。专家认为，精准医疗将带来医疗模式的全新变革。
以前，患者去医院看病，医生往往是从经验出发，根据患者出现的体征，比如是否发热、疼痛以及疼痛部位，做出诊断，即所谓的第一代医学――“经验医学”。有关统计显示，“经验医学”的误诊率达到50%以上！即使是经验丰富的医生也难免出现诊疗失误。而今，医生看病的手段除了查体、问诊以外，主要依据影像学、化验室检查结果，做出相应诊断，这就是第二代医学――“循证医学”。“循证医学”比“经验医学”似乎进了一大步，但它的误诊率也达到30%以上，癌症的误诊率更是高达40%。在传统“经验医学”、“循证医学”程式下，医疗遭遇了“不确定性”瓶颈，造成医疗资源的浪费及疗效的不理想。美国医学研究机构的数据表明，美国医疗系统每年因不必要的诊治、无效医疗、预防失误等原因而造成的浪费高达7500亿美元，相当于美国医疗总开支的30%。而在我国，在医疗行业不规范、不健全、医疗资源不共享、以药养医的逐利机制盛行等情况下，不合理医疗耗费更为严重。
而精准医疗属于第三代医学，它可使误诊率大幅度下降。M行精准医疗时，医生先通过基因测序等新型检测技术，得到患者的DNA信息、代谢产物、微生物、蛋白质组等生物大数据信息，再通过云技术把患者的数据与大数据结果进行比较分析，找到疾病原因和治疗靶点，并对一种疾病的不同状态和过程进行精确分类，最后通过靶向治疗，“精准打击”病灶。
有专家认为，精准医疗至少有三大优点：第一，提高治疗的有效性；第二，降低不必要的药物副作用；第三，节约医疗费用。通过基因测序技术预测未来可能会患有哪些疾病，从而更好地预防；一旦患上了某种疾病，可以早期诊断；治疗针对性也更强，用药会在最佳剂量和最小副作用，以及最精准用药时间的前提下进行。如能做到以上几点，就避免了临床治疗中的盲目用药，去除无意义甚至有害的治疗，从而极大降低医疗费用。用奥巴马的话来说，就是“在正确的时间，给正确的人以正确的治疗，而且次次如此”。
其实，在精准医疗方面，我国开始的较早，且早有实践应用。早在2006年，我国著名肝胆外科专家、北京清华医院肝胆胰外科中心的董家鸿教授在国际上率先提出“精准肝脏外科”理念，并在他工作的肝脏外科付诸医疗实践。近10年的临床实践证明，“精准肝脏外科”理念在显著提升外科治疗效果的同时，降低了医疗成本并提高了医疗效率。以大范围肝切除治疗肝癌为例，与传统手术相比，接受精准手术的患者术中输血量降低近一半，术后肝功能不全的发生率降低了一半，术后平均住院时间缩短25%，术后3年生存率提高了22%。精准医疗的效果确实非同一般。
为加快精准医疗理念的推广和应用，2013年初，就有专家建言：在我国构建和应用精准医学理论和技术体系；建议设立精准医疗国家重大科技专项，整合优势资源，针对我国常见病和疑难病的诊断治疗，进行系统的理论和技术创新性研究。专家还建议，应该将精准医疗作为提升国家医疗品质和效益的重要战略，纳入国家医疗行业的发展规划，组织专家制定精准医疗理念指导下的疾病诊疗规范、临床实践指南、临床路径、医疗质量和效益评价体系，全面推动精准医疗在县级以上医疗机构的普及和应用。还建议加快精准医疗器材的自主研发。建立一批具有专业特点的国家级精准医疗器材研发中心和健康科技孵化器，组建理工医结合、产学研一体化研发团队，加速研发以数字化、智能化、高精度为特征的新一代医疗器材，如高精度能量外科器械、微创外科器械、数字外科系统、组织工程和生物材料技术、医学分子影像技术等，开创我国医疗器械研发制造的新局面。
专家认为，随着精准理念向临床医学各个专业的迅速推广，在不远的将来，以最小损害和最低耗费去获得最佳疗效的医疗模式将涵盖整个医疗体系，让整个社会群体获益。
精准医疗计划范文3
从个体化医疗到精准医学
随着医学科学和基因组学、代谢组学等的发展，感到以上这些还不够，于是2011年11月美国医学院提出了“迈向精准医学”的报告，阐述了精准医学的概念。就是在疾病新分类基础上循病施治，创建适用于生物医学研究和疾病新分类的知识网络，使患者得到最合理的治疗。实际上，精准医学是根据患者不同的基因型、代谢状态、生活方式（包括膳食、运动、吸烟等）、心理精神情况及环境，制定出最合理的治疗及预防方案。
此时已经发现了某些肺癌的基因突变而创造出一些靶向性的治疗药物，而提高了疗效。对某些携带BCR-ABL融合基因的慢性髓性白血病患者发明了伊马替尼治疗。对某些胃肠道基质性肿瘤发明了拉美替尼治疗等。这些发明使原来的不治之症有了希望。
2013年发生一件事更使V大群众震惊。美国著名影星安吉丽娜・朱莉外表健康，但因其母亲46岁就患卵巢癌，后又患乳腺癌，于56岁去世，其他亲戚也有类似情况，故去做了基因测序，发现了BRCA-1基因有突变。一般美国妇女乳腺癌的患病率为12%，有此突变者诊断为罕见的单基因遗传病――遗传性乳腺癌卵巢癌综合征，此病的乳腺癌患病率达87%。故她决定作了双侧乳腺预防性切除，保留了皮肤，几个月后用假体充填，使外观正常，以后她又切除了卵巢。她患乳腺癌的风险由87%降到5%。她自己写文章给《纽约时报》，传至全球，影响很大，使美国妇女做基因测序者增加了2～3倍。这虽然不是一个精准治疗的例子，但对于预防医学是一个新课题。
精准医学：医学发展的必然
这些医学上的进展使美国总统奥巴马于2015年1月的新年国情咨文中宣布启动“精准医学计划”，拨款2.15亿美元，交美国国立卫生研究院牵头，以加速精准医学的研究。计划分为两部分，首先是癌症临床试验研究，主要方向为癌症的靶向治疗。以后是全美国的大型人群队列研究，预期征集100万美国人的各种资料，进行长期前瞻性随访研究。包括各种疾病如糖尿病、心血管病及上述的罕见病等。这远期计划十分巨大，预计要许多年才能完成。此计划于2016年正式行动，已有些结果。如根据BRAF、EGFR及ALK基因的有关突变来把黑色素瘤及肺癌进行分型。正在对此研制靶向药物。
我国科技部于2016年3月8日了国家重点研发计划“精准医学研究”等重点专项的指南，提出以我国常见高发、危害重大的疾病及若干相对较多的罕见病为切入点，构建百万人的自然人群健康队列及重大疾病队列，建立大数据共享平台等。如此大的计划恐怕要相当长时间才能有结果。
我们要明确，虽然以上举的例子大多与基因有关，但精准医学决不仅仅是基因组学的研究，还应该包括目前已知的全身健康监测指标、性别、种族、环境、生活方式、生物学，以及心理、精神状态等。尤其要重视这些内容之间的相互影响及关系，因此是十分复杂的。
精准医学的研究与基因组学、代谢组学、微生物组学、蛋白组学等的发展分不开，而且要动用大数据分析。当然，在收集这上百万人的大数据时，还必须考虑个人隐私的保密、伦理和道德等问题，要加以解决。
精准医疗计划范文4
不同机构对精准医学的理解不同，应用也不尽相同。
四大质量管理新趋势
精准医学是应用现代遗传技术、分子影像技术、生物信息技术等，结合患者生活环境和临床数据，实现精准的疾病分类及诊断，制定个性化疾病预防和治疗方案的一种医学模式。这是目前被广泛使用的精准医学概念。
对此，南京总医院院长史兆荣并不完全认同：精准医学的现行概念过于偏重利用现代科学技术提高诊断和治疗方案的精准化，对治疗技术手段的精准化体现不够，导致有人将“精准医学”等同于“个性化医疗”。史兆荣认为，“治疗手段本身的精准化，应该是精准医学的重要组成部分。作为一种医学模式，精准医学的精准要体现在预防、诊断、治疗、康复等整个过程。”
“从医学发展的历程上来讲，我们追求医学进步的过程就是一步一步迈向精准化的过程。”在他看来，不仅仅是治疗手段，医疗诊断手段由传统的视触叩听发展到现代检验、影像等技术，本身也是一个不断走向精准化的过程。他表示，精准医学和传医学的区别在于，精准医学对疾病犹如精确制导导弹，精准高效；而传统医学对疾病犹如榴弹炮群，广覆盖、欠精准，疗效不高。
鉴于对精准医学的理解，作为医院管理者，史兆荣把“精准医学”理念纳入医疗管理全过程的各个环节、细节，引导医务人员由传统医疗的疾病预防、诊断、治疗向精准医学的预防、诊断、治疗思维模式转变。只有这样，疾病的诊疗才更精准、更有效，患者获益更多。
“精准医学”时代的医疗质量建设呈现出新趋势，也对医院的医疗质量建设提出新要求，史兆荣总结为四个方面。
第一，精准医学时代医疗行业将更加注重内涵发展。从临床用药看，“精准医学”时代靶向用药将成为常规。史兆荣认为，虽然靶向治疗费用昂贵，但变为常规后相关医疗费用势必大幅降低，国家必将通过提高临床用药效能降低医疗费用的无效消耗。在这种情况下，医院的发展模式必然发生深刻变化。
第二，医院需要优化学科布局。“精准医学”的发展首先是基于现代遗传技术和生物信息分析的疾病分类体系建立，新的疾病分类体系将推动形成以疾病为单元的诊疗体系。因此，医院有必要从学科设置多元化与人才队伍专病化两方面着手优化学科布局，适应“精准医学”发展趋势，夯实精准医学时代医疗质量建设的学科基础。
第三，精准医学发展离不开信息技术支撑，因此，医院需要构建强大的医疗信息平台，建立完善的信息质量保障机制，提高临床诊疗信息的准确性。
第四，医院必须不断健全创新机制，激发创新活力。“精准医学时代诊疗行为的个体化和精准化，必然创造出更多的新技术、新疗法和新药物。在精准医学时代，创新将成为医学领域的新常态。”史兆荣建议，医院在创新诊疗技术同时务须健全创新机制，畅通由医学研究向临床应用的转化渠道。
夯实医疗技术规范化管理
现代医学的一个重要特点是高科技成果在各医学领域的广泛应用，以大力增强人类同疾病的抗争本领。高新医疗技术的临床应用丰富了诊疗手段，促进了医学的发展，提高了群众的健康水平，同时也引发出诸多安全隐患。南京总医院副院长杨国斌强调，加强医疗技术临床应用准入和监督管理意义重大。
医疗技术是医疗机构及医务人员以诊断、治疗疾病为目的采取的诊断、治疗措施，包括诊断性技术和治疗性技术。今年5月，国务院发文取消“非行政许可审批”；7月，国家卫生计生委发文取消第三类医疗技术临床应用准入审批；8月，江苏省等省市卫生计生委发文取消第三类医疗技术临床应用准入审批。
杨国斌表示，在新环境下，第一类医疗技术由医疗机构自行管理；第二类医疗技术由医疗机构自行管理，省级卫生行政部门事中、事后监管；第三类医疗技术由医疗机构承担主体责任，各级卫生部门事中、事后监管。“简政放权”提高了效率、降低了成本，有利于医疗新技术研发应用和人才培养，但是医疗机构需要承担审查、审批、应用、管理等一揽子责任，面临监管缺失或失控风险。
他认为，我国医疗技术分类管理目前存在四大不足，需要及时反思。
首先，由于分级诊疗尚未落实到位，大量患者继续涌向大医院而基层医院依旧缺少病源，影响了一、二类医疗技术的广泛应用。三级医院不得不将大量医疗资源用于治疗本该由基层医院收治的患者，不仅持续造成医疗资源浪费和就医难局面，也严重阻碍了医疗技术的创新研究与应用发展。
其次，虽然当前有相关卫生行政部门负责监管，国家也相继出台相关政策，但法律法规建设不够完善，执行力度有待加强。部分医院超范围开展医疗技术、非法开展合作治疗等现象，在一些中小医院表现尤为突出，如很多科室被承包给非医疗机构以实现商业运作模式，造成不良社会影响。
再者，有些医院不能实事求是做自我评估，盲目跟从、模仿其他医院开展新技术新项目，自身基本条件是否具备、时机是否成熟、可能带来的哪些后果等评估不够，出现科室盲目申请、医院盲目上报、上级部门盲目批准，或干脆自行其事、盲目开展，导致超能力、超范围执业现象较为普遍。
最后，受市场经济利益驱动，部分医疗机构及医务人员盲目追逐收益，哪项技术有“钱”景就开展哪项技术，甚至不惜违法犯罪。
那么。医疗机构该如何应对？杨国斌给出六大策略――充分认识形势责任，完善组织机构建设，严把技术准入关口，强化临床应用监管，规范技术档案管理，加强技术创新培育。
他补充指出，完善组织机构建设时不仅要成立“医疗技术临床应用管理专业委员会”、建立医疗技术评估专家库，同时要设立专门的审核监督机构，依托第三方审核机构开展医疗技术审查评估。
快速康复外科是趋势
谈及技术创新时，南京总医院普通外科研究所副所长江志伟表示，“可以说，加速康复外科就是一个集成创新。创新有三个层次：一个层次是原始创新，这个很难；第二个层次是集成创新；第三个层次是改良引进、再创新。加速康复外科就是集外科精准操作、现代麻醉、优良护理为一体的集成创新成果，堪称外科领域的航空母舰。”
传统围手术期管理要求患者长时间禁饮食、长时间卧床、置入各种导管，住院时间长。而加速康复外科汇集外科、麻醉、护理、营养、理疗、行政等资源，强调无痛、无应激、无风险，采用有循证医学证据的一系列围手术期优化处理措施，减少手术患者生理、心理的创伤应激，实现快速康复，节省医疗费用。
据江志伟介绍，2007年，南京总医院在国内率先提出“加速康复外科”理念。2011年，医院划拨出17张床位探索加速康复外科发展，当年收治1421位患者，手术达到382台次，平均住院日仅为4.37天。
谈及加速康复外科的处理措施与传统方法有何不同，他解释道：术前，无需肠道准备，不需彻夜禁食；术后，不再常规留置鼻胃管减压，不放置或早期拔除腹腔引流管和导尿管，早期饮水、进食，早期下床活动……加速康复外科带来的效果颠覆了传统外科手术。2012年，加速康复外科概念被首次写入外科研究生教材。
虽然效果显著，但江志伟坦承，在传播理念的同时亟需政府的政策支撑，以加强、加速康复外科学的推广壮大。
麻醉学功不可没
加速康复外科是一门多学科交叉的概念，是一系列术前、术中、术后措施的综合应用，术前措施包括术前咨询和培训、禁食要求，预防深静脉血栓、预防性抗生素、预防镇痛；术中措施包括体温控制、手术径路/切口、引流、麻醉、体液控制；术后措施包括术后镇痛、早期活动、限制静脉补液量、术后营养支持以及防治恶心、呕吐。其中，麻醉起到不可估量的作用。
南京总医院麻醉科主任李伟彦指出：“没有完备的加速康复麻醉就不可能有加速康复外科的存在与成功。加速康复外科的核心是减少创伤和应激，在这个前提下，外科医生尽可能微创治疗，麻醉医生则需尽可能保护患者、减少应激反应。”术前，麻醉医生、护士进行评估同时需对患者及家属行术前宣教辅导，告知患者可能采取的麻醉方式、手术镇痛措施、各康复阶段可能出现的问题。
最为重要的是，加速康复外科建议通过术前“预防镇痛”积极控制患者的疼痛。“预防镇痛就是过去常说的超前镇痛，是指将控制围术期疼痛的给药时机提前到手术开始前和手术过程中，达到降低疼痛触发的不良生理反应、减少术后痛觉过敏的目的。”李伟彦介绍，目前共识认为，术前给予非甾体抗炎药对于围手术镇痛的临床获益明显。
在围手术期，加速康复外科还要求优化麻醉方法。优化麻醉方法包括：在全麻时使用起效快、作用时间短的麻醉剂，如地氟烷、七氟醚，以及短效的阿片类药，如瑞芬太尼等，从而保证患者在麻醉后能快速清醒，有利于术后早期活动；神经阻滞是最有效的术后止痛方法，同时它可以减少由于手术引起的神经及内分泌代谢应激反应；术后持续硬膜外止痛24？ 48h，可以有效地减少大手术后的应激反应。再如外周神经阻滞、脊神经阻滞或硬膜外止痛等局部麻醉技术不仅可以有效止痛，而且还有其他优点，如有利于保护肺功能、减少心血管负担、减少术后肠麻痹等。
李伟彦表示，采取麻醉方法时应该优先采用复合式麻醉技术，其中很重要的一大措施是麻醉深度监测。它的作用是最大限度地预防术中知晓发生、避免麻醉过深、促进全麻恢复，监测方式主要包括吸入麻醉监测呼吸末浓度，静脉麻醉采用脑电双频指数监测麻醉深度。
在术后操作中，李伟彦提醒应警惕术后镇痛不足的现象。“术后镇痛不足普遍存在，术后镇痛质量不高的原因并不是新技术或新药发展不足所致，而主要应归咎于不能正确地应用传统药物、方法或者管理不当。”他建议，应根据手术类型和患者情况实施个体化镇痛。
李伟彦总结指出：“麻醉学科在快速康复外科的发展壮大进程中大有所为，它把传统认为外科医生要提供最佳手术条件、保障患者围术期安全的简单职责，拓展为要确保患者的合并疾病得到最佳处理、促进患者术后康复的更高层面。”
质量管理借力信息技术
随着信息化技术的深入应用，医院质量管理有了更为强大的助力工具。南京总医院医务部副主任刘玉秀谈到：“采用信息化进行全局性管理并使其成为重要的基础设施，正上升成为大多数医院建设发展的战略选择。当前，以信息技术为支撑的医疗质量管理成为必然路径。”
随着更多人工智慧、传感技术等高科技在医疗行业的深入应用，医疗服务正在走向真正意义的智能化，推动医疗事业的繁荣发展，远程医疗、移动医疗、移动查房技术的应用也让医疗服务逐步走进寻常百姓的生活。
对于医疗质量，则是指医疗服务过程、诊疗技术效果及生活质量满足患者预期康复标准的程度。如何应用信息技术提升医疗质量，为患者提供更好的服务？
“只有想不到，没有做不到。”刘玉秀表示，信息化技术无处不在，因此在使用信息化提升医疗质量服务时需要有明确的策略。
对此，他颇有管理心得：“第一，要以医院的信息系统和电子病历为重点。第二，要以患者为中心。这是医院，不是商场，这就要求必须以患者为中心，必须以员工为核心，必须以群众的健康作为管理目标，不仅要主抓疾病管理，还不能疏忽预防、康复等健康管理事项。第三，管理的最终目标是提升治疗效果，这就需要借助信息化策略。我们要利用信息化为医院管理服务提升医疗服务质量，一定是通过管理引导信息化走向，而不是让信息化导引医院的管理走向。”
作为支撑医院管理的重要手段与技术，要想提升管理质量，应该全面提升医院信息化水平。因此，必须要解决信息孤岛问题，必须解决临床业务和管理工作过程中所有环节的信息覆盖问题，必须解决外部接口问题。对于医院而言，通常表现为三条线的主轴管理――临床信息系统、管理信息系统、服务信息系统，在三条主线之下实行各个分系统的全面覆盖，实现全人员、全要素、全过程、全环节覆盖。
“信息技术支撑医疗质量管理的本质，是对医疗业务信息流的监管。”刘玉秀一语中的。他表示，采用信息技术手段可以强化医疗活动事前预警、环节控制，构建一整套科学、规范、长效的医疗质量信息管控体系，将医疗质量安全管理活动常态化、制度化、信息化，在规范医疗行为、提高医疗质量、减少医疗纠纷以及确保患者安全等方面均能取得较为理想的效果（图1）。
刘玉秀肯定，以质量安全为目标、依托电子病历、实现制度执行自动化，这是医院医疗质量精细化管理的必由之路。
精准医疗计划范文5
1.1精准医疗与AI整合的成因
首先，AI通过算法的优化和深度学习技术，有效提升医疗诊断的效率和精准度。一方面，AI在更好的处理大数据，包括基因组数据、影像数据以及临床数据等方面为我们提供了有力的工具和手段。另一方面，当前医学研究数据的碎片化、数据利用的低效性及缺乏条理性和连贯性等现状，急需AI技术帮助人们通过大数据挖掘与分析把医疗大数据转换为支持临床决策需要的信息。精准医学的发展意味着今后将大量应用测序技术分析海量的生物数据样本，AI的引入有效解决了数据分析的效率与精准度，促进医疗行业加快进入精准医疗时代。其次，精准医疗活动为AI提供现实基础，为其提供海量数据样本及进行诊断结果的对比检验。精准医学是基于患者个人基因、环境、生活方式等方面的数据分析来制定个体化医疗，这就首先需要收集患者或受试者的基因样本进行基因检测，还需要采集分析患者的生存环境、生活方式、饮食状况等个人信息，除此之外，精准医学要深入解析遗传测序数据、研发个性化治疗方案，还需要建立有效的实验和药物筛选平台，以掌握不同基因型患者的药物代谢差异性，凡此种种，都会产生海量的数据[3]，精准医疗时代的来临为AI的发展提供了海量数据样本。AI需要用大量数据对其进行训练，因为只有用大量的带标签的数据输入神经网络进行训练，方便神经网络确定参数值，建立数据评价标准，而大量的遗传测序数据等为AI神经网络的训练提供了大量带标签的理想的数据样本。
1.2精准医疗与AI的整合带来新的隐私伦理问题
精准医疗和AI的交集整合、相生相进、系统生发，又产生了对患者隐私新的侵犯。因为一方面AI的发展需要收集大量的样本数据进行算法训练，以便在海量数据中进行精确计算，通过客观数据对未来进行高度精准的行为预测，并提供个性化医疗；另一方面，精准医疗要制定个性化治疗方案，则必须采集大量包括个体遗传基因在内的各种隐私数据，这也使患者个人的隐私受到了进一步威胁。借助AI这一强大的分析手段，一些非常敏感的个人健康信息可以十分方便地提取出来，一些隐私甚至处于随时被窥探的状态，个体对自身隐私日益失去控制。AI应用于精准医疗既是时展的必然趋势，二者的结合也是相生相长，系统生发的，我们对待精准医疗的AI模式不是担忧、害怕、逃避，而是我们主张在为人类福祉共同目的下为精准医疗的AI模式界定伦理边界，即不能让精准医疗下的AI技术按自身逻辑自由发挥，对AI技术在精准医疗的运用必须施加隐私约束，让其按照正确的人文方向前进。因此有必要对精准医疗AI模式下的隐私问题进行研究，以推进精准医疗和AI深入融合，为智能社会划出法律和伦理道德的边界，让精准医疗和AI更好地服务人类社会。
2精准医疗与AI整合的隐私伦理分析
2.1数据采集：精准医疗AI模式的精准造成患者的顾虑重重
致力于提供个性化医疗服务的精准医疗需要采集具有极强私人属性的个人数据，包括基因检测等，不可避免地需要对患者个人数据进行收集、处理和分析，由此可能会引起患者对个人数据泄露、被不合理利用等方面的担心。在数据采集时，为了能够获得个体的行为习惯等，必然要长期持续地收集大量的用户数据。个体生活习惯、生活方式、生存环境等有关的健康大数据信息，特别是基因数据带有极强的私人性特征，每个人都有特定的基因信息，通过基因信息就可以定位到具体的个体。AI应用于精准医疗，使得精准医疗借助AI技术实现更精准、个性化的目标[4]，同时AI的介入使得精准医疗不只是对未来疾病最准确的预测，还可以扩展到提供建议，指导人们对预测的结果进行更好的反应。但精准医疗与AI的强强联合加剧了人们的顾虑，因为这些非常敏感的个人数据也使不少患者心生恐惧，害怕个人医疗信息的泄露和不当使用可能带来如基因歧视等的不良后果，这重重顾虑导致患者难以放心接受精准医疗的AI模式服务。人们对精准医疗的AI模式的顾虑，将会使AI在精准医疗的运用受到抑制，从而精准医疗的AI模式给我们带来的各种可能的益处也将受到抑制。
2.2数据共享：个人数据的易取性加剧了患者对基因歧视的担忧
医疗数据的共享可能导致患者在不知情的情况下就被医疗机构或相关人员提取其相关信息，患者的一些隐私甚至处于随时被窥探的状态。如果智能系统掌握的敏感的个人信息被泄露出去，给个人、家庭甚至家族带来伤害，使恋爱受挫、夫妻感情损伤、参加保险被拒、就业困难等诸多问题，这些加剧了患者的心理焦虑和恐慌。据美国基因组资源国家中心1997年的一项全国性调查显示，在1000个被调查人中，接近67%的被调查者表示，如果雇主或健康保险公司能够得到检测结果的话，他们就不会做基因检测[5]。同时个体知道基因测试的结果也会给当事人造成巨大的心理压力，携带有某种遗传病基因的人会感到心烦意乱、焦虑不安。有关调查显示，在美国，从基因检测得知自己患有“亨廷顿舞蹈症”的年轻人的自杀率超过同龄人一倍以上。事实上，基因检测结果揭示的仅仅是一种患病的可能性，基因的表达受其他基因和环境等多种因素之间复杂的非线性关系的影响。人们对基因组测试结果往往容易促使个体片面理解或误解基因信息与疾病的关系、特别是与个人生活质量和健康的关系，这使致病基因携带者生活在一种无形的精神压力下。
2.3数据使用：数据的分析预测与数据监管的缺乏，隐私保护难以落到实处
分析遗传密码、性格特征、行为习性、生活轨迹、生活习惯等这些敏感的个人数据，给当前的隐私保护带来严重威胁。与大数据时代之前相比，现在更能挖掘出大量的个人隐私数据的潜在价值，且更难控制[6]。精准医疗面临的威胁并不仅限于个人隐私泄漏，还在于基于AI通过大数据对人们状态和行为的预测[7]。例如某零售商通过个人的网络轨迹历史记录分析，比家长更早知道自己女儿已经怀孕的事实，并向其邮寄相关广告信息。大数据的价值更多源于它的N次利用，而知情同意在数据的N次使用中难以实现。2016年10月我国国家卫生和计划生育委员会的《涉及人的生物医学研究伦理审查办法》虽然规定了医学研究要遵循知情同意原则，但对已经同意所捐献样本及相关信息可用于所有医学研究的，允许经伦理委员会审查批准后，可以免除签署知情同意书，但是并未写明是否还需要再次进行知情同意[8]。目前用户数据的收集、存储、管理与使用等均缺乏规范，更缺乏监管，主要依靠企业的自律。但这对那些既是数据的生产者，又是数据的存储、管理者和使用者的商家来说，我们很难单纯通过技术手段限制商家对用户信息的使用，各行各业的利益驱使使得个人隐私权更容易被侵犯，用户往往无法确定自己隐私信息的用途，在医疗实践中保护患者的基因信息安全存在诸多障碍。因此，如何在AI的发展过程中加强对个人数据利用的管控和对个人隐私的保护，已成为必须关注的问题。
3精准医疗与AI整合中隐私伦理问题思辨
3.1把控数据使用的度：支持精准医疗AI模式应用最大化的同时避免过度拟合
科学技术的发展对人类隐私的冲击和威胁从某种意义上讲是不能完全避免的，我们直面AI应用于精准医疗带来的隐私问题，通过把控数据使用的度，实现精准医疗应用支持的最大化同时避免过度拟合。AI在精准医疗实际应用中存在一个重要的问题，即在利用神经网络方法进行疾病预测建模时，对已知训练样本集的学习训练达到什么样的拟合精度，才能使预报模型对未知样本具有最好的预测能力。利用深度神经网络的强非线性拟合能力进行个体未来疾病风险预测，精准医疗提供了海量训练样本，保证了在有足够的训练样本的前提下对预测模型进行合理分类，构造了相应的疾病预测模型，但在神经网络训练的过程中，往往会出现过拟合的现象，给预测结果带来不利的影响。平衡好精准医疗训练样本的拟合度，既可以防止过拟合现象带来的预测结果的不准确，又可以通过遏制对个体敏感数据的全面采集分析捍卫个人数据隐私。把控训练样本的拟合精度，只提取与预报量相关度高且它们之间相关为零、没有复共线性关系的主分量。一方面可以浓缩众多预报因子的有用信息，减少信息重复和噪声重叠，提高预报精度；另一方面又不会因过度采集挖掘个人数据造成隐私侵犯。
3.2推崇隐私保护的整体性：精准医疗应用需要伦理、法律和技术等方面的协同护翼
精准医疗数据隐私的保护受多种因素的影响与制约，研究AI时代的数据隐私保护，必须以系统整体理论为指导，把数据隐私的保护作为一个系统看待。系统论的整体性诠释了隐私保护的整体性，精准医疗应用需要伦理、法律和技术等方面的协同护翼。首先，精准医疗的伦理规范捍卫个体尊严。作为精准医疗的基础与核心的基因数据显示出个体的特征、预期寿命，未来疾病的风险，以及对疾病、环境和污染物的易感程度等，还会显示家族其他成员的遗传倾向和信息，因此基因信息对个人具有重大意义，它是一个人最重要、最基本的隐私，关系到一个人的尊严和命运。随着AI与精准医疗的进一步深入，明确数据隐私保护的伦理原则是精准医疗应用的前提条件。其次，精准医疗的法律制度框架为数据隐私保护提供强大后盾。精准医疗需要对患者具体信息，如个人基因、环境、生活方式等方面的数据进行收集、处理和分析，由此可能会引发患者信息泄露、被不合理利用等法律和伦理风险。为解决患者隐私权问题，美国白宫2015年11月了《精准医疗隐私与信赖最终原则》，试图建立一个广泛适用的基因信息保护方面的原则框架，为实践中精准医疗的具体实施提供指导[9]。目前我国并没有针对基因信息进行专门的立法保护，相关的法律法规十分零散，对医疗机构不得泄露涉及个人隐私的有关信息的立法大都是原则性的规定，仅笼统提出公民的个人隐私受法律保护，没有进一步的细化条款，司法适用也缺少细化指导和统一标准[10]。构建保护精准医疗应用数据隐私相应的法律制度框架成为我国促进精准医疗发展的当务之急。再次，隐私保护的技术开发是对精准医疗应用数据隐私保护的有效措施。目前主要的数据隐私保护技术有同态加密、差分隐私、黑箱访问和防止推理攻击等[11]。个人隐私信息保护技术的日益成熟，精准医疗的伦理规范的确立和相应法律法规的完善，从整体上协同护翼个人隐私信息的安全。
3.3瞩目新事物的发展变化：及时调治捍卫隐私策略
应对精准医疗技术突破的新挑战技术发展带来的不断挑战、基因技术的安全性有效性的尚不明确和个人隐私保护的动态性要求我们必须瞩目新事物的发展变化，及时调治捍卫隐私策略，应对精准医疗技术突破的新挑战。一方面，隐私内涵具有动态性与多维性，从古代乡土熟人社会的人我界限的模糊到现代工业社会隐私意识的提出，从私人空间避遭他人干扰和侵害到个人拥有对自身数据的控制权等，隐私的内涵随着社会生活环境的变化而变化[12]。它也随特殊的情景如时间、地点、职业、文化、理由等诸多因素动态变动，这些都表明隐私保护须随着信息技术的演化而变化，隐私与技术之间相互制衡，二者在保持某种张力基础上实现着融合统一。另一方面，由于基因本身的独特性和复杂性，目前大多数的基因技术的安全性和有效性有待验证，这也导致基因组技术涉及的隐私尚不明确。AI与精准医疗的不断发展拷问原有的伦理和法律规范，导致现有的隐私保护策略的失效。凡此种种，精准医疗的复杂性、动态性、不明确性也不断冲击原有个人隐私保护的范围、重新定义个人隐私的行为和挑战个人隐私信息的管理。目前AI与精准医疗正处于酝酿爆发阶段，而更多新的基因组编辑平台的加入也将进一步扩充基因组编辑技术在疾病分子机制探究、分子分型诊断和靶向治疗等方面的潜在应用[13]。随着精准医疗技术体系的持续发展，必会打破原有的隐私保护边界，我们应树立与时俱进的隐私观。实时关注医疗领域新事物的新成就、新突破、新变化，在具体的实践中重新协商隐私边界，动态地调整隐私保护政策，是我们未来社会应对精准医疗技术突破的应有之义。
精准医疗计划范文6
陵水黎族自治县县委书记麦正华介绍，2015年12月，陵水县组织调查组深入到100个村，在一个月的时间内，调查了8642户3.6万多人，确认贫困人口占全县人口的4.8%。
这些贫困人口80%以上分布在少数民族聚集地区。这些贫困地区或贫困村庄一般位置偏远，自然条件差，资源缺乏，基础设施落后，教育、卫生等社会事业也相对滞后。同时，与其他贫困地区一样，也面临着产业结构不合理，贫困农民思想观念落后等问题。
“任务艰巨！”麦正华坦言，要完成脱贫“军令状”的目标，还得付出更多努力。
扶贫攻坚，分区挂图作战
很快，一场硬仗开始了。
2016年，陵水县的任务是确保13586人脱贫，共涉及贫困户3361户。
为了实现这个目标，陵水县委书记和县长同任扶贫开发领导小组组长，按照分区挂图作战的要求，将全县的脱贫任务划分成10个重点区域，从269个单位抽调“精兵强将”，作为贫困群众的帮扶责任人，实现干部结对帮扶全覆盖。该县还要求四套班子领导带头，各乡镇党政主要负责人、县直机关企事业单位主要负责人每月 “驻村夜宿夜访”，摸清贫根，因户施策。
在密集扶贫措施的推动下，陵水县当年实现了13823人脱贫，完成年度任务的101.7%。
2017年，海南省下达给陵水县的任务是减贫13909人，陵水县又自我加压，将减贫计划提高到15508人。
作为一个国家级贫困县，陵水县多年同贫困做斗争，在长期的深入调研、入户走访基础上，他们对脱贫工作积累了很多经验，也摸索出了“三业”（即产业、创业、就业）、“五网”（即路网、水网、电网、光网、气网）、“十补”（教育补、医疗补、危房补、贷款补、良种补、保险补、养老补、低保补、边缘补、农机补等）相结合的扶贫措施。
因病致贫、因病返贫的例子在农村屡见不鲜，也是扶贫工作的重大难题。在这方面，陵水县全面建立了贫困人口健康档案。城乡居民医疗保险个人缴费部分全部由政府财政补贴，扶贫门诊定点医院和住院定点医院实行先诊疗后付费的政策。对于经保障后仍无能力支付剩余医疗费用的贫困患者，由县医疗救助资金兜底支付予以救助。
住房保障也是贫困群众最关心的问题。2017年陵水县出台建档立卡贫困户等4类重点对象农村危房改造实施方案，在完成海南省下达的884户危房改造任务的同时，加大财政投入，将危房改造指标增加至1200户，把今年所有的贫困户危房纳入改造计划。
与此同时，陵水县也正在探索教育、医疗、卫生等人才向贫困地区倾斜的政策机制。
电商+光伏，产业扶贫不能缺
对于农村贫困群众而言，要实现真正脱贫关键还是要发展产业。在这方面，陵水县千方百计引进有实力的龙头企业到贫困村投资兴业，带动贫困户发展特色产业增收脱贫。
农业是陵水的特色产业，早在2011年，陵水县就决定把做精农业作为陵水发展的重中之重。
2017年年初与汇源果汁集团签署了现代农业扶贫项目，一个100万只羊的现代农业养殖基地正在积极推进中。
陵水县慈善会扶贫专项资金管委会注资1000万元成立的陵水英州惠农扶贫农业开发有限公司，与海南润达公司共同经营新的现代设施农业，15个村的554户贫困户作为股民入股，预计每年至少有200万元的保底分红。
陵水县也在积极探索“龙头企业/公司/合作社+贫困户”的扶贫模式，鼓励乡镇创建扶贫养殖小区，以规模化养殖黑猪为主。在缺水较为严重的贫困地区，建设扶贫节水抗旱水稻基地1000亩，解决贫困村粮食生产问题。
据陵水县提供的数据显示，目前，该县正常运营的合作社共有63家，社员达到1620人，带动446户贫困户增收脱贫。
在中国的很多其他贫困县，他们正在利用一切现代化的手段进行产业扶贫，首推的是电商扶贫。陵水县也不例外，也在尝试把电商这一模式引入贫困地区。
2016年，陵水县成立了电子商务协会，陵水特产网微信商城、陵水淘宝特色馆、陵水特产淘宝企业店三大互联网平台相继上线。全县建成100个电商村级服务站，覆盖所有乡镇、农场及93%以上行政村，贫困村电商平台覆盖率为100%。全县100名村淘合伙人中有6名贫困户；132名淘帮手中有8名贫困户。当地贫困地区生产的农副产品通过电商销往全国。
光伏扶贫是当地仅次于电商扶贫的脱贫手段。
在陵水县隆广镇万岭村，一些村民的屋顶上装满了太阳能光板，这是陵水县的“光伏扶贫工程”。由政府出资，免费在敬老院和贫困户家试点建设光伏电站，为贫困家庭带来一笔“阳光收入”。据悉，每个贫困户家庭因此每月平均收益400多元，收入可持续25年，不用出钱，也不需要劳动力。
