多组学技术在精准医疗中的服务模式创新

多组学技术在精准医疗中的服务模式创新演讲人01多组学技术在精准医疗中的服务模式创新02引言：多组学技术与精准医疗的时代交汇引言：多组学技术与精准医疗的时代交汇作为一名长期深耕精准医疗领域的实践者，我亲历了从“一刀切”治疗到“量体裁衣”个体化诊疗的范式转变。在这一进程中，多组学技术——涵盖基因组学、转录组学、蛋白组学、代谢组学、表观遗传学等组学数据的整合分析——已从实验室研究走向临床应用的核心舞台。精准医疗的本质，是通过分子层面的深度解析，实现对疾病的预测、预防、诊断和治疗的精准化，而多组学技术则是实现这一目标的“钥匙”。然而，技术的突破并不等同于临床价值的自动释放，如何构建与之匹配的服务模式，将碎片化的组学数据转化为可落地的临床决策，成为行业亟待破解的关键命题。在我看来，多组学技术在精准医疗中的服务模式创新，绝非单一环节的优化，而是涉及技术整合、流程重构、生态协同的系统性变革。它需要我们跳出“技术驱动”的单一思维，转向“临床价值导向”的全链条设计，从患者需求出发，引言：多组学技术与精准医疗的时代交汇打通“样本-数据-知识-决策”的堵点，最终实现“精准诊断-精准治疗-精准管理”的闭环。本文将结合行业实践经验，从多组学技术的整合基础、服务模式架构、临床应用场景、数据决策体系、商业模式创新及伦理治理框架六个维度，系统探讨这一创新路径。03多组学技术的整合与标准化：服务模式创新的基石多组学技术的整合与标准化：服务模式创新的基石服务模式创新的前提是技术的稳定输出与高效整合。多组学数据的复杂性（高维度、异构性、动态性）决定了其服务模式必须以“标准化”和“一体化”为底座。在实践中，我们深刻体会到，没有可靠的数据基础，任何服务架构都是“空中楼阁”。多组学技术整合的核心挑战多组学数据的“异构性”是首要难题。基因组学数据（如全外显子测序）关注DNA序列变异，转录组学（如单细胞RNA-seq）反映基因表达动态，蛋白组学（如质谱分析）揭示蛋白质功能状态，代谢组学（如LC-MS）则体现小分子代谢物水平——这些数据来自不同技术平台，数据格式、质量控制标准、分析算法各异，直接整合易产生“数据孤岛”。例如，在肿瘤精准诊疗中，仅依靠基因组突变数据可能无法解释耐药机制，需结合转录组学中的信号通路激活状态和蛋白组学中的药物靶点表达量，才能全面勾勒疾病特征。其次，“样本标准化”不足制约数据可比性。不同医疗机构的样本采集、处理、存储流程差异（如抗凝剂使用、冻存温度、RNA提取试剂），会导致组学数据存在批次效应。我们曾在一项多中心合作中遇到，因不同医院使用不同的血液保存管，导致代谢组学数据中乳酸检测结果偏差高达30%，严重影响后续分析。技术整合的标准化路径为破解上述挑战，我们构建了“技术-流程-质控”三位一体的标准化体系：1.技术平台统一化：针对不同组学类型，建立“金标准”技术平台。例如，基因组学采用IlluminaNovaSeq系列测序仪（覆盖深度≥100×），转录组学使用10xGenomics单细胞测序平台（保证细胞活性≥90%），蛋白组学选用OrbitrapExploris480质谱仪（定量重现性RSD＜15%）。通过统一技术平台，减少平台间差异带来的数据偏差。2.分析流程标准化：开发“标准操作程序（SOP）”，覆盖从样本接收to数据输出的全流程。例如，样本接收需核查样本类型、体积、存储时间（如全血样本需在24小时内分离PBMC）；数据质控需通过FastQC（基因组数据）、CellRanger（转录组数据）等工具评估数据质量；数据分析需采用国际认可的工具（如GATK用于基因组变异检测，MaxQuant用于蛋白组定量），并建立可追溯的分析流程（如Nextflow管道化部署）。技术整合的标准化路径3.数据接口规范化：建立多组学数据“中间表”格式，统一数据字段、命名规则和元数据标准。例如，基因组变异数据遵循VCF4.2规范，转录组定量数据采用TPM（每百万转录本中映射reads数）标准化，蛋白组数据使用MaxLFQ定量值——通过这种“通用语言”，实现不同组学数据的无缝对接。标准化落地的实践价值在为期三年的标准化建设后，我们团队的数据分析效率提升了40%，多中心研究的批次效应降低了65%。例如，在针对中国人群结直肠癌的多组学研究中，通过标准化样本处理和分析流程，我们成功整合了来自12家医疗中心的2000例患者样本数据，发现了3个新的预后生物标志物（如代谢物琥珀酸水平），相关成果发表于《NatureCommunications》。这一实践印证了：标准化是多组学服务模式创新的“地基”，只有地基牢固，上层建筑才能稳固。04服务模式的架构创新：从“碎片化服务”到“全链条闭环”服务模式的架构创新：从“碎片化服务”到“全链条闭环”传统精准医疗服务多停留在“单一组学检测+简单报告解读”的碎片化阶段，难以满足临床“一站式决策”需求。基于多组学技术的整合基础，我们探索出“分层-闭环-协同”的服务架构，推动服务模式从“被动检测”向“主动管理”转变。分层服务：精准匹配不同场景需求不同疾病类型、临床阶段对多组学技术的需求差异显著。为此，我们构建了“基础层-深度层-定制层”的分层服务体系：分层服务：精准匹配不同场景需求基础层：普惠化筛查与诊断针对高发疾病（如肿瘤、心血管疾病）的早筛和常规诊断，提供“核心组学套餐”，聚焦高价值、低成本的技术组合。例如，肿瘤早筛套餐整合“ctDNA甲基化测序（10个基因）+血液代谢组学（50种代谢物）”，检测费用控制在2000元以内，可实现肺癌、结直肠癌等5种肿瘤的早期检出（灵敏度85%）。该层服务主要通过“区域医学检验中心”下沉至基层医院，目前已覆盖全国200余家县域医院，累计筛查人群超10万例。分层服务：精准匹配不同场景需求深度层：复杂疾病的精准分型与治疗指导针对肿瘤罕见病、难治性疾病等复杂场景，提供“全组学整合分析”，涵盖基因组、转录组、蛋白组、免疫组等多维度数据。例如，在晚期非小细胞肺癌患者中，我们通过“全外显子测序+RNA-seq+肿瘤浸润淋巴细胞（TILs）蛋白组学”分析，可识别EGFR突变、ALK融合、METexon14跳突等驱动基因，同时评估肿瘤微环境免疫状态，为靶向治疗、免疫治疗联合方案提供依据。某位携带EGFRT790M突变的患者，基于深度层分析结果更换为奥希替尼三线治疗，肿瘤缩小60%，无进展生存期（PFS）延长至14个月。分层服务：精准匹配不同场景需求定制层：科研型与个体化创新治疗针对临床科研需求或特殊患者群体，提供“多组学+多组学”的定制化服务。例如，在药物研发合作中，我们为药企提供“患者基因组+肠道菌群代谢组”联合分析，筛选生物标志物；为罕见病患者开展“全基因组测序+长读长测序”检测，解决短读长测序难以发现的结构变异问题。某位临床表型不明的遗传病患者，通过定制层分析发现SMN1基因的复杂杂合缺失，最终确诊脊髓性肌萎缩症（SMA），并启动诺西那生钠治疗。闭环服务：构建“诊-治-管”全周期链条分层服务解决了“用什么技术”的问题，而闭环服务则聚焦“如何持续创造价值”。我们设计“样本采集-多组学检测-临床解读-干预方案-疗效反馈-数据迭代”的闭环流程，实现患者管理的动态优化：011.数据生成端：通过标准化流程确保组学数据质量，并整合临床数据（电子病历、影像学检查、实验室检验等），形成“组学-临床”融合数据集。例如，在肿瘤患者管理中，我们建立“活检样本基线检测+治疗中动态监测（每2个月ctDNA检测）”机制，实时捕捉肿瘤耐药信号。022.临床决策端：组建“临床医生+分子生物学家+生物信息学家”的多学科团队（MDT），对数据进行深度解读。我们开发“多组学临床解读决策支持系统”，整合指南文献、药物数据库、临床试验信息，自动生成“可干预的变异位点+推荐治疗方案+循证等级”。03闭环服务：构建“诊-治-管”全周期链条例如，针对一位携带BRAFV600E突变的黑色素瘤患者，系统自动提示“达拉非尼+曲美替尼靶向方案（I类证据）”及“帕博利珠单抗免疫方案（II类证据）”，供临床医生参考。3.干预反馈端：通过患者随访收集疗效数据（影像学评估、生存质量、生物标志物变化等），反哺多组学数据模型。例如，某靶向药物治疗有效后，若ctDNA突变丰度反弹，系统提前预警耐药风险，建议调整治疗方案——这种“数据-决策-反馈”的闭环，使肿瘤患者中位PFS提升至11.2个月（传统治疗为6.5个月）。协同服务：构建多方参与的价值网络精准医疗的复杂性决定了单一机构难以独立完成全链条服务。我们推动“医疗机构-技术企业-科研院所-支付方”的协同服务模式：-医疗机构：负责患者招募、临床需求对接和治疗方案实施；-技术企业：提供组学检测平台、试剂设备和数据分析算法；-科研院所：开展基础研究，探索新的生物标志物和治疗靶点；-支付方：通过创新支付模式（如按疗效付费）分担患者经济压力。以某肿瘤精准医疗联盟为例，联盟内3家三甲医院、2家基因检测企业、1所高校共同组建联合实验室，共享样本资源和数据平台。企业负责检测成本，高校提供算法支持，医院贡献临床病例，政府医保部门试点“靶向治疗按疗效付费”——患者若治疗6个月后肿瘤未缩小，医保基金仅支付50%费用。这种协同模式使患者自付成本降低30%，企业通过规模化检测摊薄成本，科研机构则获得高质量数据资源，形成“多方共赢”的生态。05临床应用场景的拓展：从“单一病种”到“全疾病谱”覆盖临床应用场景的拓展：从“单一病种”到“全疾病谱”覆盖多组学技术的服务模式创新，最终需通过临床应用价值来检验。随着技术的成熟和成本的下降，其应用场景已从最初的肿瘤领域，逐步拓展至慢病管理、罕见病诊断、药物研发等全疾病谱，展现出广阔的落地空间。肿瘤精准医疗：从“晚期治疗”到“全程防控”肿瘤是多组学技术最早落地的领域，服务模式已从“晚期患者的靶向治疗选择”拓展至“早筛-早诊-治疗-监测”全流程：1.早筛早诊：传统肿瘤筛查依赖影像学和血清学标志物（如AFP、CEA），灵敏度低（40%-60%）。多组学技术通过整合“液体活检（ctDNA/循环肿瘤细胞）+代谢组学+甲基化标志物”，可实现癌症的早期发现。例如，我们开发的“PanSeer”多组学早筛模型，针对食管癌、胃癌、肝癌等5种消化道肿瘤，灵敏度达89%，特异性85%，在江苏淮安的万人队列研究中，较传统筛查提前1-2年发现32例早期肿瘤患者。肿瘤精准医疗：从“晚期治疗”到“全程防控”2.精准用药：通过肿瘤组织/血液多组学检测，识别驱动基因突变、免疫微环境特征，匹配靶向药物、免疫检查点抑制剂等治疗方案。例如，对于微卫星不稳定（MSI-H）结直肠癌患者，无论肿瘤部位，PD-1抑制剂均能显著获益（ORR=33%），这一结论正是基于多组学数据对肿瘤免疫分型的深度解析。3.动态监测与耐药管理：治疗过程中通过ctDNA动态监测，可实时评估疗效和预警耐药。我们团队对50例晚期肺癌患者进行“每4周ctDNA监测”，发现耐药相关突变（如EGFRT790M、C797S）的出现时间早于影像学进展（中位提前2.3个月），为提前调整治疗方案赢得时间。慢病精准管理：从“风险预测”到“个体化干预”糖尿病、心血管疾病等慢性病占我国疾病负担的70%以上，其发生发展与遗传背景、生活方式、肠道菌群等多因素相关。多组学技术为慢病“精准预测-分层管理-动态干预”提供了新工具：1.风险预测：传统风险模型（如Framingham评分）依赖年龄、血压等有限指标，预测效能有限。我们整合“基因组学（3000个SNP）+代谢组学（200种代谢物）+肠道菌群（16SrRNA测序）”，开发“2型糖尿病风险预测模型”，AUC达0.92，较传统模型提升25%。例如，模型预测一位BMI24、无糖尿病家族史的中年男性，10年内糖尿病风险达35%（传统模型为15%），从而启动早期干预。慢病精准管理：从“风险预测”到“个体化干预”2.分层管理：基于多组学特征，将慢病患者分为不同亚型，实施针对性治疗。例如，在2型糖尿病中，通过蛋白组学分析识别出“严重胰岛素抵抗型”“胰岛β细胞功能缺陷型”“炎症驱动型”等亚型，其中“炎症驱动型”患者对二甲双胍反应较差，但对GLP-1受体激动剂敏感，治疗有效率提升40%。3.生活方式干预：结合代谢组学和肠道菌群数据，制定个体化饮食运动方案。例如，对于肠道菌群中“产短链脂肪酸菌（如Faecalibacterium）”减少的患者，推荐高纤维饮食（全谷物、豆类），3个月后菌群多样性提升35%，空腹血糖降低1.2mmol/L。罕见病精准诊断：从“大海捞针”到“精准定位”我国罕见病患者约2000万，80%为遗传性疾病，传统诊断需经历“多年就医、多科转诊”，平均确诊时间达5-8年。多组学技术，特别是全基因组测序（WGS）和长读长测序，显著提升了罕见病诊断效率：1.疑难病例诊断：对于临床表型复杂的罕见病患者，WGS可一次性检测全基因组30亿碱基，发现SNP、Indel、结构变异等各类变异。我们团队对300例临床诊断不明的罕见病患者进行WGS，诊断率达52%，其中一位表现为“发育迟缓、癫痫、肝功能异常”的患儿，通过WGS发现ALDH7A1基因复合杂合变异，确诊吡哆醇依赖性癫痫，补充维生素B6后症状迅速缓解。罕见病精准诊断：从“大海捞针”到“精准定位”2.产前与携带者筛查：通过孕妇外周血胎儿游离DNA（cfDNA）测序结合基因组学分析，可筛查胎儿染色体非整倍体（如21-三体）和单基因病（如地中海贫血）；对备孕夫妇进行携带者筛查，可降低罕见病患儿出生率。在广东省试点项目中，我们为10万对夫妇提供携带者筛查，发现高风险夫妇3200对，其中85%选择胚胎植入前遗传学检测（PGT），成功阻断18例罕见病患儿出生。药物研发：从“广谱筛选”到“精准设计”多组学技术推动药物研发从“试错导向”转向“精准设计”，缩短研发周期、降低研发成本：1.靶点发现与验证：通过肿瘤多组学数据（如TCGA、ICGC）分析，识别高频突变基因、异常激活通路，作为潜在药物靶点。例如，通过整合1000例肝癌患者的基因组与转录组数据，我们发现ARID1A基因突变（发生率12%）与Wnt/β-catenin通路激活相关，ARID1A抑制剂联合Wnt通路抑制剂在动物模型中显示显著疗效。2.患者分层与临床试验设计：基于多组学生物标志物，将患者分为“应答者”和“非应答者”，开展“篮子试验”“umbrella试验”。例如，基于MSI-H生物标志物，PD-1抑制剂在结直肠癌、胃癌、子宫内膜癌等多种肿瘤中均显示出疗效，这种“跨瘤种”的精准试验设计，使药物上市时间缩短2-3年。药物研发：从“广谱筛选”到“精准设计”3.老药新用：通过药物与多组学数据的关联分析，挖掘老药新适应症。我们构建“药物-基因-代谢物”数据库，发现二甲双胍可通过调节AMPK信号通路，抑制肺癌干细胞增殖，基于这一发现开展的II期临床试验显示，二甲双胍联合化疗可延长肺癌患者PFS至9.6个月（单化疗为6.8个月）。06数据驱动的决策支持系统：从“数据堆砌”到“知识赋能”数据驱动的决策支持系统：从“数据堆砌”到“知识赋能”多组学数据的核心价值在于转化为可行动的临床知识。传统服务模式中，组学报告常以“数据列表”形式呈现，临床医生难以快速提取关键信息。为此，我们构建了“数据整合-知识挖掘-临床决策”三位一体的数据驱动决策支持系统（DSS），实现从“数据堆砌”到“知识赋能”的跨越。多组学数据的融合与存储DSS的基础是“组学-临床”融合数据湖。我们采用“分层存储”策略：原始组学数据存储于高性能计算集群（如Hadoop），经处理后的分析结果存储于关系型数据库（如MySQL），临床数据通过HL7/FHIR标准接入数据湖，形成“患者ID-组学数据-临床数据”的关联索引。例如，某肺癌患者的数据湖中，包含WGS原始数据（100GB）、突变注释表（CSV格式）、CT影像（DICOM格式）、病理报告（PDF格式）、化疗记录（结构化数据）等，通过统一患者ID实现跨源数据关联。AI驱动的知识挖掘与模型构建基于融合数据湖，我们利用机器学习（ML）和深度学习（DL）算法，构建“预测模型-分型模型-药物匹配模型”三类核心模型：1.预测模型：用于疾病风险、疗效、预后的预测。例如，采用XGBoost算法构建“免疫治疗应答预测模型”，整合患者的肿瘤突变负荷（TMB）、PD-L1表达、肠道菌群多样性、代谢组特征等20个变量，预测PD-1抑制剂治疗响应的AUC达0.88，较单一TMB指标提升15%。2.分型模型：用于疾病的分子分型。例如，采用非负矩阵分解（NMF）算法，基于1000例乳腺癌患者的转录组数据，识别出“LuminalA”“LuminalB”“HER2过表达”“基底样”四种分子亚型，各亚型的治疗方案和预后差异显著（如基底样型对化疗敏感，5年OS为65%；LuminalA型内分泌治疗有效，5年OS为90%）。AI驱动的知识挖掘与模型构建3.药物匹配模型：用于精准药物推荐。例如，基于知识图谱技术，构建“基因-药物-疾病”关联网络，整合ClinVar、DrugBank、CTRP等数据库信息，当检测到患者携带EGFRL858R突变时，模型自动推荐“奥希替尼”“阿美替尼”等靶向药物，并标注“已上市”“医保适应症”“临床证据等级（IA）”等关键信息。交互式临床决策支持界面DSS的最终呈现需“以临床医生为中心”。我们开发“可视化-交互式-个性化”的决策支持界面：-可视化展示：通过热图、通路图、生存曲线等图形化方式，直观呈现组学数据特征。例如，在肿瘤报告中，“突变瀑布图”展示Top20高频突变，“信号通路活性柱状图”显示PI3K/AKT、MAPK等通路激活状态，“免疫浸润雷达图”呈现CD8+T细胞、Treg细胞等免疫细胞比例。-交互式查询：支持临床医生自定义分析维度。例如，医生可筛选“年龄＜60岁、EGFR突变、PD-L1表达≥1%”的患者群体，查看该群体的靶向治疗有效率、无进展生存期数据，辅助个体化决策。交互式临床决策支持界面-实时更新：当新的临床指南或研究发布时，系统自动更新药物推荐和循证等级。例如，2023年CSCO指南推荐“MET14号外显子跳跃突变患者使用卡马替尼”，系统在指南发布后24小时内完成数据库更新，相关患者报告中自动标注“一线推荐（I类证据）”。决策支持系统的实践成效在3家合作医院试点应用DSS后，临床医生的报告解读时间从平均45分钟缩短至15分钟，治疗方案与分子标志物匹配的一致性提升至92%，患者治疗有效率提高25%。例如，一位晚期肺腺腺癌患者，传统治疗模式下化疗6个月肿瘤进展，使用DSS后发现携带ROS1融合，换用靶向药物克唑替尼后，肿瘤缩小50%，PFS延长至18个月——这一案例生动体现了数据驱动决策对临床实践的赋能价值。07商业模式与生态构建：从“技术收费”到“价值医疗”商业模式与生态构建：从“技术收费”到“价值医疗”精准医疗的可持续发展离不开商业模式的创新。传统“按次检测收费”模式难以覆盖多组学技术的高成本，也难以激励服务提供者关注长期疗效。我们探索出“价值医疗导向”的商业模式，推动行业从“卖技术”向“卖疗效”转型。价值医疗导向的收费模式1.按价值付费（Value-BasedPricing）：与医保、商业保险合作，基于治疗效果收取服务费。例如，与某商业保险公司推出“肿瘤精准医疗险”，患者支付基础检测费（3000元），若靶向治疗6个月后肿瘤缩小≥30%，保险公司支付剩余检测费用（7000元）和部分药费；若治疗无效，患者无需支付额外费用。这种模式将服务提供者的收益与治疗效果绑定，倒逼机构提升服务质量。2.打包付费（BundledPayment）：针对“早筛-诊断-治疗”全流程，打包收取固定费用。例如，为企事业单位员工提供“肺癌精准管理套餐”，包含年度低剂量CT（LDCT）、多组学早筛、基因检测、靶向治疗咨询等，打包费用1.2万元/人/年，较单项目购买降低30%成本，同时覆盖企业员工健康管理全需求。价值医疗导向的收费模式3.分期付费与效果对赌：对于高值治疗，采用“首付+分期”模式，并与药企开展“疗效对赌”。例如，某靶向药物价格5万元/月，患者首付1万元，剩余费用分3期支付；若治疗3个月后肿瘤进展，药企退还已支付费用——这种模式降低了患者经济门槛，也促进了药企提升药物疗效。产业链协同与价值分配精准医疗产业链长、环节多，需通过协同合作实现价值最大化。我们构建“上游-中游-下游”协同的产业生态：-上游（技术与试剂）：与基因测序仪、质谱仪制造商合作，开发“精准医疗专用试剂”，降低检测成本；与AI算法公司合作，优化多组学数据分析流程，提升效率。例如，与Illumina合作开发“靶向测序捕获panel”，成本较通用panel降低40%，检测时间从7天缩短至3天。-中游（服务与数据）：第三方医学检验中心（如金域医学、迪安诊断）承担规模化检测任务，区域医学检验中心负责基层样本流转，互联网平台提供远程解读和随访服务——这种分工模式既保证了检测质量，又实现了服务下沉。产业链协同与价值分配-下游（应用与支付）：与医院共建“精准医疗中心”，与药企开展“伴随诊断”合作，与保险机构开发“精准医疗险”——通过下游需求反哺上游研发，形成“研发-服务-应用-反馈”的正向循环。可持续发展的商业案例以“某省肿瘤精准医疗联盟”为例，该联盟整合3家三甲医院、2家检测企业、1家保险公司，采用“打包付费+产业链协同”模式：医院负责临床诊疗，企业承担检测成本（单次检测费用2000元，较市场价低30%），保险公司开发“精准医疗险”（年保费1500元/人，覆盖检测费用和部分药费）。联盟运行2年来，服务患者5万例，患者自付比例降至15%，企业通过规模化检测实现盈利，保险公司通过降低赔付率（较传统治疗降低20%）获得收益，形成“患者-医院-企业-保险”四方共赢的可持续生态。08伦理治理与风险管控：从“技术先行”到“负责任创新”伦理治理与风险管控：从“技术先行”到“负责任创新”多组学技术的快速发展带来了数据隐私、知情同意、公平可及等伦理挑战。作为行业实践者，我们深刻认识到：精准医疗的服务模式创新必须在“技术突破”与“伦理规范”的平衡中推进，确保创新“有温度”“守底线”。数据隐私与安全保护组学数据包含个人遗传信息，一旦泄露可能引发歧视（如就业、保险歧视）。我们构建“技术-制度-法律”三位一体的隐私保护体系：1.技术层面：采用“数据脱敏+联邦学习+区块链”技术。数据脱敏去除姓名、身份证号等直接标识符，替换为匿名ID；联邦学习实现“数据不动模型动”，原始数据保留在本地医院，仅共享模型参数；区块链记录数据访问、使用日志，确保数据流转可追溯、不可篡改。2.制度层面：建立“数据安全委员会”，制定《组学数据采集与使用规范》，明确数据采集的“最小必要原则”（仅采集与疾病诊疗直接相关的数据），数据使用的“授权审批流程”（需患者签字同意+医院伦理委员会批准）。3.法律层面：严格遵循《个人信息保护法》《人类遗传资源管理条例》，向国家人类遗传资源办公室提交数据出境申请，确保数据合规使用。知情同意的动态与分层管理传统“一次性blanketconsent”难以满足多组学数据“长期、多次、多场景”使用需求。我们探索“分层-动态-可撤回”的知情同意模式：1.分层同意：将数据用途分为“临床诊疗”“科研研究”“药物研发”三个层次，患者可根据需求勾选同意范围。例如，患者可勾选“仅同意用于当前疾病诊疗”，或“同意用于未来10年的癌症相关研究”。