使用大數(shù)據(jù)行醫(yī)真的靠譜嗎

在人的一生中或多或少都會與醫(yī)生打交道，醫(yī)生對于我們來說一一份圣神的職業(yè)，我們既尊敬他們，也怕與他們打交道，畢竟誰會愿意天天往醫(yī)院跑呢?隨著技術的發(fā)展，我們有沒有可能擺脫醫(yī)生而可以自己去對常見疾病去自救呢?

現(xiàn)在看來，這件事并不是不可能實現(xiàn)的，在國外有一個團隊，匯集了一部分技藝精湛的大數(shù)據(jù)專業(yè)人員和醫(yī)生, 他們正在利用技術幫助人們過更長壽、更健康的生活。這些技術人員和醫(yī)生正在構(gòu)建應用程序，他們利用大量政府資助的基因組數(shù)據(jù), 以及成熟和易于訪問的分析工具, 這可以幫助人們診斷和治療從常見到困難的疾病。

這一項目負責人叫Dexter Hadley，因為他既是工程師也是醫(yī)生。Dexter在加州大學舊金山分校運營了一個名為Hadley的實驗室，該實驗室旨在以開發(fā)技術來抗擊疾病和促進健康。他們從大量臨床數(shù)據(jù)中獲得價值，憑借基因組學和病理學臨床訓練的研究背景進行精確的分析，Dexter經(jīng)常對外說“他使用大數(shù)據(jù)來行醫(yī)”。

筆者有幸能訪問到Dexter并向他了解在科技與醫(yī)藥交叉點產(chǎn)生的新技術，并向我們講述技術的平民化如何真正影響人們的生活。

Q：人們可能會好奇為什么你既是醫(yī)生也是工程師，你又是如何做到雙重身份這一點的?

Dexter：我一直想成為一名醫(yī)生，但在我10歲那年自學了計算機編程之后，我的人生軌跡發(fā)生了巨大的改變。從那以后，我一直沉迷于如何利用計算來更好地促進醫(yī)藥發(fā)展。這段經(jīng)歷也使我從一所以計算機編程為中心的本科教育大學轉(zhuǎn)到了賓夕法尼亞大學醫(yī)學院，在那里我獲得了工程碩士學位、博士學位還有基因組學和醫(yī)學碩士學位。

我曾經(jīng)作為實習醫(yī)生在賓夕法尼亞州進行普通外科手術，然后在斯坦福大學進行病理學實習，激發(fā)了我作為一個醫(yī)生和科學家的激情，將醫(yī)學和軟件工程相結(jié)合，以改善醫(yī)生及其患者的醫(yī)療保健

Q： Hadley實驗室主要的工作是什么呢?你個人在其中是扮演什么樣的一個角色呢?

Dexter：Hadley實驗室利用大數(shù)據(jù)來改善醫(yī)學實踐和醫(yī)療保健。我們的工作是對疾病產(chǎn)生的原因進行重新詮釋，并最終將大量不同的數(shù)據(jù)存儲來，以便將來可以更好地描述疾病。我們開發(fā)先進的數(shù)據(jù)驅(qū)動的臨床智能模型，推動臨床應用更精確地篩選，診斷和管理疾病。我們整合多個大型數(shù)據(jù)存儲區(qū), 以識別新的生物標記物和潛在的疾病療法。

我們工作的最終目的是在人類概念臨床試驗的快速證明，讓患者可以得到更好的結(jié)果，降低疾病譜上的發(fā)病率和死亡率?！拔沂且粋€追求覆蓋面更廣的科學研究者，我不關心我能不能將某一種疾病研究的很深，但我更關心的是怎么能夠掌握更多的疾病治療方法，這一切都是由于數(shù)據(jù)的驅(qū)動?！?

Q：你能說一下這一領域的現(xiàn)狀、未來和理想的研發(fā)狀態(tài)嗎?

Dexter：目前，我認為我們正在經(jīng)歷一場持續(xù)的醫(yī)學復興，從十年前的人類基因組初步測序開始?，F(xiàn)在，我們終于能夠在“精準醫(yī)學”中實際量化人體健康和疾病，這是一種截然不同的醫(yī)療保健研究方法及其交付方式，我們的重點是針對個體能夠做出個性化的精確治療方案。

雖然基因組學使我們能夠量化我們自身分子, 我認為未來是利我們現(xiàn)在手中掌握的科學技術, 以更好地量化我們自己的身體指標。由于基因組學的優(yōu)勢在于其客觀能力與患者的身體表現(xiàn)相關, 因此研究和開發(fā)的理想的方案就需要對患者在分子基因型水平的床表的數(shù)據(jù)收集和分析。

例如，在健康系統(tǒng)的背景下，我的研究將收集到的大量的臨床數(shù)據(jù)運用最先進的大數(shù)據(jù)算法，并將智能手機，網(wǎng)絡和移動應用程序等集成起來，以便可以第一時間發(fā)現(xiàn)患者的疾病，并提供精確的藥物。

Q：聽起來像未來的很大一部分是基因組學?

Dexter：基因組學的確是未來，但它顯然比我們最初認為的要復雜得多。大多數(shù)醫(yī)生不會坐在那里看病人的基因組數(shù)據(jù)來制定治療計劃。然而，一些專家醫(yī)生整天都需要看圖像，例如放射科醫(yī)生和病理學家。我們有技術和算法能夠建立'應用程序'，可以幫助這些專家。

舉例來說, 我們正在為醫(yī)生和他們的病人在智能手機上研發(fā)一款移動醫(yī)療應用的軟件，能幫助他們更好的篩查皮膚癌。然而, 雖然智能手機上的健康數(shù)據(jù)便于皮膚癌的篩查, 但對皮膚癌的實際診斷和隨后的管理仍在基因組領域。

Q：現(xiàn)在哪些地方需要這種診斷呢?

Dexter：醫(yī)學實踐包括篩查一般人群，并提前對疑似病例進行診斷。 許多精密醫(yī)學研究集中在診斷和干預階段，較少關注篩查。 我的目標是通過數(shù)字應用程序，使用強大的大數(shù)據(jù)算法進行人群篩選。 雖然“任何人”都可以構(gòu)建一個應用程序，但并不是每個人都有知識，數(shù)據(jù), 并獲得臨床基礎設施, 為醫(yī)生和他們的病人開發(fā)臨床級算法。

Q：在這一領域上“技術全民化”能產(chǎn)生多大的影響?

Dexter：大約6年前, Mark Andreessen寫了一篇《華爾街日報》的社論, 講述 "為什么軟件正在吞噬世界"。一般人今天怎么購物?銀行?交易股票?還是找輛出租車?主要是通過"應用程序"。我認為，這一現(xiàn)象會不可避免地滲透到我們的醫(yī)療世界里，我們利用現(xiàn)在的所有條件與技術做神奇的事情，包括精確的算法，以及在臨床醫(yī)學以驚人的速度產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。

舉例來說, 在加州大學舊金山分校的醫(yī)學實驗室里我們可以擁有數(shù)百萬個臨床記錄，將近一百萬患者必須接受更好的治療方法。但是由于時間和金錢的限制，我們只能選擇數(shù)百名患者去進行干預的臨床效果實驗。

因此，我們現(xiàn)代的衛(wèi)生系統(tǒng)允許最大臨床試驗應用適合快速發(fā)現(xiàn)新型醫(yī)療的干預措施。我認為，根據(jù)這個大數(shù)據(jù)建立的臨床級應用程序，使我們能夠立即將醫(yī)療系統(tǒng)的提前發(fā)現(xiàn)能力提供給醫(yī)生及其患者的手中。

Q："建立一個臨床級應用" 會涉及到些什么?

Dexter：構(gòu)建應用程序?qū)嶋H上是過程中最嚴格的一部分，因為“臨床級”的性能來自我們開發(fā)的基礎應用程序接口的算法。 我們正在做的事情神奇在于學習從醫(yī)療保健中產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)模式。深度學習就是這樣一種方法，它是一種向“認知計算”轉(zhuǎn)變的模式，在那里計算機基本上被訓練成像人類一樣思考。

深入了解大數(shù)據(jù)，因為它代表了當今最先進的機器學習，并且反復優(yōu)于其他更傳統(tǒng)的方法。數(shù)據(jù)是這個過程的關鍵部分，因為這些深層學習算法非常復雜。雖然大部分的統(tǒng)計數(shù)據(jù)是基于線性模型，其參數(shù)可以用幾個數(shù)據(jù)點進行準確估計，但是一些最復雜的深度學習算法比宇宙中的原子具有更多的參數(shù)。

因此, 有用的深層學習需要大量的數(shù)據(jù)來準確估算最有預見性的參數(shù)。