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類型分類:
科普知識
數據分類:
DCS系統

通過電子病歷和大數據將疾病扼殺于萌芽

發布日期:2022-04-17 點擊率:46


4月18日消息,據福布斯雜志報道,想象下你收到一份禮物,它可以讓你看到未來。想象下,你只要看著某人,就可以知道有什么壞事即將發生在他們身上。你也可以做些什么來防止這些糟糕的事情發生。

作為一名醫生,我(本文作者、以色列數據驅動健康創新中心Clalit研究所創始董事、世界衛生組織顧問蘭·巴利徹(Ran Balicer))想知道:在一個人們可以預見未來的世界里,醫學和醫療保健領域會發生什么變化?也許你不必再去看醫生,而是會在某天早上接到醫生的電話,并告訴你:“嘿,你今天早上好嗎?”你會說“太棒了!”然后他回答:“親愛的,請不要驚慌,但你會在12小時內心臟病發作。所以,來醫院吧,讓我們在癥狀出現前把你治好。”

這不好嗎?我知道這聽起來有點兒像科幻小說,但事實并非如此。以色列也已經取得了類似的進展。讓我們舉個“先發制人”的醫學例證。你的朋友或家人正進行透析治療,你知道這種情況是多么痛苦和讓人衰弱,如果我們能在癥狀開始前就識別出病人并讓他們脫離危險,那將是多么令人驚訝!早期的治療方法很簡單。而一旦有疼痛和不適癥狀,治療起來可能就太晚了,因為那時腎臟已經嚴重受損。

通過電子病歷和大數據將疾病扼殺于萌芽

(圖1:現在醫生將看到你的未來,可以用數據來預測哪種治療方法對哪些病人最有效

為了能夠搶占先機,主動接觸看似健康的病人,你必須預測哪個病人出現問題。醫生們用他們多年的經驗來做這個實驗,但是算法能更有力、更有效地進行預測。幾年前,在以色列最大的醫療服務提供商Clalit(我工作的地方),我們使用先進的分析技術建立了一個預測模型,它可以在看似健康的人群中預測誰將會在5年后的透析中走到生命盡頭。該模型是基于數十年來以色列超過半數人口的數字健康數據開發的,大約包括450萬患者,通常是從出生到老年的所有數據。

然后,我們要求一線醫生向這些目標人群伸出援手,這些人是我們選定的高危患者。我們的數據顯示,在這種先發制人的干預后,該群體的透析病例大幅下降。先前通過智能預測來防止重新入院的工作顯示,在基于預測的干預后,再入院率下降了12%。我們現在正在做同樣的事情,試圖預防糖尿病、肺炎、甚至癌癥,但這將需要幾年的時間來衡量影響。

我們可以在以色列采取這些行動,因為在我們的機構和集成的數據集中有幾十年的電子醫療記錄,有強有力的經濟激勵措施使患者長期保持健康,而且以色列在醫療保健方面優先考慮數字創新。

通過電子病歷和大數據將疾病扼殺于萌芽

(圖2:電子病歷和集成數據集是預測醫學的關鍵)

這里有一個例子,可以說明算法如何能預測人類疏忽的癥狀。最近我們與人合作建立了一個模型,用來預測誰會患上骨質疏松性骨折。由于某些原因,該算法堅持認為眼疾是這些骨折預測的重要組成部分。很明顯,我們認為這是一個小故障。我從醫學院得知,眼疾和骨折之間毫無共同之處。我們試圖修正模型,但是算法并沒有放棄它的分析。

然后它震驚了我們。眼睛問題并沒有使骨頭變得更脆,而是視力問題使病人更容易跌倒,因此而骨折。這是十分關鍵的發現:在大量數據中,計算機在獲取多個如此微妙的信號和模式方面勝過人類。這些數據也可以用來預測哪種治療方法對哪些病人最有效。但是藥物真的可以自動化嗎?盡管存在人類錯誤的風險,或者人類錯過了隱藏的信號和模式,但醫生們仍然堅信,他們將永遠能更好地對病人的最佳狀態做出最終判斷。但是世界在不斷變化,醫學也在變化。

如今,醫生可以從他們從未見過的數百萬病人的集體經驗中獲益。越來越強大的計算能力和先進的分析技術(包括機器學習和人工智能工具)可以掃描大量的健康數據,這些數據在巨大的存儲庫中跨越了地理位置甚至是幾代人。他們會搜索和尋找與你有類似癥狀的病人,并從他們的經驗中學習,預測接下來會發生什么,以及制定最佳的行動方案。這可能是個近乎完美的學習小組,與你個人相匹配。

今天我們已經有很多事情可以做了,想象一下:當我們把每個人的基因都添加到這個數據中時會發生什么,這種匹配將更加精確,并且建議的治療方法都是量身定制的。一方面,人類醫生的信息存儲能力和處理能力都是有限的。現在的情況是:一個病人的病歷中有太多的數據要讓醫生去計算,更不用說只有15分鐘的訪問時間。

世界上有太多的東西可能被錯過,每天都有很多東西被錯過。預測算法可以搜索和識別病人,他們就像坐在醫生面前,醫生可從他們記錄的經驗中確定最佳的治療方案。數據融合越多,預測能力越強,對個性化醫療的治療也越精確。威廉·奧斯勒博士是歷史上最偉大的醫生之一,他曾說過:“如果不是由于個體之間的巨大差異,醫學也可能是一門科學,而不是一門藝術。”這可能已經是事實,或者可能需要更多時間,但最終計算機將會比醫生更好地解釋人類之間的生物多樣性。

然而,精確的算法并不能取代好的醫生。他們仍然會看到疾病,而不是周圍的人。正如數學家凱茜·奧尼爾(Cathy O 'Neil)在TED演講中表達的那樣:不要把算法當作公正的裁判,它們不是。算法只是嵌入代碼中的觀點。真正的個性化算法會結合患者的聲音,并根據對病人來說最重要的東西來定義最優方案,包括消除疼痛、恢復功能以及延長生命。他們愿意冒什么風險?他們的目標是什么?”

這將是一場真正的革命:從生物學角度來說,它是精確的,而且是針對個人的。這對我們醫生來說意味著什么?前方之路已經明朗,緩慢而穩定地依賴人類臨床直覺的時代即將結束,取而代之的是算法預測治療。算法將成為人類的觸覺,再加上對病人偏好和需求的移情作用,它將是這個時代偉大醫生的標志。(網易科技)

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