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[導讀]說起醫(yī)學突破,人們往往首先想到的是開發(fā)出了什么新藥或者新的治療方法;而談及改變醫(yī)療體系,大家又會想到法律法規(guī)的修改。不過,這些想法都已經過時了,下一個沖擊人類醫(yī)學的將是獲取、處理以及應用數(shù)據(jù)的方法。 推

說起醫(yī)學突破,人們往往首先想到的是開發(fā)出了什么新藥或者新的治療方法;而談及改變醫(yī)療體系,大家又會想到法律法規(guī)的修改。不過,這些想法都已經過時了,下一個沖擊人類醫(yī)學的將是獲取、處理以及應用數(shù)據(jù)的方法。

推動這一輪變革的是大型科技公司、來自硅谷的創(chuàng)業(yè)者、著名的醫(yī)療機構以及學術界的人們。他們認為,通過一系列創(chuàng)新的軟件和硬件的開發(fā),現(xiàn)有的醫(yī)療體系會被徹底顛覆——保持健康將變得更加容易,而人生病時也能得到更好的治療,整個社會經濟也會因此發(fā)生巨大的改變。

未來,數(shù)據(jù)在醫(yī)療當中的應用會成為一股“破壞性”的力量,在硅谷,投資人和工程師們經常討論由機器取代醫(yī)生進行診斷和手術的可能性。他們并不覺得這個大膽的想法比無人駕駛汽車聽上去更不切實際。事實上,無人駕駛汽車已經在美國加州開始進行測試了。

由于醫(yī)學的復雜性,長期以來信息技術對其一直沒有產生實質性的影響,但是或許很快這種情況就會發(fā)生改變。

IBM的超級計算機沃森正在美國的一些醫(yī)療機構中學習癌癥的治療工作。沃森的研發(fā)人員表示它將改變游戲規(guī)則,因為現(xiàn)實中,醫(yī)生難以避免地會出現(xiàn)誤診,而造成誤診的原因在于醫(yī)生過分依賴自己的經驗以及單一信息,很多情況下,醫(yī)生可能聽到病人描述兩三個癥狀后就會做出診斷,這樣很可能會漏掉其他重要信息,從而造成判斷偏差,而沃森絕不會犯這樣的錯誤。

雖然,利用機器人看病還需要很長的路要走,但眼下由于智能手機的興起,更加頻繁地收集個人的健康信息已經成為可能。一些創(chuàng)業(yè)公司正在開發(fā)各種外設幫助采集這些個人健康數(shù)據(jù)。當數(shù)據(jù)積累到一定程度,創(chuàng)新的應用也會隨之產生,舊金山的一家公司已經開發(fā)出了能夠通過數(shù)據(jù)對病人發(fā)病情況進行預警的程序。

可以預見的是,整個醫(yī)療系統(tǒng)的巨變即將到來。

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