「CHC2017」胡盛壽院士：在大數據時代實現彎道超越

在中國心臟大會上，大會主席胡盛壽院士認為，醫學「大數據」是信息大爆炸、計算機+互聯網時代背景下的產物，是對現今醫療模式客觀審視「倒逼」的結果。

醫療模式暴露出諸多問題

他說，過去三十年中，救治了成千上萬病患的以疾病類型為中心的醫療模式逐漸暴露出諸多問題，導致患者主動性差、醫療資源浪費和醫患矛盾激化。

在大數據時代下審視過去的醫療模式，不難發現，「小數據」總是以隨機小樣本去替代龐大的群體，更聚焦於疾病某一環節，而非整體，更注重直接的因果而淡視關聯。

而「大數據」是分析所有數據，而非少量的樣本，接受和承認數據的繁雜，而去挖掘深處的真知，不刻意尋求「完美」的直接因果，而在意於事件之間的關聯。

海量的未被發掘和利用的數據，可能對我們的健康影響深遠——而這些數據在目前的醫療系統之外

我們需要做出改變

胡盛壽指出，在大數據時代，我們要重新審視我們對疾病的認識和對疾病的處理模式、對醫療質量的評價以及醫學人才的培養觀念，並做出改變。

「我們應該對疾病信息的處理從碎片化向集成化、系統化發展」，胡盛壽表示。

心血管疾病的發生、發展是遺傳和環境因素交互作用的結果，因此對心血管疾病的發生機制研究、診斷和治療需要系統化的信息集成。

「沒有標準的病人」

他說，一直以來，我們關注的是病史、癥狀、體征、實驗室檢查以及影像學檢查等，忽略了基因組信息、環境危險因素以及對疾病主要監測目標的持續動態監測。

「當前我們對心血管疾病發生、發展的認識非常局限和膚淺，海量的未被發掘和利用的數據，可能對我們的健康影響深遠，而這些數據在目前的醫療系統之外」，胡盛壽強調。

胡盛壽指出，傳統疾病分型系統只關注疾病在某一階段或某一方面的特徵，過於片段化和碎片化，我們要基於「大數據」更新疾病分類系統，把遺傳、環境等基本因素彙集進來。

「我們要利用大數據實現對疾病認識的『個體-全體-個體』的閉環」胡盛壽指出，「當前我們對疾病從群體到個體的認識存在明顯的局限性，導致對標準治療認識存在誤區，因為沒有標準的病人。我們只關注了治療手段本身，而忽略了其他的重要信息。

比如治療手段作用於哪個靶點？應用了哪種藥物？這個患者的飲食如何等，這些因素決定了療效的差異。」

他認為，要想做到從確診疾病前移至對疾病的預警、預測就要基於大數據的積累。通過基因測序、智能終端監測獲取信息識別有不健康行為風險的子人群，運用「大數據」分析患者環境背景和生活方式喜好，制定個性化干預策略，並通過行為檢測實時反饋調整。

用「數據」來提升醫生自我學習能力

我國整體醫療可及性改善，技術規模持續增長，但並未轉化為更好的患者結局。

究其原因，胡盛壽認為，首先是我們只關注手術的成功，而忽視了基於研究證據的關鍵診療環節，導致我國臨床路徑僅對圍術期診療流程進行描述未涉及與手術質量相關的關鍵節點。這是我國醫療質量評價的一大局限。

另外，我國醫療體系缺少醫療質量評價和反饋機制，臨床證據轉化和質量問題突出。

胡盛壽提倡構建學習型醫療體系以促進診療質量持續改善。學習型醫療體系有多種數據來源，包括基本信息。門診信息、住院信息、檢查信息及社會經濟信息，以對醫療質量做出全方位評價，要用「數據」來提升醫生自我學習能力，改善臨床實踐的能力。

優秀醫生還應是Data Scientist

當今，傳統醫學教育模式已經不能適應「大數據」時代的挑戰，過細的專科化培訓使醫生對數據理解和攝取越來越局限，師徒相授模式易導致臨床經驗難以推廣，複製和傳承。

胡盛壽指出，在「大數據」時代，醫學人才培養觀念應做出改變，要從醫生經驗的積累轉變為醫療數據的積累。未來的醫學人才，應該能熟練運用智能輔助工具，處理海量信息，做出正確決策。

胡盛壽強調，優秀醫生還應是DataScientist，醫生在數據獲取，構架，處理和解讀的各方面都應積極主導。

同時胡盛壽認為，「大數據」時代下中國醫生大有作為， 全球同步的互聯網、實踐之中的中國特色大數據（微信，淘寶等）、13.5億人口龐大的數據資源以及政府層面的大力支持讓中國醫生具有「彎道」超越的可能。

「大數據」時代下重塑醫學人的格局和氣度

胡盛壽強調，「大數據」時代下重塑醫學人的格局和氣度，要有謙卑的心態。要積極地參與，大數據的「大」靠工程師來完成，但更關鍵的「全」需要醫生來完善；更要有效地回饋，即會利用數據改變對疾病發生機制的研究、改變對醫療行為和醫療質量的評價以及改變疾病的防控模式。

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