国产性做久久久久久-国产性视频-国产性色视频-国产性片在线观看-午夜dj影院在线视频观看完整-午夜dj影院在线观看完整版

　　大數(shù)據(jù)很熱門(mén)，各行各業(yè)都在談大數(shù)據(jù)，據(jù)說(shuō)連賣油條的都在用移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，在談大數(shù)據(jù)了。自從我說(shuō)了我們醫(yī)院今年的信息工作重點(diǎn)有三項(xiàng)：移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、云、大數(shù)據(jù)以后，我也被當(dāng)成大數(shù)據(jù)專家，受邀發(fā)表議論和在論壇上演講了。

　　雖然大數(shù)據(jù)很熱門(mén)，大家也都在談大數(shù)據(jù)，但是真正懂行的專家還是很少。因此，大數(shù)據(jù)有點(diǎn)像青少年談性Teenager sex，Everyone talks about it（每個(gè)人都在談）, nobodyreally knows how to do it（沒(méi)人真正知道怎么做）, everyone thinks everyone else is doing it（每個(gè)人都認(rèn)為別人都在做）,so everyone claims they are doing it too（所以每個(gè)人都聲稱自己在做）。

　　既然大家都不懂，起點(diǎn)也就差不多，所以受邀請(qǐng)演講我也就不會(huì)那么心虛了。在準(zhǔn)備講稿之前，我刻意沒(méi)有去看書(shū)，也沒(méi)有去看文獻(xiàn)。完全從一個(gè)臨床醫(yī)生的角度去思考什么是大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)會(huì)給醫(yī)學(xué)帶來(lái)什么影響，我甚至杜撰了幾個(gè)關(guān)于大數(shù)據(jù)的英文詞，如果這幾個(gè)詞真的是存在的，純屬巧合。

　　先談?wù)勓C醫(yī)學(xué)

　　最近，我的一位好友，來(lái)自美國(guó)的Michael A. Belfort教授在著名的“新英格蘭醫(yī)學(xué)雜志NEJM”上發(fā)表了一篇文章。對(duì)于做臨床的醫(yī)生來(lái)講，這輩子能夠在NEJM發(fā)表哪怕一篇文章也就值了，所以我就通過(guò)WhatsApp向他表示了祝賀。他的這篇文章是來(lái)自美國(guó)母胎醫(yī)學(xué)協(xié)作網(wǎng)絡(luò)的一項(xiàng)大樣本多中心隨機(jī)對(duì)照研究，是I類證據(jù)，理論上講這篇文章的結(jié)論是基本上判了STAN（ST Analysis，胎兒心電圖ST段分析）的“死刑”。

　　這篇文章的題目是：A RandomizedTrial of Intrapartum Fetal ECG ST-Segment Analysis.Michael A. Belfort, M.B.,B.Ch., M.D., Ph.D.et al, N Engl J Med 2015; 373:632-641,August 13, 2015.

　　本研究招募了11,108 名孕婦，隨即分為“開(kāi)放組”和“不開(kāi)放組”，“不開(kāi)放組”有5576名孕婦，進(jìn)行常規(guī)胎心監(jiān)護(hù)；“開(kāi)放組”有5532名孕婦，在常規(guī)胎心監(jiān)護(hù)的基礎(chǔ)上給予STAN結(jié)果。對(duì)兩組孕婦比較圍產(chǎn)兒總的不良結(jié)局：死胎、新生兒死亡、5分鐘Apgar評(píng)分小于等于3分、新生兒抽搐、臍動(dòng)脈pH 小于等于7.05、剩余堿大于等于 12 mmol／L、分娩時(shí)新生兒插管或人工通氣、或新生兒腦病。在“開(kāi)放組”組，共有52例不良結(jié)局（0.9%），在“不開(kāi)放組”，共有40例不良結(jié)局（0.7%）。結(jié)論是，在常規(guī)胎心監(jiān)護(hù)的基礎(chǔ)上，加用STAN并不能改善圍產(chǎn)兒的不良結(jié)局。

　　這種小概率事件，通過(guò)樣本量不大的研究，得出的就是一個(gè)I類的循證醫(yī)學(xué)證據(jù)。但是，很有可能多幾例和少幾例的情況就會(huì)導(dǎo)致完全不同的結(jié)論。還有可能是如果其他人再做一個(gè)同樣的研究，也可能得出完全相反的結(jié)論，也是I類證據(jù)。

　　讓我們?cè)倏纯戳硗庖粋€(gè)案例，OGTT的標(biāo)準(zhǔn)是如何制訂的。在1964年，O’Sullivan招募752名正常孕婦，口服100克葡萄糖 ，在空腹、口服糖水1h、2h、3h測(cè)定血糖水平，取第97.7百分位數(shù)，得到的平均血糖具體數(shù)值是：90mg/dl 、165mg/dl 、143mg/dl 、127mg/dl。為了記憶方便，O’Sullivan修正了數(shù)值（Rounded off value），制訂了沿用到現(xiàn)在的OGTT標(biāo)準(zhǔn)：90mg/dl 、165mg/dl、145mg/dl、125mg/dl。目前我們臨床應(yīng)用的很多診斷標(biāo)準(zhǔn)都是這么來(lái)的，從幾百人到幾千人的數(shù)據(jù)形成標(biāo)準(zhǔn)，由點(diǎn)推論到面。

　　這就是現(xiàn)代醫(yī)學(xué)的基礎(chǔ)，這就是現(xiàn)代醫(yī)學(xué)的標(biāo)準(zhǔn)。如果從大數(shù)據(jù)的角度來(lái)看，無(wú)論是Michael A. Belfort教授的結(jié)論，還是OGTT的標(biāo)準(zhǔn)，都樣本量太小，太不可靠。

　　大數(shù)據(jù)就是精準(zhǔn)醫(yī)療

　　大數(shù)據(jù)會(huì)從根本上改變我們目前的臨床醫(yī)學(xué)，這種改變將會(huì)是革命性的，是顛覆性的。我們現(xiàn)在的診斷標(biāo)準(zhǔn)和臨床指南是從幾百人到幾千人的數(shù)據(jù)中得到的，是抽樣得到的，是由點(diǎn)推論到面（From someone to ALL），是農(nóng)業(yè)時(shí)代和工業(yè)時(shí)代的做法。現(xiàn)在我們已經(jīng)進(jìn)入了信息時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，大數(shù)據(jù)時(shí)代，這種舊的思維方式和統(tǒng)計(jì)學(xué)方法已經(jīng)不適用了。我上面所列舉的兩個(gè)例子完全可以用海量的大數(shù)據(jù)來(lái)替代，因此得到的數(shù)據(jù)會(huì)更加可靠，結(jié)論也就會(huì)更加可信。

　　以下是我對(duì)醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)的定義：

　　Big Data: Each and everyone=ALL，大數(shù)據(jù)就是包括所有的人

　　Population Big Data（群體大數(shù)據(jù)）:Something about everyone（所有人的某些方面的數(shù)據(jù)，例如所有人血糖的平均值）

　　Personal Big Data（個(gè)人大數(shù)據(jù)）:Everything about someone（某個(gè)人的所有數(shù)據(jù)，例如一個(gè)人的基因組學(xué)、蛋白組學(xué)等）

　　Population Big Data（群體大數(shù)據(jù)）+PersonalBig Data（個(gè)人大數(shù)據(jù)）=Precision Medicine（精準(zhǔn)醫(yī)療），將一個(gè)人的個(gè)人大數(shù)據(jù)與群體的大數(shù)據(jù)比較就會(huì)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題在哪里，就可以進(jìn)行真正的精準(zhǔn)醫(yī)療。

　　大數(shù)據(jù)會(huì)改變整個(gè)臨床醫(yī)學(xué)

　　現(xiàn)有的臨床疾病診斷體系基本上是以器官和系統(tǒng)為基礎(chǔ)的，我們的臨床學(xué)科也是以器官和系統(tǒng)分類的，例如腎臟科、心臟科、眼科、血液科等，這是在農(nóng)業(yè)時(shí)代形成和工業(yè)時(shí)代完善的。

　　但是，很多疾病的表型（例如腎炎、各種遺傳綜合征）看上去是一樣的或很類似的，但是基因型可能完全不一樣。對(duì)于這些表型相同或類似的腎炎，我們需要的是完全不同的治療方法，在治療之前我們必須知道它們的基因型；很多表型完全不相干的疾病，可能基因型是完全一樣的，例如某一細(xì)胞信號(hào)通路的障礙可能會(huì)同時(shí)導(dǎo)致腎臟出問(wèn)題、肝臟出問(wèn)題，眼睛也出問(wèn)題。但是這種病人往往會(huì)找不同科室的醫(yī)生去看，采取的治療方案也會(huì)不一樣。

　　Big Data（大數(shù)據(jù)）&Sequencing（測(cè)序）將會(huì)改變這一切，未來(lái)的疾病可能會(huì)是以分子分型的，而不是像現(xiàn)在這樣以器官和系統(tǒng)命名的。未來(lái)你的診斷可能不會(huì)是像現(xiàn)在這樣的“腎炎”、“肝炎”了，可能會(huì)是由各種數(shù)字和代碼組成的，例如你的疾病是：2698-4D7B，或者是A28-736，我們的科室也可能不僅僅是眼科或腎臟科了，還可能會(huì)出現(xiàn)各種奇怪名稱的科室和專科醫(yī)生。

　　Big Data會(huì)改變醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)和臨床流行病學(xué)，有了大數(shù)據(jù)，大多數(shù)的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法可能都不需要了。

　　Big Data會(huì)改變疾病的診斷體系，分子診斷的名稱會(huì)取代多數(shù)的器官和系統(tǒng)的疾病名稱。

　　Big Data會(huì)改變治療方式，精準(zhǔn)的靶向治療去取代目前的粗放式的shotgun治療方法。

　　沒(méi)有Big Data的時(shí)代，我們很多疾病的診斷標(biāo)準(zhǔn)都是Arbitrary（隨意的）， Presumption（推定的），Rounded off value（修正的數(shù)值和標(biāo)準(zhǔn)），現(xiàn)在是時(shí)候改變了。

　　醫(yī)療大數(shù)據(jù)存在的問(wèn)題

　　It’s not big enough

　　It’s not clean enough

　　真正的醫(yī)療大數(shù)據(jù)專家太少。