助力醫(yī)生減負(fù),未來電腦技術(shù)診斷更精準(zhǔn)

　　國外媒體報(bào)道，在不久的將來，醫(yī)療電子行業(yè)將會發(fā)生大變革。新的電腦技術(shù)將不僅有助于醫(yī)生得出更具個性化的、更精準(zhǔn)的診斷結(jié)果，而且還能夠減少醫(yī)療成本、改善患者護(hù)理服務(wù)以及減少醫(yī)生的工作量。

　　誤診率高的“醫(yī)療實(shí)踐”

　　今天的醫(yī)療衛(wèi)生實(shí)際上是“醫(yī)療實(shí)踐”，而不是“醫(yī)療科學(xué)”。

　　就以發(fā)燒為例。150年來，醫(yī)生通常會開一些布洛芬之類的退燒藥來幫助緩解發(fā)燒癥狀。但是，在2005年，美國福羅里達(dá)州邁阿密大學(xué)的研究人員對82名重癥特別護(hù)理病人進(jìn)行了研究。他們隨機(jī)選擇一些病人，要么在其體溫超過101.3°F令其服用退燒藥（“標(biāo)準(zhǔn)治療”），要么僅在其體溫達(dá)到104°F時才允許其服用退燒藥。結(jié)果，七名接受“標(biāo)準(zhǔn)治療”的病人死亡，而在體溫更高時才接受治療的病人中僅有1人死亡。這個實(shí)驗(yàn)到此就結(jié)束了，因?yàn)檫@個醫(yī)療團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，再讓任何病人接受標(biāo)準(zhǔn)治療都是不道德的。

　　助力醫(yī)生減負(fù),未來電腦技術(shù)診斷更精準(zhǔn)

　　因此，像退燒這樣基本的醫(yī)療方法僅屬于“醫(yī)學(xué)實(shí)踐”，而且在100多年未受到任何挑戰(zhàn)。在這種情況下，我們不禁會問：還有其他什么醫(yī)療問題可能依靠傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)而不是科學(xué)來解決呢？

　　今天的診斷往往根據(jù)病人過往的病史和現(xiàn)在的病癥（但是病人往往說不清楚自己的身體到底哪里不舒服）而做出。他們往往通過廣告和醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)來了解自己的病情;而這些醫(yī)生往往只是從醫(yī)學(xué)院一些過時的課程上學(xué)了點(diǎn)皮毛而已。很多時候，如果你就同一個問題咨詢?nèi)齻€醫(yī)生的意見，你可能會得到三種不同的診斷結(jié)果和三種不用的治療方案。

　　最后的結(jié)果就是，病人接受了質(zhì)量更低劣、價(jià)格更昂貴的醫(yī)療服務(wù)。美國約翰霍普金斯大學(xué)的一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，在美國，每年有40500名病人因?yàn)檎`診死在重癥監(jiān)護(hù)病房里，超過了因乳腺癌死亡的人數(shù)。然而，另一項(xiàng)調(diào)查卻發(fā)現(xiàn)，“體制因素”，例如糟糕的處理方法、醫(yī)療團(tuán)隊(duì)和醫(yī)患交流，與65%的誤診案例有關(guān)。而“認(rèn)知因素”與75%的誤診案例有關(guān)，其中最常見的認(rèn)知因素是“早閉”（堅(jiān)持最初的診斷結(jié)果，而忽視合理的可替代方案）。這些診斷錯誤還導(dǎo)致醫(yī)療費(fèi)用增長，平均每次誤診會導(dǎo)致成本增加30萬美元。

　　醫(yī)療過程更應(yīng)該是以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)行的推斷，而不是不斷地試錯。隨著數(shù)據(jù)和研究案例越來越多，不采用相應(yīng)的技術(shù)很難滿足現(xiàn)代醫(yī)療服務(wù)的要求。下一代醫(yī)療服務(wù)將利用更復(fù)雜的生理機(jī)能模型和更多的傳感器數(shù)據(jù)來給出個性化的診斷結(jié)果。成千上萬個數(shù)據(jù)點(diǎn)、更多的病史資料以及案例研究將有助于得出更精準(zhǔn)的診斷結(jié)果。不斷改善的對話管理系統(tǒng)，將幫助醫(yī)生從患者那里獲得的病情信息更準(zhǔn)確和全面。在這里，數(shù)據(jù)科學(xué)是關(guān)鍵。最后，它將會減少成本、減少醫(yī)生工作量以及改善患者護(hù)理服務(wù)。

　　取代80%的醫(yī)生所做的工作？

　　醫(yī)生所做的很多工作（檢查、測試、診斷、開藥、行為校正，等等），均能夠通過傳感器、消極和積極的數(shù)據(jù)收集以及分析做得更好。但是，醫(yī)生不應(yīng)該只是做些測量工作。他們應(yīng)該了解所有這些數(shù)據(jù)，并結(jié)合最新的醫(yī)療發(fā)現(xiàn)和患者的病史綜合考慮這些數(shù)據(jù)，并找出患者的真正病因。電腦能夠處理所有這些診斷和治療工作，甚至能夠比一般醫(yī)生做得更好（因?yàn)樗軌蚓C合考慮更多的選擇，從而可以少犯錯誤）。大多數(shù)醫(yī)生不可能讀完和理解最新的5000份有關(guān)心臟病方面的研究論文。而且，大多數(shù)一般醫(yī)生的醫(yī)療知識往往來自于他們曾就讀的醫(yī)學(xué)院，早已過時;而且由于認(rèn)識局限，他們不可能記住人類可能患上的1萬多種疾病。

　　電腦比哈佛大學(xué)最優(yōu)秀的醫(yī)學(xué)博士更擅長于組織和回憶復(fù)雜信息。它們還比一般的醫(yī)生更擅長于綜合考慮患者的病癥、病史、行為和環(huán)境因素等。何況，50%的醫(yī)學(xué)博士還處于一般水平之下！而且，電腦的出錯率相對來說也低得多。難道我們不該為了自己的健康而充分利用電腦嗎？

　　技術(shù)彌補(bǔ)了人類的弱點(diǎn)，放大了我們的優(yōu)點(diǎn)——醫(yī)學(xué)博士和培訓(xùn)相對較少的醫(yī)療專業(yè)人士將能夠做更多事情。最終，電腦將能夠取代醫(yī)生所做的80%的工作，并大大提升他們的能力。Lifecom公司的臨床試驗(yàn)表明，借助于診斷知識引擎，醫(yī)療助手不必通過實(shí)驗(yàn)、掃描或檢測就能使其診斷結(jié)果的準(zhǔn)確率達(dá)到91%。該公司所做的另一項(xiàng)臨床研究表明，75%的病例都能夠篩選出來交給注冊護(hù)士，剩下的少數(shù)病例則可讓醫(yī)生來處理。MassGen公司的一項(xiàng)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，在25%的案例中，最終得到“病危診斷”的患者的病歷上，其實(shí)早在醫(yī)生最終做出這樣的診斷之前就已有了“足以及早發(fā)現(xiàn)問題的信息”——換而言之，如果人們利用臨床決策支持系統(tǒng)來分析這些數(shù)據(jù)，那么他們就可以避免耽擱患者的治療。

　　新的技術(shù)將讓接診醫(yī)生更勝任他們的工作——診斷過程更快，結(jié)果更準(zhǔn)確，治療方案更有事實(shí)根據(jù)?，F(xiàn)在的數(shù)據(jù)量之大是前所未有的，其中蘊(yùn)含著巨大的機(jī)會。一旦我們擁有足夠的數(shù)據(jù)組和隨時可訪問的研究案例數(shù)據(jù)庫，我們就更充分地能夠掌握患者的病情。

　　隨著時間的推移，醫(yī)生將會越來越依賴于技術(shù)來進(jìn)行分類、診斷和決策。最終，我們將只需要更少的醫(yī)生，但是每個患者都將能夠得到最好的治療。診斷和治療計(jì)劃將通過電腦來完成，再配上精挑細(xì)選的醫(yī)療人員——這種挑選更看重他們的愛心，而不是診斷能力。我們不會讓態(tài)度惡劣但技術(shù)高明的診斷師，即像“怪醫(yī)豪斯”那樣的醫(yī)生，與患者直接見面。相反，我們會使用電腦算法來提供診斷，而由極具愛心的人類來提供護(hù)理服務(wù)。