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[2015CSCO BC]刘健教授深度解析:大数据医疗的昨天、今天和明天

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2015年4月10~12日,备受瞩目的“第八届CSCO乳腺癌高峰论坛暨2015北京乳腺癌论坛”在北京隆重召开。在会议特别设置的“国际共识、中国声音——2015 St.Gallen共识解读”专场中,出席会议的专家分享了St.Gallen会议的进展,并对会议热点问题进行了深入讨论。


福建省肿瘤医院的刘健教授做了题为《EBC治疗决策:大数据还是小随机?》的精彩报告。在 的访谈中,刘教授生动形象的介绍了“大数据”医疗的起源和最新进展,并深入分析了在未来的临床实践中,“大数据”与“小随机”之间的关系及未来发展。让我们随着刘教授的思路,一起来关注大数据医疗的昨天、今天和明天吧。


“大数据”是此次St. Gallen会议的关键词之一,能否为我们介绍一下现阶段大数据医疗取得的进展?


刘健教授


刘健教授:从今年St. Gallen会议来讲,“大数据”和“小随机”也是热门词汇之一。这源于美国奥巴马总统提出的“精准医疗”概念。实际上,早在上世纪80年代初期,阿尔温.托夫勒(Alvin Toffler)撰写了一本名为《第三次浪潮》(The Third Wave)的书,第一次提出“大数据”的概念。书中的许多预测,现在都已实现甚至超越。三年前,美国把“大数据”上升为一个国家战略。所以说,奥巴马提出的“精准医疗”计划将加速推动大数据进入医疗行业。


为何推出“精准医疗”计划?这主要是基于人类基因图谱的成功测序,而且现在可以用很低廉的价格实现全基因图谱的绘制。当初第一例人类基因图谱的测序花费2亿美元,现在只要2000美元就可以检测一例。美国的精准医疗计划包括对100万人的基因图谱的绘制,以此作为人类基因的基础数据。巨量的生物学数据及结合环境因素、生活方式、流行病学、临床病理诸多因素的海量数据通过大数据分析工具进行分析,从中挖掘出有用的数据建立数学模型,最终用来指导个体化医疗。这就是奥巴马所提出的“精准医疗”。以大数据作为基础,最终实现的是个体化医疗。这与中医2000多年前提出的“辨证施治”、“同病异治,异病同治”概念是不谋而合的。


现在,我们拥有了人类基因测序技术,高通量生物医学技术,以及大数据分析工具,推行精准医疗已经成为可能。按照这样的一个理念,可以短期实现有针对性的个体化治疗。因此,美国“精准医疗计划”短期目标锁定了三种疾病,分别为:单基因疾病(只有一个基因出问题,针对单个靶点治疗,效果立竿见影),糖尿病(多基因常见普通疾病),肿瘤(也是多基因疾病,威胁人类生存的最大疾病)。远期目标是通过大数据收集、分析、挖掘,最终实现人类的健康管理服务的所谓“移动医疗”,即应用可穿戴智能设备,例如iWatch、谷歌眼镜等等设备,这些智能穿戴设备能收集生活环境的很多因子,如雾霾浓度、温度。将来你出差到北京可能不用查中央气象台发布的雾霾数据,谷歌眼镜或iWatch就能告诉你现在所处环境的雾霾指数。这些智能穿戴设备将图像和信息不断向数据中心传递送,服务器将依据精确数学模型将个体医学大数据进行海量分析,适时发出指令以指导个体健康行为。按照这样的发展,人类将来的生活会变得更加智能和健康。举个例子,比如糖尿病患者今天多吃了一块肥肉,可能iWatch马上就会警告,“兄弟,你的血糖升高!该打胰岛素了。”又或者,有个人的肺相关基因结构状况不佳,提示患肺癌的概率较正常基因结构者高,该个体在吸烟时,他身上智能穿戴设备可能就会警告,“兄弟,按照这样抽烟频度,多抽一只你患肺癌的几率会增加一个百分点”。如此看来,健康预防服务应该是未来最热门的,也是根据精准医疗、大数据概念提出来的一种移动医疗。无论个体是熟睡,苏醒,都会被时时刻刻的监测,并接受健康的指导。


您认为“大数据”相比于随机对照试验有哪些优势?未来的临床实践是否还需要前瞻性随机对照试验提供证据?


刘健教授:这个问题是临床工作中遇到的最现实问题。大数据非常理想,但毕竟比较遥远,奥巴马2016年财政预算用2.15亿来实施这个事情。我们知道人类基因图谱绘制了十几年,而精准医疗到底需要多长时间才能真正的落地,成为日常临床工作中可及的一个工具?我坚信,它并不遥远,但一定是未来的事情。因此,作为医务工作者目前还需要扎扎实实地做好临床“小随机”的研究。


不要小觑这个“小随机”,这里能体现很多的智慧。举两个例子,一个是ALTTO试验,投入了100万美元,但结果是阴性的,因为设计上的不尽人意。而相反,胡夕春教授的GP和GT对照试验,总共200多例的病例,就能在Lancet Oncology杂志上发表。因此,只要运用自己的智慧,从临床的热点和难点出发,有针对性的探索,“小随机”也可以回答大问题。


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在临床过程中,我们需要依靠一个个“小随机”来汇总成“大数据”,以指导我们治疗,这就也是目前我们《规范》、《指南》、《共识》等的数据来源。但我们坚信精准医疗项目将提供不同以往的基于基因组学的医学大数据,它一定是未来《规范》、《指南》、《共识》等的基石和框架,但医学大数据不能解决所有问题,“小随机”仍然是探索“小”问题、解决“小”问题的小窗口。只有通过无数的“小”窗口才能让医生认识疾病的本源,认清真实的世界。所以,“小随机”、“大数据”,互助互补,缺一不可。 “大数据”和“小随机”有机结合,才能正确指导临床实践。


对于大数据医疗而言,您认为该如何保证基础数据的科学可靠?真正实现“大数据”还需要解决哪些问题?


刘健教授:关于“大数据”,可以探讨的内容很多。但对于“大数据”不能盲目崇拜,尽管现在有很多大数据分析的工具出台,的确可以给人类提供很好的帮助,但请大家千万不要走入歧途。因为医生治疗的是人,人是有感情的,有他生活的社会背景、家庭背景;大数据却没有感情。以中文词语“东西”为例,一个“东西”可以把老外搞的昏头转向,为什么?因为在不同场合下,“东西”的含义不同,可以是褒义词,可以是贬义词,可以指人,也可以指物,要正确理解“东西”的含义必须综合判断。大数据也是如此,离开特定的环境,大数据也可能一无是处。因此,向往大数据“高大上”的同时,也要认识到它的缺陷。即常提到的“寸有所长,尺有所短”的道理。总之,大数据有大数据的优势,“小随机”有“小随机”的本领,两者是互为补充、和谐共处的体系。


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