人工智能:醫療大數據的未來難道只能是“共享”病患的“隱私”嗎？

從開始到現在，我一直認為“大數據”這個專業名詞被用爛了，所謂大數據，絕對不應當是對用戶隱私的采集和分析整理，這個和“大數據”無關，更和IT技術創新無關，特別是那種在用戶不知情的前提下操作，不僅不合法、不合理、更沒有道德。

被誤解的“醫療大數據”更是如此，很多企業披著“大數據”的外衣對病患的個人隱私進行著深入地“開發”。當然，也確實有一些企業提出過針對病患管理以及方便就醫方面的建設性的意見，但是這些基本都屬于戰略管理層面的問題，在“大數據”出現之前，同樣可以實施。

個人觀點，在“醫療大數據”領域，真正的應用和價值體現應當在于疾病治療與藥物研究的實驗階段，而在研究工作當中充分利用IT技術，才有可能大幅度降低醫藥研發的成本。

動態 | IBM與醫療保險公司合作創建區塊鏈網絡:據路透社報道，包括CVS旗下的Aetna在內的一些醫療保險公司已與IBM合作，創建了一個旨在降低醫療保健行業成本的區塊鏈網絡。這些公司在一份聯合聲明中表示，他們將使用區塊鏈技術，在計算機網絡上共享數據庫、處理索賠和付款并維護目錄。參與該項目的其他公司包括醫療保險公司Anthem Inc、Health Care Service Corp和金融服務公司PNC Bank。[2019/1/25]

近一階段“仿制藥”和“廉價醫療”成為了所謂的“熱門話題”，在人人都希望得到免費的藥物與醫療的同時，到底該怎么看待“是什么推動了醫療技術發展”這一問題呢？如果說“沒有利益驅動，醫療產業不會發展到今天的狀況”，這個觀點會有人反對嗎？因為有利益驅動，才會有更多的機構、企業、人才加入到醫藥領域的研發當中，才會推動醫療水平的進步。

動態 | 醫療保健福利公司在區塊鏈上啟動醫療AI數據試驗:據Hitinfrastructure報道，醫療保健福利公司Anthem和doc.ai8月1日宣布在區塊鏈上發布其協作醫療人工智能（AI）數據試驗。據報道，該試驗將于本月開始，將持續12個月，將重點關注是否可以使用AI來預測患者何時會出現過敏。該試驗將采用由哈佛醫學院開發的框架，利用機器學習來發現過敏癥的預測模型。這些模型基于物理及遺傳特征、地理位置、天氣以及身體活動。參與者將通過區塊鏈提供個人健康細節，然后由AI進行分析和拼接。[2018/8/7]

醫藥公司給出的理由是“因為研發成本擺在那里，所以藥物的價格才會居高不下”，針對這樣的理由，如果從根源上去考慮，難道不能夠通過人工智能、大數據以及IT創新去進行模擬，降低研發成本嗎？

動態 | 羅馬尼亞在醫療保健領域部署區塊鏈平臺:由Cofactor和Ascendis發起的微型區塊鏈平臺Code of Talent，將為糖尿病患者開展醫療管理試點。[2018/6/29]

我的一位在美國的朋友曾經向我介紹他所從事的大數據研究就是針對“醫療實驗模擬”方面的，比如“模擬病攻擊”、“模擬細胞變化”……，我完全不懂這個領域的專業技術，但是我認為這才是醫療大數據的真正發展方向。一個新藥物的上市，到底要經過多少次實驗，如果百萬、千萬次的藥理、病理變化都能夠用大數據技術來模擬完成，那么節約的成本到底有多少呢？不負責任地說，會不會讓藥品的價格下降百分之五十以上？

遇到過一些所謂的“專家”，他們并非專業領域的人士，但是卻喜歡通過“投機”的方式、從“銷售”的角度去考慮“大數據”的市場需求。不得不說，這種針對市場的見解表面上聽起來總是很有道理的，但是實際上卻僅僅表達出了“市場需求”，與專業技術無關——我指的當然就是“醫療大數據”這一概念——對病患病情與治療方法的收集、整理分析其實只是基于管理層面的內容，最正能量的角度來看，這種“大數據”概念會對醫療服務的改善起到一定的作用，它的價值并沒有辦法真正體現在醫藥技術發展方面。

大數據、虛擬貨幣、區塊鏈……，其實很多概念都是屬于專業領域的，并不是說專業的概念或者技術不能拿來“民用”，但是我們絕對不應該用一知半解的邏輯來解釋一個專業事項。拿市面上最常見的“醫療大數據”應用來說，它所面對的，是那些“來看病”的病患，直白地講，這些已經來到醫院的人，他們是“看得起病、吃得起藥”的。而讓所有人都“看得起病、吃得起藥”不才應該是醫療產業的最終發展目標嗎？

醫者父母心，在中國傳統文化的理念當中，治病救人是不應該追求利益回報的，但是客觀地講，醫藥研發又確實需要消耗很大的成本，我們也沒有道理要求什么企業或者什么機構在治病救人的同時還貼錢去做研發，所以，如何提高研發效率、降低研發成本、降低市場價格才是醫衛領域人士最應該思考的事情。

我知道目前的IT技術還達不到完美，即使模擬的效果再好，也不能取代醫藥的臨床實驗，但是如果我們發展科技的目的不是為了更好地服務人類，或者說如果不朝著這個方向努力的話，那么還有什么意義呢？！

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