4月18日消息， 據福布斯雜誌報導， 想像下你收到一份禮物， 它可以讓你看到未來。 想像下， 你只要看著某人， 就可以知道有什麼壞事即將發生在他們身上。 你也可以做些什麼來防止這些糟糕的事情發生。
作為一名醫生， 我（本文作者、以色列資料驅動健康創新中心Clalit研究所創始董事、世界衛生組織顧問蘭·巴厘徹（Ran Balicer））想知道：在一個人們可以預見未來的世界裡， 醫學和醫療保健領域會發生什麼變化？也許你不必再去看醫生， 而是會在某天早上接到醫生的電話， 並告訴你：“嘿， 你今天早上好嗎?”你會說“太棒了!”然後他回答：“親愛的，
這不好嗎？我知道這聽起來有點兒像科幻小說， 但事實並非如此。 以色列也已經取得了類似的進展。 讓我們舉個“先發制人”的醫學例證。 你的朋友或家人正進行透析治療， 你知道這種情況是多麼痛苦和讓人衰弱， 如果我們能在症狀開始前就識別出病人並讓他們脫離危險， 那將是多麼令人驚訝！早期的治療方法很簡單。 而一旦有疼痛和不適症狀， 治療起來可能就太晚了， 因為那時腎臟已經嚴重受損。
（圖1：現在醫生將看到你的未來， 可以用資料來預測哪種治療方法對哪些病人最有效
為了能夠搶佔先機， 主動接觸看似健康的病人， 你必須預測哪個病人出現問題。 醫生們用他們多年的經驗來做這個實驗， 但是演算法能更有力、更有效地進行預測。 幾年前， 在以色列最大的醫療服務提供者Clalit(我工作的地方)， 我們使用先進的分析技術建立了一個預測模型， 它可以在看似健康的人群中預測誰將會在5年後的透析中走到生命盡頭。
然後， 我們要求一線醫生向這些目標人群伸出援手， 這些人是我們選定的高危患者。 我們的資料顯示， 在這種先發制人的干預後， 該群體的透析病例大幅下降。 先前通過智慧預測來防止重新入院的工作顯示， 在基於預測的干預後， 再入院率下降了12%。 我們現在正在做同樣的事情， 試圖預防糖尿病、肺炎、甚至癌症， 但這將需要幾年的時間來衡量影響。
我們可以在以色列採取這些行動， 因為在我們的機構和集成的資料集中有幾十年的電子醫療記錄，
（圖2：電子病歷和集成資料集是預測醫學的關鍵）
這裡有一個例子， 可以說明演算法如何能預測人類疏忽的症狀。 最近我們與人合作建立了一個模型，
然後它震驚了我們。 眼睛問題並沒有使骨頭變得更脆， 而是視力問題使病人更容易跌倒， 因此而骨折。 這是十分關鍵的發現：在大量資料中， 電腦在獲取多個如此微妙的信號和模式方面勝過人類。 這些資料也可以用來預測哪種治療方法對哪些病人最有效。 但是藥物真的可以自動化嗎?儘管存在人類錯誤的風險， 或者人類錯過了隱藏的信號和模式， 但醫生們仍然堅信，他們將永遠能更好地對病人的最佳狀態做出最終判斷。但是世界在不斷變化，醫學也在變化。
如今，醫生可以從他們從未見過的數百萬病人的集體經驗中獲益。越來越強大的計算能力和先進的分析技術（包括機器學習和人工智慧工具）可以掃描大量的健康資料，這些資料在巨大的存儲庫中跨越了地理位置甚至是幾代人。他們會搜索和尋找與你有類似症狀的病人，並從他們的經驗中學習，預測接下來會發生什麼，以及制定最佳的行動方案。這可能是個近乎完美的學習小組，與你個人相匹配。
今天我們已經有很多事情可以做了，想像一下：當我們把每個人的基因都添加到這個資料中時會發生什麼，這種匹配將更加精確，並且建議的治療方法都是量身定制的。一方面，人類醫生的資訊存儲能力和處理能力都是有限的。現在的情況是：一個病人的病歷中有太多的資料要讓醫生去計算，更不用說只有15分鐘的存取時間。
世界上有太多的東西可能被錯過，每天都有很多東西被錯過。預測演算法可以搜索和識別病人，他們就像坐在醫生面前，醫生可從他們記錄的經驗中確定最佳的治療方案。資料融合越多，預測能力越強，對個性化醫療的治療也越精確。威廉·奧斯勒博士是歷史上最偉大的醫生之一，他曾說過:“如果不是由於個體之間的巨大差異，醫學也可能是一門科學，而不是一門藝術。”這可能已經是事實，或者可能需要更多時間，但最終電腦將會比醫生更好地解釋人類之間的生物多樣性。
然而，精確的演算法並不能取代好的醫生。他們仍然會看到疾病，而不是周圍的人。正如數學家凱茜·奧尼爾(Cathy O 'Neil)在TED演講中表達的那樣：不要把演算法當作公正的裁判，它們不是。演算法只是嵌入代碼中的觀點。真正的個性化演算法會結合患者的聲音，並根據對病人來說最重要的東西來定義最優方案，包括消除疼痛、恢復功能以及延長生命。他們願意冒什麼風險？他們的目標是什麼？”
這將是一場真正的革命：從生物學角度來說，它是精確的，而且是針對個人的。這對我們醫生來說意味著什麼？前方之路已經明朗，緩慢而穩定地依賴人類臨床直覺的時代即將結束，取而代之的是演算法預測治療。演算法將成為人類的觸覺，再加上對病人偏好和需求的移情作用，它將是這個時代偉大醫生的標誌。
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但醫生們仍然堅信，他們將永遠能更好地對病人的最佳狀態做出最終判斷。但是世界在不斷變化，醫學也在變化。如今，醫生可以從他們從未見過的數百萬病人的集體經驗中獲益。越來越強大的計算能力和先進的分析技術（包括機器學習和人工智慧工具）可以掃描大量的健康資料，這些資料在巨大的存儲庫中跨越了地理位置甚至是幾代人。他們會搜索和尋找與你有類似症狀的病人，並從他們的經驗中學習，預測接下來會發生什麼，以及制定最佳的行動方案。這可能是個近乎完美的學習小組，與你個人相匹配。
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世界上有太多的東西可能被錯過，每天都有很多東西被錯過。預測演算法可以搜索和識別病人，他們就像坐在醫生面前，醫生可從他們記錄的經驗中確定最佳的治療方案。資料融合越多，預測能力越強，對個性化醫療的治療也越精確。威廉·奧斯勒博士是歷史上最偉大的醫生之一，他曾說過:“如果不是由於個體之間的巨大差異，醫學也可能是一門科學，而不是一門藝術。”這可能已經是事實，或者可能需要更多時間，但最終電腦將會比醫生更好地解釋人類之間的生物多樣性。
然而，精確的演算法並不能取代好的醫生。他們仍然會看到疾病，而不是周圍的人。正如數學家凱茜·奧尼爾(Cathy O 'Neil)在TED演講中表達的那樣：不要把演算法當作公正的裁判，它們不是。演算法只是嵌入代碼中的觀點。真正的個性化演算法會結合患者的聲音，並根據對病人來說最重要的東西來定義最優方案，包括消除疼痛、恢復功能以及延長生命。他們願意冒什麼風險？他們的目標是什麼？”
這將是一場真正的革命：從生物學角度來說，它是精確的，而且是針對個人的。這對我們醫生來說意味著什麼？前方之路已經明朗，緩慢而穩定地依賴人類臨床直覺的時代即將結束，取而代之的是演算法預測治療。演算法將成為人類的觸覺，再加上對病人偏好和需求的移情作用，它將是這個時代偉大醫生的標誌。
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