破解生死大数据一个医生与70亿人的健康真

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序:事无巨细,悉究本末

未知事物害死人——天才与疯子——科学革命的人性面

据说,我们生活在大数据时代。从对冲基金到互联网搜索算法再到棒球赔率,规模空前的数字分析越来越多地主导着人们的决策。就在我写作的当下,读者便能以99美元购买一份23andme公司的“个人基因筛查服务”——这项服务利用唾液作为样本,提供从DNA中所解读出的万项数据,告知使用者的家族谱系情况,并提示患上某种特定疾病的可能性(尽管美国食品药品监督管理局已经下令禁止提供这类健康警告)。再花99美元,还可以买到类似Fitbit这样的智能手环。这些可穿戴设备能追踪使用者的一举一动,甚至包括睡眠质量。

但是,到底是什么夺去了人的生命,又是什么让人得病?这些基本信息难以简单罗列。年间,全球大约有万人死亡,而其中绝大多数死因不明。在个国家中,仍有个国家无法取得确切的死亡证明,其中大部分国家甚至连死亡证明都没有。就算在发达国家中,健康记录也有许多缺失项。想想这些基本问题吧:在美国,这个全球最富裕的国家之一,人们的预期寿命是不是随着地域而有所差异?男性和女性伤病原因是不是相差甚远?职业病、室外空气污染、药物滥用和水果摄入不足,哪个问题折磨人的时间更长?令人难以置信的是,没有人真正知道答案。然而,如果对于疾病死亡的原因和人群认识不足,援助者的努力就会陷入困境。

迄今为止,衡量健康状况通常采用两种粗略的方式:寿命长短和死亡原因。此类计算方式很难反映出实际生活状况——这些是墓志铭,而非人物志。人们如果患有贫血、关节炎、失明或抑郁症,这不能算是完全健康,但仍可能活得和其他人一样长久,然后死于其他原因。无人直接死于偏头痛,并不意味着偏头痛不会引起其他后果。无人因腰痛系上粉红丝带(表示对乳腺癌患者的支持),并不意味着腰痛不会带来痛苦并耽误工作。诸如此类的慢性症状,导致了日益增长的巨额个人和公共卫生支出,以及显而易见的个体伤痛。如果想要改善生存方式和死亡方式,我们需要知道衡量疾病和残障的所有指标——到底是什么原因会导致死亡,而什么原因不会。

视而不见,代价高昂。在年至年之间,卫生国际发展援助(即医疗援助资金)从每年5.8亿美元增长到29.4亿美元,20年间一共翻了5倍多。但这与国家和个人的花费相比,不过是九牛一毛。最新统计表明,年度全球卫生总支出为亿美元。这个数字相当于全球经济的10%,而且还在增长。但是,这些钱真的花在了“最严重的健康威胁上”,还是只是“看起来最严重的问题上”呢?而根据错误资讯得到所谓的“优先事项”,会不会反而置上亿人的生命于危险之中,并使得数万亿美元白白浪费?

每个人都希望世界变得更健康。但是我们需要一张正确而广阔的疾病地图作为向导。如果还没有这样的地图,那就需要有人来绘制一份。

本书讲了这样一个故事:一个独立项目,历经多年筹备,专注于找出每一项人类健康威胁因素,并将这些讯息公开传达给世界上每一位医生、卫生官员、政治领袖和民众。这次探索吸引了世界各地成千上万的天才,从程序员到田野调查员纷纷投入精力与时间。克里斯?穆雷(ChrisMurray),项目创始者以及现任领导者,被称为天才及疯子:他是在哈佛医学院受训的住院医生,却放弃临床工作,转去尝试用另一种方法拯救世界70亿人口;他是从牛津大学毕业的经济学家,却不去从事股票买卖,但仍有人相信他掌握了世界经济的关键。你可以说他是个绝顶聪明的家伙,找到了一条实现执念的渠道,靠强大的内驱力辛苦工作,用无与伦比的热情去对各项原因进行衡量、对比,以期望找到缘由,减轻所有可能使全体人类致病致残的疾病伤害。这也是这项研究名称的由来——全球疾病负担。

全球疾病负担,这是一个概念、一份数据、一项持续进行中的计划——为全世界的伤病问题带来全面的、可比较的测量。项目数据可以根据个人、场景、疾病和结果进行拆分——死亡因素、致病因素,还有疼痛因素。它能辨别出安哥拉新生儿或者美国中年男性的潜在头号杀手,埃及青少年及法国老年女性最严重的病痛起因,以及从哮喘到自杀再到慢性颈部疼痛的各种原因的全球伤亡人数。这不是一份固定不变的文件,而是一份不断演化的报告。其中内容不断细化,至今已发布了超过6.5亿项的结果。与公共卫生上的其他发明相比,这些结果为与不必要的痛苦和死亡进行斗争提供了更强大的弹药。医疗人员的基本原则在患者个体和70亿人口同样适用——先做诊断,后开处方。

这个世界到底都有什么健康问题?哪些人受到病痛折磨?程度多严重?在哪些地方?为什么?忘掉你自以为是的了解吧。凭借这些包罗万象的生死数据,我们第一次能够看清,欧洲人是否比美国人更健康,或者爱荷华州人比俄亥俄州人更健康,抑或你比邻居更健康;然后是原因;再接着是人们对此的反应。有了这些详细情况,世界上每个人都能加以效仿。

之后,这个问题就变成,没有什么能阻挡我们拥有更好的生活质量,但是对于改善的程度和速度,我们自己意愿如何呢?

年1月,我第一次遇见克里斯·穆雷。他向我描述了一个有史以来最庞大的科学实验之一。这个项目极其复杂,饱受争议,堪比首次登月或者人类基因组计划。需要付出的成本高昂,参与者都雄心勃勃,难得的是——项目基本已经完成。

穆雷本人极具魅力:直率(有时甚至过于直言不讳),精力旺盛,无比自信,又极容易共事。正如他所有同事证明的:他喜欢争论,而且他似乎认为这是科学进步的源泉;但他也有度有识,从谏如流,并不因人废言。

很快,一长串外部意见建议穆雷,让我旁观这个开展了二十多年项目的压轴大戏。

穆雷同意了。他没有限制我问的问题、采访的对象、观察的事物,也不干涉我写作的内容。这很大胆,甚至有些冒失——他有明面上的敌对者,有个人隐私,也有可能迎来项目失败——不过这也在情理之中。我观察他越久,对他的性格越感兴趣。在遇到他之前,我认为自己精力充沛、耐力超于常人。然而,才贴身采访他24小时,我就需要一周时间来休息恢复。工作之余,他参加帆船比赛,去只有直升机才能抵达的陡坡滑雪,骑山地自行车穿过森林与沙漠。他的性格既内向又外向,“基本上,我只有与他人交流时,才会产生创意。”他对我说。可是,如果他认定你错了,他就不会在意你说了什么,不管你是谁,也不管你地位多么尊贵。“做好有意义的工作”是他的座右铭之一。另一条则是“在我验明真伪之前,每个人告诉我的每件事都是谎言”。

穆雷说,我们等不及也不必等一份更好的疾病地图了。新的分析方法、新的运算能力,让我们能将过去零散的信息,以富有启示性的方法串联到一起。常载于媒体的大数据基本用法之一,是纳入近乎无限的知识点,然后将其精简为一个答案(比如谷歌)。另一个相对容易被忽视的用法,是纳入尽可能少的数据,然后将其巧妙地交织在一起,构建出一幅可证明、可信赖的全景图。第三种用法,则是找出并纠正已有信息中的错误。穆雷宣称,他精通以上三种方法,并可用于解决所有必须解决的问题:如何计量——以及改善——我们的生存和死亡方式。这包括所有地区、所有人的现在以及未来。

这是个苛刻的要求,但当穆雷着手这项工作时,不可能似乎都变成了可能,甚至成为必需。他说,不知道世界各地的人们如何死去,不可接受;只统计富裕国家或受到


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