临床决策的循证医学时代 大数据变革临床决策
临床决策的循证医学时代 大数据变革临床决策(上)
经济观察眼 ——左根永专栏(山东大学卫生管理与政策研究中心讲师，博士)
“循证医学证据的效力主要取决于文献的质量以及进行循证医学或系统综述的人的科学精神”
临床医生的临床决策关系到病人的就医质量。在古代，临床医生主要依靠行医经验来诊断病人、提供治疗方案。在实证主义时代，临床医生的决策越来越依靠证据，也就出现了循证医学；这时候也出现了临床医生经验直觉与循证决策之间的矛盾。在互联网时代，一切变量以及变量之间的关系正在数据化，这进一步加剧了医生直觉和循证决策之间的鸿沟。
严格来说，实证主义时代的循证医学就是临床决策的大数据技术，而互联网时代则进一步拉近了大数据与临床决策的距离。也就是说临床决策的大数据证据包括两种：其一是间接证据，主要是已有文献的整合和挖掘；其二是直接证据，医疗机构或医生基于互联网技术收集数据。前者即循证医学，主要是如何集合文献所形成的庞大数据、进行数据挖掘，而这种数据的质量是无法为医疗机构所控制的，证据的效力主要取决于文献的质量以及进行循证医学或系统综述的人的科学精神。后者则有医疗机构或医生直接控制数据的收集、分析和使用，提高了临床证据的针对性和有效性。
, 百拇医药
起源于19世纪40年代
所谓循证医学，其核心思想是临床决策要基于最好的证据，而这种证据可以由统计数据来提供。如果适当的运用循证医学，可以避免医生的临床决策失误，挽救很多生命。据Ian Ayres的《超级数字天才》的研究，循证医学起源于19世纪40年代奥地利内科医生伊格纳茨·塞麦尔维斯(Ignaz Semmelweis)对于产科临床的统计研究，他发现住院医生如果接生前到过验尸房，产妇死亡率会增大；如果医生和护士在给病人看病前用含氯石灰水洗手，则可以将产妇死亡率从12%降到2%。
1992年，安大略麦克马斯特大学的内科医生戈登·盖伊特(Gordon Guyatt)和大卫·萨基特(David Sackett)，将上述思想归结为循证医学，并发布了使用该理念的宣言。随后一年，第一个互联网浏览器诞生。
一个反复在大数据类图书中出现的经典故事《点球成金》蕴含了循证医学的推进逻辑。这个故事就是：奥克兰运动家棒球队的总经理Billy Beane克服种种失败和反对意见，从而抛弃球探依靠直觉选择球员的传统，而采用统计模型来帮助选择球员。循证医学同样的故事发生在儿科医生唐·博威克(Don Berwick)身上。
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2004年，博威克出于减少医疗事故的动机，提出了“十万生命运动”，目的是通过六项医疗改革避免不必要的死亡。这六项医疗改革是他通过统计学证明确实可以降低死亡风险的干预措施，而不是来自于直觉。在该运动进行18个月后，死亡人数估计减少了10万多人，这一运动显示了把循证医学用于临床决策所取得的巨大成果。
采用统计方法干预临床
其后，大量采用统计方法寻找临床决策干预措施的文献开始出现，但是文献的质量参差不齐，临床医生也没有这么多时间阅读这些文献。这就涉及到证据效力的评定和文献的整合。前者主要由牛津大学循证医学中心完成，他们研发了临床证据的15等级分类法，最高等级证据是经过多个随机临床试验检验的治疗方案，最低等级证据则是专家意见形成的治疗方案。后者则主要由Cochrane协作组通过系统综述来解决。
有一些国家，比如英国国家卫生与临床技术优化研究所(NICE)甚至将上述理念运用于卫生技术准入、医生临床决策程序。这引起了一些学术研究者和临床医生的反对，争论的焦点仍然是“医生临床决策的直觉判断、循证决策，哪一个应该优先？”
, http://www.100md.com
《超级数字天才》一书认为医生战胜统计学的例子只可能在《豪斯医生》、《实习医生格蕾》或者《急诊室的故事》中才可能发生。近年来，临床决策计算机支持系统的风起云涌证明了这一观点。这本书一直坚信临床决策应该摆脱经验和直觉的艺术形态，走向临床决策的预测阶段。
但不幸的是，2014年《英国医学杂志》(BMJ)上的一篇文章给了循证医学乐观主义者一个打击。Des Spence在这篇名为《循证医学濒临破产》的文章中指出循证医学剥夺了临床医生的决策裁量权、助长了过度诊断、过度治疗，该文尤其指出NICE和Cochrane协作组没有排除有利益冲突的学者，导致循证医学有沦为利益集团代言人的危险。这主要是因为循证医学证据属于间接证据，主要建基于已经发表的文献基础上，与医疗机构的临床决策有一定距离。另外，循证医学缺少理论基础，导致文献质量、利益冲突对于证据效力的影响难以控制。在这种情况下，亟需收集高质量的临床决策直接证据。
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临床决策获直接证据 大数据变革临床决策(下)
经济观察眼 ——左根永专栏(山东大学卫生管理与政策研究中心讲师，博士)
2014年中南大学开始启动湘雅临床大数据建设，标志着我国临床决策开始从直觉、经验向大数据转变。正如4月9日大数据变革临床决策(上)所讲，循证医学和互联网两者仅差一年，先后进入应用阶段。互联网在2010年之前主要偏向于技术导向，很多硬件和软件技术得以发展，循证医学的临床决策支持软件处于这一浪潮中。但是，自2010年开始，变量(文字、图像、语音等)以及变量之间关系的数据化成为热潮，这为医疗机构运用大数据获取临床决策的直接证据奠定了基础。
现阶段，医疗机构大数据的收集主要分为两种：一是医疗机构治疗、财务信息收集；二是病人数据收集。前者主要利用一些软件来达到全局把握临床决策现状，后者则主要通过对病人的个体化互动，理解临床决策的微观状况。
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医疗机构治疗和财务信息收集的经典例子是微软的Amalga统一智能系统。该系统最早是华盛顿中心医院的内部急诊室软件Azyxxi，2006年卖给了微软公司，2009年通过收购默克公司的Rosetta Biosoftware软件进一步强化了基因组数据、复杂数据的管理。通常该系统主要用来改善医疗机构信息的采集、操作，通过数据聚合产生价值。这种系统与临床决策支持软件相比，更主动的去收集数据，产生直接证据，支持临床决策。
而病人数据收集主要受智能手机普及的影响，这种影响使临床决策的个性化治疗成为可能。《大数据云图：如何在大数据时代寻找下一个大机遇》指出，智能手机应用程序(Application，App)可以测量我们的心率、血压、血糖水平等，这为健康监测提供了机会，同时通过设备产生的海量数据也为医生临床决策提供了有价值的信息。
《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》则提供了2个经典例子：其一，Zeo公司利用App应用程序测量男人和女人睡眠时的脑电波，建立了世界上最大的睡眠活动数据库，这为夜间用药提供了决策参考；其二，Asthmapolis公司开发的App应用程序，通过智能手机感应器、全球定位(GPS)汇总位置和哮喘发作的数据，研究农作物等环境因素对哮喘的影响，这为把握哮喘疾病的复杂性提供了有价值的信息。
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可见，与循证医学的间接证据相比，互联网和智能手机为直接收集临床决策证据创造了条件，并且这种数据收集方法是有理论基础的。其理论基础主要是以卡尼曼为首的行为经济学研究成果，主要是经验效用取样法。根据该方法，设定每天的关键时点、跟踪疾病治疗的全过程，可以获取临床决策的重要参考信息。尤其是开发智能手机App应用程序，将进一步推动这个角度的研究，比如伦敦经济学院就曾经采用这种方法研究人的幸福感。另外，上述方法也提高了临床医生对于数据的控制程度，使临床决策信息的质量得到了提高。
我国循证医学刚刚起步，其研究成果亦不可忽视。笔者认为，循证医学是从疾病治疗全局看临床决策证据，而大数据技术则重在局部医疗机构的临床实践，两者各有优缺点。在现阶段，最佳策略是以临床方面的循证结果作为参考证据，同时要重视本医疗机构收集的健康档案、影像等数据以及利用智能手机应用程序收集的病人数据，这样才可以为临床决策提供高质量的信息，真正实现临床决策信息的动态化、多维度化，从而增加临床决策的证据效力，提高病人的就医质量。另外，也不能完全忽视直觉和经验的作用，正如纳特·西尔弗在《信号与噪声》中所指出的，准确的预测需要直觉与统计学的结合。
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经济观察眼 ——左根永专栏(山东大学卫生管理与政策研究中心讲师，博士)
“循证医学证据的效力主要取决于文献的质量以及进行循证医学或系统综述的人的科学精神”
临床医生的临床决策关系到病人的就医质量。在古代，临床医生主要依靠行医经验来诊断病人、提供治疗方案。在实证主义时代，临床医生的决策越来越依靠证据，也就出现了循证医学；这时候也出现了临床医生经验直觉与循证决策之间的矛盾。在互联网时代，一切变量以及变量之间的关系正在数据化，这进一步加剧了医生直觉和循证决策之间的鸿沟。
严格来说，实证主义时代的循证医学就是临床决策的大数据技术，而互联网时代则进一步拉近了大数据与临床决策的距离。也就是说临床决策的大数据证据包括两种：其一是间接证据，主要是已有文献的整合和挖掘；其二是直接证据，医疗机构或医生基于互联网技术收集数据。前者即循证医学，主要是如何集合文献所形成的庞大数据、进行数据挖掘，而这种数据的质量是无法为医疗机构所控制的，证据的效力主要取决于文献的质量以及进行循证医学或系统综述的人的科学精神。后者则有医疗机构或医生直接控制数据的收集、分析和使用，提高了临床证据的针对性和有效性。
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起源于19世纪40年代
所谓循证医学，其核心思想是临床决策要基于最好的证据，而这种证据可以由统计数据来提供。如果适当的运用循证医学，可以避免医生的临床决策失误，挽救很多生命。据Ian Ayres的《超级数字天才》的研究，循证医学起源于19世纪40年代奥地利内科医生伊格纳茨·塞麦尔维斯(Ignaz Semmelweis)对于产科临床的统计研究，他发现住院医生如果接生前到过验尸房，产妇死亡率会增大；如果医生和护士在给病人看病前用含氯石灰水洗手，则可以将产妇死亡率从12%降到2%。
1992年，安大略麦克马斯特大学的内科医生戈登·盖伊特(Gordon Guyatt)和大卫·萨基特(David Sackett)，将上述思想归结为循证医学，并发布了使用该理念的宣言。随后一年，第一个互联网浏览器诞生。
一个反复在大数据类图书中出现的经典故事《点球成金》蕴含了循证医学的推进逻辑。这个故事就是：奥克兰运动家棒球队的总经理Billy Beane克服种种失败和反对意见，从而抛弃球探依靠直觉选择球员的传统，而采用统计模型来帮助选择球员。循证医学同样的故事发生在儿科医生唐·博威克(Don Berwick)身上。
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2004年，博威克出于减少医疗事故的动机，提出了“十万生命运动”，目的是通过六项医疗改革避免不必要的死亡。这六项医疗改革是他通过统计学证明确实可以降低死亡风险的干预措施，而不是来自于直觉。在该运动进行18个月后，死亡人数估计减少了10万多人，这一运动显示了把循证医学用于临床决策所取得的巨大成果。
采用统计方法干预临床
其后，大量采用统计方法寻找临床决策干预措施的文献开始出现，但是文献的质量参差不齐，临床医生也没有这么多时间阅读这些文献。这就涉及到证据效力的评定和文献的整合。前者主要由牛津大学循证医学中心完成，他们研发了临床证据的15等级分类法，最高等级证据是经过多个随机临床试验检验的治疗方案，最低等级证据则是专家意见形成的治疗方案。后者则主要由Cochrane协作组通过系统综述来解决。
有一些国家，比如英国国家卫生与临床技术优化研究所(NICE)甚至将上述理念运用于卫生技术准入、医生临床决策程序。这引起了一些学术研究者和临床医生的反对，争论的焦点仍然是“医生临床决策的直觉判断、循证决策，哪一个应该优先？”
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《超级数字天才》一书认为医生战胜统计学的例子只可能在《豪斯医生》、《实习医生格蕾》或者《急诊室的故事》中才可能发生。近年来，临床决策计算机支持系统的风起云涌证明了这一观点。这本书一直坚信临床决策应该摆脱经验和直觉的艺术形态，走向临床决策的预测阶段。
但不幸的是，2014年《英国医学杂志》(BMJ)上的一篇文章给了循证医学乐观主义者一个打击。Des Spence在这篇名为《循证医学濒临破产》的文章中指出循证医学剥夺了临床医生的决策裁量权、助长了过度诊断、过度治疗，该文尤其指出NICE和Cochrane协作组没有排除有利益冲突的学者，导致循证医学有沦为利益集团代言人的危险。这主要是因为循证医学证据属于间接证据，主要建基于已经发表的文献基础上，与医疗机构的临床决策有一定距离。另外，循证医学缺少理论基础，导致文献质量、利益冲突对于证据效力的影响难以控制。在这种情况下，亟需收集高质量的临床决策直接证据。
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临床决策获直接证据 大数据变革临床决策(下)
经济观察眼 ——左根永专栏(山东大学卫生管理与政策研究中心讲师，博士)
2014年中南大学开始启动湘雅临床大数据建设，标志着我国临床决策开始从直觉、经验向大数据转变。正如4月9日大数据变革临床决策(上)所讲，循证医学和互联网两者仅差一年，先后进入应用阶段。互联网在2010年之前主要偏向于技术导向，很多硬件和软件技术得以发展，循证医学的临床决策支持软件处于这一浪潮中。但是，自2010年开始，变量(文字、图像、语音等)以及变量之间关系的数据化成为热潮，这为医疗机构运用大数据获取临床决策的直接证据奠定了基础。
现阶段，医疗机构大数据的收集主要分为两种：一是医疗机构治疗、财务信息收集；二是病人数据收集。前者主要利用一些软件来达到全局把握临床决策现状，后者则主要通过对病人的个体化互动，理解临床决策的微观状况。
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医疗机构治疗和财务信息收集的经典例子是微软的Amalga统一智能系统。该系统最早是华盛顿中心医院的内部急诊室软件Azyxxi，2006年卖给了微软公司，2009年通过收购默克公司的Rosetta Biosoftware软件进一步强化了基因组数据、复杂数据的管理。通常该系统主要用来改善医疗机构信息的采集、操作，通过数据聚合产生价值。这种系统与临床决策支持软件相比，更主动的去收集数据，产生直接证据，支持临床决策。
而病人数据收集主要受智能手机普及的影响，这种影响使临床决策的个性化治疗成为可能。《大数据云图：如何在大数据时代寻找下一个大机遇》指出，智能手机应用程序(Application，App)可以测量我们的心率、血压、血糖水平等，这为健康监测提供了机会，同时通过设备产生的海量数据也为医生临床决策提供了有价值的信息。
《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》则提供了2个经典例子：其一，Zeo公司利用App应用程序测量男人和女人睡眠时的脑电波，建立了世界上最大的睡眠活动数据库，这为夜间用药提供了决策参考；其二，Asthmapolis公司开发的App应用程序，通过智能手机感应器、全球定位(GPS)汇总位置和哮喘发作的数据，研究农作物等环境因素对哮喘的影响，这为把握哮喘疾病的复杂性提供了有价值的信息。
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可见，与循证医学的间接证据相比，互联网和智能手机为直接收集临床决策证据创造了条件，并且这种数据收集方法是有理论基础的。其理论基础主要是以卡尼曼为首的行为经济学研究成果，主要是经验效用取样法。根据该方法，设定每天的关键时点、跟踪疾病治疗的全过程，可以获取临床决策的重要参考信息。尤其是开发智能手机App应用程序，将进一步推动这个角度的研究，比如伦敦经济学院就曾经采用这种方法研究人的幸福感。另外，上述方法也提高了临床医生对于数据的控制程度，使临床决策信息的质量得到了提高。
我国循证医学刚刚起步，其研究成果亦不可忽视。笔者认为，循证医学是从疾病治疗全局看临床决策证据，而大数据技术则重在局部医疗机构的临床实践，两者各有优缺点。在现阶段，最佳策略是以临床方面的循证结果作为参考证据，同时要重视本医疗机构收集的健康档案、影像等数据以及利用智能手机应用程序收集的病人数据，这样才可以为临床决策提供高质量的信息，真正实现临床决策信息的动态化、多维度化，从而增加临床决策的证据效力，提高病人的就医质量。另外，也不能完全忽视直觉和经验的作用，正如纳特·西尔弗在《信号与噪声》中所指出的，准确的预测需要直觉与统计学的结合。
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