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大数据也有可能会成为我们未来的医生，或者至少在医学实践和找寻合适的疗法中，发挥更重要的作用。像奈飞公司、谷歌、亚马逊和Facebook今天做的一样，利用大数据可以从根本上改变医疗保健。
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2013年，在杰夫·哈梅巴赫（Jeff Hammerbacher）位于西奈山伊坎医学院（Mount Sinai’s Icahn School of Medicine）地下室的办公室里，一台名叫“密涅瓦”（以罗马的智慧女神——医药女神的名字命名）的超级计算机被安装成功。除了作为一名研究人员之外，哈梅巴赫还成立了一家软件公司，如Cloudera的Demeter ，用来更好地存储、处理和挖掘数据，并建立数据模型。在短短几个月内，密涅瓦产生了3亿个新的计算方法，以支持医疗决定。乔·尔达德利博士（Dr.Joel Dudley）是伊坎医学院生物医学信息学主任，他曾在其文章的一个章节中描绘了个性化医疗。他说，他们正在试图建立一个学习型的卫生保健系统。
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我们首先需要收集大量的人口数据，并将这些数据和医疗结果相连。然后把我们所知道的一切生物知识放进去，让我们看看这些原始数据是如何在一个很大的人群中发生变化的。最终数据会告诉我们生物学应该是怎样的。
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当他们组织分析了30000例自愿者的健康数据后，他们发现，有可能存在新的糖尿病的集群或亚型。
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糖尿病及其亚型
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通过分析大量的数据，他们得出不同的糖尿病患者集群中似乎存在特有的基因群。也就是说，他们获得了一种全新的方法，来帮助我们了解基因组背景和环境是如何影响疾病、疾病症状以及治疗的。
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这个由查尔斯-布朗夫曼个性化医疗研究所（Charles Bronfman Institute for Personalized Medicine）资助的名为“BioMe Biobank”的项目希望招募100000名患者。它拥有大量的血浆样本和大规模的基因组数据，在保护患者隐私的同时，允许研究人员分析这些数据。其实方法和技术已经存在，只不过它们还都没有被广泛使用。最大的障碍往往是数据访问问题。
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重塑“医院”这一整体概念的有效方法，是让每个从事医疗保健社区的成员都参与进来。 2013年1月9日，未来研究所（Institute for the Future， IFTF）进行了一个长达24小时的、叫作“医院的未来”的实验。该实验在IFTF的展望引擎（Foresight Engine）上运行，这个引擎是一个网上众包平台，旨在通过场景发展、社区参与和主题分析的三个步骤，让世界各地的人都能参与预测分析。共有来自五大洲的600多个人参与了该实验，包括医院管理人员、建筑师、护士、医生和计算机科学家。讨论产生了超过4500个不同想法。在2013年，英特尔公司发布了“英特尔创新健康晴雨表”。根据该晴雨表，全球医疗需求都主要集中在技术和个性化发展方面：57％的人认为，传统的医院将在未来消失。毫不奇怪，84％的人愿意分享他们的个人健康信息，以提高医疗护理水平，并降低成本；超过70％的人愿意使用厕所传感器、处方瓶传感器和可吞噬健康监测器； 72％的人愿意通过视频会议就诊非紧急疾病；66％的人希望有一个根据他们的遗传图谱为他们专门设计的医疗方案。这些都是未来医院必须满足病人的期望。
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2012年，医生皇家学院（Royal College of Physicians）设立了未来医院委员会（Future Hospital Commission），通过借鉴最好的医院服务并获得建议，学习现有的创新性的、以病人为中心的服务实例，以开发一个能真正满足患者需求的医院护理综合模型。他们的报告发表于2013年，在整个180页的报告中提到的“技术”一词总共有27次。今后医院将更多地使用可穿戴设备和先进的技术，尽管它仍然需要人力，但这将为人们带来真正有活力的超级医院体验。
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适应性：3分。
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关注人群：患者和医疗专业人员。
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网站及其他在线资源：美国医院协会（American Hospital Association）。
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相关公司和初创企业：NXT健康公司（NXT Health）。
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延伸阅读书籍：
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《精益化主导医院设计：建立未来高效的医院》（Lean-Led Hospital Design: Creating the Efficient Hospital of the Futur），作者：古尔登（Grunden）。
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推荐电影：《极乐世界》（2013年拍摄）。
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颠覆性医疗革命：未来科技与医疗的无缝对接 [:1700802203]
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颠覆性医疗革命：未来科技与医疗的无缝对接 趋势19 虚拟数字大脑
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大脑是一个独一无二的器官，也是全宇宙最发达的器官。从心理学研究角度看，它具有很多有意思的特性。在一个经典的研究项目中，当只需要付出较少的代价参与时，学生们反而会觉得一个十分无聊的任务更有趣。下意识的意念对此的解释是，当人们不因为钱而做一件事的时候，一定会因为这件事有趣才去完成它。多任务能力、幻觉、服从权威（例如米尔格拉姆实验[1]）以及安慰剂效应，所有这些都凸显了我们在研究大脑时需要处理的是一个多么特殊的系统。
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日本科学家能够通过K计算机映射1秒钟的大脑行为。K计算机是世界上第四大超级计算机，它拥有705024个核处理器，140万GB（“千兆字节”）的内存。模拟具有17.3亿个神经元和10.4万亿个突触的神经网络需要千万亿次级的运算能力；在未来的十年里，借助具有亿亿次级运算能力的计算机，在单个神经元极其触突这个粒度模拟整个大脑或许能成为可能。
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2014年斯坦福大学宣布，他们正在研究一款能够模拟人类大脑行为的电路。这个被称作“神经网格”（Neurogrid）的电路目前能复制100万个人类神经元的过程，造就了比台式机快9000倍的计算机芯片。人类大脑只消耗“神经网格”3倍的能量，但神经元数量却是“神经网格”的8万倍。他们的长期目标是进一步研发这项技术，以使假体与人类意识的交互能力能达到像我们在科幻小说里看到的那样。斯坦福大学的一位首席研究员称，由于指数级增长的强大技术发展正在改变我们创新可能的领域，我们不再局限于达尔文的自然选择学说，我们将有能力扩展这方面的研究。
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