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应对数据洪流
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创造性力量的另一个关键影响是数据海啸的汹涌而至。1965年，戈登·摩尔（Gordon Moore）在他的论文中制定了闻名遐迩的摩尔定律（Moore’s law）。数字设备的性能每24个月提升一倍（后被调整为18个月）。比方说集成电路上每平方毫米内的晶体管数量、存储容量、处理速度以及数码摄像头的尺寸与像素数量，在过去的45年里，皆被言中。为了让数字移民们更深入地领会这一巨变，我在这里提供一些背景数字。大约30年前，我买了我的第一台电脑。那是一台IBM 5150，CPU 4.77MHz，内存16KB，而它的售价超过了2000美元。在2010年，我购买了我的一台MacBook Air，CPU 1.8GHz（即1800MHz，为IBM 5150的377倍），内存2GB（即2097152KB，为IBM 5150的13万倍），校正物价水平后，相当于当时的1981美元。这与摩尔定律的预测全然相符。1982年，每一个CPU上的晶体管数量大约是5万个，今天这个数字已经超过了200万个。或者正如近日未来学家雷·库兹韦尔（Ray Kurzweil）所说的那样，“在我的学生时代，计算机还是只能待在楼里的庞然大物，而现在，它就躺在我的口袋里，它的性能是前者的一千倍，价格却只有其百万分之一。”
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值得注意的是，就在我们眼皮底下，存在着一项不符合摩尔定律的数字技术——DNA测序。如图1.2所示，DNA测序的应用越来越普遍，但是其成本的下降幅度已远超出了摩尔定律的预计。利用近期被称为下一代测序平台的DNA测序技术，例如Illumina公司的HiSeq或者Life Technologies公司的SOLiD 4，我们现在每天能制作出超过25个千兆碱基的测序数据。
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图1.2 计算机运算成本（每平方毫米的晶体管数量）的下降幅度比不上DNA测序成本的下降。
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埃里克·施密特指出，从人类文明出现到公元2003年，人类社会累计在案的数据量一共有5EB（10亿GB）。到今天，我们每两天就能产生5EB的数据！并且，这场数据海啸的增长平台期还远未到来。2010年，这个数据宇宙的字节量走过ZB（35万亿GB）的门槛。现时的超级计算机每秒钟能进行2500万亿次的运算。下一波更巨大的数据洪流很可能来自人类的生物和生理数据组。对于每位进行基因测序的人来说，将产生40倍的碱基数量（平均每人需测序40次以保证准确度），即2400亿字节／人的数据。截至2011年末，据估计有3000至10000人接受了完整的DNA测序。随着测序成本的飞速走低，以及测序技术平台的效率逐步趋于完善，乐于接受测序服务的人群数量将会呈现对数式的大幅上升。与此类似，未来将会有大面积的人群佩戴生物传感器，这些生物传感器持续监测个体的生理数据，将成为数据井喷的一部分。
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这一数据洪流的估算还未把智能能源网与“智慧城市”所产生的数据量计算入内，通过传感器，包括交通、水、垃圾、能源以及其他系统被监测与连接，这些传感器遍布整个城市，分散于全球各地。在2009年，无线传感器的数量大约有1000万个，到2015年预计达到6.45亿个。2010年末，《经济学人》刊发了一份关于智能系统的特别报告，描绘出了一幅“传感器的海洋”的画面，画面中，“任何物件、任何人，无论是机器、设备、一切东西以及人类本身，都变成了一个传感器，收集与传递着有关现实世界的种种信息。”
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数据驱动的世界
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就连最外行的人也不得不承认，我们现今的数字世界已经彻底地改变了一切。即时的数据获取遍及生活中的方方面面：短信、电子邮件、照片、书籍、视频、搜索以及网页浏览，轻击屏幕图标的动作永远地改变了我们。信息技术基础设施（搜索引擎、社交网站和电邮服务等）与公共基础设施（海底电缆、光纤铺设和公共电网等），生产出无处不在的信息。
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Google的culturomics（文明挖掘）计划就是这种无处不在的一个例证。公元1500年至2008年间出版的超500万本书籍，横跨6种语言，合计5000亿字数，被数字化并可被搜索引擎搜索到。这个计划仍在继续进行，Google已经扫描了20000亿字。当2010年末《科学》杂志首次提出culturomics时，《纽约时报》将其形容为一次“诱人的自助式饕餮盛宴，在此之前，文学、历史以及其他人文学科的教授往往很难进行以量化分析为基础的研究，但是现在，这样的研究机会变得触手可及。”这让人感到震撼，这样一个简单的在线工具就能够提供数万亿计字数、横跨6个世纪的出版物。它代表了“想得更远”（think big）所催生的海量信息。
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我们已经显著地改变了交流和互动的方式，从更广的意义上来说，它甚至改变了我们的思考与行为。所有这些变化都已经贯穿于我们的文化与社会之中，影响着我们购物、旅行、理财、投资以及消费信息的方式，让我们更加倾向于进行量化。但有趣以及意料之外、情理之中的是，医学界的亘古不化，让医疗实践与我们所说的一切仍然相距甚远。尽管医学仍在抗拒改变，数字化个体的生物学、生理学与解剖学，伴随着其他所有有关数字化医疗的元素一道，将重塑医学的未来。这将是一个巨大的转折，医学将从极力躲避转为依赖上数字时代，这一转折随着我们生活中正在改变的一切，朝我们步步逼近。我们的医疗健康系统已经积重难返，必须做出改变。近来盛行的关于健康与健身的数字设备与手机应用，正为这一注定发生于医疗领域的巨变奠定基础。
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超级融合的全景
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马歇尔·麦克卢汉（Marshall McLuhan）是一位富有远见卓识的传播学家，他从多个角度切入，预言了数字化人类的影响。在他1962年的著作《古登堡星系：打造活体印刷人》（The Gutenberg Galaxy）中，他创造了“冲浪”（surfing）一词，用以描述“快速、无规律、多方位地贯穿于分布不均的知识与档案之中”，这比互联网的出现早了近30年。他还提出了“地球村”的概念，描绘了经由电子神经系统相互连接的文化，对今天的社交网络做出了预言。此外，他还预言凭借与打字机、电话和电视等设备相连，人类的自我在身体之外的空间进行延伸。在《古登堡星系》的序言中，他把媒介视为人类观感、身体与思维的“延展”。大卫·盖勒特（David Gelernter）在其1992年的著作《镜像世界》（Mirror Worlds）中，为我们描绘了一幅利用数字化技术捕捉现实世界数据的景象，一种“全新的平衡”，他还甚至于将这些概念应用到医学领域之中：
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一个镜像世界就是一个信息的海洋。汇聚于川流……汇聚于自动化的数据收集与监测设备，比如说安装于医院的重症看护设备、天气监测仪，以及安装在道路上的交通流量传感器。这川流急速奔腾，其信息潮涌甚至湮没了主程序。解决的办法是，通过水库闸门式的软件，把急速流动的数据川流与镜像世界有序地连接起来。这些软件可以筛选和过滤复杂的数据洪流，并找寻这些洪流中暗藏的趋势和规律。他们共同构成了一个分层网络。数据价值隐藏在底层，并通过一系列的数据提炼过程而被挖掘，这些提炼过程试图将底层的数据转换成为更一般化和更易于理解的信息模块。一方面，粗糙而有待加工的数据只能在底层流动，另一方面，全景画面出现于顶层而获得聚焦。
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数字化地定义每个个体的核心特征——高度解析化的人类——这种解析能力架构出一个独一无二的医学时代。要奠定这一基础，我们开始探究今日医学的现状，它是如此需要被彻底更新，承认个体的优越性。今天的医学仰仗于统计中位数，仰仗于统计框架下的群体平均值，但是，在可预见的未来，它将把焦点投向个体。假以时日，统计中位数和群体平均值将不再是医学信息的载体。为了实现这个目标，除了技术进步的推动以外，我们每个人作为消费者，都迈出第一步引导这一潮流。即将到来的信息技术将会以前所未见的方式定义每一个人，我们每个人也都需要发掘自身的信息，为变革医疗行业出一份力。
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颠覆医疗：大数据时代的个人健康革命 [:1700862420]
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颠覆医疗：大数据时代的个人健康革命 第二章 医疗系统的流弊
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——群体VS个
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多关心患者，少关注病征。
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——威廉·奥斯勒爵士（Sir William Osler），1899
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在医学界，有个流行词——“循证”[2]。如果有什么东西是“特征”的，那么也就意味着这些东西是有质量保证的，且一定对患者有益。而在医学界，很大一部分测试与处方却并没有很完备的实用性证据支持。最近加州的一项民意调查显示，65％的民众相信他们所受到的医疗健康服务几乎都是基于坚实的科学证据。然而，当权威机构美国国家医学院（The Institute of Medicine）的医学专家与研究员们被问起同样的问题时，结果却出人意表，他们在权衡再三之后断定，在实际行医过程中，有有效证据支持的不到一半。
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接下来，让我们谈谈世界上应用最广的处方药——立普妥（Lipitor）。立普妥是一种HMG CoA还原酶抑制剂，它能有效地降低患者血液中的胆固醇水平。立普妥并不是第一款被广泛应用的抑制剂。早在1980年代，洛伐他汀（Mevacor）、普伐他汀（Pravachol）和辛伐他汀（Zocor）就已投入使用。但是，立普妥因其降低胆固醇的优良效果、极少的副作用发病率，以及非常有力的市场营销，成为了使用量第一的抑制剂。全球范围内每年的销售额超过130亿美元，创造了有史以来最丰厚的处方药销售成绩。
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2008年，立普妥的市场营销引起了广泛的关注。当时，人工心脏的先驱人物罗伯特·贾维克医生（Dr. Robert Jarvik）在电视、报纸、杂志和广播上铺天盖地地宣传立普妥，而贾维克医生本人却从未行医。电视广告中，贾维克划着一艘赛艇穿过群山环绕的湖面。而实际上，划赛艇的是贾维克的替身。除此以外，我们还获悉，贾维克仅仅在他和制药公司签订了那份为期两年、代言费高达135万美元的广告合同之后方才开始服用立普妥。但是，比起一位没有行医执照的医生把他的医嘱推送给数百万人，更加令人不安的事还在后面。
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立普妥的广告上写着“立普妥能够降低36％的心脏病的发作几率”。发作几率降低36％，这真让人印象深刻。在美国，每年心脏病的突发次数高达上百万次，而这也是常见的致死原因。那么，这是不是意味着，每年立普妥就能够降低超过三分之一的心脏病发病次数，数十万起悲剧是不是就能免于发生呢？