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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？
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但是，这幅出现在《纽约时报》《今日美国》（USA Today）与《华尔街日报》的整版广告的下方附加说明写道：“该数字来自于一项大型的临床研究，3％的服食糖丸与安慰剂的患者出现了突发心脏病；而在服食立普妥的患者中，这个数字是2％。”现在我们就来谈谈循证医学：每一百位服用立普妥以预防心脏病发作的患者当中，仅一位能够受益于药物的疗效，其他九十九位则不受影响。那么，为什么我们要让成千上万的人在他们的余生中每天服用立普妥或其他抑制剂？对于那些没有参加医保的不幸的人们来说，这些药物每天要花掉他们4美元，每年的花费则高达1500美元。这甚至促使约翰·凯里[3]2008年就此在《商业周刊》上撰写了一篇专题报道：《胆固醇药物真的有任何作用吗？》（Do Cholesterol Drugs Do Any Good？）
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广泛使用抑制剂，其中一个主要原因就是“替代终点”（surrogate end point）。替代（surrogate）意味着“使用其他东西来代替原本的东西”。“替代终点”这个词也差不多是这个意思。尽管医生为患者开具抑制剂的目的是预防心脏病、中风或者死亡（真正的终点），而血胆固醇指标则是很好的度量衡。医生会将“替代终点”——降低血胆固醇视作患者的治疗指标。理论上来说，低密度脂蛋白（low-density lipoprotein，简称LDL）每降低一个百分点，那么心脏病的发病风险也就跟随降低1％。所以，我们有两个“终点”——血胆固醇水平与心脏病发作，它们俩的追踪方式非常的接近。
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不幸的是，情况并非如此。几乎每一位服用过立普妥的患者的低密度脂蛋白都会下降，而且效果显著。看到低密度脂蛋白的读数从150mg/dl（毫克／分升）跌至90mg/dl，患者和医生都很满意。医院甚至会检查患者的就医记录，以评估医生的医疗服务质量，确保医生务必给每一位低密度脂蛋白水平高于130mg/dl的患者开具抑制剂。如果医生没有为患者开具抑制剂，那就算作医生的过失，他们没有遵循“特征医学”，即便病历上注明是因为肌肉炎症等副作用而无法使用抑制剂。每过一段时间，医务人员会收到月度或者季度报告，指示他们应当开具符合标准的处方。
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因此，所有服用过立普妥的患者都会拿到一份漂亮的血液化验结果。但是，每100位从未有过心脏病发作经历，但却有这类风险的患者里头，仅仅只有1位能够获得实实在在的收益。由此推知，广告宣传中优势显著的疗效说明可能只是一些装饰性的措辞，它们只是把验血结果中的超标项目扭转回来的治标手段，而服用这些药物却要冒着承受身体出现副作用的风险，而且，仅仅立普妥这一种药物，近期就已经为美国人民增添了一张每年3000亿美元的处方药账单。对于那些已经遭受过突发心脏病的患者来说，他们服用这类药品绝对是合情合理的。但是在基本预防中就大规模使用这样的药物，除了有“替代终点”理论的巨大影响外，还是我们对临床试验解释的自然结果。
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循证医学的“圣杯”，是严格实验条件下的大规模随机对照、双盲测试以及安慰剂对照的临床试验。即，10000乃至更多的患者被随机分为两组，一组发给试验药物，另一组发给安慰剂，而无论是患者还是医生，都不清楚具体自己拿到的是何种药物，接着再对主要病征进行长时间地跟踪，观测药物是否起作用。图2.1是近期一项测试可定（Crestor）药效的试验中患者的心脏病、中风以及最终死亡的曲线图。可定是一种新药，其降低胆固醇的能力甚至比立普妥还要强。试验召集了17800名患者。试验中，安慰剂组有4％的人病发，而在服用可定的实验组中这个数字是2％。经过统计分析，两组的组间差异显著。统计显著的意思是：如果上述4％比2％的组间差异仅仅只是碰巧出现而非药物所致，那么这种偶然性的出现概率小于万分之一，所以，研究者判断实验结果断非偶然，而是实验药效引致的结果。但问题是，在每100位患者当中，药物只能帮助到其中的2位，而方法却是要求全部患者均必须在其余生中服用该药，这么巨大的代价是否值得？其余98位无法受益的患者该怎么办？而药物将会在每400位服药者中引发其中1位出现不可预期的糖尿病症状，这又应当如何取舍？近年来影响力剧增的国际医学协会考科蓝协作组织（Cochrane Collaboration）回顾了十四个随机化试验的全部数据（加总超过34000名患者参与），并总结道：对于先前并未遭受心脏疾病困扰的人来说，抑制剂的整体净效益为零。
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图2.1 试验设计：瑞舒伐他汀组（实验组）和安慰剂组（控制组），历时四年，参与者为17800名被随机分配到两个大组的患者；试验结果：横轴为年份，纵轴为死亡、突发心脏病和中风的发生风险。
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这已经是循证医学试验所能得到的最好结果了。立普妥和可定的疗效测试属于顶尖水平的大型试验，这些药物之所以能够广泛地应用于预防心脏疾病，上述试验功不可没。和其他处方药比较起来，立普妥和可定都没有什么特别不寻常的地方，它们都是常见药物，并且受到大力推广。但是，它们都是人口医学框架下的治疗手段——这与个体健康的维护和诊治毫不相关。“抑制剂万能”的论调被称为“医疗普及化”现象，并且催生出每年260亿美元的抑制剂处方药费用。当前医学界的做法不是去确认每100人里那一到两位可能受益的个体，而是利用看似无可匹敌的统计证据来制定统一的标准，并借此筛选人群。如果这些人的检查结果超标或者失常，那就要求他们服用相同的药物，接受相同的治疗。甚至出现“NNT”这一术语——接受治疗的人数下限（numbers needed to treat），它的意思是一款药物的最低使用人数，低于这个数字，药效就很难出现，而高于这个数值，医生就能够在其中几位服药者身上看到该药的预期疗效。你甚至可以在www.theNNT.com网站上查询到许多药物的NNT数据。今天，循证医学思想下的制度设计和诊疗方法，只能有利于一个抽象的群体，而无法惠及具体的个人。
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另一个主要的医学问题是权威崇拜。一些有名望的专家提出他们的医疗建议和“健康指引”，影响社会大众的医药决策，但是，这些专家的意见却缺乏足够的数据支持。这些健康指引常常会被刊发到一些主要的专业期刊上，影响既深又广，使人确凿无疑地认为这些建议就是标准的健康之道，而实际上，它们只是一些缺少事实支撑的个人意见。循证医学的基本原则是“基于证据”，而上面提到的权威崇拜则可以归类于“基于头衔的医学”。随着我们不断地累积越来越多有价值的个体数据和个体信息，我们有希望摆脱对这些建议和指引的依赖。
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与此同时，由于有缺陷的循证医学备受推崇，所以医疗事故能够借此而获得庇护。《纽约时报》的专栏版面上，原白宫管理预算办公室主任彼得·欧尔萨格（Peter Orszag）曾经建议：我们或许“能够为严格遵照循证指引的医生提供安全的避风港。”2009年，美国的经济刺激法案鼓励了医学研究中相对有效的成果，成立了患者导向医疗研究所。不幸的是，法案资金的投入收效甚微，最后只得到一些价值有限的数据，而且所有的努力和付出都流向了人口医学的方向。讽刺的是，这个新项目竟然被称为“患者导向医疗研究所”——真希望它能够名实相符！
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