在日前的Fast Company Innovation Festival活動上，醫(yī)療行業(yè)的一批專家就*醫(yī)療這種個性化、有針對性的醫(yī)療保健新模式的發(fā)展?jié)摿σ约按嬖趩栴}進行了深入探討。

生物制藥公司伯格健康首席執(zhí)行官Niven R. Narain與來自西奈山以及哥倫比亞大學的行業(yè)專家進行了交流。事實上，*醫(yī)療是一個包羅萬象的術(shù)語，廣義上是指通過更為個性化、有針對性的方式對患者進行治療，而不再采用以往那種傳統(tǒng)一刀切的方法治療疾病。今年早些時候，美國聯(lián)邦政府宣布投資2.15億美元投資*醫(yī)療。

Narain指出，“這是一個前所未有的變化。但存在的悖論是，在生物醫(yī)學研究不斷轉(zhuǎn)型進步的同時，患者所面臨的經(jīng)濟壓力卻在加劇。”

生物制藥公司伯格健康位于波士頓，其背后金主是硅谷房地產(chǎn)商、億萬富翁卡爾·伯格（Carl Berg）。該公司希望通過融合基因組學技術(shù)，降低藥物研發(fā)的資金成本和時間。公司對這一項目的研發(fā)已經(jīng)進行了十年，耗資超過30億美元，采用基因組學、蛋白質(zhì)組學以及人工智能方法的結(jié)合來尋找新的藥物靶點。伯格健康希望將這些工具結(jié)合使用，能夠為患者提供價格合理的新藥。

對于伯格健康來說，潛在的障礙似乎永無止境：在現(xiàn)有的醫(yī)療保健中，將不同類型的數(shù)據(jù)匯集在一起非常困難，而監(jiān)管協(xié)議也是一個繞不過去的障礙。大多數(shù)醫(yī)院依舊是按服務(wù)而不是按診療效果收費，這意味著醫(yī)院的檢查昂貴繁瑣。

關(guān)于*醫(yī)療的發(fā)展和潛在的障礙，與會專家進行了以下討論：

數(shù)據(jù)收集

所有與會專家都認同，通過基因組學所收集到的患者數(shù)據(jù)并不完全有用。

西奈山伊坎基因組學和多尺度生物學研究所所長埃里克·夏特(Eric Schadt)認為醫(yī)學研究部門應(yīng)當找到與患者接觸的更好方法。為了開發(fā)藥效預測模型，他認為研究人員需要從患者電子病歷、實驗室中獲取相關(guān)的檢查以及用藥數(shù)據(jù)。他們也應(yīng)當可以通過諸如蘋果HealthKit服務(wù)接入用戶設(shè)備，獲取其健康數(shù)據(jù)。

獲取患者數(shù)據(jù)的關(guān)鍵在于要為其提供一定的價值，以換取對其健康數(shù)據(jù)的訪問。夏特指出，我們大多數(shù)人愿意將個人信息交換給谷歌，以換取搜索引擎以及電子郵件服務(wù)。夏特稱，“我們Gmail中的內(nèi)容要比病歷中的內(nèi)容更加個性化。因此在醫(yī)學上我們也必須找出一個平衡，為患者提供更為準確的服務(wù)價值，以便使他們同意交換個人的醫(yī)療數(shù)據(jù)。

獲取患者數(shù)據(jù)在政策上的優(yōu)勢在于，目前機構(gòu)審查委員會以及監(jiān)管機構(gòu)在同意數(shù)據(jù)共享方面的意見更為明確，但這方面還有很多工作要做。西奈山神經(jīng)科學教授埃克斯·西斯特勒（Eric Nestler）指出，我們還需要更多的實質(zhì)性法律政策來保護患者免受歧視。譬如數(shù)據(jù)共享要避免患者在醫(yī)療*、長期護理等方面遭到歧視。

我們需要更多的新藥嗎？

與會專家提出的另一個問題關(guān)于新藥的研發(fā)：我們是需要用新的治療方法對付疾病，還是應(yīng)當集中精力利用現(xiàn)有的藥物。

哥倫比亞大學系統(tǒng)生物學系主任安德里亞·加里法諾（Andrea Califano）指出，那些以*佳藥物治療匹配患者腫瘤的新算法正在被研究人員更多地采用。他稱，“我們收集了數(shù)千種各類研究性化合物，并通過這一算法進行匹配。”

加里法諾表示，一些腫瘤患者僅需要單一的藥物治療便可見效。這也是他所認為的*醫(yī)療的近期發(fā)展方向。他表示，“我們不需要開發(fā)過多的新藥，我們就能夠治療不同的癌癥。”

但是Narain則認為，我們需要對現(xiàn)有的藥物進行重新審視并研發(fā)新藥物。他的公司正在努力通過差異化方法尋求新的療法，他稱之為“生物*”。其新藥研發(fā)過程首先要從腫瘤樣本以及健康組織樣本中提取生物數(shù)據(jù)，然后使用人工智能算法進行藥物實驗。

數(shù)據(jù)的可操作性

與會專家認同，將患者數(shù)據(jù)收集整理是一個巨大的挑戰(zhàn)。以各種形式存儲在醫(yī)療文件中的數(shù)據(jù)并不容易存儲或共享。對于醫(yī)療研究部門的人來說，這是一種噩夢。其存在的部分原因是醫(yī)院等醫(yī)療機構(gòu)在利益驅(qū)動下不想讓患者流動到其他醫(yī)療機構(gòu)就醫(yī)。

當被問及這一現(xiàn)狀是否能夠在不遠的將來得到解決，或者說從而使健康信息能否標準化時，與會專家沒有表現(xiàn)出應(yīng)有的樂觀。沙特指出，“看起來相當遙遠。”同時專家還認為，人工智能并不是快速解決問題的首要方法，我們所需要的依舊是利用現(xiàn)有工具整合數(shù)據(jù)，然后才是發(fā)揮人工智能的強大作用。