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硅谷投资家:数据科学大于生物科技对健康行业的贡献!

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大数据文摘
发布于 2018-05-23 10:42:47
发布于 2018-05-23 10:42:47
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文章被收录于专栏:大数据文摘大数据文摘

转自|动脉网

一年半以前,硅谷的风险投资家Vinod Khosla 在一次会议上发言时成了头条。他说,在下一个10年,数据科学和软件对医学的贡献要比所有生物科学知识加起来都要多得多。Washington Post近日发表了一篇Vinod Khosla的访谈,Vinod Khosla仍坚信他的判断。动脉网将这篇报道编译如下。

Vinod Khosla的这番话在世界上被广泛传播,数不尽的博客帖子也对此进行了仔细剖析,这个技术团体中的很多人都把他的言论当作一种挑战。但是,一些人对这种“技术能够解决一切问题”的观点表示恼火。

在一次采访中,Kholsa表示他依旧坚持自己的言论——事实上,他已经多次重复过这些话了——但也承认应该对这些言论进行更深入的解释。“我坚信我所说的话,”他解释道,“但那并不意味着生物科学毫无价值。”

他说,由于移动技术和廉价计算机硬件的普及,人类势将在健康医疗领域取得重大突破,个人可以借助传感器和数据科学管控自己的健康状况。

为了达到那个目的,Kholsa,这个据福布斯统计净资产已达到16.8亿美元的人,已经把近期投资的一部分集中于医疗技术领域:AliveCor可以使任何智能手机发挥临床心电图的功能,以便检测心脏的健康状况(延伸阅读:[海外互联网医疗创业案例]AliveCor从医疗设备制造到数据价值挖掘);Cellscope,一款依赖于智能手机上摄像机功能的家庭诊断工具;还有Misfit Wearables,它已经成为Fitbits和Jawbone Up这两款健康追踪智能硬件的有力竞争者。

自从2013年关于他的言论的第一波争论出现以后,60岁的Khosla一直致力于阐述自己的观点,定期撰写有关这种趋势的文章。

“某些时候,很多人赚的钱根本用不完,”Khosla作为Sun Microsystems 公司的联合创始人之一,说,“所以他们决定把自己的时间用在更有趣的挑战上。当你能够从事更多意义重大的工作时,为何要把时间耗在无用的事情上?”

问:哪些书籍或论文曾经影响过你对医药业现状的思考?

我所思考的很多东西都始于John Ioannidis博士在Stanford School of Medicine上发表的文章。经过数十年的数据研究,他发现医学研究中的一大半东西都是明显错误的……他的研究焦点在于为何这些东西是错误的以及为何诸多偏见会被带入医学研究和实践中。

问:你认为技术会以哪些方式起作用?

我们所投资的一家公司是Ginger.io。他们都是来自MIT数据分析家,发展了一套关于躁狂症和躁郁症的症状研究的更为精密的方法。他们所做的只是在手机上安装一个App以便监测你的行为。在对个体行为进行自我反馈的同时,它们还能辨别哪些群体需要帮助。他们通过精心编制的算法改编传感器数据,以便更好地监测抑郁症和精神疾病。如果存在问题,它能及时提醒护士。它还能召集医疗机构并对你进行检查。它们还能协助心理学家工作,当一个心理学家使用软件时,他就能知道今天他的300个患者中哪些人处于危险状态。否则没有其他方法能知道这个信息。这是一个非常重大的贡献。

使用数据科学和附加的传感器可以使医生的诊测更精确高效,而这只是我们投资组合里众多公司中的一个例子。

而且随着时间的推移,当这些技术成熟时,它们可以对医生和护士进行培训,在这些技术的帮助下,一个专业技能欠缺的从业者能够比如今的专业医生更好地完成工作。因此,有了Ginger.io,过一段时间之后,护士对病人的看护和照顾的效率能比现有水平提高百倍。

在心脏病学方面,Alivecor借助你的智能手机记录心电图,并通过程序进行解读,这些程序能时刻监测病人状况,随时发现心脏病人出现心房颤动的症状。

在耳鼻喉科方面,手机显微镜设备能直接提供耳内镜功能,能使最专业的耳鼻喉科的医疗资源聚焦在最紧急的患者身上,而不是浪费在日常的耳科检查中。在放射学科方面,Zebra也有类似的功能,它们采集了大量的图像数据,改进了程序和协作研究,能够自动进行评估并很快给出结论报告,免去了焦急等待医学结论的苦恼。它能提高放射学科专家的工作效率,并把精力集中于更紧要的病例上。这仅仅是我们所看到的创新中的一小部分。

问:为何你认为数据科学和软件领域的加速创新足以对抗生物科学?

遍观整个产业群,软件业的创新速度持续领先于其他行业。在传统医疗健康领域(交叉着生物科学)的创新中,例如制药产业,有诸多原因导致它们的创新周期缓慢。

发明一种新药并把它推向市场大概需要10~15年的时间,其中还伴随着难以预测极高的失败率。安全是一个大问题,所以我并不能随意批判这个过程。我认为这是有保证的,FDA的谨慎程度也很合理。但是由于互联网医疗可能的安全隐患通常更少,可以实现在2~3年的周期内进行迭代,创新的速率就会大幅上升。

问:你怎么看待可穿戴设备,它在我们的医疗健康中如何发挥作用?

可穿戴设备的爆炸式增加并不是最重要的。相反,可用数据的暴涨才是关键。随着我们具备越来越多的可穿戴设备,它们能持续观测你的心理活动,你的压力水平和你的情绪状态。我们生活的各方面都开始交叉联系,你就能慢慢理解自己生活中的某个方面如何有意或无意地影响另一个方面。在现今的设备和传感器的使用状态下,关于身体健康如何影响精神敏度一事,我们可以获得很多有价值的数据。

假如你掌握了常人所具备的某项数据,那会如何?Jawbone会告诉你如果你今晚睡得足,第二天你会精力更充沛。

以上采访稿原载于The Human Upgrade系列丛书,为了清晰易懂,已被重新编辑。

大数据文摘医疗大数据栏目

2015年2月7日“医疗大数据专栏”正式成立。随着基因芯片及DNA测序技术的发展,生物医疗大数据迅猛发展,既是大数据技术发展的原动力,也是大数据技术的受益者。大数据文摘2013年7月成立,我们专注数据,每日坚持分享优质内容,从未间断,我们努力为读者和志愿者打造一个分享和交流平台。作为大数据文摘的志愿者群,我们中有不少人从事医疗大数据相关工作,关心医疗大数据的发展,愿意通过这个专栏,和大家一起分享医疗大数据的点点滴滴。

医疗大数据专栏主编介绍

孙强,资深生物信息专家,现在服务于美国国立癌症研究所,从事癌症基因组数据库管理工作。热爱大数据,加入大数据文摘志愿者行列一年有余,愿以文会友,广结大数据善缘。旅居美国多年,现在定居于大华府地区。

读过的学校:山东大学,中科院植物所,加大洛杉矶分校( UCLA )

生活过的城市:淄博,济南,北京,洛杉矶,华盛顿

其他爱好:足球,钓鱼,打牌

大数据格言:Big data is better data

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