大数据如何对抗疾病

　　21世纪的医疗保健像一个僵局，有限的供应和无限的需求之间的矛盾越来越大。在英国，人们担心国民健康服务被私有化，分成一块一块出售给出价最高的人；美国奥巴马进行医疗改革试图让所有的美国人享受医疗保障，但阻力重重；在中国医院的号贩子屡禁不止。疾病在世界范围内是一个永远存在的问题。

    怎样更高效的利用医疗资源？许多企业开始利用数据科学作为一种方法来跟踪、诊断和治疗一些世界上最普遍的疾病。我们针对3个在世界范围内最常见的疾病来进行分析，看看如何例如数据科学来挽救生命。

　　作为全球主要的死亡原因，癌症是一个很难治愈的疾病。每年全世界估计有1400万新病例和800万人死亡，60%在非洲，亚洲和美国的中部和南部，根据世界卫生组织的报告，如果某些因素，如酒精和烟草消费降低，癌症病例可能会减少30%。随着医疗数据量的增多，数据科学家和医生将能够一起工作来分析成千上万的病人记录和医疗记录来了解癌症的病因以及如何治疗。

　　San Francisco启动enlitic深度学习算法来检测癌症，比医生将能够诊断更早的迹象，因此能够提供更快速的治疗。

　　同时，俄勒冈健康与科学大学试用基因图谱也可能是一个解决方案。他们希望通过数以千计癌症患者的基因序列来了解癌症的形成，并因此提供更快速的诊断。该机构做出了一个大胆的声明，在2020年可以当天诊断出癌症。

　　还有一个和全球500万人都分不开的疾病是帕金森。

　　许多神经系统疾病的患者都会发生震颤，但当这些症状出现时候，其实伤害已经造成。在一些可见的症状出现时，脑中的多巴胺细胞已经有80%出现破坏，虽然目前没有对帕金森的治疗，公司正在研究用科学的数据作为检测那些可能有倾向帕金森的症状的一种手段。

　　有几家公司正在瞄准使用可穿戴技术和物联网帮助医生更好地了解帕金森的症状，如前面提到的震颤，步态行走和睡眠质量。为此，英特尔已经与米迦勒·J·福克斯基金会开发了一系列可穿戴技术，不仅能监测出生病的倾向，还能更快的提醒他们。穿戴式设备也将能够把自己的数据上传到中心枢纽，从而数据科学家和医生将能够分析和研究数据，以确定患者之间的共同特征，未来能够进行帕金森治疗。

　　还有一个很严重的疾病在过去5年的时间里出现的，那就是埃博拉病毒。

　　2014年3月到2015年10月这段时间，在西非有超过10000的病例报道，造成约5000人死亡。这种情况是由疾病的焦点加剧：几内亚、利比里亚和塞拉利昂，这恰好是三个在世界上最贫穷的国家，疾病正以惊人的速度蔓延。在抗击埃博拉中，数据科学的关键作用是跟踪整个非洲的感染路径，以指导救援人员和医生派遣援助最迫切。美国疾病控制中心（CDC）是利用实时绘图软件和通信设备在西部非洲追踪疾病。当在一个国家的某一个地方疾病爆发，传染概率明显提高，CDC就可以向该地区发放资源来控制疾病的传播。

　　此外，辉瑞制药公司已经在考虑如何限制病毒传播，通过大数据了解HIV是如何有限的显着斯堪的纳维亚的抗体产生，使他们成为更耐病的人。辉瑞就能够复制这种抗体的基因结构，在治疗艾滋病中使用它。Pfizer 的领导者Tim Gamble也不排除在对抗埃博拉病毒传播的战斗数据科学类似的路径。它不能说大数据将能够阻止埃博拉病毒的传播，但它将大大提高资源的传播领域，他们最需要的地方。

　　数据科学可能对疾病的诊断方式产生巨大影响，但是同时也存在很多问题。现在的医疗数据大部分是保密的，如果不能得到有关人员的同意不能使用。这给利用机器学习的企业带来了巨大困难，因为它们需要用大量的数据来训练，才能真的像一个人一样来进行疾病监测。虽然这些公司都在努力获得必要的数据，但最终的决定因素是患者是否希望他们的医疗信息被使用。此外大数据可以跟踪和诊断疾病，在某种程度上帮助患者，但如果数据科学也无法找到治愈这些疾病的办法呢？有人就会质疑。在未来，数据科学家和医生给病人的最终复苏的诊断同样重要，尽管许多数据科学家没有医疗经验或培训？

　　数据科学给世界各地处理一些医疗问题带来了巨大的机会，但是这也需要患者和医疗从业人员进行妥协。曾在TED上发表演讲的John Wilbanks在2012年就说过，我们应该把医疗记录集中起来，为医生和科学家提供更广泛的数据来研究，我们还可能可以为自己诊断，甚至可以让我们活的更长。