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2018
02-15

寻找Luddite博士


A 早产婴儿罐26​​963852像握住足月婴儿头部的手一样小。在新生儿重症监护病房,婴儿常常被传感器覆盖,医生和护士难以找到足够的皮肤来放置它们。一个机器中队守在他们的小床周围,监控心率和六个其他生命体征,间隔时间可以在千分之一秒内测量。所有这些注意事项都非常昂贵;在新生儿重症监护病房逗留可持续数月并花费数十万美元。

考虑到这些费用以及这些婴儿由于其​​不发达的肺部和免疫系统难以应付世界而面临的不断危险,我们对这些信息的使用是令人惊讶的原始。定期地,一位护士停下来,眼睛看上次检查后发生的情况,并在图表中做笔记。医生检查图表,并可通过读数回滚。但他或她没有简单的方法在一个地方查看它们。机器不会彼此交谈,也不会与其他人交谈;每个电子监护人站在自己的孤独手表。

技术分析师将这种系统的元素称为“数据孤岛” - 每个数据集本身存储,从不接触其他系统。在过去的几十年中,许多行业已经开始将数据从他们的掩体中分离出来,并使用强大的计算机对它们进行交叉索引,揭示了以前未曾料到的模式。然而,在医疗保健方面,数据隔离仍然是常态。

IBM希望改变这一点。先进技术现在使公司的系统能够实时存储和分析流数据,这项任务以前对于普通计算机来说过于庞大。在多伦多儿童医院的一次小型实地试验中,IBM正在使用该技术来测试一些研究中已经提出的理论:心率的微小变化可能表明感染至少在12小时后才会显现。目前,机器只是在监视,存储数据和预测,以便IBM可以测试其预测是否有效。但如果一切顺利,2011年夏天机器将开始向心脏病患者转发心率变化,临床医生将能够在感染失控之前尽早开始使用抗生素。

新系统将是一项重大进步。 Preemies已经很容易终生并发症,从视力问题到永久性脑损伤。感染可以在这些问题中发挥重要作用,并且早期发现提供了一个机会,在它们可以危害器官或杀死受害者之前阻止细菌。这应该意味着更短的重症监护时间,更小的医疗费用,以及最重要的是在更长,更健康的生活中的机会。

但是感染的早期治疗仅仅是一个开始。研究人员还希望汇集这些数据流将使他们能够“挖掘”其他潜在的早期预警记录 - 可能使他们能够检测到经常会对新生儿造成脑损伤的癫痫发作。这种监测可以扩展到许多也需要观看的成年人,在重症监护病房和各处的创伤中心。

最终,这样的系统可能不仅会改变诊断,还会改变整个医疗系统。如果我们能够开发更全面的医疗记录并在某个中心位置收集数据,那么数据挖掘可能会发现疾病和治疗模式,我们现在只能通过痛苦的试验和错误才能发现。更重要的是,它最终可以让我们达到医疗卫士的圣杯:为健康付出代价,而不是为了医生的访问和程序。

技术的冠军已经承诺过这种激进的转变。但是他们的计划已经失败,部分原因是因为建立一个全面的系统可以与许多不同的提供者(从针灸师到药剂师,再到心脏外科医生)互动,这很难实现。他们还经常遇到来自当前系统一部分的所有群体的强烈抵制:关注隐私的患者;关心自治的医生;系统的每个级别的人关心费用。事实证明,构建更好的计算机是一件容易的事情。你也必须改变人类的行为 - 人类往往是这样 很高兴他们的方式。

当您采访医疗保健IT方面的专家时,他们不可避免地同意其落后状态。卫生保健现在占GDP的大约六分之一,但其IT基础设施几乎不到20世纪,远不及21世纪。尽管大多数医院现在都有电子医疗记录系统,但许多医生仍然不这样做,而那些确实不一定能够成功地将他们的系统与其他提供者的系统或他们自己的工作流程相集成。医生往往会记下笔记,稍后输入计算机,而不是改变他们的患者互动,以便他们可以同时进行交谈和打字。这种行为不仅延长了工作日,还限制了工具的有用程度。虽然这些系统在理论上可以利用计算能力来加强诊断和耐心讨论,但许多医生都将它们用作笔和纸的很好的替代品。

新美国基金会卫生政策计划主任兼奥巴马政府医疗改革工作的老手Kavita Patel表示,医生们正在谨慎地观察可能对更详细的记录做些什么;他们习惯于以自主专业人员的身份经营,而不是受到密切监控的员帕特尔一直是执业医师,她指出,医生的一些担心,例如电子病历如何用于医疗事故案件,是有效的。无意的数据丢失,对记录更改的跟踪不当,数据输入错误和隐私泄露都会给医生带来潜在的责任问题。同样可以理解的是,他们担心标准将以一种将白色外套变成紧身衣的方式进行设置。在过去的十年左右,保险公司已经变得更加积极,要求医生遵守医疗标准,但并不总是取得很好的结果。

服用慢性尿路感染或复发性鼻窦问题的女性。十年前,医生可能已经开了预防剂量的Cipro;由于转向采用基于规则的药物和保险公司更严格的成本控制,他们现在倾向于要求患者进行检测,然后尝试使用更便宜的抗生素。但是,由于这些非常痛苦的感染通常在夜间,周末或商务旅行中发生,其结果可能是经过几小时不必要的痛苦而最终进入急诊室的患者。这个结果是更昂贵的,对病人来说更糟糕:一个双输的提议。更高级的数据挖掘可能会让我们设置更复杂的标准,将急诊室访问等考虑在内。另一方面,如果数据挖掘做得不好,它可能会导致更粗糙的规则带来更多意想不到的副作用。

Patel认为总体而言,扩展数据监控的结果将会很好。哈佛卫生保健经济学家大卫卡特勒也为奥巴马竞选提供了建议。他认为,建立数据库可以大大改善我们治疗患者的方式。目前,随机对照试验是医学研究的黄金标准。您将患者分为两组,分别给予一种新的治疗方法,并观察这些患者的治疗方案与正在接受治疗的对照组相比,还是根本没有治疗。这些研究具有极大的严格性,但也有很大的局限性:它们在有限的时间内覆盖少数患者,并且仅测试研究人员正在寻找的东西。因此,即使药物受到食品和药物管理局的审查,可怕的副作用也许会在稍后变得明显,例如迫使默克将Vioxx从市场中拉出来的心脏问题。如果每10,000名患者中只有一名出现并发症,或者需要数年时间才能发展,则即使是全面的试验也很容易错过。

更好的数据和更好的分析工具可以让我们用科学家称之为“观察数据”的方式来补充这种研究:比如说,观察所有服用新药的患者,看看会出现什么样的意外情况。卡特勒认为,挖掘可以检测到控制审判经常错过的微妙关系。 “我很确定,如果你的母亲中风,最佳治疗方案很大程度上取决于你的父亲是否还活着,”他指出。 “这会影响她可以做的事情种类,以及她可以得到的帮助。但现在我们没有办法看这些 因素和围绕他们的设计“。

奥巴马政府正在努力纠正这一问题。刺激和卫生保健改革法案包含数十亿美元来制定标准并帮助医生获得电子医疗记录系统;创建了一个新的中心,试验Medicare和Medicaid中的支付改革;并建立了一个15人的咨询委员会,其任务是将医疗保险和医疗补助支付更紧密地与比较有效性相关联。如果做得对,这些步骤应该推动我们迈向更好,更多数据驱动的医疗决策的未来。但他们不会很快推动我们。帕特尔说,我们离看似微小的创新“很遥远”,比如让你的医生知道你是否真正填写了她所写的处方。谈到医疗保健时,几乎每个人似乎都被锁在一个筒仓内。 IBM公司首席卫生保健分析研究人员Chalapathy Neti希望通过结合更好的监测和更好的诊断工具的技术可以克服该行业对历史变革的阻力。简单的电子医疗记录系统并不一定能为医生提供很多帮助;它们对账单部门而言通常比对医生更有帮助。但作为IBM耗资1亿美元的全球医疗保健技术倡议的一部分,Neti正在监督多个开发数据集成系统的项目,以帮助医生改善治疗。其中之一是艾滋病毒数据库,比较病人间的病毒DNA分布,以预测哪种药物鸡尾酒可能效果最好。这样的进步似乎正在向卡特勒希望的方向发展:分析方向更多 - 定制化医疗。

但是Neti也认为,像IBM希望销售的更先进的数据管理系统将被广泛采用,如果支付和激励系统与结果更好地一致。在新生儿重症监护病房中,这种系统的费用是合理的,因为这些病房的住院费用非常昂贵,而且效益如此明显。对于从事小规模实践工作的医生来说,即使是基本的医疗记录套餐也是很困难的,这些套餐可能需要花费10万美元才能获得有限的利益。

Neti认为,如果我们为结果而不是治疗付出代价,我们会给予提供者经济刺激,以获得最好的信息来治疗他们的患者。但是鸡蛋和鸡蛋问题有些问题:为了奖励健康,我们首先需要更多的数据。患者不是小部件;他们是复杂和独特的。我们不能简单地向最健康的病人付钱给医生,因为那样会阻止医生治疗病情很重的病人。我们需要一种方法来筛选所有决定健康状况的复杂因素的数据和控制,然后才能根据他们管理患者护理的情况开始支付医生费用。

这很容易说,但很难做到。 Jim Manzi是Applied Predictive Technologies的主席,该公司帮助其他行业的公司分析医疗保健分析师目前所关注的数据挖掘操​​作。 Manzi说,当你试图分析制造机器部件的缺陷风险时,数据挖掘相对简单。但当你试图改变人类行为时,尤其是涉及金钱时,它会变得很复杂。

Manzi说:“当人们的赔偿上线时,他们突然变成了亚里士多德。”许多公司试图设计自己的销售团队委员会,以便进行神秘的数据分析,试图控制复杂的因素,销售人员的领地拥有比另一个更多的客户。突然间,他们发现销售人员都是精明的统计人员,他们可以在他们的领土情况下解释模型出错的地方。在六,八个月后,许多推动公司发现自己的销售队伍正在全力反抗。 “我已经看过很多次了。很少有数据挖掘系统能够在第一时间接触到现实。“

根据他在其他行业的经验,Manzi对数据挖掘在医疗保健领域取得成功的可能性有一些想法 - 以及这将是一场艰苦的战斗。他说,化学或生物反应可能比行为改变更容易。在高度标准化的医院环境中治疗的急性病症将比以往更容易 在外界接受治疗的慢性病。患有单一问题的患者比患有三种或八种慢性疾病的患者更容易接受治疗。成本将比成效更容易实现。这表明像IBM的加拿大项目这样的努力很可能会成功并传播开来:它们为医生提供了一种明显的方法来改善他们已经在做的事情。但在医疗实践中进行根本性改变将会困难得多。战斗疾病相对简单。与当前系统中的患者,医生和所有其他利益相关者作斗争可能超出了最先进的计算系统的权力。