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              矽谷投資家:數據科學大於生物科技對健康行業的貢獻!

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              樓主 2020-03-19 14:57:09
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              轉自|動脈網

              一年半以前,矽谷的風險投資家Vinod Khosla 在一次會議上發言時成了頭條。他說,在下一個10年,數據科學和軟體對醫學的貢獻要比所有生物科學知識加起來都要多得多。Washington Post近日發表了一篇Vinod Khosla的訪談,Vinod Khosla仍堅信他的判斷。動脈網將這篇報道編譯如下。

              Vinod Khosla的這番話在世界上被廣泛傳播,數不盡的博客帖子也對此進行了仔細剖析,這個技術團體中的很多人都把他的言論當作一種挑戰。但是,一些人對這種「技術能夠解決一切問題」的觀點表示惱火。

              在一次採訪中,Kholsa表示他依舊堅持自己的言論——事實上,他已經多次重複過這些話了——但也承認應該對這些言論進行更深入的解釋。「我堅信我所說的話,」他解釋道,「但那並不意味著生物科學毫無價值。」

              他說,由於移動技術和廉價計算機硬體的普及,人類勢將在健康醫療領域取得重大突破,個人可以藉助感測器和數據科學管控自己的健康狀況。

              為了達到那個目的,Kholsa,這個據福布斯統計凈資產已達到16.8億美元的人,已經把近期投資的一部分集中於醫療技術領域:AliveCor可以使任何智能手機發揮臨床心電圖的功能,以便檢測心臟的健康狀況(延伸閱讀:[海外互聯網醫療創業案例]AliveCor從醫療設備製造到數據價值挖掘);Cellscope,一款依賴於智能手機上攝像機功能的家庭診斷工具;還有Misfit Wearables,它已經成為FitbitsJawbone Up這兩款健康追蹤智能硬體的有力競爭者。

              自從2013年關於他的言論的第一波爭論出現以後,60歲的Khosla一直致力於闡述自己的觀點,定期撰寫有關這種趨勢的文章。

              「某些時候,很多人賺的錢根本用不完,」Khosla作為Sun Microsystems 公司的聯合創始人之一,說,「所以他們決定把自己的時間用在更有趣的挑戰上。當你能夠從事更多意義重大的工作時,為何要把時間耗在無用的事情上?」


              問:哪些書籍或論文曾經影響過你對醫藥業現狀的思考?

              我所思考的很多東西都始於John Ioannidis博士在Stanford School of Medicine上發表的文章。經過數十年的數據研究,他發現醫學研究中的一大半東西都是明顯錯誤的……他的研究焦點在於為何這些東西是錯誤的以及為何諸多偏見會被帶入醫學研究和實踐中。


              問:你認為技術會以哪些方式起作用?

              我們所投資的一家公司是Ginger.io。他們都是來自MIT數據分析家,發展了一套關於躁狂症和躁鬱症的癥狀研究的更為精密的方法。他們所做的只是在手機上安裝一個App以便監測你的行為。在對個體行為進行自我反饋的同時,它們還能辨別哪些群體需要幫助。他們通過精心編製的演算法改編感測器數據,以便更好地監測抑鬱症和精神疾病。如果存在問題,它能及時提醒護士。它還能召集醫療機構並對你進行檢查。它們還能協助心理學家工作,當一個心理學家使用軟體時,他就能知道今天他的300個患者中哪些人處於危險狀態。否則沒有其他方法能知道這個信息。這是一個非常重大的貢獻。

              使用數據科學和附加的感測器可以使醫生的診測更精確高效,而這只是我們投資組合里眾多公司中的一個例子。

              而且隨著時間的推移,當這些技術成熟時,它們可以對醫生和護士進行培訓,在這些技術的幫助下,一個專業技能欠缺的從業者能夠比如今的專業醫生更好地完成工作。因此,有了Ginger.io,過一段時間之後,護士對病人的看護和照顧的效率能比現有水平提高百倍。

              在心臟病學方面,Alivecor藉助你的智能手機記錄心電圖,並通過程序進行解讀,這些程序能時刻監測病人狀況,隨時發現心臟病人出現心房顫動的癥狀。

              在耳鼻喉科方面,手機顯微鏡設備能直接提供耳內鏡功能,能使最專業的耳鼻喉科的醫療資源聚焦在最緊急的患者身上,而不是浪費在日常的耳科檢查中。在放射學科方面,Zebra也有類似的功能,它們採集了大量的圖像數據,改進了程序和協作研究,能夠自動進行評估並很快給出結論報告,免去了焦急等待醫學結論的苦惱。它能提高放射學科專家的工作效率,並把精力集中於更緊要的病例上。這僅僅是我們所看到的創新中的一小部分。


              問:為何你認為數據科學和軟體領域的加速創新足以對抗生物科學?

              遍觀整個產業群,軟體業的創新速度持續領先於其他行業。在傳統醫療健康領域(交叉著生物科學)的創新中,例如製藥產業,有諸多原因導致它們的創新周期緩慢。

              發明一種新葯並把它推向市場大概需要10~15年的時間,其中還伴隨著難以預測極高的失敗率。安全是一個大問題,所以我並不能隨意批判這個過程。我認為這是有保證的,FDA的謹慎程度也很合理。但是由於互聯網醫療可能的安全隱患通常更少,可以實現在2~3年的周期內進行迭代,創新的速率就會大幅上升。


              問:你怎麼看待可穿戴設備,它在我們的醫療健康中如何發揮作用?

              可穿戴設備的爆炸式增加並不是最重要的。相反,可用數據的暴漲才是關鍵。隨著我們具備越來越多的可穿戴設備,它們能持續觀測你的心理活動,你的壓力水平和你的情緒狀態。我們生活的各方面都開始交叉聯繫,你就能慢慢理解自己生活中的某個方面如何有意或無意地影響另一個方面。在現今的設備和感測器的使用狀態下,關於身體健康如何影響精神敏度一事,我們可以獲得很多有價值的數據。

              假如你掌握了常人所具備的某項數據,那會如何?Jawbone會告訴你如果你今晚睡得足,第二天你會精力更充沛。


              以上採訪稿原載於The Human Upgrade系列叢書,為了清晰易懂,已被重新編輯。



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              孫強,資深生物信息專家,現在服務於美國國立癌症研究所,從事癌症基因組資料庫管理工作。熱愛大數據,加入大數據文摘志願者行列一年有餘,願以文會友,廣結大數據善緣。旅居美國多年,現在定居於大華府地區。
              讀過的學校:台湾大學,中科院植物所,加大洛杉磯分校( UCLA )
              生活過的城市:淄博,濟南,台湾,洛杉磯,華盛頓
              其他愛好:足球,釣魚,打牌
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