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AME社长论坛|再谈大数据临床研究(BCT)

Published at: 2015年第1卷第S1期

汪道远 1 , 沈亚星 2
1 AME 出版社
2 复旦大学附属中山医院(胸外科)医师,AME 学术沙龙委员。
关键词:

9月4日晚上,在沈阳,我们两人又神聊了一个晚上。

 

在前一篇文章中[1],前瞻性随机对照研究(简称RCT研究)未能赢得“接力赛”!再早期的一篇文章中,初步描述了一下“大数据临床研究(Big-data Clinical Trial,简称BCT)”[2],本文再一次讨论一下BCT这个话题,希望BCT能够肩负重任,赢得这场“接力赛”。

 

在信息爆炸的时代,依据海量数据推动临床医学发展已经成为可能。在Google大会上我们注意到了全新的Google contact glass这样的产品,它可以实时收集佩戴者的血糖信息,并将其以连续数据的形式发送到手机等一系列移动设备上,完成佩戴者血糖的动态收集。如果进一步将皮下胰岛素泵与患者血糖信息相关联,我们也许可以得到近似完美的血糖值!据此,我们可以进一步地大胆预见:在不远的将来,攻克糖尿病的很有可能是Google的工程师而非内分泌科医生!

 

BCT的价值在医学研究中将愈发彰显。在流行病学专家还未取得病毒样本之前,Google利用人群的搜素信息建立的流感预测模型已经可以快于CDC预测社区的流感爆发。可以发现,传统的因果关系已经被打破,大数据研究所重视的相关关系必将取代因果关系,成为解决医学问题的一把新钥匙!

 

与大家分享一下几点粗浅观点:

 

• 数据大,不一定叫BCT;BCT不仅仅是数据大。BCT包括两个纬度:一方面,关注单个个体的全程数据;另外一方面,关注个体的人群,追求全集,以体现Real world。需要说明的是,这里提及的是“个体”,而不是“患者”,因为BCT将同时关注健康人群的研究,不仅仅是针对病患的研究。

 

• BCT数据的采集应该是主动行为和被动行为的结合,且“主动行为”占主导地位。所谓主动行为,类似一些穿戴设备,它们将源源不断地向数据库中心传输;而被动行为即我们研究者按照研究计划定期或不定期去采集的数据,例如,量血压,抽血化验等。

 

• BCT数据的结构不是矩形的,而是不规则形。目前的临床研究论文大部分都是基于矩形数据进行统计分析的,例如,纵向是单个个体的数据编号(1,2,3…),横向是性别、年龄等各项参数(每个个体都纳入同样项数的参数)。而未来的BCT,数据将不规则,因为不同时期,随着人们认识的改变,将不断调整纳入的具体参数(可能增加,也可能减少)。

 

对于BCT的临床研究,我们率先对其进行定义,其包括三个维度:

 

1.数据的产生: 由患者主动、源源不断地产生,取代医生主动、有间隔地采集(焦点在可穿戴设备)。

 

2. 数据的分析:由事物的相关性分析取代事物的因果关系(在文章的摘要中,不会再出现A和B方案的比较之类,把所有的可能性都纳入,找出相关性最强的,杜绝4×100米接力中出现的问题)。

 

3. 数据的存储:非结构性,数据库再也不是X*Y矩阵型。

 

在BCT时代, 慢性疾病的临床诊疗模式将发生一个变革。例如,高血压,患者通过某个穿戴设备,能够随时随地监测到血压的数值,同时,患者在皮下或者其它地方植入某个“给药装备”。医生根据临床经验,结合患者的具体情况,写出一个“指令性程序”,随着患者血压的波动,体内植入的“给药装备”会不断调整给药的剂量,从而达到较好地控制血压。BCT具有很多优势,但是,并非是万能的。BCT在临床实践中难以跨越一大门槛将是外科!内科的诊疗思维模式,可以借助大数据模型等部分实现。但是,外科技术是依靠外科医生的脑袋和一双手去实现的,大数据无法取代外科医生的双手。但是,BCT能否给我们外科医生增加一双慧眼?具有很大的想像空间。

 

参考文献:

1. 汪道远. “RCT研究”与“接力赛”. 科研时间;2014:xx.

2. Wang SD. Opportunities and challenges of clinical research in the big-data era: from RCT to BCT. J Thorac Dis 2013;5(6):721-723.

 

笔者|汪道远,AME 出版社社长。

笔者|沈亚星,复旦大学附属中山医院(胸外科)医师,AME 学术沙龙委员。

 

本文题图来自网络。

 

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