大小数据和中西医(131216)

闵应骅

   上篇谈“大数据与小数据”，觉得好像意犹未尽，再写一篇，谈大小数据与中西医，说点外行话。请注意，不要把大数据分析与大数据技术混为一谈。大数据技术由IT行业解决，而大数据分析则靠各领域专业人士负责，小数据也类似。中西医也不能混同。有人说中西医结合，我不知道我们为什么总喜欢把两个不一样的东西“结合”，他们没法结合。中医、西医应该各走各的路。

分析大数据总是宏观地考察这些大数据，用统计方法得出结论。到今天，在科学上，像1+1=2；f=ma那样铁打的结论已经越来越少了，大多是以某种概率成立的结论。即使是亲子鉴定也不是100%正确。百度介绍：“DNA亲子鉴定，否定亲子关系的准确率几近100%，肯定亲子关系的准确率可达到99.99%。”所以，还有小概率事件，谁摊上谁倒霉！何况百度列出的这个结论本身也是以某个概率之下成立的。小数据根据少量历史数据，从个人数据资料室里拿出来分析，也可以得出可信的结论来。有人说，小数据是从大数据里拿出来的，研究大数据自然就包括了研究小数据。其实不然。首先，小数据不是从一个超大数据库里挑出来的，而是要在小数据产生过程中，用APP搜集起来的。其次，个人数据资料室是高度隐私的信息，除了他本人可以存取以外，任何人，甚至是系统管理员都不能存取。如果把一个数据元素允许存取的人数的倒数称为隐私度的话，个人数据资料室的隐私度为1，最高。而电子邮件的隐私度≤0.5，因为至少发送者和接收者可以存取。一般的公用信息，其隐私度为0，因为大家都可以存取。要做到隐私度为1，技术实现起来是很难的。

我们知道，西医根据化验结果或其他科学仪器测试得到的结果做诊断。例如人们常说白血球计数高于10就是发炎，这是有科学根据的。观察大量试验样本都是如此。这是从大数据里得到的结论。但中医不同，根据望、闻、问、切，推断应该用什么药，缓解病情。根据服药以后的情况，随时调整药方。这是一对一的，不能根据别人的脉搏来诊断病情。这就像启用病人的个人数据资料室一样。

   再说西药，它根据化学试验，得出药物的化学名称、结构式、分子式，再分析其可能的副作用，进行实验，以致对大多数这样的病有疗效，而副作用较小。这也是从大数据里得来的结论。中药则不同。神农尝百草，打下基础，根据长期的经验积累，得到某种草药搭配可能治某种病。某病人服了，有效则继续；无效则调整药方。同样的病症对不同的人，用药可能不同，至少剂量会不同。完全根据个人不同情况处理之。如果你要他列出药物的结构式、分子式，并给出可能的副作用，那真是勉为其难了。那是从个人健康数据的积累中得来的。当然，这个隐含的推断过程，可能对；也可能不对。对了，你的病可能治好了；不对，可能就治坏了。但是，中国几千年的医疗经验表明，中医这种个性化服务，治好病的概率还是挺高的。对于有些老人、有些病、在某些条件下，你也许最好，或者不得不采取中医疗法。

有人反对中医，说它不科学。其实，大数据是科学，小数据也是科学。中医根据各人不同情况用药，反复试验，慢慢来，也很科学。我觉得，老人尤其适合中医。西医动不动就做手术，而老人可能经不起手术，术后的恢复能力也差，用中药调理也许更合适。现在一些中医院，走所谓中西医结合的路子，完全变成西医那一套。要我看，中医要是按西医的路子走，中医就死定了。

不管中医、西医，现在都讲究移动医疗，也就是上文所说的mHealth。有一个调查显示，到2010 年止，被调查的医院中有10%使用了移动医疗，其中三级医院占了46%；没有使用移动医疗产品的医院中，有67%计划在2011 年部署应用，16%计划在三年后考虑；在投入资金方面，预计投入10-50万元建设移动医疗的医院占了88%，8%的医院计划投入在10-50万之间，只有3%的医院计划投资100-500万建设移动医疗系统。从这个调查可以看出，小数据应用的市场会很大。每人一个个人数据资料室，人一多，市场就会大，虽然他们各人使用的都是小数据。