大数据实现的医疗
假设某种疾病的手术方式分为术式A和术式B。为了确定哪种术式更合理，提出需要进行随机对照试验（Randomizedcontrolled tria1.RCT。这一观点来自近年来兴起的循证医学（遵循证据的医学，Evidence—Based Medicine，EBM）。
在外科领域，人们普遍认为与药物疗法相比，实施RCT存在一定难度。很多外科医生更倾向于采用自己相信的术式和经验积累。对经验丰富的外科医生来说，如果为患者施行的术式，不是通过自己的临床判断，而是按照他人随机分配的研究方法进行，显然没有几个人愿意接受。
此外，实现大规模RCT还伴有一些大的困难——招募合作研究人员建立研究机构，筛选研究设计制订计划。通过伦理委员会审查，获得许可……之后，多数情况下以年为单位推动病例登记，积累手术数据。在全部数据收集工作结束后，按照事前确定的方法进行统计分析，分析结果经过各种讨论以论文的形式投稿，等待论文发表还需要一段时间。但是，经过漫长时间的等待，当结果正式出来时，可能临床上又开发出一种新的手术方法。
因此，外科领域必须抢在其他领域前面，将着眼点放在应用大数据的观察研究上。通过登记全国的手术及治疗信息、对数据进行统计、分析等来提高医疗品质，为患者提供最佳医疗方案的项目就是NCD（The National Clinical Database，日本国家临床数据库）。NCD对日本国内医疗设施诊疗科输入的数据展开最全面的统计、分析工作。在NCD的参与下，接受手术的患者情况、未来准备手术的患者死亡率及并发症风险等问题将进一步明朗化。可以说，NCD数据库中增加的病例数越多，临床从业人员在面对各种疾病时，就能根据患者的情况选择更合理的治疗方法。
目前，NCD中登记的数据来自日本国内大约400家医疗机构，在册登记病例数达3100万例。如此大规模的与专科医生制度联动的临床数据库在国内外都是史无前例的。关于NCD数据库的具体情况参见第三章，堪称医疗领域大数据应用的典范。
这与前一节介绍的“具体的细节”之间同样存在关联，但大数据的应用对于提升锁定患者特性的探讨精度值得期待。例如：对于同一种疾病的治疗，针对男性患者和女性患者的最佳治疗方案可能不同。除了性别，患者的年龄层不同时，治疗方案可能也需要调整。关于血压，目前医学界对高血压的诊断标准是140/90mm Hg以上（日本精密体检协会于2014年4月，公布高血压的最新诊断标准是147/97mm Hg以上）。尽管如此，该数值的对象涉及30岁和80岁人群时，意义也是不同的。通过大数据的应用，期待进一步推动对上述标准值的调整，更精确地反映数据背后的细节。
接下来以糖尿病为例进行说明。
糖尿病的治疗目标不仅仅是降低血糖值，更棘手的问题是糖尿病的并发症，比如糖尿病性视网膜病变（DR）、糖尿病肾病、糖尿病性精神障碍等血管损伤引发的威胁患者生命、显著降低QOL的一系列问题。因此，可以认为糖尿病治疗中最重要的一环是控制并发症（糖尿病的直接结果引发的并发症）。
因此，针对眼前的某个患者制定个性治疗方案时，起辅助作用的是合并症（与糖尿病没有直接关系却发生的，该患者在患糖尿病的同时罹患的其他疾病）和既往史，即之前大量患者的治疗实绩可用于参照的大数据。假设某糖尿病患者，男性，现年60岁，该患者同时患有变形性关节病。那么，临床上对这名患者应该采取什么治疗方案呢？考虑到该患者患有关节病，那么，诊疗指南上推荐的运动疗法显然行不通。这时，医生需要做的是参考大数据，查找60岁，男性，糖尿病患者，变形性关节病的历史治疗记录和治疗结果。这样一来，固有状况对一个人的存在——眼前的这名患者来说，就不再是有效的数据。(https://www.daowen.com)
再以未破裂动脉瘤患者一例进行说明。
动脉瘤破裂会导致引发蛛网膜下腔出血，该病的死亡率很高。那么，发现动脉瘤时，应该怎样处理呢？备选方案有3种：（1）预防性手术，实施开颅手术夹闭颅内单发动脉瘤（CIipping）；（2）介入栓塞术；（3）保守治疗，定期观察。
并不是所有的动脉瘤都会发生破裂，但是，动脉瘤一旦破裂出血就可能导致死亡。所以，尽管预防性手术是治疗动脉瘤的备选方案之一，但开颅手术同样伴随风险。动脉瘤未破裂时，患者通常都能正常生活。也就是说，无论选择哪种备选方案，利弊都是一个概率问题。在计算该概率的基础上，应用大数据的流行病学研究发挥着很大作用。
也就是说，动脉瘤的位置、大小、破裂时间，随着与患者相关的数据积累，就能计算出各备选方案的利弊概率。实际上，随着动脉瘤相关数据的积累，动脉瘤的位置、大小等因素带来的风险将逐步明确。
例如：由日本脑神经外科学会发起的UCAS（UnrupturedCerebral Aneurysm Study，未破裂脑动脉瘤研究）对5 720名患者发现的6 697例脑动脉瘤展开流行病学追踪调查（cohort study）。该研究成果于2012年在新英格兰医学杂志（New England Journalof Medicine）上发表。结论提出：动脉瘤直径大于7mm时，破裂风险较大，而且多于一年内发生破裂。大数据时代必将推动此类研究的发展和进步。
明确动脉瘤的大小、位置引发破裂的概率是决定是否手术的重要判断标准。最终决定前需要做的工作是医患双方在信息共享基础上的（Shared Decision Making）共同决策。特别是决策，决策的关键就是患者的希望（preference）。
关于动脉瘤，在同样的数据面前，每个人的思考不尽相同。有的人认为“生命不求长久，只求精彩”；也有的人认为“多活一天，就多看一天世界”。但是，无论哪种判断，判断的基础——数据必须保证准确。从根本上来说，数据量越大，获得的信息精度就越高。通过灵活应用这些流行病学研究成果，Lancet Neurology杂志于2014年发表了一个关于脑动脉瘤破裂风险的预测公式（PHASES score）。
患者选择哪种备选方案？结果可能是什么？在以上临床数据的基础上，如果建立一个涵盖患者性别、年龄、并发症、职业、家庭关系等数据在内的综合数据库，无论对医生还是患者，在选择和决定最佳治疗方案时都将提供有价值的参考信息。近年来，怎样在这种数据库与基因信息之间建立关联？推动相关问题的讨论已势在必行。