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Flatiron Health—— 癌症大数据公司的系统化实现
作者:USMedEdu
发表时间:2015-01-14
更新时间:2015-01-14
浏览:1513次
评论:0篇
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Flatiron Health—— 癌症大数据公司的系统化实现
2015-01-14泰福盛世

和很多传奇故事差不多,奈特·特纳(Nat Turner)和扎
克·温伯格(Zach Weinberg)作为宾夕法尼亚大学的新
生,他们两个在入学的第一天一见如故,成为了最好的
朋友。如今,这两位28岁的年轻人在纽约经营着一家创
业公司。

Flatiron Health创立于两年前,有着一个富有冒险精神
的企业目标:震撼医疗健康世界。他们不是什么医疗健
康问题都关注:特纳和温伯格希望能收集分析巨量的临
床数据从而为解决癌症治疗提供帮助。众所周知,癌症
问题一直是医学界最为复杂、困难,也最为依靠科研的
一个领域。
插一段背景:Flatiron Health并不是他们的第一家公
司,而是第三家。他们曾经尝试过为大学生提供在线订
餐业务,但是没有成功。之后他们又在大三的时候创建
了Invite Media,试图利用大数据技术提高数字营销的
销效率。这一次他们大获成功,谷歌在2010年决定以超
过8000万美元的价格将其收购。

现在谷歌又一次掏出了支票本,以旗下风险投资公司谷
歌创投的名义向Flatiron Health注资1亿美元(该公司总
计获得投资1.38亿美元)。除了谷歌之外,这两个年轻
人还打动了艾米·阿伯内西。艾米是杜克大学的医学教
授,也是着名的肿瘤专家。去年七月,艾米正式决定加
入公司,担任首席医学官。在此之前艾米一直负责杜克
癌症治疗研究项目。
Flatiron Health的想法很简单。现在,只有一小部分癌
症病人的治疗数据被系统地收集起来。而这些经过收集
的数据一般来自随机的临床治疗案例,仅仅占到了成年
癌症病人总数的4%左右。Flatiron Health认为,系统
化、标准化地收集剩下96%病人的治疗情况数据并将数
据反馈给医生,这样就能够帮助医生提出更好的治疗方
案。
理论上来说,医生能从数据中看出相同情况下哪种治疗
方法在大部分病人身上效果最好。比如,医生可以将自
己的治疗方案同全国范围内其他医生的方案进行对比,
然后修正自己的不足之处。数据同样能帮助我们提高治
疗方案的性价比,减少浪费医疗健康支出的情况。另
外,数据能帮助更多病人匹配找到适合自己的临床试
验,这也许能加快新药品的研发和审批进度。特纳和温
伯格并不是叫卖着“通过数据终结癌症”这种乌托邦式的
白日梦,他们希望能够取得更有意义的成果。

特纳从2009年起开始对癌症感兴趣。在全家前往北加州
度假期间,他7岁的堂弟西姆金斯突发疾病。经过一系
列检查之后,医生确诊他患上了白血病。在接下来的几
年中,这个孩子经历了一系列折磨:骨髓移植,疾病复
发,再次骨髓移植,癌症又一次复发。前前后后经历了
4次骨髓移植和很多误诊。自从2011年起,这个小家伙
状况稳定,现在已经12岁了。

西姆金斯的惨痛经历使得特纳和温伯格开始思考,他们
试图寻找一种能帮助境况相似的其他人的解决方案。当
考虑建立新公司时,他们首先想到的是一个通过互联网
提供第二意见(second-opinion)服务的公司。特纳介
绍说,他们在半年之后才决定全力专注于癌症领域。之
后,这两位创始人同克里希那·叶斯万特(医生、谷歌创
投合伙人之一)一起参观了60多个癌症中心,同大量专
家、医生进行交流,并多次讨论可行的商业理念。
在大量的会议和讨论之后,特纳和温伯格形成了一个新
的想法:系统化收集现在散落于全国肿瘤治疗中心文件
系统中的临床数据。他们建议收集所有数据(电子版和
其他版本都要),然后对其整理、汇聚之后再反馈给医
生,以此达到帮助医生形成更好的医疗方案的目标。
对于向特纳和温伯格这样的数据极客而言,他们面临的
问题是显而易见且并不陌生的:虽然医疗机构一直劝说
医生和医院使用电子病历,但是想要获取和使用肿瘤数
据依旧非常困难。特纳说:“电子病历数据糟透了。”一
个病人的数据可能来自很多个来源:内科医生、肿瘤专
家、放射科医生、外科医生、实验室报告和病理学报告
等等。即便医院完成了病历的数字化,他们也常常以技
术人员称之为“非结构化格式”储存数据。而且,各个数
据来源数据非但没有整齐地将数据整理在数据库中,反
而各行其道。这就导致不同的实验室报告和记录对数据
有着不同的记录方式。更糟糕的是,特纳和温伯格还要
应对很多手写和扫描的病例报告、无人聆听的录音和传
真机传真来的低分辨率PDF文件,而所有这些文件中都
隐藏了大量的数据信息。最后,大量不兼容的系统和政
府对私人健康信息的严格监管也是一大障碍,使得分享
成千上万肿瘤治疗数据难上加难。

为了将所有数据整合成一种格式,Flatiron Health采取
了四个办法:
a. 发明了一种适用于所有癌症中心和实验室的通用数据
模型;
b. 通过匹配算法处理所有数据,从而识别出90%的数据
术语;
c. 使用数据处理引擎实时对数据术语进行转码;
d. 标记无法匹配的术语以便医生或者护士进行人工复
审。

为了开始处理数据,特纳和温伯格花了两年多构建他们
称之为数据模型的东西。通过数据模式,他们能将杂乱
的临床数据进行分类整理。之后,他们很快认识到如果
要对所有类型的癌症都进行这样的数据整理分类工作,
那他们将要面临极为复杂的工作。因此,在同一个医生
顾问团队开展合作之后,特纳和温伯格开始专攻结肠
癌。通过分析已经公开的临床试验,他们整理出了超过
350种数据类型。这些数据包罗万象,包括了癌症阶段
的人口统计和分布、疾病的生物学标记、患者对疗法的
反应等。有了经验之后,他们又对其他几种癌症进行了
数据分析整理。
从电子病历中提取数据是一件极其消耗人工的事情。为
了能够将这一过程自动化,Flatiron Health采用了多种
电脑技术,包括使用旨在精确定位实验室报告中有价值
数据的匹配算法。同时,他们还对自然语言处理技术进
行了调整,从而使电脑能“阅读”文件并从中提取数据。
众所周知,这些电脑技术有可能出现误差,因此
Flatiron Health研发了混合型人机学习系统,从而发现
并纠正错误。另外,该公司还雇佣了50个护士,安排他
们手动输入500名病人的数据。这一批数据就构成了特
纳所谓的“训练集”,可以帮助系统发现自动化数据收集
过程中的错误。发现问题之后,算法会将这些差异反馈
给系统,从而优化完善自动化收集过程。随着收集过程
不断发展,这个动态系统理论上能够不断提高自己的准
确度。
谷歌创投的投资不仅仅提高了Flatiron Health的可信
度,也使得该公司有了收购Altos Solutions(该公司为
肿瘤临床实践提供电子病历服务)的可能。此次收购使
得Flatiron Health有了更大的客户群,也让他们同医生
的联系更加紧密。目前,有大约210家癌症中心使用了
Flatiron Health的系统,这些中心每年总计新增病人大
约30万。虽然大部分客户是社区肿瘤诊所,但是类似耶
鲁大学的Smilow癌症医院和宾夕法尼亚大学的
Abramson癌症中心也加入了进来。谷歌表示,自己的
投资一定程度上加速了这个前途似锦领域产出成果。谷
歌创投负责人比尔·玛丽斯说:“原本只有当下一代人普
遍使用电子病历时,数据才能发挥作用。但我们不想这
样。我们希望能够拯救那些现在就处于痛苦和煎熬中的
患者。”

癌症治疗是一个长期的过程,因此有些医学专业知名人
士对大数据的效果有所怀疑。开创型研究人员罗伯特·温
伯格(与扎克·温伯格没有亲戚关系)在近期于《Cell》
杂志上发表的论文中强调,大数据与癌症之间有着复杂
多变的关系。
约翰·约安尼季斯是斯坦福大学医学和健康研究及政策学
教授,他对于大数据的看法稍微乐观一点。他认为,通
过集中式系统将病人资料同临床治疗匹配能帮助我们降
低医院和诊所中癌症治疗的可变性。不过,约安尼季斯
教授对于来自高度临床对照试验数据之外的数据能给我
们带来大的进步和发展这一观点存在质疑。“大量汇集
临床实验设计之外的数据,这样做能给我们带来多少有
用的成果还是一个有待观察的问题。”他说。
特纳和温伯格并没有期望能很快打消人们的怀疑。不过
他们和公司不断增加的客户相信,“智能数据”这种方式
能为癌症病人提供更好的治疗方案。阿伯内西教授说,
除了其他方面优点之外,大数据首先就能消除社区诊所
和顶级研究型医院之间护理可获得性之间的差距。而这
往往能带来更好的结果。温伯格也说,Flatiron Health
和癌症的斗争是一个长久性的过程。“我们是一个拥有
雄心和伟大计划的仅仅两岁的创业公司。我们的第一步
走得很好,不过我们面临的根本上而言还是一个要持续
数十年的问题。”
(本文节选自“奇点网”)

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