小羅碎碎念

醫學數據屬于小樣本，或許源于資源不對等

今天這篇推文，源于一場對話。

我和他（粉絲）聊完以后，覺得心里總是壓了點什么東西，直到我寫完那篇關于醫學數據類別不平衡的文章，我才大致理清了關系——醫學數據屬于小樣本，或許源于資源不對等。

感謝這位粉絲的真誠，讓這次對話給了我不小的沖擊，也引發了我持續幾日的思考，最后得出了結論——在時間來得及并且賽道很倦的情況下，不要急著出發，問題不重要時，答案根本不重要。一旦選擇了工作，就會被各種瑣事纏上，再回過頭來想惡補之前落下的東西，對于自己是多么大的一場考驗。你有那個毅力，為什么不用來做更有意義的事情。

---

“農村包圍城市，從群眾中來，到群眾中去”，這個理念依然適用

上面那個結論其實只是一個副產品，我隱隱感覺到這背后其實藏著很大的機會——基層醫療數據的整合。

這個想法絕對有大佬很早之前就想到過，但是有能力的人沒興趣，有興趣的人沒能力。科技的進步，目的就是服務于盡可能多的人，試圖用個人的努力推動一點社會的進步。當然了，就像很久之前能搞科研的，都是家里有礦的一樣，這一切的前提都是保證自己完成既定任務——學生保證自己順利畢業，老師保證一家人不愁溫飽。

醫院不缺病人，機構不缺數據，但是缺乏能整合病人&數據的方案。

很多數據出現了斷層，硬件和軟件不應該分開，而應該共同進步。目前智能穿戴設備如此廣泛，每天都能產生海量的數據；體檢機構和醫院人滿為患，每天也都有海量的數據產出，如果能把這些關聯起來，何嘗不是一個新賽道？

康復機器人與養老機器人，也是一個值得布局的產業。從出身到成長，再到衰老，整個鏈路的數據收集起來，難道就沒有辦法從中尋找到一些規律？

受限于地域與醫生的水平，基層醫院做的檢查可能沒有大醫院準確，但是他們的數據用來做模型的初步訓練也未嘗不可。隨著數據量大增大，模型肯定會越來越準確。還有，部分患者因為經濟上存在壓力，總是疾病惡化了才去大醫院，這其實是在變相增加治療的難度。如果我們可以開發出實用的算法或產品，能讓這些患者更早得到診斷，能在當地就得到治療，那能節省多少公眾資源？

---

資源分配問題，其實是利益分配問題。

臨床上收集數據有多么不容易，我是清楚的，一篇頂刊，光臨床數據就需要收集數年。現在大家都知道臨床數據很寶貴，所以很多人都捂著，其實沒必要。

我現在沒有能力，但是我希望能有人牽頭建立一個平臺，這個平臺類似購物平臺一樣，數據作為商品，但是所有權不屬于平臺，而是收集這批數據的課題組。當然了，有人會擔心這批數據可能給出去就是一次性的，我只能說這憑你自愿。你可以私聊，把數據給對方，也可以把數據上傳平臺，對方通過平臺調用你的數據進行訓練，但是拿不到實際數據，只能拿到最后的結果。當然了，平臺需要專門的質檢部門，對數據進行篩選，對質量進行把關。放心，套路都是一樣的，只不過是流程化批量操作而已。（我現在是沒能力，如果有幸能在畢業前發幾篇高分論文，我一定會在小范圍內試點嘗試一下）

這樣做還有一個好處，能一定程度打破資源分配不對等的現象——現在多中心數據的獲取，基本都是靠自己或老板的人脈——這樣獲取有點慢了，并且那些基層醫院的醫生，可能根本就沒有機會認識這一類人，更別提獲取數據了。就算是獲取到數據了，也很難匹配上同方向的工科課題組。所以，迫切需要一個這樣的平臺來阻止這種資源浪費，為更多有能力的人提供一個舞臺。

---

任重而道遠，腦海中想法很多，想做的事也很多。理性逼著我專注當下，但是不影響我規劃未來。感謝你能看到這里，我的想法肯定有很多不成熟的地方，歡迎批評指正。我是羅小羅同學，明天見！！