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医疗:理想丰满 现实骨感

来源:互联网
2015/3/30 16:03:205523
  导读:政府支持必将推动一轮新的行业热点,比如基因测序、大数据分析、个性化用药、新生儿基因检测等。虽然医疗本身不是一个新事物,但目前基因技术的发展加上互联网带来的大数据爆发为启动医疗带来了新的机会,因此政府开始扶植这个领域。
  
  但是,除了看到新概念带来的利好,医疗面临的环境仍然是现实而甚至有点残酷的。医疗到底不?到什么阶段能用于临床治疗和用药?如何去规范使用?人才从哪里来?谁来付钱?
  
  美国市场争论得多的就是:医疗是否。到目前这个阶段,人类还没有足够的基因组、疾病及治疗信息来证明这三者之间的联系。常见的例子就是对新生儿缺陷的检测,通过母体血液中的一些指标评估重大缺陷的风险,但其实这种筛查的准确度很有限。美国癌症杂志theCancerJournal2012年也报道过因为基因筛查解读错误导致用户经历了不必要的切除子宫手术。基因测试或解读错误还并不是罕见现象。
  
  因此,虽然医疗确实可以为未来的疾病治疗带来新的提示,但目前医疗仍处在需要大量收集基因组、配合临床研究的阶段,要用于临床决策和治疗方案,还有很长一段路走,短期内市场化可能性很低,过早市场化很可能导致误导用户及错误。
  
  伴随医疗发展还必须做两件事,一个是个人信息保护,一个是临床实验的严格规范。进行大批量采集基因组是关键的步,但这涉及到大量的个人隐私,与疾病提示、用药、个性化健康需求息息相关。构建这个庞大的数据帝国的同时如果无法建立很好的隐私保护机制,很可能带来一场信息灾难。因此在基因采集和分析整个流程中的严防隐私泄露是立法必须要做的。
  
  第二个环节则是如何规范临床实验。这涉及到一整套流程,从病人知情权、评估风险承担、责任分割、以及测试中的风险管理,一方面需要法律规范,一方面需要严格监管保证被实验者的权益。毕竟我们面对的是一个全新的领域,其风险和后果无法预测,因此法律是关键。
  
  医疗还需要面临人才的挑战。基因学即使在美国仍是一个相对较新的领域,十几年前毕业的医生可能很少接触到基因学。对于临床医生,要把基因学融入到医疗中是一个新的学习过程,加上基因学非常复杂,数据极为庞大,医生还需要不断更新基因学的发展,这很难做到。加上这种分析的准确性本身很不确定,医生是否有意愿去尝试也是问题。未来的临床研究模式很可能是医生和专业基因学家合作,一同进行实验和分析。但这个过程是非常难的,一方面要培养大量的基因学人才,一方面要引导医生如何去学习基因学并用于临床。

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