大数据技术进入医疗行业是怎样的颠覆？

大数据必然会进入医疗行业，但问题是大数据思维对传统医疗体系，更重要的是对医疗工作者的影响究竟有多大？

考虑这个问题之前，我们必须先了解目前的医者，他们对待疾病是怎样一个思维方式。

一般来说，医生对于疾病的诊断及治疗基本上遵循着一条逻辑，两条路径。

疾病的诊断从思维路径来说，就是由第一条——由现象到可能性的发散思维过程，及从此再回归到疾病本质的汇聚思维过程。

其实这里面有很多很有趣的现象。

举两个例子。

有时候去看病，打个比方说——肚子疼吧，好的，一坐下来，用了5秒钟把症状讲完，医生“随便”摸了一下肚子，医生就开始下诊断开药了。这个时候你一定会觉得有点不靠谱，于是一直补充自己不舒服的感受——好像这里也疼，那里也不舒服，但医生却好像入定了般不为所动，最后只回了一句，你是胃炎，先吃些药吧，过几天复诊。

我再举一个例子，又一次去看病，也是肚子疼，于是挑了一个会跟病人聊得久一点的医生。前面也是5秒钟的症状讲述，医生循例也摸了摸肚子。之后医生想了一阵，然后就开始说了——“你这种情况啊，有几种情况，可能是XXXX（省略一百字），也可能是XXXX（省略一百字），不过最常见的是胃炎，如果你要完全弄清楚是什么病的话，就要做一些检查，之后就可以明确了”，这个时候病人肯定就着急了，于是又脱口而出那些伴随症状——这里也不舒服，那里也痛。“哦，那样啊，那也有可能是XXX哦，看来也要做那相关的检查。”...“这样吧，如果你没决定的话，你先吃一些胃炎的药，过几天来复诊吧。”

这两个例子有本质的区别吗？

或者你会说第二个医生比较有耐心，或者说医德。但是或许更多人会说第一个医生更有经验。

但这些都不重要，我要说的是每个医生其实在思维上其实都经过了由疾病的症状扩散出可能性，再通过分析，也就是经验汇聚到诊断的过程。

上面不同的只是表达方式的不同，本质上却可能一样。

了解了上面的问题，就进入第二个问题——有时候病怎么就那么难治好呢。

上面提到的医生思维路径，经过医生们的工作经验，其实是一直在被简化掉的，他们会根据自己的工作经验来快速剔除一些不常见的可能性项，从而提高诊断的效率，而更重要的是，这样可以大幅的降低患者的医疗费用负担。

但这样经过“改良”的快速思维路径却有他先天的缺陷性。就是作为人来说，一方面，他的脑容量是有限的，第二，接触病例的时间及数量也是有限的。如果用有限少量的经验去试图更改思维方式，最后医疗行为就会转变成试错的思维过程。

也就是遇到病例先予最大概率的治疗方式处理，如果未能解决，则处以第二大概率的方案，一直“试”下去。所以如果当你得的病的治疗方案——更精细的说就是药，这些不处于大概率范围，那你就必须用比较长一点的时间来支付用于试错。

虽然我这样说外人看来是那么的不敢苟同，觉得这真太糟糕了。但我发誓这是医者用了他们的一生来换取的最优解题方案，并没任何操作上的问题。

当然你也可以坚持先完善各项检查把诊断明确掉，但问题是谁知道你做的检查就能一定能确诊呢？用有限的检查去试图明确无限可能的事情，本来就是胡扯。

但就像我刚才说的，这样的方法存在一个根本性问题，就是用于统计分析的数据量不足。

于是，到最后大概率的情况是，医生会变得只专精于几个疾病，或许有更糟糕的情况，就是个别医生会变成拿着锤子的工匠，看到什么都觉得是钉子，他们却把每个病人看成是同一种病。

随着互联网、大数据的发展，这些问题将会得到根本性的解决，大数据会弥补医生在数据量上的不足及在某些未能专精的领域上提供极大的帮助，从而无论在思维通道及效率上都会得到极大的改善。

以后去看病，你不用担心自己在表述上的误差会引起诊断的不足，因为随身携带的“小机器人”会随时记录你的身体状态，他会即时反映在医生的面前，你也不用担心医生会过于偏执诊断或者无从入手，机器人会通过运算指引医生的思维方向，从而把准确率根本性的提高。

但大数据的医疗却也会让医生带来一些困扰，让我留待明天再说。