大数据和AlphaGo，能解决医生荒吗？
2016/4/14 医学界妇产科频道
大数据、AlphaGo等科技新名词层出不穷，然而这些真的能帮到医生吗？在“博采两岸 惠泽母婴”台湾学术访问活动中，东南大学附属中大医院儿科主任乔立兴与医学界小编分享了他对最新科技和台湾医疗的看法。
1. 不久前，各家媒体都在报道AlphaGo在棋盘上战胜李世石的新闻，其实医疗机器人也在不断进步。您认为医疗机器人继续发展下去，主要能代替儿科的哪些工作？能缓解儿科医生荒的问题吗？
答：我认为AlphaGo和医疗机器人还是两个概念。不论是下围棋也好、玩桥牌也好，都是有固定规则的，比较“死”的东西。医学面对的是人，人的变化太多了。机器可以简单地进行一些检查的测量，以常模做一些诊断，当医生的助手。像现在所说的“精准医疗”、个体化治疗方案，是机器所替代不了的。
医疗机器人主要的功能应用可能是在筛查上。比如诊断肺炎的标准有5个，机器人可以通过生理测量结果进行匹配，但肺炎的级别就很难判断了。要解决儿科医生荒，还是要从制度、待遇上着手。
2. 对于国内新生儿科，现在开展院际学术协作的频率高吗？院际协作会碰到哪些问题？
答：现今医疗需要的是大样本、大数据，也就是所谓的“云数据”。“每个人再成功也是一个人”，“云数据”需要一个团队，甚至几个团队的协作。国内现在也在往这个方向发展，院际学术协作的频率逐渐提高。
但是，国内各个医院医疗与学术水平参差不齐，大医院在主导建立团队时没有一定的标准，有时会出现“任人唯亲”或“为凑而凑”的情况——与某些小医院负责人认识所以挑选入组，或为凑齐病种、病例生拉硬凑。这样就会造成数据不能统一，结果自然不能令人满意。做“云数据”，首先就要去除人为化因素。
另一个问题是地域化。比如说，像苏南、广州等地域经济状况较好；而西北地区经济较弱，医院硬件设施不足，或无人会使用硬件设施。这同样会形成数据差异，在不同客观条件下要统一标准也是非常困难的一件事。区域化是一个解决办法，如将中国划分为华东地区、西北地区、东北地区，每个地区数据整合后再行标准化调整。
台湾地区相比大陆面积很小，但文章发表率很高，原因就是各医院之间的协作非常有力，不会出现很多随意的现象。
3. 新生儿科大会的讲座中提到，长期维生素E补充可提高低出生体重儿学龄期的智商，目前您所在的医院会对低出生体重的新生儿额外进行维生素E的补充吗？您对长期随访研究的看法如何？
答：医学最高的要义是预防。国内“短平快”的东西较多，然而新生儿抢救成功了并不是真正的成功，还有许多并发症及远期影响需要考虑。我院也有一些患者在进行补充，但就做学术而言，有一些患者没有前期数据，一些患者后期失访，很难进行系统研究。
长期随访研究是最有价值的研究。医学在不断变化，很多时候不能肯定某种治疗方式是最好的，要通过随访来证实。这一点上我很敬佩演讲的日本学者，从几个月跟踪到孩子十几岁，甚至最大的那个孩子达到25岁，这是我们所欠缺的。(原文链接：维生素E：除了美容，还和智商有关系!)
4. 参观了台湾的新生儿科及儿科病房后，您认为台湾医院病房与大陆有何不同？有什么可供我们借鉴的地方？
答：台湾特别注重人文，每一个地方都透露出人文关怀；国内可能更多束缚于制度。举个例子，新生儿病房需不需要换鞋？其实研究已经证实，换鞋或戴鞋套的意义不大，预防感染主要还是靠洗手。台湾考虑到对家属而言流程繁琐已经废除，但国内还是保留了这个检查标准。涉及既定的东西，国内习惯“一刀切”，对于医疗水平层次不高的情况下这样做是有意义的，但对层次较高的医院就不适合了。当然，这也与台湾医学教育有关，台湾医生整体水平比较均质化。
此外，台湾儿科医生有更多的时间。台湾医生的人均工作量相比国内要少很多，国内医生没有时间去向患者家属详细解释患儿的病情，台湾医生则有足够的时间，建立与家属的相互信赖，医患纠纷也就更少。国内医院没有分级诊疗，大医院医生忙于一些常见病从而分身乏术，就造成了时间的缺失。所以基层医院一定要利用起来，这就对管理提出了要求。
专家简介
乔立兴，男，副主任医师，医学博士，中华医学会会员，中华医学会围产医学专科分会江苏分会委员，中华医学会新生儿专科分会江苏分会委员，中国医师协会新生儿学会呼吸委员，江苏省新生儿科医疗质量控制中心成员，南京市医疗鉴定专家库成员。1992年始从事儿科专业工作，有丰富的临床、科研及教学经验。主持并参与多项省部级医学科研课题。擅长新生儿疾病、儿童保健及康复治疗、小儿呼吸、泌尿等多种系统疾病的诊治及危重病的救治，特别擅长新生儿疾病及小儿呼吸急救专业领域的诊治。
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