Marcello Ienca,等 著，劉 暉，黎 莉 編譯

普適計算和醫(yī)療信息學(xué)的興起使大規(guī)模收集、共享、匯總和分析前所未有的大數(shù)據(jù)量成為可能，這種現(xiàn)象被稱為“大數(shù)據(jù)”。本文回顧了關(guān)于癡呆癥大數(shù)據(jù)研究的現(xiàn)有文獻(xiàn)，以及該領(lǐng)域的商業(yè)可用移動應(yīng)用程序。分析表明，癡呆癥研究和護(hù)理的大數(shù)據(jù)方法有望改進(jìn)目前的防治和預(yù)測模型，揭示病因，實現(xiàn)早期診斷，優(yōu)化資源分配，并為具有特定疾病進(jìn)程的患者提供更多量身定制的治療方案。但是，這種承諾的前景尚未完全實現(xiàn)，并引發(fā)了一些技術(shù)、科學(xué)、倫理和監(jiān)管方面的挑戰(zhàn)。本文對這些挑戰(zhàn)進(jìn)行了評估，并為研究、倫理和政策的未來發(fā)展規(guī)劃了路線。

1 研究背景

未來幾十年，癡呆患病率可能會增加三倍，醫(yī)療系統(tǒng)和護(hù)理人員將承受難以控制的壓力。因此，人們對癡呆癥的防治及早期認(rèn)知衰退檢測工具的研發(fā)有迫切渴望。阿爾茨海默病(AD)生物標(biāo)志物的鑒定對于早期防治十分重要。綜合多生物標(biāo)志物和病因?qū)W路徑的多維模型比基于單因素假設(shè)的還原學(xué)方法更有前途。最近，全球?qū)Υ髷?shù)據(jù)研究興趣激增，蔓延到包括癡呆癥在內(nèi)的許多醫(yī)學(xué)和健康領(lǐng)域。

基因組數(shù)據(jù)、電子健康記錄(HER)、裝有傳感器的移動設(shè)備及可穿戴裝置、手機(jī)應(yīng)用程序、信用卡等多種手段使得預(yù)測醫(yī)療將成為因大數(shù)據(jù)將產(chǎn)生變革的領(lǐng)域之一。生物醫(yī)學(xué)研究產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，通過各種數(shù)據(jù)庫和生物庫存儲和共享及二次使用，合成能夠提供一個人的健康狀態(tài)的多維信息，即我們的“數(shù)字表型”，隨之引入“數(shù)字健康”的概念。前所未有的大量數(shù)據(jù)產(chǎn)生使得醫(yī)療領(lǐng)域可能形成新的突破。

利用大數(shù)據(jù)的收集、匯總和預(yù)測分析可以重啟癡呆癥的防治和護(hù)理研究。大數(shù)據(jù)具有為病因?qū)W帶來新亮點的潛力，可實現(xiàn)更及時的診斷和預(yù)防，并可能克服當(dāng)前的治療局限性。通過實現(xiàn)EHR，分子生物標(biāo)志物，神經(jīng)影像生物標(biāo)志物和移動健康(mHealth)數(shù)據(jù)的整合，這一潛力更有可能實現(xiàn)。

2 研究過程

2017年10月，以“大數(shù)據(jù)”和“癡呆癥”為關(guān)鍵詞搜索PubMed，獲得了九篇同行評審文章和一篇會議論文。這些文獻(xiàn)的數(shù)據(jù)來源包括EHRs、互聯(lián)網(wǎng)搜索和基因數(shù)據(jù)，不包括移動健康數(shù)據(jù)。對Google Play和iTunes的平行搜索表明，目前有35款移動應(yīng)用幫助衛(wèi)生專業(yè)人員篩選AD和認(rèn)知能力下降。進(jìn)一步的篩選表明，大數(shù)據(jù)方法對癡呆癥的研究進(jìn)行分析。例如，AD的DREAM處理：①預(yù)測認(rèn)知評分在初始評估后2年的變化；②理解對淀粉樣蛋白病理學(xué)的適應(yīng)力的生物學(xué)基礎(chǔ)；和③使用神經(jīng)影像將個體分類為診斷組。這些成果利用了大數(shù)據(jù)集，如阿爾茨海默病神經(jīng)成像倡議組織的數(shù)據(jù)庫，并利用包括遺傳學(xué)、神經(jīng)影像學(xué)、認(rèn)知評估和人口統(tǒng)計學(xué)信息在內(nèi)的多種數(shù)據(jù)來源。

另外，在2013年至2015年期間，經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織發(fā)布了五本政策文件，闡述癡呆護(hù)理和研究中大數(shù)據(jù)趨勢帶來的承諾和挑戰(zhàn)。

3 研究結(jié)果

大數(shù)據(jù)可能在未來有助于揭開AD的病理難題，揭示AD的病因。大數(shù)據(jù)可以跨越不同類型和尺度，實現(xiàn)多模式(具有來自綜合數(shù)據(jù)源的不同數(shù)據(jù)采集模式)和多標(biāo)量(從分子到行為和人口規(guī)模)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，這可能會解決目前不同數(shù)據(jù)整合缺失的問題，有助于“瞥見大局”。研究人員利用了多種數(shù)據(jù)源，包括神經(jīng)影像學(xué)、手勢跟蹤和視網(wǎng)膜掃描，開發(fā)了智能算法來檢測在癥狀發(fā)作之前的結(jié)構(gòu)(例如腦結(jié)構(gòu)的變化)或功能性異常，其中一些研究顯示預(yù)后和預(yù)測潛力。與此同時，一些手機(jī)應(yīng)用聲稱能夠通過游戲行為或心理檢查來發(fā)現(xiàn)認(rèn)知能力下降的早期跡象。正如經(jīng)合組織的一份報告所述，從不同規(guī)模尺度(從分子到整個人群)和信息類型(從神經(jīng)生理到行為)的數(shù)據(jù)整合可能有助于開發(fā)精準(zhǔn)藥物解決方案。

大數(shù)據(jù)和移動應(yīng)用程序以簡化認(rèn)知衰退早期跡象的檢測。這些工具的普遍性和易用性幫助自我檢測的同時也導(dǎo)致假陽性診斷的數(shù)量增加。過度診斷和醫(yī)療對衛(wèi)生系統(tǒng)和患者都有影響。后者面臨保險和就業(yè)歧視、污名化和心理傷害的風(fēng)險，而衛(wèi)生體系可能應(yīng)對不必要的經(jīng)濟(jì)和組織成本。

移動健康應(yīng)用程序在癡呆癥中的這些下游效應(yīng)說明專門的法規(guī)監(jiān)管十分必要，美國食品和藥物管理局、英國醫(yī)藥和保健品監(jiān)管機(jī)構(gòu)等監(jiān)管機(jī)構(gòu)已經(jīng)著手參與。同時，我們觀察到一些應(yīng)用程序沒有其產(chǎn)品有效性的足夠信息，或者他們處理客戶個人數(shù)據(jù)的方式。消費者需要有效的激勵和懲罰措施來確保其利益。大數(shù)據(jù)研究建立大規(guī)模的個人數(shù)據(jù)庫，導(dǎo)致數(shù)據(jù)管理、保護(hù)、匯總、交互性、隱私以及收集、使用和共享此類數(shù)據(jù)的知情同意方面的監(jiān)管面臨挑戰(zhàn)。這些問題目前正在倫理和監(jiān)管部門進(jìn)行辯論。

除此之外，由于部分臨床試驗中涉及的電子病歷、移動設(shè)備數(shù)據(jù)和經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)等的使用和獲得也是一個緊要問題。在像癡呆這樣的恥辱化情況下，利用多重數(shù)據(jù)而發(fā)現(xiàn)認(rèn)知功能下降的早期跡象，給患者帶來了特殊的倫理挑戰(zhàn)，至少應(yīng)該讓患者(或其法定代理人)了解此類活動并給予選擇退出的選項。

4 研究展望

為了克服上述結(jié)構(gòu)性挑戰(zhàn)并確保癡呆癥大數(shù)據(jù)研究的成功，在研究方法、數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施和融資以及倫理和監(jiān)管方面都需要綜合方法。

在科學(xué)層面上，需要明確劃分大數(shù)據(jù)驅(qū)動研究的闡釋力。通過分析工具進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)收集和進(jìn)一步挖掘，從而在異質(zhì)數(shù)據(jù)源之間建立可靠的統(tǒng)計關(guān)聯(lián)。專家呼吁將大數(shù)據(jù)方法與基礎(chǔ)神經(jīng)科學(xué)相結(jié)合，將大數(shù)據(jù)分析建模和模擬相結(jié)合可能會克服單獨分析生物標(biāo)記物的還原主義生物學(xué)方法的不足，解決目前癡呆癥研究的局限性。

癡呆癥研究和護(hù)理的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施需要升級。數(shù)據(jù)存儲，處理和訪問的安全基礎(chǔ)設(shè)施需要維持并加強(qiáng)，并保證不同數(shù)據(jù)庫的互用性(例如遺傳生物庫、神經(jīng)影像庫和電子衛(wèi)生保健數(shù)據(jù)平臺)。政府和企業(yè)之間的積極合作是一種可行策略。然而，大型ICT公司占用衛(wèi)生數(shù)據(jù)可能會引起公眾不安。

目前，對于收集和共享個人健康數(shù)據(jù)的穩(wěn)健倫理指導(dǎo)方針將有助于大數(shù)據(jù)研究，同時保持公眾信任并保護(hù)數(shù)據(jù)主體。但現(xiàn)有的監(jiān)督機(jī)制(如倫理審查)和傳統(tǒng)的知情同意模式似乎不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)收集。就涉及結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的大規(guī)模儲存庫的研究而言，新型數(shù)據(jù)分析工具來評估研究協(xié)議的臨時標(biāo)準(zhǔn)十分必要。此外，目前形式的知情同意不利于數(shù)據(jù)主體(或其代理人)充分控制關(guān)于其認(rèn)知狀態(tài)的個人信息。這是人們將數(shù)據(jù)提供給研究人員的首要障礙。人們正在探索新的機(jī)制，使客戶能夠進(jìn)行更細(xì)化的數(shù)據(jù)控制，例如通過實施數(shù)據(jù)可移植性權(quán)利，或引入電子同意管理機(jī)制和參與式數(shù)據(jù)治理。然而，由于大數(shù)據(jù)和真實性研究的縱向性質(zhì)，從認(rèn)知功能可能隨時間減弱的受試者那里獲得的初始同意是否一直有效存在疑問。因此，需要特別的監(jiān)督機(jī)制(例如前瞻性的指導(dǎo))，在保護(hù)這些患者的權(quán)利和受益的同時促進(jìn)科學(xué)進(jìn)步。

就隱私和數(shù)據(jù)安全而言，研究人員和監(jiān)管機(jī)構(gòu)需要承認(rèn)，即使深度表型數(shù)據(jù)的匿名化也不足以保護(hù)隱私權(quán)?？紤]到關(guān)于認(rèn)知數(shù)據(jù)的敏感性及頻發(fā)的大量的數(shù)據(jù)泄露，加強(qiáng)有效監(jiān)管和技術(shù)手段來支撐數(shù)據(jù)安全至關(guān)重要。隱私保護(hù)技術(shù)(如加密和塊鏈)需要納入當(dāng)前數(shù)據(jù)傳輸?shù)臄?shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，以促進(jìn)和維持個人在數(shù)據(jù)收集和共享方面的信任。