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      科技讓醫生變得聰明,還是退步?

                 計算機化醫囑錄入平臺(COEP)允許醫生訂購藥物或其他治療用品,而無記住藥物的使用劑量、相互作用或禁忌,因為COEP平臺就能告知這一切。例如Zynx Health等公司提供的平臺,當醫生輸入藥品時能自動提供更多的信息;而Doctor Evidence等公司的平臺能夠為醫生提供來自臨床試驗和其他來源的綜合信息,隨時告知醫生最佳做法。

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           此外還有其他大量的類似平臺為執業醫師和學員提供信息幫助,這使得他們無需記住一些基本或業務信息即可應付日常工作。這種可隨時以多種形式接入醫學科學信息的能力會導致醫生“弱化”,還是讓他們變得更聰明?醫生記在腦子里的工作知識和敲幾下鍵盤就能獲得的知識有什么不同嗎?舉一個1989年的例子。當時,四名醫學生(包括筆者在內)正在巡房。突然我們的教授停在一位患者房間的外面,像一頭饑餓的獅子一樣看著我們,我們知道這意味著什么(要出一些問題考我們)。我們都緊張地站在那里,雙手插在兜里(里面只有聽診器,其他什么都沒有)。他開始問我們問題,一開始還挺簡單,但后來越來越難,直至沒有人能正確回答為止。 

                如今,筆者也成為了一名教授,也帶著四名醫學生巡房。他們也都把但手插在兜里,但手里卻抓著智能手機。我也是從簡單的問題開始提問,一開始有3名學生能回答出問題,第4名學生退了一兩步,開始用手機查找答案了。到了最后,問題變得困難后,4個人都用智能手機來找答案了。 

             和當初我們的教授帶著一絲笑意考我們不同,此時我笑不出來。對這個故事有三種解釋:1)可隨時隨地接入數字信息已經改變了前文所說的醫療“工作知識”的定義;2)生物醫學信息的爆炸式增長使得讓一個人用大腦記住所有人類生物學和疾病信息成為一種愚蠢的笑話;3)兩者兼而有之。 

                筆者在這里選擇了第三種解釋,但讓我們先談談第二種解釋。幾年前,ENCODE項目(DNA要素百科全書項目)的結果公布了。我們之前曾認為,超過90%的遺傳物質為“垃圾DNA”,不執行任何功能。但現在的最新結論是,80%(甚至更多)的DNA事實上以一種復雜的形式在工作,來調節已知基因的表達。 

      ENCODE項目的目的是編寫一部人類DNA的百科全書。目前項目已獲得豐碩成果,越來越多的關于正常和非正常人類生物學的高深莫測的詞條已經被編譯或即將被編輯。而上面這個例子只是證明這一事實的個例。 

             當然,人類之前也遇到過類似情形。許多次,在面對大自然的絕對復雜性方面,我們還是不能全面地領悟其復雜性。以宇宙為例,史蒂文·霍金(Steven Hawking)曾說過:“我的目標很簡單,那就是徹底了解宇宙。為什么它是現在這個樣子,為什么它能存在?” 

                 這聽起來鼓舞人心,但真的可行嗎?我經常想起天文學家埃德溫·哈勃(Edwin Hubble,哈勃空間望遠鏡就是以他的名字命名),他開創性地發現,夜空中閃爍的亮光(我們之前稱之為“星星”)其實不是星星,而是其他東西。筆者在這里假想哈勃當時會這樣說:“我的天呀……那些不是星星……那些是星系! 

               哈勃的發現讓我們對宇宙的復雜性有了新的理解,但同時也明確地表明,即使像霍金這樣的人物,要全面地理解宇宙,并把它裝在腦力這里,幾乎是永遠不可能的。其實我們應該意識到,在過去20年間所出現的一些里程碑事件中,人類甚至連自己的基本組成結構(人類細胞)都不能完全理解其復雜性。 

                兩年前,筆者曾問過國際著名干細胞專家歐文·威斯曼(Irving Weissman),是否有人能走到一個白板前面,畫出一個真正“完整”的人類細胞?他的回答是:“在地球上是沒有這個機會了!边@里要說的是,一邊是越來越多的高深不可理解的醫學信息,一邊是不需要醫生或其他醫務人員將信息記在腦子里的智能工具,這種情況只會導致人們越來越依賴于外部資源。德州貝勒·斯科特和懷特醫院(Baylor Scott & White Healthcare)首席學術官唐·韋森(Don Wesson)近期曾提醒筆者,當前的醫學教育仍是內容驅動型。換言之,醫學生仍被要求“學習”一些事實,經過標準的考試才能從醫學院畢業。但成人教育理論清楚地表明:要么使用它,否則就會忘記。醫生也是如此。如果不信,可以考一考50歲的專業人士。他們自大學之后就沒有使用過微積分,看看現在還有多少人會使用。如今,醫生正在成為技術、可快速獲取的數字信息、以及能綜合和使用這些信息的護理人員的綜合體。這種結合遠比單純的生物體(也就是本文所說的醫生)更加聰明,所得得出,科技不會“弱化”醫生。 

             筆者在這里還要說明一點,主要是關于人工智能技術,如IBM沃森(Watson)和谷歌大腦(Google Brain)等。如果這些技術逐漸降低醫生綜合和使用這些可方便獲取信息的必要性(因為人工智能技術就能取代這些活動),那么令人擔憂的是,將來誰還會系統學習醫學科學呢?那么醫學生們是否應該扔掉智能手機和平板電腦呢?當然不是,我們還要保護好電網,以確保這些設備正常充電。

       

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