作者:Stewart Southey
作為一名執(zhí)業(yè)醫(yī)生,如果我不接受循證醫(yī)學(xué),就會被認(rèn)為是玩忽職守。科學(xué)方法的嚴(yán)謹(jǐn)性已經(jīng)將醫(yī)療保健從放血和鉆孔的時代轉(zhuǎn)變?yōu)榻裉斓臋C(jī)器人手術(shù)和基因組學(xué),我們應(yīng)該心懷感激。預(yù)期壽命變得更長,天花已被根除,麻醉的發(fā)明意味著我們在進(jìn)行截肢手術(shù)的時候不再需要對病人進(jìn)行捆綁或者求助于大瓶白蘭地。
然而,正如我們在推薦任何治療方法之前都需要良好的臨床證據(jù)一樣,我們也需要經(jīng)濟(jì)上的證據(jù)證明它在經(jīng)濟(jì)上是值得的。由于可提供的干預(yù)措施如此之多以及醫(yī)療保健支出是一種有限的資源,因此非常重要的是,我們必須評估要采用哪些措施。無論是外科手術(shù)、藥品、高科技產(chǎn)品甚至是軟件,納稅人還是個人投保人都應(yīng)該知道他們的貢獻(xiàn)不會被輕率地浪費(fèi)。
英國National Institute for Health and Care Excellence(NICE)和National Institute for Health Research (NIHR)都在積極開展這項工作。醫(yī)療保健技術(shù)評估涉及多個類別,包括藥品、醫(yī)療器械、診斷技術(shù)、外科手術(shù)或健康促進(jìn)活動。
目前,這都不適用于區(qū)塊鏈技術(shù)。
在過去的幾年中,數(shù)十億美元已投入到許多醫(yī)療保健區(qū)塊鏈初創(chuàng)企業(yè)中?,F(xiàn)在,ICO(初始代幣發(fā)行)的季節(jié)實際上已經(jīng)結(jié)束(并且忽略騙局的話),我們都在耐心等待看到承諾得到實現(xiàn)。
幾乎所有發(fā)布的白皮書都聲稱,他們的解決方案將通過降低成本、提高數(shù)據(jù)完整性、增強(qiáng)隱私以及創(chuàng)建完全透明和可審計的加密真實記錄來使醫(yī)療保健領(lǐng)域受益。
每個利益相關(guān)者都有自己的興趣。毫無疑問,投資者想知道他們的回報是什么。保險公司和醫(yī)院集團(tuán)希望為其股東創(chuàng)造一個健康的利潤?;颊?對此應(yīng)該認(rèn)為這就是全部)需要得到不同的結(jié)果。他們并不關(guān)心自己的醫(yī)生是在莎草紙上寫下筆記還是在計算機(jī)上跟蹤這些信息,而是關(guān)注獲得高質(zhì)量治療的速度、護(hù)理成本以及知道他們的數(shù)據(jù)很安全,并且可以方便地使用。
決定產(chǎn)品價值的市場范式依賴于購買者對所獲得效用的評估。在全球范圍內(nèi),用比特幣轉(zhuǎn)賬的成本可能低于通過匯款機(jī)構(gòu)匯出等值法幣的費(fèi)用——這可能會影響個人去選擇前一種方法而不是后一種方法。同樣的原則同樣適用于醫(yī)院管理人員決定購買哪個IT系統(tǒng)。
然而,在醫(yī)療保健領(lǐng)域,消費(fèi)者不是客戶(至少不是直接客戶)?;颊咭资軅Γ揽酷t(yī)療保健系統(tǒng)為他們做出正確的決定。因此,處方者和采購者有責(zé)任確保對使用的技術(shù)進(jìn)行良好的證據(jù)留存。
區(qū)塊鏈解決方案的哲學(xué)目標(biāo)是理想主義的,似乎有很大的優(yōu)點。使醫(yī)療保健民主化,賦予患者權(quán)力,確保數(shù)據(jù)完整性和確保藥品的來源都是崇高而有價值的目標(biāo)。
正如醫(yī)學(xué)界已經(jīng)確定了判斷創(chuàng)新的證據(jù)水平一樣,負(fù)責(zé)提供醫(yī)療保健服務(wù)的決策者也應(yīng)該以基于證據(jù)的方式評估技術(shù)——并考慮患者相關(guān)的問題。
隨著保險市場的發(fā)展,我們看到從按服務(wù)付費(fèi)模式向基于價值的醫(yī)療轉(zhuǎn)變。當(dāng)然,我們必須將這項測試應(yīng)用于所有的醫(yī)療保健支出嗎?
如果我們想要看到醫(yī)療保健的四重目標(biāo)(改善患者體驗、提高人口健康水平、降低人均成本和減少員工倦怠)實現(xiàn),循證醫(yī)學(xué)和循證管理必須齊頭并進(jìn)才能成功。
沿著這些方向,我們需要定義我們?nèi)绾魏饬繀^(qū)塊鏈的有用性。
-這項技術(shù)能否改善患者體驗?讓病歷變得更容易使用,通過簡化服務(wù)縮短等待時間以及基于區(qū)塊鏈的處方這些承諾是否會變成現(xiàn)實?
-提高了數(shù)據(jù)完整性是否會減少醫(yī)療錯誤并降低死亡率?
-了解藥物的來源是否可以減少假藥的不良影響并改善整個健康經(jīng)濟(jì),從而使患者受益?
-實施解決方案的投資回收期、內(nèi)部收益率、凈現(xiàn)值(或者用于定義投資回報率的任何指標(biāo))怎么樣?如何將節(jié)省的資金重新部署供患者使用?
-由于醫(yī)生不再是管理系統(tǒng)的奴隸,不用因此打斷或干擾他們治療患者,是否會減少醫(yī)生離開或自殺的情況?
這項技術(shù)剛剛起步,這一點非常重要。概念驗證試驗正在逐漸變暖。
麥肯錫最近發(fā)表了一篇文章,表示區(qū)塊鏈存在“奧卡姆剃刀”(譯注:如果其他方面不分伯仲,簡單的解決方法則最好)問題。在開拓階段之后,有太多的假設(shè)沒有出現(xiàn)足夠的解決方案。這是生命周期中出現(xiàn)的一種現(xiàn)象還是技術(shù)解決方案在尋找問題?
這取決于你想要衡量什么。
如果還沒有實現(xiàn)大規(guī)模的組織采用,可以用不成熟的技術(shù)還沒有準(zhǔn)備好迎接黃金時期加以解釋。然而,另一種觀點認(rèn)為這些實施已經(jīng)錯過了“哲學(xué)位置”。區(qū)塊鏈?zhǔn)菫榱讼虚g人,并共享共同的信任經(jīng)紀(jì)基礎(chǔ)設(shè)施。這與部署競爭對手的IT解決方案并需要大規(guī)模采用競爭模型是完全不同的。區(qū)塊鏈?zhǔn)且环N共享經(jīng)濟(jì)——所有參與者都擁有并使用網(wǎng)絡(luò)。
無論是傳福音者還是世界末日先知,我們在醫(yī)學(xué)中學(xué)到的是基于證據(jù)的決策是我們所擁有的最好的決策。在沒有證據(jù)的情況下,我們根本就什么都不知道。
雖然健康的利潤可以滿足新的健康代幣的利益相關(guān)方和投資者,但真正的問題是我們是否提供了一個解決方案,其價值主張在四個方面都要比現(xiàn)在的方案更好。
因為它畢竟是關(guān)于健康的問題。
好文章,需要你的鼓勵
新加坡國立大學(xué)研究團(tuán)隊開發(fā)了SPIRAL框架,通過讓AI與自己對弈零和游戲來提升推理能力。實驗顯示,僅訓(xùn)練AI玩簡單撲克游戲就能讓其數(shù)學(xué)推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且無需任何數(shù)學(xué)題目作為訓(xùn)練材料。研究發(fā)現(xiàn)游戲中的三種推理模式能成功轉(zhuǎn)移到數(shù)學(xué)解題中,為AI訓(xùn)練提供了新思路。
同濟(jì)大學(xué)團(tuán)隊開發(fā)的GIGA-ToF技術(shù)通過融合多幀圖像的"圖結(jié)構(gòu)"信息,創(chuàng)新性地解決了3D相機(jī)噪聲問題。該技術(shù)利用圖像間的不變幾何關(guān)系,結(jié)合深度學(xué)習(xí)和數(shù)學(xué)優(yōu)化方法,在合成數(shù)據(jù)集上實現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實設(shè)備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機(jī)器人、AR和自動駕駛等領(lǐng)域提供更可靠的3D視覺解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊通過對比實驗發(fā)現(xiàn),經(jīng)過強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺語言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯行為并不能實際提升推理準(zhǔn)確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗證差距",即生成答案的能力強(qiáng)于驗證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗證時無法有效利用視覺信息,為AI多模態(tài)推理發(fā)展提供了重要啟示。
MIT等頂尖機(jī)構(gòu)聯(lián)合提出SparseLoRA技術(shù),通過動態(tài)稀疏性實現(xiàn)大語言模型訓(xùn)練加速1.6倍,計算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計器智能選擇重要計算部分,在保持模型性能的同時顯著提升訓(xùn)練效率,已在多個任務(wù)上驗證有效性。