大圖像

李升偉/編譯

●就過(guò)去許多醫(yī)學(xué)圖像用過(guò)一次就存檔不再使用這一現(xiàn)象，加拿大多倫多大學(xué)醫(yī)學(xué)影像學(xué)系主任艾倫·穆迪（Alan Moody）認(rèn)為，這些臨床圖像數(shù)據(jù)應(yīng)該讓研究人員充分得到利用。如果“我們能夠擁有一種強(qiáng)有力的新工具，不僅會(huì)加速生物標(biāo)記物的發(fā)現(xiàn)，也會(huì)加速了疹療研發(fā)的進(jìn)度。”

艾倫·穆迪

無(wú)論是沃爾瑪每小時(shí)100萬(wàn)客戶交易記錄，還是臉譜網(wǎng)上的2 200億幅照片，抑或是對(duì)人類基因組計(jì)劃（HGP）30億對(duì)堿基進(jìn)行解碼，與大量數(shù)據(jù)打交道都提供了一個(gè)獲取和利用信息源的機(jī)會(huì)。這就是“大數(shù)據(jù)”的沖擊，被世界經(jīng)濟(jì)論壇稱之為可與金礦相媲美的一種新型經(jīng)濟(jì)，目前，對(duì)這種新資源的“淘金”之熱正在興起之中。

相比之下，在臨床上積累下來(lái)的醫(yī)學(xué)成像數(shù)據(jù),其數(shù)據(jù)量之巨大，似乎是“大數(shù)據(jù)”的理想標(biāo)靶——挖掘這類信息，具有為維護(hù)健康和治療疾病提供巨大新認(rèn)識(shí)的潛能。然而，到目前為止，大數(shù)據(jù)――更準(zhǔn)確地說(shuō)是 “大圖像”——還沒(méi)有在當(dāng)今信息社會(huì)中形成其應(yīng)有的沖擊和影響。

臨床圖像往往只使用一次或數(shù)次便束之高閣、為灰塵所掩埋，這無(wú)疑是一種資源的浪費(fèi)。通過(guò)地區(qū)性、區(qū)域性、全國(guó)性或國(guó)際性合作，科學(xué)家或臨床醫(yī)生通過(guò)這些圖像進(jìn)行趨勢(shì)研究和相關(guān)分析，進(jìn)而帶來(lái)科學(xué)和臨床效益。但是，我們首先需要知道該如何對(duì)接目前的臨床成像流程來(lái)獲取這些數(shù)據(jù)。

挖掘這類大圖像信息至少可以帶來(lái)兩個(gè)直接的效益：首先，病人圖像資料往往同時(shí)被參考用來(lái)研究醫(yī)學(xué)問(wèn)題，其所反映的狀況具有臨床價(jià)值；其次，圖像數(shù)據(jù)是免費(fèi)的，或者通過(guò)現(xiàn)行的衛(wèi)生護(hù)理系統(tǒng)購(gòu)買，因而可以使用較少資金進(jìn)行其他財(cái)力一時(shí)難以承受的群體性研究項(xiàng)目。

例如，可以針對(duì)眼下正在不斷增多的阿爾茨海默氏癥的醫(yī)學(xué)危象問(wèn)題。理想地說(shuō)，我們應(yīng)該集中鑒別出其中的風(fēng)險(xiǎn)人群，以便采取預(yù)防和早期治療措施。在這里，成像是關(guān)鍵。但在阿爾茨海默氏癥早期階段，視覺(jué)上的線索可能是微妙的，而捕捉到足夠量的合適個(gè)體則意味著（成像工作）要廣泛撒網(wǎng)，成本巨大。或許，一些有早期癥狀的病人——比如不明原因的健忘癥——可能已經(jīng)在臨床檢查中進(jìn)行過(guò)成像。如果將所有的這些成像數(shù)據(jù)進(jìn)行整理或組合，應(yīng)該說(shuō)，數(shù)據(jù)的效力可以使圖像中包含的微小信號(hào)從背景噪音中顯現(xiàn)出來(lái)，用于早期亞臨床疾病的研究。

與臨床應(yīng)用相反，研究方面的圖像網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)在建，比如“阿爾茲海默氏癥神經(jīng)成像計(jì)劃”和“加拿大動(dòng)脈粥樣硬化成像網(wǎng)絡(luò)”——這些網(wǎng)絡(luò)被所研究的疾病預(yù)先限定了，招募的病人已有明顯的癥狀。盡管如此，仍然有必要在群體水平上進(jìn)行早期疾病或疾病前調(diào)查，通過(guò)建立臨床圖像網(wǎng)絡(luò)，在更大規(guī)模上進(jìn)行招募并利用現(xiàn)有的臨床圖像數(shù)據(jù)來(lái)構(gòu)建大圖像網(wǎng)絡(luò)。

目前，成像技術(shù)的發(fā)展主要集中在圖像的采集、分析和定性方面，目標(biāo)是數(shù)據(jù)鏈盡可能地完善——尤其是生產(chǎn)高質(zhì)量的圖像以此改善診斷。接下來(lái)的關(guān)鍵是制作廣泛的群體圖像數(shù)據(jù)庫(kù)，便于醫(yī)生和研究人員使用。開發(fā)并利用好這種資源，兩件事是必需的：一是培養(yǎng)圖像數(shù)據(jù)處理專家成為嗅覺(jué)靈敏的“數(shù)據(jù)探礦者”，即能嫻熟地將捕捉到的數(shù)據(jù)進(jìn)行組合、分析和深度挖掘，而不是只擅長(zhǎng)個(gè)體研究。

二是建立友好用戶網(wǎng)絡(luò)便于數(shù)據(jù)挖掘。臨床圖像目前普遍采取數(shù)字化存儲(chǔ)歸檔，然后通過(guò)一系列技術(shù)進(jìn)行分析和分類。而那些需要使用這些系統(tǒng)的醫(yī)生或研究人員必須參與網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)，包括數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、管理和訪問(wèn)過(guò)程。

在大圖像中嵌入一些結(jié)構(gòu)性報(bào)告將是很重要的。例如，癌癥病人的臨床圖像等相關(guān)信息涉及到原發(fā)性腫瘤、淋巴結(jié)牽連和轉(zhuǎn)移等。大規(guī)模組合數(shù)據(jù)將促進(jìn)對(duì)原發(fā)性腫瘤生長(zhǎng)特征和關(guān)聯(lián)疾病傳播的認(rèn)識(shí)。

在研究中使用這樣的臨床數(shù)據(jù)，其倫理學(xué)標(biāo)準(zhǔn)要求每個(gè)病人的同意或知曉權(quán)，或得到對(duì)匿名病人數(shù)據(jù)歸集的機(jī)構(gòu)許可。解決這些和其他類似的問(wèn)題是富有挑戰(zhàn)性的，一旦取得成功，我們就擁有一種強(qiáng)有力的新工具，在加速生物標(biāo)記物發(fā)現(xiàn)的同時(shí)，也加速了診療研發(fā)步伐。

探索挖掘這種新的資源、主動(dòng)接受這些挑戰(zhàn)的機(jī)構(gòu)將被見(jiàn)證為這一領(lǐng)域的先驅(qū)，并能從這一數(shù)據(jù)寶庫(kù)中收獲豐厚的回報(bào)。