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    硅谷與醫療:頂尖心理健康專家為何加入Alphabet?

    本文作者: 思睿 2015-09-22 16:13
    導語:以往我們生病需要去看醫生,醫生根據病情寫下處方。而未來有望通過一個為智能手機而設的附件,就可以看到鼓膜,兒科醫生在線做出診斷。

    硅谷與醫療:頂尖心理健康專家為何加入Alphabet?

    自2002年起,Thomas Insel 就一直擔任美國國家心理健康研究院(NIMH)院長,但在上周,他宣布加盟Google母公司Alphabet旗下的的Life Sciences公司。他為何從政府部門進入硅谷公司,對科技與疾病治療又有什么看法呢?

    一直困擾 Insel 的問題就是,精神疾病不同于艾滋病或淋巴瘤,仍是根據癥狀集群的基礎進行診斷,而不是依據“客觀的實驗室標準”,例如疾病所導致的生物標志或讀數。

    事實上,盡管 NIMH 每年在獎學金和研究開支上花費15億美金,但生物科學在對抗抑郁癥或精神分裂癥上一直沒取得太多的成就。精神類藥物近幾十年來并沒有太大改善,并且在尋找精神疾病常見形式的遺傳原因上,也還沒有明確的結果。這種挫折也許可以解釋為什么 Insel 在上周表示,他跳槽到了 Alphabet 旗下子公司Life Sciences。Alphabet 是 Google 重組后的科技集團,而旗下的Life Sciences 已經在探索智能隱形眼鏡、基因組學和癌癥檢測。

    硅谷與醫療:頂尖心理健康專家為何加入Alphabet?

    ▲Thomas Insel

    Insel 顯然注意到:資金充裕的科技公司已經意識到醫療保健是一項比軟件和設備還要大的業務(占據美國 GDP 的20%左右)。他表示,之所以如此深信高科技公司的辦法可能適合精神疾病的研究,主要在于基因組學和醫學成像所產生的“大數據”,以及個人技術可以使醫療保健“以病人為中心”,而不是偶爾去看醫生。

    Insel認為,在未來當我們想起健康研究,可能率先想到蘋果和 IBM。他并沒有設想要開發另一款應用程序,用于管理糖尿病或心臟疾病,相反他認為手機可以通過語音的方式,收集抑郁癥或精神病的生物標記,并且幫助心理干預。以下內容節選自 Technology Review 對 Insel 的采訪。

    你是如何被 Alphabet 招安?

    我與 Andy Conrad 進行過會面,他是Life Sciences的CEO。他對在心理健康領域做一些實事頗感興趣,但這并不是他的專業背景。我們都談論了這件事情的機遇,而且很顯然我們對此有相同的興趣。后來他問了我,是否愿意來 Alphabet 做研究。

    你們共同興趣是什么?

    實際上有三個方面是我們的共同關心點。第一是試圖找出一個更好的辦法,將數據分析帶到精神病學研究上。目前我們所使用的診斷系統,完全是基于癥狀和主觀判斷。第二是如何處理精神病,我們可以更早一步開發出在疾病發作前就治療的方法,讓患者先發制人。第三是針對自閉癥,以及開發一種病癥的生物標記,從而更好地診斷疾病。

    針對精神病,先發制人的方法會是怎樣的?

    這件事情,我們在 NIMH 也一直在設法解決。我們正在開發一種算法,識別和分析用戶的話語,從而進行早期判斷。

    你是否認為在硅谷能做一些和以往不同的東西?

    我們可以拭目以待。除非我認為存在機遇,否則不會跳槽,我認為來自這些企業私營部門的影響會更大。

    我們正處在一個非常有趣的時刻,技術已經取得了非常大的影響,不論是在娛樂還是生活的其他方面,技術也可以真正開始改變醫療保健。如果你問:“醫療保健的哪一部分可以被技術所轉化?”那么心理健康可能是影響最大的一個。

    技術可以覆蓋大部分的診斷過程,因為可以使用傳感器,并以客觀的方式收集有關行為的信息。此外,很多對精神健康的治療是心理干預,這些可以通過智能手機來完成。而最重要的是,它可以影響醫療質量,這是一個大問題,特別是對心理干預。

    你所說的通過手機治療是什么意思?

    一種治療抑郁癥最好的方法是認知行為治療,它建立了一套技能來管理你的情緒。你可以用手機,以及面對面的方式來完成。很多患有嚴重抑郁癥、社交恐懼癥和創傷后應激障礙的患者不想看到其他陌生人。用手機治療就減緩了這個問題。

    除了治療,是否可能用手機診斷精神疾?。?/h3>

    你所提出的問題讓我們看病的方式發生了變化。以往我們生病需要去看醫生,醫生根據病情寫下處方。而未來有望通過一個為智能手機而設的附件,就可以看到鼓膜,兒科醫生在線做出診斷。所有這一切都是和以往不同的模式,我們正在設法進入這樣的世界。

    Alphabet 的精神疾病治療方法會成為主要的生物學技術嗎?

    我不知道。但 Alphabet 的優勢是數據分析,他們在弄清楚如何分析數據上做得非常出色。

    via technologyreview

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