当身体出现一系列不适症状后，我们才会去医院检查，待确诊病因病症后再接受治疗，如果病情轻微，很容易被我们所忽视而使病情逐渐恶化，不利于后期的治疗。然而，随着医疗电子技术的发展，未来的我们或许还没去医院检查，就能知道自己的健康状态，这归功于电子病历和集成数据集。

也许你不必再去看医生，而是会在某天早上接到医生的电话，并告诉你：“嘿，你今天早上好吗?”你会说“太棒了!”然后他回答：“亲爱的，请不要惊慌，但你会在12小时内心脏病发作。所以，来医院吧，让我们在症状出现前把你治好。”

这听起来会觉得很不可思议，但却有实际的案例，让我们举个“先发制人”的医学例证。你的朋友或家人正进行透析治疗，你知道这种情况是多么痛苦和让人衰弱，如果我们能在症状开始前就识别出病人并让他们脱离危险，那将是多么令人惊讶!早期的治疗方法很简单，而一旦有疼痛和不适症状，治疗起来可能就太晚了，因为那时肾脏已经严重受损。

4月18日，据福布斯杂志报道，现在医生将看到你的未来，可以用数据来预测哪种治疗方法对哪些病人更有效。在以色列医疗服务提供商Clalit，使用先进的分析技术建立了一个预测模型，它可以在看似健康的人群中预测谁将会在5年后的透析中走到生命尽头。该模型是基于数十年来以色列超过半数人口的数字健康数据开发的，大约包括450万患者，通常是从出生到老年的所有数据。

医疗服务提供商Clalit对他们选定的高危患者进行人为干预，要求一线医生向指定的目标人群伸出援手，而在这种先发制人的干预后，该群体的透析病例大幅下降。先前通过智能预测来防止重新入院的工作显示，在基于预测的干预后，再入院率下降了12%。目前还在做类似的研究与实验，试图预防糖尿病、肺炎、甚至癌症，但这将需要几年的时间来衡量影响。

电子病历和集成数据集是预测医学的关键

这里有一个例子，可以说明算法如何能预测人类疏忽的症状。建立一个模型，用来预测谁会患上骨质疏松性骨折。由于某些原因，该算法坚持认为眼疾是这些骨折预测的重要组成部分。很明显，这是一个错误的想法。据研究发现，眼疾和骨折之间毫无共同之处，即使修正模型，但是算法并没有放弃它的分析。

然而，眼睛问题并没有使骨头变得更脆，而是视力问题使病人更容易跌倒，因此而骨折。这是十分关键的发现：在大量数据中，计算机在获取多个如此微妙的信号和模式方面胜过人类。这些数据也可以用来预测哪种治疗方法对哪些病人有效。但是药物真的可以自动化吗?尽管存在人类错误的风险，或者人类错过了隐藏的信号和模式，但医生们仍然坚信，他们将永远能更好地对病人的最佳状态做出最终判断。但是世界在不断变化，医学也在变化。

如今，医生可以从他们从未见过的数百万病人的集体经验中获益。越来越强大的计算能力和先进的分析技术(包括机器学习和人工智能工具)可以扫描大量的健康数据，这些数据在巨大的存储库中跨越了地理位置甚至是几代人。他们会搜索和寻找与你有类似症状的病人，并从他们的经验中学习，预测接下来会发生什么，以及制定好的行动方案。

然而，精确的算法并不能取代好的医生。他们仍然会看到疾病，而不是周围的人。正如数学家凯茜·奥尼尔(Cathy O 'Neil)在TED演讲中表达的那样：不要把算法当作公正的裁判，它们不是。算法只是嵌入代码中的观点。真正的个性化算法会结合患者的声音，并根据对病人来说重要的东西来定义好的方案，包括消除疼痛、恢复功能以及延长生命。

世界上有太多的东西可能被错过，每天都有很多东西被错过。预测算法可以搜索和识别病人，他们就像坐在医生面前，医生可从他们记录的经验中确定最佳的治疗方案。数据融合越多，预测能力越强，对个性化医疗的治疗也越精确。这将是一场真正的革命：从生物学角度来说，它是精确的，而且是针对个人的。这对医生来说意味着什么?前方之路已经明朗，缓慢而稳定地依赖人类临床直觉的时代即将结束，取而代之的是算法预测治疗。算法将成为人类的触觉，再加上对病人偏好和需求的移情作用，它将是这个时代伟大医生的标志。