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你想知道 在每個行業(yè)中，公司都在投資資源以收集越來越多的數(shù)據(jù)。我們將傳感器放置在所有物體上僅僅是因為我們可以并且坦率地說，它并不是全部必需或有用的。----莫森?巴亞提（Mohsen Bayati）

在衛(wèi)生保健或企業(yè)中獲得更多信息并不一定會更好。

數(shù)十年來，心臟病和糖尿病等慢性病一直在上升。它們是當今美國導(dǎo)致死亡和殘疾的第一大原因，也是醫(yī)療保健費用無法控制的原因之一。

因此，在患病之前確定患有慢性病風(fēng)險的人很有意義。至少，早期干預(yù)通常可以減慢疾病的發(fā)展速度并改善患者的生活質(zhì)量，從而有可能節(jié)省數(shù)十億美元的醫(yī)療費用。

這就是為什么許多雇主（根據(jù)RAND報告的數(shù)據(jù)，約50％）贊助商為其員工制定健康計劃的原因。除體育館折扣外，這些計劃通常還包括以實驗室測試形式進行的健康風(fēng)險評估，用于計算每個人常見疾病的危險因素。然后為處于危險中的人提供額外的預(yù)防保健和監(jiān)督。
斯坦福大學(xué)商學(xué)院運營，信息與技術(shù)副教授Mohsen Bayati說，不幸的是，預(yù)期的收益并不總是能實現(xiàn)。幾項研究發(fā)現(xiàn)，這樣的程序最終會花費比所節(jié)省的更多的錢。他說，一個可能的原因是風(fēng)險評估本身并不十分準確。

巴亞蒂說：“如果您錯誤地將某人認定為高風(fēng)險，即所謂的“誤報”，則您將為不必要的服務(wù)付費?！岸?，如果您想念一個真正處于危險之中的人-一個假陰性，那么將來您仍然會受到巨額醫(yī)療費用的打擊?！?

他說，一種解決方案是運行更復(fù)雜的測試小組。但這也會增加成本?！皩嶒炇覝y試很昂貴。公司正在為很多員工做這件事，因此他們只考慮了相當少的一組標準生物標志物。然后，檢測能力不是很強?！?

巴亞蒂說，相反，使這些預(yù)防計劃起作用的關(guān)鍵是改善生物標志物的選擇。但是，你是怎么做的？更嚴格地說：如何選擇最少的標記物，以最大程度地診斷各種疾??？

這是Bayati在最近的一篇論文中解決的難題，他與斯坦福大學(xué)的兩位同事合著了該書：前斯坦福大學(xué)研究助理，現(xiàn)任Netflix數(shù)據(jù)科學(xué)家的Sonia Bhaskar博士，以及統(tǒng)計學(xué)和電氣工程學(xué)教授Andrea Montanari。他們使用機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一些技術(shù)柔術(shù)，開發(fā)了一種可用于任何目標疾病或計劃預(yù)算水平的方法。

當他們在大約75,000名患者的病歷上對其進行測試時，他們發(fā)現(xiàn)它可以預(yù)測出九種嚴重疾病，且出乎意料的準確性。“我們感到驚訝，”巴亞蒂說。與對生物標志物數(shù)量沒有限制的假想的凱迪拉克護理評估相比，它們的成本要低得多，但具有幾乎相同的預(yù)測能力。
在這個大數(shù)據(jù)時代，也許這里有一個一般的教訓(xùn)?！澳阋欢ㄏ胫?，” Bayati沉思?！霸诿總€行業(yè)中，公司都在投入資源來收集越來越多的數(shù)據(jù)。我們在所有事物上都安裝了傳感器，只是因為我們可以并且坦率地說，它并不是全部必要或有用。”

太多的信息

傳統(tǒng)上，通過單獨找出每種疾病的最佳標記并將其添加到列表中來設(shè)計健康風(fēng)險評估。Bayati說：“醫(yī)院通過先進的統(tǒng)計數(shù)據(jù)和現(xiàn)在的AI在如何識別生物標志物方面變得越來越復(fù)雜?！?“但是一次都病了?！?

他說，您可能可以通過這種方式建立有效的測試小組，但是這將需要太多的生物標記物。因此，在實踐中會做出妥協(xié)，而準確性會下降。相反，Bayati和他的同事在分析中增加了第二步：“我們說，讓我們從完整的清單開始，然后看看我們是否可以通過更好的方式簡化它，以最大程度地減少診斷能力的損失。”

為此，他們借鑒了機器學(xué)習(xí)中使用的高維統(tǒng)計中的一些技術(shù)?！盎締栴}是，如果您有太多信息，如何將其縮小為最有用的較小信息集？您如何縮小數(shù)據(jù)集的尺寸？”

涉及數(shù)學(xué)，但基本上，解決“ TMI”問題的關(guān)鍵是共同優(yōu)化生物標志物的選擇。與其分別找到每種疾病的最佳選擇，不如先確定想要多少種生物標記物（研究人員確定30種），然后一次對所有疾病組合的所有可能組合最大化預(yù)測能力。

該模型之所以有效，是因為許多生物標記物發(fā)出了不止一種疾病的信號。例如，高血糖可能是糖尿病的征兆，但也可能是腎臟疾病，肝臟疾病或心臟病的征兆。堿性磷酸酶水平異常與心臟病，肝病和癌癥有關(guān)?！叭绻倪x擇過程沒有考慮到這些重疊部分，那么您將丟掉信息，” Bayati說。

目標無極限

Bayati和他的同事們概述的方法的強大之處在于，它可以被用來一次實現(xiàn)多個目標。在健康風(fēng)險評估中，更重要的是：準確性或成本？兩者都可以。我們要預(yù)測阿爾茨海默氏病或動脈疾病嗎？是的。

“目標數(shù)量沒有限制，” Bayati說?！澳梢粤谐鲆獌?yōu)化的20、30、100個目標。然后您可以縮小需要收集的信息的范圍，因為在某些時候，添加目標不需要額外的數(shù)據(jù)?！?

如果它有助于兌現(xiàn)公司健康計劃的承諾，那么這對醫(yī)療保健來說意義重大。但是，這種方法也可以用于改善一系列業(yè)務(wù)和公共政策運營。巴亞蒂說，至關(guān)重要的是要明確目標。計算機可以進行分析，但是人類必須告訴他們要優(yōu)化什么。

他認為，這是邁出的一步，公司常常掩飾不住?！坝袝r候，似乎公司只是在急于積累數(shù)據(jù)并在以后提出問題。但是更多的信息并不一定會更好。重要的是知道要看什么。我們的論文是朝這個方向邁出的一步。”