本文作者為香港菁英會會員洪文正

剛剛出席了電子健康聯盟周年晚宴，大家都在討論最近電子醫療大數據的發展。

早期在科學及電腦技術尚未發達的年代，要分析巨量資料，並不如想像中容易。大數據的分析具有三個特徵：全樣而非抽樣，效率而非精確，相關而非因果。因為傳統統計方法需要抽取樣本，來推估未知參數的真實值。然而，在分析樣本的過程中，為推算最適合的參數值，估計量通常必須滿足不偏性、一致性及有效性。

然而，在大數據分析中，整體等同樣本，沒有抽樣的問題，也不需要利用或發展各種統計技巧去推估整體概況，而是直接從整體萃取訊息，自然也就不用擔心是否會產生偏誤、不一致或不具有效性的問題。

實例上，Google有一個「Google流感趨勢」的研究，它通過分析搜索關鍵字的相關資料來判斷全美及各地區的流感情況。結果曾經對某些地區準確判斷流感已經進入「緊張」級別，並發出警告叫人們少出門，避免染病。

香港在最近二十年來不斷發展電子病歷，這對患者和臨床管理方面是必要的。然而，在大數據的發展下，電子病歷不僅僅是一個病程的記錄，它更加可以變成腫瘤臨床中最重要的工具之一。

與臨床療效數據相關聯將使我們可以識別特定的靶向治療途徑，或者在治療時可以提供最有效的化療方案。醫生在病歷中努力尋找調整化療劑量或者改變治療順序時實現精準腫瘤的目標，其中一個理想情況的版本是取出活檢，便可通過基因組或蛋白組的分析確定癌症診斷。這些數據將來自「大數據」。

原文轉載自《太陽報》2015年11月27日

原圖：網易