作者：李健民

人工智能人才报告：百万年薪巨头争抢，500万人才缺口，高考志愿新宠；

病理诊断大比拼，人类竟被人工智能打败了？

生命科学与医学研究已进入“大数据时代”；

大数据技术下的真实世界研究——搬走“三座大山”，落地临床科研

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近几年越来越多真实世界研究、大数据、人工智能的新闻出现在我们视野。正所谓隔行如隔山，医生们可能已经感受到世界在发生巨大的变化，可是却如雾里看花般看不清，说不明。我们也知道大数据、人工智能是未来的趋势，可是落实到个人，我们该如何把握？该怎么结合临床研究，在医疗领域发挥作用？我抱着分享的心态，写下系列文章，有个人观点、有基础概念，也有实操的代码和数据。希望能对刚刚起步，对人工智能有兴趣的各位医生同道有帮助。

所谓真实世界研究（real world study，RWS），指在真实的临床、社区或家庭环境下获取的多种数据，从而评价某种治疗措施对患者健康真实影响的研究。不明情况的人一听这么高大上的名词，还以为出现了一种什么新的研究方法，但其实更多强调的是一种理念。它和传统的病例对照研究、队列研究在研究设计和统计处理上方法是相通的。

与RWS有明显区别的是随机对照研究（Randomized Controlled Trial，RCT），RCT和RWS的区别已经有很多文章做过讨论了，概括起来就是前者要求严格标准化的试验环境、证据级别高，但结论不一定适合所有患者；后者的研究对象更广泛、数据量更大，可能有更强的推广性。两者更多的是互补，而不是对立，这对于医药企业来说体会更深。

药企研发新药目的是上市盈利，为了获得国家部门的审批，上市前的临床研究用RCT的方法是最好的甚至是唯一的方法，这是国家政策所致的。当药物成功上市了，为了进一步证明药物的有效性、安全性等，那么就要纳入更多的患者进行研究。这阶段的研究患者数量更多、场景更广泛、数据更多样，那么采用RWS的方法就更合适了。