精准医学的发展方向
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精准医学的发展方向范文第1篇
“营养液、白蛋白、血浆、鲜血一滴滴一瓶瓶，日复一日年复一年地流进他的体内，可是身体仍然不可抑止地衰竭，每一根神经都异常地敏感和脆弱，每一个细胞都奄奄一息……”
“精准”一直是医者孜孜以求的目标。但不得不承认，医学是一门非常复杂的学科，医学上仍有很多未被攻克的难题。而医生在诊断和治疗的过程中，过度诊断和过度治疗、无效治疗及有害治疗等问题如噩梦一般困扰着医生和病人。发展精准医学不仅能推动医疗的进步，或许还能帮助人们跨越医患矛盾的鸿沟。
政策利好下的精准医学
精准医学代表着医学科学技术发展的前沿方向，欧美等国都在积极布局精准医学计划。
为了加快突破重大疾病防控技术，占据未来医学及相关产业发展主导权，打造中国生命健康产业发展的新驱动力，2015年中国启动了精准医学计划。
2016年3月，科技部的《国家重点研发计划精准医学研究等重点专项2016年度项目申报指南的通知》，精准医学研究被列为2016年优先启动的重点专项之一，并正式进入实施阶段。
精准医学研究专项主要部署新一代临床用生命组学技术研发，大规模人群队列研究，精准医学大数据的资源整合、存储、利用与共享平台建设，疾病防诊治方案的精准化研究，精准医学集成应用示范体系建设等5个任务，旨在为提升人口健康水平、减少无效和过度医疗、避免有害医疗、遏制医疗费用支出快速增长提供科技支撑，使精准医学成为经济社会发展新的增长点。
此外，2016年7月28日，精准医学被列入《“十三五”国家科技创新规划》重点部署任务之一。
一系列政策利好，精准医学引起了国内学术界、医疗界、资本界的极大重视。
从人类基因组计划到精准医学的过渡
说到精准医学，绕不开人类基因组计划。上个世纪90年代初启动的人类基因组计划，被誉为生命科学的“登月计划”。历时十年，耗费约30亿美元。最终以科学家宣布完成人类基因组草图的绘制工作落下帷幕。这一切的起因是为了“理解肿瘤”，却开启了基因测序技术研究的序幕。
基因测序是一种新型基因检测技术，能够从血液或唾液中分析测定基因全序列，预测罹患多种疾病的可能性。2013年5月，有着家族癌症史的女星安吉丽娜・朱莉通过基因测序，发现乳腺癌高风险后切除乳腺，这项技术也引发了世界范围内的关注。而随着基因测序技术的不断成熟，成本的不断降低，精准医学计划的大幕也由此拉开。
对基因组的解读仍是待解之谜
基因测序是精准医学的基础环节之一，但不是精准医学的全部。
复旦大学生物医学研究院刘雷教授告诉《经济》记者，由于疾病的复杂性，过去大众化的诊疗方案往往不准确。通过基因测序可将疾病的分类更细致，并针对患者的个人情况、遗传背景制定更准确的诊疗方案。中医理论中的“同病异治”也蕴含着这一道理。过去医生看病只停留在细胞层面，“其实这种分类很粗糙”。如今我们可以观察疾病在分子层面上的变化。“通过基因测序可检测出哪个基因出了问题，不同基因用药也不同，可以提高用药效率。”
很多临床医生认为，疾病尤其是癌症的早期发现比晚期的精准治疗更有意义。
首都医科大学肺癌诊疗中心主任支修益告诉《经济》记者，30年前，经临床症状确诊为晚期癌症患者超过85%，他们直接失去了外科手术的机会。如今省会城市的晚期肺癌患者已降至60%-70%，而地县级以下地区的晚期患者仍在70%-80%之间。“由此可见，我国在癌症早期诊断方面仍有很大缺陷，应予以重视。”
如果通过基因检测、液体活检等技术提前锁定癌症高发地区和高危人群，“一旦发现早期肺癌，可以通过现有的技术治愈肿瘤，不必让患者毫无尊严地经受放疗、化疗，也不必因肺癌而死亡。”
支修益表示，吸烟、雾霾、厨房油烟、装修材料、爱生闷气等“五气缠身”的人是肺癌的高发人群。相关性并不意味着它们互为因果关系。譬如，当发现患者的肺部有阴影时，到底哪些人需要进行医疗干预？哪些是外科手术后的高危人群？哪些是化疗后注定失败的人群等，仍需要通过对基因组学的研究、解读获得答案。
从基因测序的技术来看，第二代测序技术不仅大大地减低了基因测序成本，也大幅提高了测序速度。“相比第一个基因组花费了上亿美元的测序成本，如今检测一个人的基因组大约需要1000美元。”刘雷认为，目前来看基因测序已不是问题，但我们并不清楚这些基因所代表的意义和功能。我们对基因的了解只是冰山一角，甚至不到10%。“人类的基因组像一本书，但是我们还无法读懂”。因而，对基因组的解读仍是待解之题。
清华大学生命科学学院教授孟安明表示，精准医疗的前提是我们对疾病相关的基因作用机制有了深入了解。人类约有两万个基因，我们对它却知之甚少。“目前来看，当前精准医学能做的十分有限，精准只是针对有限的疾病，而且并非十分可靠，但它的确是未来的发展方向。”
基因产业发展遇瓶颈
近年来，随着基因测序技术不断突破，基因产业的发展也渐入佳境。
在第三届全国功能基因组学学术峰会上，北京百迈客生物科技有限公司总裁郑洪坤告诉《经济》记者，国外Illumina、Life Tech、Roche等基因测序仪、试剂的制造商在基因产业上游形成垄断局面，“其他企业在上游的生存空间相对较小。”
中游为基因测序服务领域，也被称为“测序工厂”，企业从上游买来测序仪、试剂为机构和个人提供测序数据和测序服务，“由于没什么技术门槛，中游基本处于“红海”状态，是整个产业链价值最低的一环”，凯风创投管理合伙人黄昕告诉记者。
郑洪坤表示，下游是基因解读和挖掘的环节。随着中游呈现爆发式的增长，基因测序成本的降低，也产生了大量的基因数据。“但基因数据背后的价值，是大家面临的一个难题。”目前对基因大数据挖掘、技术储备，以及人才储备等相对短缺，“这是一个偏蓝海的市场”。
“未来基因测序的竞争优势体现在对基因数据的解读上，而不在于测速有多快。”刘雷指出，对基因大数据的分析和解读是当前国内外基因产业面临的最大瓶颈。
健康医疗大数据共享难题有待破解
据了解，美国的“精准医疗”计划将收集超过100万个美国人的健康信息和遗传数据，以用于靶向药物的研发。大规模人群队列研究也是中国精准医学计划的重点项目之一，而“百万级自然人群国家大型健康队列研究”是其中的分项。
可以说，健康医疗大数据是精准医疗的另一个基础环节，它由基因组学数据、临床数据、表型数据、居民生活方式数据，以及环境等其他数据构成。南通大学医学信息学系主任、数字医学研究所所长董建成告诉《经济》记者，表型是指个体形态、功能等各方面的表现，如身高、肤色、血型、酶活力、药物耐受力乃至性格等。环境是指大气污染、土壤污染、食品安全等环境因素对人体的影响。
值得注意的是，个人生活方式的数据，也越来越受到关注。“越来越多的人认识到吸烟、饮酒、不良饮食习惯对身体的危害，也意识到在饮食中限盐、限油可以降低患病几率。”
董建成表示，精准医学的内涵是在大样本获得疾病分子机制的知识体系基础上，以生物医学数据特别是生命组学数据为依据，根据患者个体在基因型、表型、环境、生活方式等各方面的特异性，应用现代遗传学、分子影像学、生物信息学和临床医学等方法与手段，制定个性化的精准预防、精准诊断和精准治疗方案。“医生只有在获得了真正的健康医疗大数据的基础上，其预防、诊断和治疗方案才能更加精准。”刘雷指出，精准医学将产生海量数据，而精准医学的应用也将依赖于对数据和信息的深度、准确分析。
从2009年，我国开始建立社区健康档案，采集了社区的健康医疗数据，以及有限的生活方式数据。医院的临床数据仍保存在各家医院之中，与基因组数据的交互较少。从目前来看，我国的健康医疗大数据资源较为分散。“大数据资源难以共享是当前最大的问题。”现在每个人的临床数据、社区数据及基因数据难以有效整合。然而，只有实现了数据共享，才能通过大数据的技术将它们进行分析、解读，应用到临床实践中，帮助医生提高医疗质量，减少医疗差错。
2016年6月24日，国务院的《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》指出，到2017年底，实现国家和省级人口健康信息平台以及全国药品招标采购业务应用平台互联互通，基本形成跨部门健康医疗数据资源共享共用格局。到2020年，建成国家医疗卫生信息分级开放应用平台，实现与人口、法人、空间地理等基础数据资源跨部门、跨区域共享，医疗、医药、医保和健康各相关领域数据融合应用取得明显成效。“但是目前科研人员无法从任何一家医院调出数据进行研究，要实现数据共享，我们还有很长的路要走。”董建成指出，未来随着健康医疗大数据的互联互通，处理大数据的技术和方法愈来愈重要，相关的人才培养及相关技术的研究应予以重视。
据第四次全国城乡居民健康素养监测结果显示，2014年中国居民健康素养水平为9.79%，比2013年的9.48%提高0.31个百分点，比2012年的8.80%提高0.99个百分点，据此估计，全国15-69岁的人群中，具备健康素养的人数约为1.01亿。董建成告诉记者，随着百姓健康素养的不断提高，他们认识到并非所有的疾病都能够治愈，我们还有很多医学难题尚待攻破，“不仅可以解决当前愈演愈烈的医患矛盾，还能提升他们的健康水平。”
知识库助力大数据解读
基因组学数据尚待解读，临床数据与基因组学数据无法有效整合等问题，导致医疗健康大数据无法应用到临床实践中。刘雷认为，精准医疗知识库的构建能够解决这一瓶颈。
2016年10月，由刘雷负责的“疾病研究精准医学知识库构建”正式启动，这是精准医学研究的重点项目之一。刘雷告诉记者，目前世界上缺少较为完善的精准医学知识库。他希望通过5年时间做成领先国外的精准医疗知识库，填补国内精准医学知识库领域的空白。知识库将为科研人员从海量信息中高效准确地找到相关的知识开展研究，帮助临床医生通过诊断结果精准地判断疾病类型，寻找最佳治疗方案。“这是精准医学的关键环节。”
刘雷认为，对基因组学数据的解读是一个限速步骤。如果没有完善的精准医学知识库便制约了解读基因组的速度。我们可以在一天之内读出很多人的基因组，却无法知晓它代表的意义、基因突变代表的意义，以及药物与疾病之间的关系。“我们在这方面的解读很慢，需要查找散落在各地的数据库，然后通过查找文献，再进行解读。”精准医学知识库就是加快对基因组解读的速度。将基因检测的结果通过知识库解读出来，甚至形成报告，对科研、诊疗都是一种支撑。一旦把限速步骤拿掉，会提高精准医学的效率。
精准医疗投资虚火过旺
未来精准医疗产业的发展潜力巨大，刘雷对此十分乐观。
据火石创造统计数据显示，国内精准医疗相关的企业数量约370家。从2010年开始关注国内精准医疗领域的黄昕认为，精准医疗仍处于发展初期。但是创业者和资本的蜂拥而至，尤其是在临床应用领域，当前精准医疗有些虚火过旺。
“相比国外，我国的临床数据资源更丰富，每家医疗机构病人的数量众多。”黄昕告诉记者，但从国家在精准医疗的整体构架来看，缺乏完善的生态体系的支持。“不管是科研机构还是企业都在单打独斗，没有良好的生态环境促进整个行业的成长。”
精准医学的发展方向范文第2篇
【关键词】精准医学；血液病；靶向治疗
【中图分类号】R4 【文献标识码】A 【文章编号】1671-8801（2015）03-0029-02
美国总统奥巴马在2015年国情咨文演讲中谈到了“人类基因组计划”（Human Genome Project）所取得的成果，并宣布了新的项目――精准医疗计划（Precision Medicine Initiative）。精准医疗由个性化医疗（personalized medicine）的概念进化而来。对精准医学在肿瘤个体化治疗中的应用，以助于对这一新概念的更好认识和应用。
1 什么是精准医学？
美国“精准医学”计划主要体现为：启动“百万人基因组计划”；做好队列（cohort）及对照，建立与临床有关的“史无前例的大数据”；寻找引发癌症的遗传因素，继续美国已经开始的癌症基因组研究计划；建立评估基因检测的新方法，保护知识产权与有关版权的管理和保证精准医学和相关创新的需求；制定一系列的相关标准和政策，保护个人隐私和各种数据；PPP（Public-Private-Partnership，公私合作）模式：企业家和非盈利组织参加。上述内容又可以概括为三方面，即科学内容（百万美国人测序与癌症基因组）；政府功能的相应改变及法规标准的建立，以及公私合作，社会参与。白宫科学技术办公室科学部副主任Jo Handelsman1将精准医学描述为“一种考虑人群基因、环境和生活方式个体差异的促进健康和治疗疾病的新方法”。事实上，在20世纪80年代后期，不同机构的研究人员就已经发现了一种过表达HER2蛋白的侵袭性乳腺癌亚型。1998年美国食品和药物管理局（FDA）批准的曲妥珠单抗是首个癌症分子靶向治疗，用于治疗HER2过表达的转移性乳腺癌患者，但当时没有考虑影响疗效的分子和遗传因素。
2 精准医学在血液病治疗中的应用
慢性粒细胞白血病（CML）是一种骨髓中干细胞DNA异常引起的造血干细胞疾病，9号和22号染色体片段易位产生的异常蛋白酪氨酸激酶称之为BCR-ABL，可引起白细胞无限制地增殖，凋亡减少，最终导致白细胞数目的急剧增加。伊马替尼（imatinib） 2是一种酪氨酸激酶抑制剂，对B CR-ABL酪氨酸激酶有特异性抑制作用，已成为CML一线治疗。早期在伊马替尼治疗慢性髓细胞白血病的临床试验研究中发现，一部分患者对靶向治疗原发耐药，或逐渐反应不佳，进一步基因检测发现存在T315I突变。迄今为止，发现耐药突变尤其是T315I突变的患者占Bcr-Abl突变的10%-20%，目前被批准为CML的酪氨酸激酶抑制治疗包括：伊马替尼、尼罗替尼、和达沙替尼，根据患者基因检测选择能覆盖耐药基因的治疗，可促进临床疗效。因此，目前提出的精准医学，主要是对肿瘤基因谱测序，进而研发靶向特异性生物标志的治疗，用于具有特异性生物标志阳性的敏感肿瘤患者。
肿瘤的另一种精准医学应用是根据肿瘤基因或分子谱替代肿瘤类型，对患者采用个体化治疗策略。诺华公司最近推出了一项名为 “Signature” 的临床试验计划3，根据遗传学分类选择靶向新药进行治疗，而不考虑患者是乳腺癌，肺癌还是其他肿瘤类型。诺华公司描述这项试验为“患者方案”试验，因为是根据识别患者的分子标志物进行的新药治疗。这些试验正在研究的治疗包括buparlisib，dovitinib，binimetinib，encorafenib和sonidegib。Sloan Kettering纪念癌症中心（MSKCC）的“篮子试验”也是类似的概念4，将具有相同的分子靶点的不同肿瘤患者进行同一种靶向药物治疗。
3 未来发展方向
个体化医学在全球风起云涌，基因测序技术也相应的蓬勃发展，尤其是个体化用药基因检测与无创产前DNA检测，形成了个体化诊疗的重要基础。个体化诊疗或个体化医学是以每个患者的信息为基础决定治疗方案，从基因组成或表达变化的差异来把握治疗效果或毒副作用等应答的个性，对每个患者进行最适宜的药物疗法治疗，如癌症的药物有效率为25%，风湿性关节炎的药物有效率为50%，而同一药物在不同个体内的效果差异最高可达300倍。著名遗传学家贺林院士表示，转化医学 = 精准医学 = 个性化医疗，转化医学是口号， 精准医学是标准，个体化医学是目标，而遗传咨询是纽带，贯穿始终。在血液学肿瘤的研究和学习中，个体化治疗的理念由来已久，新的靶向药物甚至对传统化疗以及移植提出挑战，有望取代传统治疗，进一步改善疗效。随着国内医学发展与国际的迅速接轨，相信未来基于靶向药物的个体化治疗策略将使更多肿瘤患者获益。
参考文献：
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precision-medicine-improving-health-and-treating-disease. Published January 21， 2015. Accessed January 21， 2015.
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精准医学的发展方向范文第3篇
1外科学发展史上的里程碑
麻醉、无菌术和抗生素的发现以及输血技术的应用等 这些革命性进步无不贯穿着外科医生理念的转变。
1.1麻醉在没有麻醉的时代，外科手术最大的障碍是控 制病人疼痛。虽然在古代积累了麻醉法的经验,但那时的 病人做外科手术就好像是犯人受酷刑一样，迫使手术和时 间“赛跑”。外科手术的解决办法依赖于按压、捆绑，灌酒， 放血甚至将病人击晕等。直至1844年，美国29岁的牙科医 生Well开始尝试在为病人拔牙时使用氧化亚氮，氧化亚氮 成为历史上第一种麻醉药。1846年，美国波士顿麻省总医 院Morton医师将乙醚首次成功地用于临床麻醉，开创了近 代麻醉学的新纪元。1898年Bier成功实施了腰麻，1920年 Msgill介绍了气管插管吸人麻醉。20世纪30年现了若 干可用于静脉麻醉的药物，进一步丰富了临床应用的选 择。到20世纪末期,麻醉机出现，麻醉机几经更新换代，已 经成为手术时不可缺少的辅助工具。
作为一门新兴的学科，现代麻醉学的历史不过150余 年，已不再仅限于临床麻醉（手术室），同时涵盖了危重病 医学(ICU)和疼痛治疗。麻醉学的发展为外科学发展提供作了必要保证，然而外科技术的进步及向人类禁区的不断进 军，又对麻醉学提出了更高的要求。可以预期，未来麻醉 学与外科的关系将更加紧密。
1.2无菌术和抗生素的发现19世纪以前认为化脓是伤 口愈合的正常过程，甚至称感染为“医院病”大量病人因 术后感染而死亡。正是由于无菌方法的建立，外科学才真 正有了一个可以大发展的平台。
1846年匈牙利医生Semmelweis首先提出在检査产妇 前用漂白粉水洗手，明显降低了产褥热的发生率,仅仅这 样一个动作，不只是理念的改变，同时也是无菌术的开 端。Pasteur于1836年发现微生物，受Pasteur研究结果启 发，1867年英国Lister采用石炭酸溶液冲洗手术器械，并用 石炭酸溶液浸湿的纱布覆盖伤口，使得他所施行的截肢手 术死亡率自46%降至15%，从而奠定了无菌术的基本原 则。1877年德国的Bergmann采用了蒸汽灭菌，并研究了敷 料、手术器械等的灭菌措施，在现代外科中建立了无菌 术。1889年德国Furbringer提出了手臂消毒法，1890年美 国“外科之父”Halsted倡议戴橡皮手套，这样无菌术已臻于 完善。无菌术对外科学的发展,特别对创伤外科学的发展 有着决定性的影响。如今无菌术已成为外科医生根深蒂 固的理念。
19世纪中后期无菌术在外科领域取得了巨大进展，但 是却不能根本上解决外科感染的问题，化学消毒剂不能用 于消灭人体内的病原菌。抗生素的发现被认为是微生物 学乃至生物学研究领域所取得的最伟大成就之一，据估 计，自从发现抗生素以来人类寿命提高了 10年以上。直到 今天,抗生素仍然是人们抵抗各种病菌的有力武器。
人们普遍认为抗生素的发现要归功于著名的英国科学 家Heming, Fleming发现青霉素并不完全是他的偶然机遇， 而是由于他严密的科学工作态度和前辈学者们多年累积 的经验。由于受到当时科学思想的阻碍,认为以动物试验结果来指导人的医学实践是不可靠的。这个错误思想导 致青霉素被埋没了10年，在这10年中青霉素的应用仅作为 一种选择培养基来培养百日咳杆菌。到了 1938年，以 Florey和Chain为代表的科学家对青霉素进行了更进一步 的研究，并于1940年制备出纯度可满足人体肌肉注射的制 剂 。抗生素使得感染性疾病的治疗发生了巨大的变革。
抗生素大大促进外科学的发展,不少外科医生过分依 赖抗生素，甚至滥用抗生素，带来了诸多不良后果，尤其是 耐药菌株的产生。这种错误观念如不彻底纠正，必将阻碍 外科学的进一步发展。今天一种新型抗生素问世,甚至不 到几个月，就会出现耐药细菌，万古霉素作为人类抗生素 的最后一道防线已经开始崩溃。已经严重依赖于抗生素 的人类，现在比任何时候都更迫切地需要新型抗生素。
1.3输血1628年英国医学家Harvy发表了《血液循环 论》,根据这一理论，英国医生Lower和法国医生Denis先后 尝试为病人输注羊血，期望控制疾病，但大多数病人因输 血而死亡。直到19世纪，学者们经过系统的研究，摒弃了 异种输血，转移到人与人之间的同种输血上来。1818年英 国产科医生Blundell为1例产后大出血的妇女输注了其丈 夫的血液，实现了第1例人与人之间的成功输血。1900年， Landsteiner首先发现了人类红细胞血型，这一划时代的发 现为安全输血提供了重要保证。到目前为止，已发现人类 有26个血型系统，400多种血型。
随着技术的进步和理念的更新,对输血的利与弊有了 全面的了解,处理时应有权衡 。目前临床对恶性肿瘤病 人施行手术时，强调减少失血量，尽量不输血。这是因为 输血可引起病人免疫功能抑制，从而使肿瘤细胞得以迅速 生长。还有证据表明，围手术期输异体血可增加感染率， 延长住院时间。外科医生手术已不完全依赖输血，而是将 其作为一种保障。 类第一例真正意义上的“经自然孔道(主要是经口腔、、 尿道及阴道)内镜外科（natural orifice transluminal endoscopic surgery, NOTES) ”手术，为1例30岁女性病人通 过阴道成功施行胆囊切除术 。
2 20世纪外科发展的主流
2.1蓬勃发展中的微创外科手术是一把“双刃剑”手术 本身就意味着损伤，外科医生追求的最高境界是既清除病 变，又保护组织并恢复功能。自20世纪70年代，软质内镜 的出现,便开始了微创技术向传统外科的渗人。1983年， 英国医生Wickham首先提出微创外科（minimally invasive surgery)的概念，到1987年法国医生Mouret完成了世界上 第一例电视腹腔镜胆囊切除术以后,微创外科的概念才逐 渐被广泛接受。至今大多数手术可以通过内镜和腔镜的 方法完成。
但是腹腔镜手术自身的技术特征却束缚了外科医生眼 和手的功能，降低了灵巧性。2000年美国FDA同意将机器 人用于普通外科手术，手术机器人增加了外科医生的灵活 性，并恢复了外科医生对术野的自主平稳控制力。2001年 具有跨时代意义的远程手术在美国纽约和法国斯特拉斯 堡之间完成。现在微创外科正朝着无体表切口的方向发 微创手术作为一种技术,事实上大多数是手术人路的 微创化，只是有创手术走向无创的一个中间阶段，最终将 被物理、化学、基因等治疗手段所取代。微创外科的发展 离不开科学技术的推动，更离不开外科医生需求，而不断 出现的新型器械则可以刺激外科医生技术的提高。而作 为一项技术，总会有其适应证和禁忌证，我们都应该理性 地去理解和接受并发展之。
2.2器官移植一从神话到辉煌的现实早在公元前300 年，我国古代就有人将器官移植治疗疾病作为一种神奇的 传说而加以描述。法国科学家Carrel于1912年首创的血管 直接吻合法，使器官移植成为可能。
1954年,美国外科医生Murray成功地施行了肾移植并 获得了长期存活。肾移植正式掀开了现代器官移植的篇 章，1963年肝移植(Starzl)和肺移植(Hardy)、1966年胰腺移 植(Hllehei)、967年心脏移植(Barnard)先后获得成功。到 20世纪70年代末80年代初，由于新型免疫抑制剂的问世， 特别是与器官移植相关的一些学科推动了器官移植的全 面发展。20世纪90年代以后，在一些大的医学中心，器官 移植已成为安全有效的手术而广泛开展。随着器官来源 的日渐缺乏，远远不足以解决供体器官的需求，组织工程 以及干细胞技术的兴起有望解决这一难题。
2.3肿瘤治疗技术的发展及进步 现代肿瘤外科处于一 个飞速发展的时期，已使肿瘤外科在外科领域中独树一 帜。用手术切除肿瘤的报道则始于1809年，McDowell切除10.2kg的卵巢肿瘤。Halsted对乳腺癌的治疗奠定了肿瘤 外科治疗的基本原则和基石,对肿瘤外科的发展起了很大 的促进作用，该手术主要根据解剖及生理学的特点制定了 肿瘤的手术原则，将原发灶行广泛切除与区域淋巴结行整 块的切除，以后根据此原则开展了很多其他部位肿瘤的根 治性手术。随着药物和技术手段的进步，转变医生的理 念，又影响肿瘤外科技术的选择。比如直肠癌的治疗理念 已经彻底转变，近一百年来的“金标准术式” 一一腹会阴 切除术降为最后一种选择，而保肛手术成了首选的术式， 外科医生一方面要尽量保证病人术后的控便功能健全,另 一方面要降低局部复发率和提高5年存活率。在过去结直 肠癌合并肝转移属于绝对晚期，只能选择姑息治疗，但是 经过研究发现，对结直肠癌发生肝转移的病人，相当一部 分转移灶是可以切除的，可使病人得到长期存活，因此对 于肝转移病人不要轻易放弃而仅采用姑息治疗。总之，肿 瘤外科的发展经历了三个阶段:单纯肿瘤切除一一萌芽阶 段的肿瘤外科；肿瘤“整块”切除根治术一一广泛切除（扩 大）的肿瘤外科;适度的肿瘤根治术一一保存组织及功能 的肿瘤外科。未来肿瘤外科是根治与微创、规范化与个体 化辩证的统一。
3外科医生理念的变化
随着现代医学模式的冲击，外科医生的理念也发生了 巨大变化，这其中包括从“巨创”到“微仓r，从经验医学到 循证医学，从“只看病不看人”到人文医学的回归，从手术 切除到修复、置换及从手术成功到全方位的快速康复外科 (fast track surgery)等方面的变化' 科学的进步首先起始 于理念的变化，由此可见理念上的革命将会比技术上的革 命影响更为深刻[6]。
3.1外科微创化微创外科本身不是一种专科，它是在微 创理念指导下的一项技术，更重要的是体现了一种外科思 维方式。在微创理念的变化过程中，还存在概念的误区， 微创外科是从整体医学的角度出发,强调的是局部和全身 的统一，涵盖了外科理念和外科技术两方面的含义，而并 非单纯的腔镜外科或是“小切口”另一方面，若片面追求 “微创”，以完成腹腔镜手术或NOTES为目的，忽略病人的 实际情况,则会增加病人的创伤，影响远期疗效。
微创的理念正在渗透至各种外科技术，使传统外科向 着“外科微创化”的方向发展。应认真培养外科医生，尤其 年轻医生的微创理念和微创外科技术，将微创理念贯穿于 临床实践的始终[7]。
3.2临床医学新思维一循证医学现代外科学要求必须 以最佳科学研究的结果为依据。循证医学(evidence based medicine,EBM)是以证据为基础的医学，要求在严格的科 学证明的基础上开展医疗工作。外科病人的治疗很大程 度上依靠手术,但往往有多种手术方式可供选择,仅凭经 验评价某种手术方式的优劣是非常困难的,更需要应用循 证医学的方法来客观评价。美国一项调査结果显示:40% 的手术是可以不做的。循证医学是外科医师实现自我知 识更新和理念纠偏的最佳手段,可以通过学习循证医学接 触到目前最新、最好的治疗方式，并以此来指导自己的临 床实践W。
迄今为止,外科学仍然有大量的问题尚无定论，外科医 生只有利用循证医学的思维，多学科协作(multi-disciplin¬ary team, MDT)，才能从大量的最新研究成果中遴选出最有 价值的信息来指导临床工作。
3.3切除-修复-置换-功能外科理念20世纪初期，外科基 本上是切除和缝合，而现在已转变为精准切除、精确修复 和无止境替代。外科手术不但要去除疾病对病人的困扰， 其最终目的是要恢复人体的生理功能。在当今社会，人们 不再满足于某种器官功能丧失的生活，而是要通过修复和 置换恢复人体的正常生理机能。从单一的追求“挽救生 命”的目标变为“缓解(或治愈)疾病,改善生活质量”的双 重标准，要求不但能恢复健康，还能保证病人的生活质量， 从而产生功能外科的理念。对于乳腺癌而言，目前的治疗 模式已经出现了根本改变，首先体现在手术范围的逐渐缩 小。在做完保留乳房的区域切除后，可以让病人继续保持 良好的形体，保证较高的生活质量。在2008年乳腺癌 NCCN指南中，提倡早期保乳治疗，前哨淋巴结活检替代腋 窝淋巴结清扫，增加了乳腺癌根治术后乳房重建原则。因 此，现代外科医生不再只是简单的将病变组织切除，开始 尝试用各种生物或非生物的材料取代人体的各种病变或 毁损的组织和器官，研究新术式，尽可能保留机体的自主 功能。今后有望通过基因的重组和修补，恢复人体的器官 生理功能，甚至心理功能。
精准医学的发展方向范文第4篇
人工智能在医疗领域的广泛应用价值
目前，人工智能在医疗领域的研究成果频出，人工智能应用医疗领域已是大势所趋。各个科技巨头都相继布局人工智能医疗行业。对人工智能在医疗的应用主要基于多方面的客观现实：比如优质医疗资源供给不足，成本高，医生培养周期长，误诊率高，疾病谱变化快，技术日新月异；此外，随着人口老龄化加剧和慢性疾病发病率的增长，人们对健康重视程度普遍提高，医疗服务需求也在持续增加。
人工智能结合医学应用有非常多的益处，可以让患者、医师和医疗体系均受益。比如对于患者来说，可以更快速地健康z查，获得更为精准的诊断结果和更好的个性化治疗方案建议；对于医师来讲，则可以消减诊断时间，降低误诊的概率并对可能的治疗方案的副作用提前知晓；对于医疗体系来说，人工智能则可以提高各种准确率，同时系统性降低医疗成本。
据悉，人工智能在智能诊疗、智能影像识别、智能药物研发和智能健康管理等方面都有广泛的应用价值。
比如在智能诊疗方面，就是让计算机“学习”专家医生的医疗知识，模拟医生的思维和诊断推理，从而给出可靠诊断和治疗方案。智能诊疗场景是人工智能在医疗领域最重要、也最核心的应用场景。谷歌宣布已尝试将其面向消费者的机器学习能力应用到医疗保健领域中。今年谷歌的人工智能算法在乳腺癌诊断上也表现出了很高准确度；苹果公司最近收购了Lattice，该公司在开发医疗诊断应用的算法方面具有很强能力。
在智能影像识别方面，人工智能的应用主要分为两部分：一是图像识别，应用于感知环节，其主要目的是将影像进行分析，获取一些有意义的信息；二是深度学习，应用于学习和分析环节，通过大量的影像数据和诊断数据，不断对神经元网络进行深度学习训练，促使其掌握诊断能力。作为医生，从一个大的图像如CT、核磁共振图像判断一个非常小的阴影，是肿瘤是炎症还是其他原因，需要很多经验。如果通过大数据，通过智能医疗，就能够迅速得出比较准确的判断。
在智能药物研发方面，则是将人工智能中的深度学习技术应用于药物研究，通过大数据分析等技术手段快速、准确地挖掘和筛选出合适的化合物或生物，达到缩短新药研发周期、降低新药研发成本、提高新药研发成功率的目的。人工智能通过计算机模拟，可以对药物活性、安全性和副作用进行预测。目前借助深度学习，人工智能已在心血管药、抗肿瘤药和常见传染病治疗药等多领域取得了新突破，在抗击埃博拉病毒中智能药物研发也发挥了重要的作用。
在智能健康管理方面，则可以将人工智能技术应用到健康管理的很多场景中。目前主要集中在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理。比如通过获取信息并运用人工智能技术进行分析，识别疾病发生的风险及提供降低风险的措施。计算机还能收集病人的饮食习惯、锻炼周期、服药习惯等个人生活习惯信息，运用人工智能技术进行数据分析并评估病人整体状态，协助规划日常生活。在精神健康领域，计算机可运用人工智能技术从语言、表情、声音等数据进行情感识别。在健康干预层面，计算机则可以运用AI对用户体征数据进行分析，定制健康管理计划。
从IBM Watson的发展看医学人工智能的未来
目前国内外已经有很多高科技企业将认知计算和深度学习等先进AI技术用于医疗领域，并出现了很多产品，其中以IBM的“沃森医生”（IBM Watson）最有代表性。IBM Watson作为该领域中的翘楚，随着人工智能技术的逐渐成熟，在2016年开始放开手脚，以肿瘤诊断为重心，开始在慢病管理、精准医疗、体外检测等九大医疗领域中实现突破，逐步实现人工智能作为一种新型工具在医疗领域的独特价值。
沃森是2007年由IBM公司开发的，IBM Watson具备了自然语言处理、信息检索、知识表示、自动推理、机器学习等能力，能够快速搜索分析非结构化的数据，获取想要的结果。2015年，日本东京大学医学院研究所最初的诊断结果，确诊一位60岁的日本女性患了急髓白血病，但在经历各种疗法后，效果都不明显。无奈之下，研究所只好求助IBM Watson，而IBM Watson则通过对比2000万份癌症研究论文，分析了数千个基因突变，最终确诊这位60岁的日本女性患有一种罕见的白血病，并提供了适当的治疗方案。整个过程IBM Watson只用了短短10分钟。
自2012年罗睿兰接手IBM开始，IBM公司发展方向与业务架构就一直在进行根本性调整。传统硬件与系统软件业务地位不断退后，而云计算、网络安全、数据分析与人工智能成为了公司现金流的核心投放领域。现在的IBM正在转型为一家认知计算和云平台的公司。其中在医学人工智能的优势也越来越明显。
IBM Watson首先进入的领域是复杂的癌症诊断和治疗领域，这也是目前全世界医学界聚焦的重点。Watson的第一步商业化运作就是通过和纪念斯隆・凯特琳癌症中心进行合作，共同训练IBM Watson肿瘤解决方案（Watson for Oncology）。癌症专家在Watson上输入了纪念斯隆・凯特琳癌症中心的大量病历研究信息进行训练。在此期间，该系统的登入时间共计1.5万小时，一支由医生和研究人员组成的团队一起上传了数千份病人的病历，近500份医学期刊和教科书，1500万页的医学文献，把Watson训练成了一位杰出的“肿瘤医学专家”。随后该系统被Watson Health部署到了许多顶尖的医疗机构，如克利夫兰诊所和MD安德森癌症中心，提供基于证据的医疗决策系统。
相继攻克肺癌、乳腺癌、结肠癌、直肠癌后，2015年7月IBM Watson for Oncology成为IBM Watson health的首批商用项目之一，正式将上述四个癌种的肿瘤解决方案进入商用。2016年8月IBM宣布已经完成了对胃癌辅助治疗的训练，并正式推出使用。此外沃森还在2016年11月训练完上线了宫颈癌的服务。
目前IBM Watson肿瘤解决方案已经进入中国。2016年12月，浙江省中医院联合思创医惠、杭州认知三方共同宣布成立沃森联合会诊中心，三方将合作开展IBM Watson for Oncology服务内容的长期合作，这是自IBM Watson for Oncology引入中国以来，首家正式宣布对外提供服务的Watson联合会诊中心，意味着中国医疗行业将开启一个新型人工智能辅助诊疗时代。目前Watson可以为肺癌、乳腺癌、直肠癌、结肠癌、胃癌和宫颈癌6种癌症提供咨询服务，2017年将会扩展到8-12个癌种。在医生完成癌症类型、病人年龄、性别、体重、疾病特征和治疗情况等信息输入后，沃森能够在几秒钟内反馈多条治疗建议。
此外，IBM Watson还与辉瑞达成了一项新协议，会将前者的超级计算能力用于癌症药物研发。辉瑞将用上Watson for Drug Discovery的机器学习、自然语言处理及其它认知推理能力，用于免疫肿瘤学（Immuno-oncology）中的新药物识别，联合疗法和患者选择策略。由于免疫肿瘤学的未来在于针对独特肿瘤特征的组合，这会改变癌症治疗方式。而在药物研发中利用Watson的认知能力，可以更快地为患者带来可能的新免疫肿瘤治疗。
毫无疑问，人工智能将会成为未来IBM的成长引擎。沃森目前已经不仅仅满足于涉及糖尿病等慢病、大健康、医疗影像、体外检测、精准医疗、机器人、疾病研究治疗这几个领域，未来，沃森的触角还会伸到医疗的其他行业，为整个医疗行业服务。
中国版小小“沃森”不断面世
与IBM Watson十年的发展轨迹不同，中国在医学人工智能领域的发展属于追赶者。由于中国没有统一的医疗数据格式以及数据孤岛的隔离，中国在医学人工智能I域投放的资源相对要少很多。不过这并不妨碍国人对其发展的热情。在智能影像识别和诊断方面，中国已经出现了若干版本的小小“沃森”，他们的功能虽然没有IBM Watson那么强大，但也在各个领域显示出独特的应用价值。
浙江德尚韵兴图像科技有限公司是由浙江大学知名专家和珠海和佳医疗设备股份有限公司共同投资成立一家高科技公司。浙江德尚韵兴利用深度学习处理超声影像，同时加入旋转不变性等现代数学的概念，形成了“DE-超声机器人”。该机器人算法借助计算机视觉技术，可以对甲状腺B超快速扫描分析，圈出结节区域，并给出良性与恶性的判断，大大节省了医生的诊断时间。一般来说，人类医生的准确率为60%-70%，而当下算法的准确率已经达到85%。
据悉，人体甲状腺结节已成常见病，如果不加重视，甲状腺结节可能会发生恶变，进而发展成癌症，危及生命。但由于个体化差异，目前三甲医院甲状腺结节的诊断准确率平均也只有60%，如果不做活检，不同医生对同一张片子可能会做出不同判断。而超声机器人的出现，不仅能辅助医生做出精准判断，还能缩短病人就医时间，提升医疗效率。目前“DE-超声机器人”已经在浙江大学第一附属医院、中国电子科技集团公司第五十五所职工医院和杭州下城区社区医院临床应用，一年病例达到8万多，准确率达86%以上。
2017年2月，中山大学中山眼科中心刘奕志教授领衔中山大学联合西安电子科技大学的研究团队，利用深度学习算法，建立了“CC-Cruiser先天性白内障人工智能平台”。该人工智能程序模拟人脑，对大量的先天性白内障图片进行分析和深度学习，不断反馈提高诊断的准确性。将该程序嵌入云平台后，通过云平台上传图片，即可获得先天性白内障的诊断、风险评估和治疗方案。
据悉，先天性白内障是一种严重威胁儿童视力的疑难罕见病。中山眼科中心有全球最大的先天性白内障队列（队列人数近2000名），基于该队列开展了一系列严谨的研究，积累了大量高质量的先天性白内障临床数据。中山大学眼科中心于2017年4月设立“人工智能应用门诊”，由人工智能云平台辅助临床医师进行诊疗。在人工智能门诊就诊的患者，除接受常规诊疗外，其检查数据即时同步到CC-Cruiser云平台，同时享受由人工智能机器人提供的“专家级”诊疗。目前CC-Cruiser已在3家协作医院完成临床试点应用，并取得理想效果。此外，中山眼科中心已经连接了、新疆、云南、青海等边远省区上百家基层医院，每天有大量眼科检查数据上传云平台请求专家协助诊断。在医学人工智能应用场景下，病例以及图像数据将首先通过人工智能程序进行初审，再由专家复核，效率将提升70%以上，极大提高了专家协诊效率。
2017年5月，丁香园、中南大学湘雅二医院和大拿科技共同宣布就皮肤病人工智能辅助诊断达成独家战略合作，并了国内首个“皮肤病人工智能辅助诊断系统”。资料显示，系统性红斑狼疮是一种慢性自身免疫性疾病，属于风湿性疾病中的弥漫性结缔组织病，可引起全身多个脏器受累，包括皮肤、关节、肾脏、血液等。如何精准诊断系统性红斑狼疮，一直是困扰各国科学家的世界医学难题。
目前三方合作研发出的是红斑狼疮人工智能辅助诊断模型，该模型对红斑狼疮各种亚型及其鉴别诊断疾病能进行有效区分，识别准确率超过85%。据悉，该系统一方面是面向皮肤科医生，医生通过APP，把图像传到系统以后，系统提示最有可能的皮肤病类型，然后建立皮肤病电子百科全书，通过百科全书再去学习，辅助临床诊断；另一方面是面向患者，系统提供图片鉴别和导诊意见。据悉，该系统第一期主要实现以红斑狼疮为代表的皮肤病人工智能辅助诊断，下一步将“渗透”到其他医疗机构，并将开放患者端服务。
医学人工智能真正落地
需要全产业链配合
专家指出，要真正实现医疗产业的人工智能化，仅靠单方面的力量难以实现，这需要依托全产业链包括医疗主管部门、医疗机构的参与和信息化服务商等各个环节的共同努力。
比如像前文所述的甲状腺结节、红斑狼疮、先天性白内障的诊断，都要依靠形态学的图像数据，这些在皮肤病和病理科特别常见，所以人工智能的优势在此可以得到充分体现。训练一个好的皮肤科医生可能要十年，把人工智能引进后，可以大大缩短时间。但是医学人工智能研发成本高、数据获取难、尚未深入诊疗核心等成为阻碍其真正落地的因素。
人工智能技术形成产品，最重要是要有大量高质量的数据。深度学习靠的是“吃透”大量样本。但目前大部分医疗机构并不愿公开数据。比如前文介绍的德尚韵兴，为了收集数据，尝试通过多个渠道，有社区检查，有付费志愿者，也有试点医院。最后该公司收集了两三万张超声图像，不嗟厥淙胂低持胁疟Vち苏锒献既仿试85%以上。该公司负责人也评价到，如果样本量能提高一倍，诊断准确率还有较大的提升空间。
在获取高质量的医疗数据方面，国内医院在过去信息化程度不高，数据虽然多，但相对杂乱，使用难度大。如何找到合适的切入点，并快速获取数据会是一个很高的门槛。同时，医院信息孤岛现象长期存在，各个医疗机构的数据尚未实现互联互通。这一局面则逐步从政策层面迎来破冰。去年6月，国务院公布了《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》，明确指出健康医疗大数据是国家重要的基础性战略资源，需要规范和推动健康医疗大数据融合共享、开放应用。但该政策的真正落地依然需要时间。
精准医学的发展方向范文第5篇
在学科自我要求和外界环境的共同作用下，图书馆学理论研究正在蓬勃发展，界内学者纷纷以图书馆学和情报学的期刊和论文为对象，对学科研究热点、研究前沿和发展趋势进行总结、分析、评估与反思，为促进学科的自我完善做出了巨大贡献。但是，纵观这些学者们的努力，不难发现大家的讨论往往是基于归纳逻辑进行的推理，然而归纳逻辑对于预测发展趋势是有局限的，鉴于此，笔者试从演绎逻辑的角度对图书馆的发展趋势进行推理，借以完善对图书馆学发展趋势的预测。
2对图书馆学发展趋势研究的分析
长期以来，学界一直对图书馆学的发展趋势做着深入、细致且全面的研究，经分析，不难发现其中大多数学者是通过分析总结图书馆学的研究热点和研究前沿进而完善对发展趋势的预测，但实际上研究热点和前沿能否准确地反映发展趋势是值得商榷的。
2．1研究热点、研究前沿和发展趋势的含义与关系
对于研究热点和研究前沿人们通常不仔细加以甄别。这里，我们可以通俗的理解为：研究热点是一个学科中研究数量多的领域；研究前沿是一个学科中研究时间新的领域；发展趋势是一个学科未来的研究方向。图书情报学领域的学者之所以一直以来对本学科的研究热点和前沿给予高度的重视，是因为对于研究热点的把握和研究前沿的追踪，有利于学术共同体更加精准地分析与掌握图书馆学研究的发展趋势，并在一定程度上促进本学科的繁荣与发展。
2．2关于图书馆学发展趋势的研究观点
关于图书馆学发展趋势的研究，学界提出了很多观点。笔者在中国知网（CNKI）上以“图书馆学”并且“发展趋势”和“图书情报学”并且“发展趋势”分别作为“篇名”、“主题”、和“关键词”对2009－2013年的文献进行检索，并在所得出的近200篇文献中，经过、仅选择图书情报学核心期刊的文献、删除会议报告和征文启事、剔除没有直接言明图书馆学发展趋势的文献四个步骤，最终选定核心期刊上具有代表性的14篇文献进行了深入的分析。在这14篇文献中，笔者发现学者们基本上以下述三种表述形式对图书馆学的发展趋势加以概括：一是从影响因素的角度来表述，如李娜认为信息技术的发展和网络技术的不断升级都会对图书情报学的研究主题产生巨大影响，有关信息资源、信息检索、信息服务的研究一直是本领域的研究重点，而且其相关研究内容将随着信息技术和网络技术的进步不断进入新的探索空间；〔1〕二是从研究内容的角度来表述，如刘晓波认为机构知识库、云计算、质量控制、手机图书馆等领域将成为图书馆学研究未来发展趋势，总体上认为技术已成为我国图书馆学研究的主角；〔2〕三是从研究特点的角度来表述，如欧朝静、许洪军认为网络化和知识化环境下，图书馆学与情报学、档案学和文献学之间的联系更加紧密，基础理论、应用技术手段相互借鉴，互相影响，研究内容互相重叠，界限模糊不清，很难划分，逐渐形成密不可分的图书情报学科群。〔3〕此外，笔者通过分析这些文献发现学者们所析出的图书馆学的发展趋势不尽相同，各有千秋，但是也有几种观点是研究者们所反复提到的，在此，笔者对这几种观点集聚起来进行简要的介绍与分析。
2．2．1学科融合
肖希明、卢娅认为从图书馆学情报学的历史渊源、网络环境下图书情报工作一体化的实践以及增强学生职业竞争力的角度来看，图书馆学情报学教育整合是必然的发展趋势。〔4〕欧朝静、许洪军认为网络化和知识化环境下，图书馆学与情报学、档案学和文献学之间的联系更加紧密，基础理论、应用技术手段相互借鉴，互相影响，研究内容互相重叠，界限模糊不清，很难划分，逐渐形成密不可分的图书情报学科群。〔5〕何南洋认为目前图书情报学对图书馆、信息资源和信息理论等的研究已形成一定规模，学科的未来发展倾向于数字技术化和功能服务细致化，因此，图书情报学的研究必将向学科融合的方向发展，形成更加细分而完整的大系统。〔6〕
2．2．2知识管理
李广立认为未来的图书馆学情报学将融入知识管理，其理论核心是通过促进知识流来实现知识的增值，理论研究的关注点主要包括知识生命周期问题，知识管理流程的规范化、精细化、科学化、定制化、自动化和简洁化，知识管理流程与业务流程的协同，知识管理流程的信息技术支持和网络化运营，知识应用指导和知识价值实现问题，图书馆学情报学作为一个跨学科的研究领域，仍将是一门处于发展变化中的学科，不管其将来的名称如何定，它终将成为一门综合性的大学科，将越来越趋向于知识管理。〔7〕刘良璧认为在今后的一段时间内，知识管理一定会成为图书情报文献学领域的研究热点，并将以知识管理应用研究、基于知识管理的图书情报文献学的变革和创新研究、知识管理系统、知识服务等为中心展开。〔8〕柯平认为图书馆知识管理研究的继续深化是非常有必要的，而且也是未来研究亟需重点关注的。〔9〕
2．2．3数字图书馆
李娜认为信息技术的发展和网络技术的不断升级都会对图书情报学的研究主题产生巨大影响，有关信息资源、信息检索、信息服务的研究一直是本领域的研究重点，而且其相关研究内容将随着信息技术和网络技术的进步不断进入新的探索空间。自20世纪末以来有关数字图书馆的研究一直是图书馆研究与实践的最热门的课题，数字图书馆仍将是图情领域未来的研究热点。〔10〕刘良璧认为数字图书馆研究将继续成为图书情报文献学领域的研究热点，研究的重心将放在数字图书馆基础研究、数字图书馆技术研究、数字图书馆资源整合研究、数字图书馆模型与多媒体资源库建设等方面。〔11〕
2．2．4其他
虽然有些观点出现的次数较少，但是同样也凝结了作者的心力与智慧，是值得我们借鉴的。如欧朝静，许洪军认为理论和实践应用研究都是未来图书情报学研究的重点和热点，网络化和知识化时代的图书情报学理论和实践应用研究并重，理论和实践是图书情报学健康发展的两翼，偏一不可。〔12〕何南洋认为在Glanzel、Leydesdorff、Egghe等国际知名计量学家的推动之下，图书情报学将以引文分析、h指数等主题为研究前沿，进入新一轮的繁荣阶段。与此同时，图书情报学的学科发展也将随之进入成熟期和完善期。〔13〕刘良璧认为随着社会的发展、图书馆及情报机构社会化服务的深入开展，企业竞争情报、竞争情报流程、竞争情报服务、竞争情报系统、反竞争情报以及情报采集技术方法、情报分析处理技术等将越来越受到图书情报学领域的学者的重视。〔14〕
2．3图书馆学发展趋势研究方法
在选取的文献中，有些文献没有提到研究方法，直接言明是归纳出来的；但大多数图书情报界的学者通过不同的研究方法（词频分析方法〔15〕，词频和关键词共现方法〔16〕，文献调研与归纳法〔17〕，实证研究法〔18〕，高频关键词的聚类分析法和知识图谱分析方法〔19〕，引入CiteSpaceII工具并结合传统文献计量的方法〔20〕，析出各年的高频关键词并借用布拉德福定律、比较分析法〔21〕等）对不同来源的研究论文（CNKI，SCI，SCIE，SSCI等数据库中的研究论文，国家人文社科基金项目，国内外图书情报类全部核心期刊、部分核心期刊、特定核心期刊所刊载的研究论文，硕士论文等）进行某一年度、短期、长期的分析，得出研究热点、研究前沿，部分学者通过研究热点得出学科发展趋势。尽管学者们所使用的研究方法多种多样，但是包括诸如词频分析方法（对2004－2009年图书情报学核心期刊论文关键词的词频分析），统计分析方法（借助SPSS统计分析工具对从数据库中获得的大量数据进行了因子分析、聚类分析以及多位尺度分析）在内的选取的14篇文献中所有关于发展趋势的研究方法实际上都是对已有事实的归纳总结，而通过这些方法析出研究趋势的过程总之都是基于归纳逻辑的推理。
3归纳逻辑对于学科发展趋势研究的局限
归纳逻辑在一般的逻辑教科书上通常被定义为，从特殊到一般的逻辑推理，也常被称之为一种或然性（概然性、盖然性）推理或扩展性推理。〔22〕一般认为，归纳逻辑指的是以个别知识作为前提推出一般性知识作为结论的一种认知方法。归纳推理的前提是一些关于个别事物或现象的判断，而结论是关于该事物或现象的普遍性判断。根据归纳逻辑的属性，归纳逻辑对于研究学科的发展趋势有以下两种局限性：
3．1归纳逻辑研究结论的或然性
按照归纳推理的前提所断定的是否涉及了某类事物的全部对象和归纳推理的具体形式，可以把归纳逻辑分为完全归纳推理和不完全归纳推理。〔23〕虽然完全归纳推理考察了某类事物的全部对象，结论具有必然性和可靠性，但是不完全归纳推理才是归纳逻辑的代表，科学研究中学者们也多采用不完全归纳推理。然而，它只是断定了某类事物中的部分对象具有某种属性，而结论却是断定该类全部对象都具有某种属性，结论所断定的范围超出了前提所断定的范围，因此，前提与结论之间的联系是或然性的。在笔者选取的上述文献中，研究者使用的方法全部都是基于归纳逻辑，采用不完全归纳推理（完全归纳推理虽然结论具有必然性，但需要考察对象的数量极多甚至是无限的，很难或者根本无法使用完全归纳推理，除非是在普遍调查研究中），运用词频分析方法，文献调研与归纳法，统计分析方法，比较与综合分析法，实证研究法等方法，进而得出图书馆学的研究热点、研究前沿，并在此基础上析出图书馆学的发展趋势。由于不完全归纳推理的前提与结论之间的联系是或然的，因此通过分析图书馆学研究热点和研究前沿而得出的本学科的发展趋势只具有一定程度的可靠性，必然需要进一步的检验和证明。
3．2归纳逻辑不能用于对未发生科学事实的研究
在《人类理解研究》〔24〕一书中，著名哲学家大卫•休谟（DavidHume）提出：归纳的思考基本上是先验的，我们不能以先验的知识证明未来就会和过去一致，因为（在逻辑上）可以思考而出的明显事实与世界早已不是一致的了。但是休谟并不是主张归纳法并不可行，相反的，休谟主张的是这种归纳思考在事实上并不是由理性所构成的。休谟理论中的另一个重点在于：虽然休谟对于归纳法属于理性思考的可能性抱持悲观态度，他仍认为归纳推理带有相当值得注意的、也是相当神奇的预见未来的能力。所以，基于归纳逻辑对学科研究热点、研究前沿的分析能够使该学科的学术共同体更好地把握学科发展的趋势，更好地确定学科未来的发展方向。图书情报界学者也是致力于分析研究本学科的研究热点和研究前沿，以期为今后的研究提供参考，为图书馆学的繁荣和完善付诸努力。而归纳逻辑主要是用于归纳已经发生的事实，它在概括事物的共性时，把事物的属性看作某种既成的东西、静态的东西，它所概括的是事物的过去，难以概括它的发展和未来。由于图书馆学的研究热点和前沿是既成和静止的，使用归纳逻辑加以分析的合理性是毋庸置疑的，而用其预测本学科的发展趋势则略显牵强。吴慰慈、罗志勇在2000年发表的《面向21世纪图书馆学研究的新趋向》一文中指出文献构建、元数据、搜索引擎、数字图书馆、知识管理将成为21世纪图书馆学研究的新趋向〔25〕，然而在李娜2011年发表的《2004－2009年我国图书情报学研究热点及发展趋势分析》〔26〕中通过高频关键词统计得出的在2004－2009年我国图书情报学17种核心期刊中，排序前20位的高频关键词中“元数据”仅在2004年有所涉及且排序19位，另外“文献构建”则从未出现在排序表中，诚然，不可否认的是其余的“搜索引擎”、“数字图书馆”、“知识管理”在排序表中多次出现。这表明，归纳逻辑在预测学科发展趋势时，有其一定的利用价值，但是得出的结果是或然的，会有所偏差。在预测图书馆学未来发展趋势时，图书情报界学者所用的方法，归根结底是在归纳逻辑的基础上衍生出的方法，而图书馆学的研究热点和研究前沿是既成事实，是静态的事物，毫无疑问可以也必须是通过归纳推理得到。但是图书馆学发展趋势却不是单单通过归纳就可以得到的，而且通过归纳推理得出的研究热点和研究前沿是无法推理出发展趋势的。另外，科学研究中一种重要的科学哲学就是证伪主义。证伪主义认为科学只能被证伪，不能被证实，其逻辑依据就是科学命题的提出总是在归纳逻辑的基础上提出的，而科学研究所采用的推理基本都是不完全归纳推理，结论具有或然性而且也不能归纳出未发生的科学事实，因此它的结论是不可靠的。正是基于这种考虑，波普尔才提出科学只能被证伪，不能被证实。这种科学哲学实际上也侧面的反映了归纳逻辑的局限。
4基于演绎逻辑的分析
与归纳逻辑对应的是演绎逻辑，笔者窃以为通过演绎逻辑来推理图书馆学的发展趋势未尝不是一种好的办法。所谓演绎推理，就是从一般性的前提出发，通过推导即“演绎”，得出具体陈述或个别结论的过程。它是一种必然性推理，推理的前提是一般，推出的结论是个别，一般中概括了个别。因为任何一门学科的发展都是源自于人类社会发展的需要和其自身所承载的能力，因此，采用演绎逻辑推理最主要的三段论形式从社会发展需要和图书馆学自身能力作为大小前提来推理图书馆学的发展趋势是有迹可循的。
4．1大前提：社会发展要求图书馆学研究什么
首先，从图书馆学的学科性质谈起。一个学科的学科性质反映了该学科的归属，了解图书馆学的学科性质，有利于确定其今后的研究方向，把握其未来的发展趋势。关于图书馆学的学科性质，主流观点认为“图书馆学具有应用科学的性质”〔27〕。图书馆学来自实践，反映实践，具有强烈的实践性，技术性和应用性。其理论基础能很好地应用于社会实践，这不仅仅表现在图书馆采访、编目等本职工作中离不开图书馆学理论的指导，政府部门的电子政务，企业的竞争情报也同样如此，除此之外人类社会发展的许多方面需要应用图书馆学的相关理论，需要应用图书馆学的相关理论来说明社会实践中的各种现象，解决社会实践中的各种问题。其次，至于社会需要图书馆学具体研究什么，目前尚未有一个具体规范。从广义上讲，一切关乎人类社会发展，促进人类文明进步，提高人民生活水平的内容都需要图书馆学去研究；但是从狭义上讲，社会需要图书馆学具体研究什么，我们可以从图书馆学萌芽时期说起：从图书馆出现到19世纪初施莱廷格提出“图书馆学”概念的这段时期，已有关于文献收集、整理、存储和利用方面的经验和知识，为图书馆学的产生准备了必要的条件。而人们将图书馆学作为一门科学去独立研究是从近代开始的，施莱廷格在1808年《试用图书馆学教科书大全》一书中第一次全面论述了图书馆目录编制原理，将图书馆学的研究对象确定为“图书整理”〔28〕。这表明古代至中世纪无论中外，图书馆学的知识都是在文献整理，尤其是在文献编目的基础上首先积累起来的。过渡到今天的信息社会，物质、能源和信息并称为世界三大要素。物质是赖以生存的基础，能源是生命体的条件，信息是构建世界的桥梁，三者缺一不可，统一为一个体系。人类社会需要图书馆学去研究的远远不仅仅是文献的收集和整理那样简单，而是需要研究关于对人类社会发展有益的信息资源的方方面面。但是关于信息资源管理的研究涉及到一个社会分工的问题，这也就引发了图书馆学发展趋势研究的小前提“图书馆学能研究什么”。
4．2小前提：图书馆学能研究什么关于“图书馆学能研究什么”，不像“社会需要图书馆学研究什么”那样不明确，要分析清楚前者，还要从图书馆学的原问题“图书馆学的研究对象”谈起。学科的“研究对象”是一门学科奠
定的基石与研究的起点，对学科的构建和发展方向有着决定性的作用，也是科学部类之间、门类之间、学科之间相互区别的内在依据。〔29〕“图书馆学”从诞生至今的200多年的时间中，其研究对象一直是图书馆学界所关心的核心问题，笔者也对于此问题做出过深入的探讨。本着保证研究对象的特殊性、不能直接概括为图书馆或图书馆事业、不能等同于研究内容、以及表述为一种社会行为的四个原则，〔30〕笔者将图书馆学的研究对象概括为“面向信息检索的信息组织”〔31〕，这便是图书馆学所能研究的。而信息资源管理分工中关于“基于信息组织的信息开发”和“面向信息利用的信息保存”〔32〕则需要图书馆学的同宗学科情报学和档案学去研究。图书馆学具体能研究的领域有很多，如图书馆经济，图书馆建筑，图书馆管理等等。但是能够成为图书馆学研究的发展趋势的，一定要抓住图书馆学研究内容中最核心的东西，也就是图书馆学的研究对象。如图1所示，两条直线中间代表图书馆学的研究对象，随着时间的发展其并不会发生任何改变；螺旋曲线代表图书馆学的研究内容，随着学科的不断发展与繁荣，研究内容会越来越多，所示的螺旋曲线的直径也越来越大。从研究对象出发，围绕研究对象所产生的众多的研究内容中，有的研究内容和研究对象关系紧密，有的研究内容与研究对象关系疏远，而那些与图书馆学研究对象关系紧密的研究内容会成为图书馆学长期的研究领域，反之，与研究对象关系疏远的研究内容则会慢慢消失在人们的研究视野中。图1研究对象与研究内容示意图近几年人们重点关注的IT技术之一———云计算正逐渐渗入到医药医疗、制造、金融、教育科研、电子政务等各个领域，各种云计算的服务范围正日渐扩大，影响力也无可估量；而后又被IT行业津津乐道的大数据，其应用并不仅仅局限于电子通信、网络技术产业，而是正在逐步深入到工业、重工业等众多行业，大数据里面隐藏着巨大的商业价值，在未来经济中会起到不可替代的作用。〔33〕像云计算、大数据等技术的研究能否成为今后图书馆学所关注的热点一直存在争议，有些学者认为这是其他学科的研究内容，有些学者认为既然图书馆学能够涉及到这些技术，那它们则理应成为图书馆学所研究的内容。但是依照我们的思路，我们评价一个领域能否在今后的一段时期内成为图书馆学的关注热点，就要看它的核心内容是否能够为信息组织———图书馆学这个最核心的研究领域提供支撑服务。
4．3推理结论
综上所述，按照上述大小前提，图书馆学发展一直会按照人类社会的要求和“信息组织”的道路发展，而且会一直沿着这个趋势发展下去。历史也恰恰证明了这一点：从最初的施莱廷格在1808年出版的《试用图书馆学教科书大全》一书中认为，“图书馆学是符合图书馆目的整理方面所必要的一切命题的总和”，据此这位图书馆学之父认为图书馆学的研究对象是“图书馆整理”，其主体内容是图书的配备和目录的编制。随后图书馆学的研究对象又经过了杜威的“技术说”，帕尼兹和爱德华兹的“管理说”，巴特勒的“社会说”，我国学者杜定友、刘国钧的“要素说”，以及现在被广泛接受的“图书馆学的研究对象是图书馆事业及其相关因素”〔34〕，此外还有交流说、事业说、信息资源说、知识集合论、可获得性论、知识资源说等“图书馆学研究对象”主要观点和流派。虽然研究对象的讨论呈现出“百家争鸣”、“百花齐放”的态势，但总之离不开“对信息的组织”。在科学研究的道路上，我们在无限趋近于“真理”而永远不可能触及它。同样随着时代的变迁，在图书馆学发展至今的200年中，其有着太多研究内容，时间证明了那些没有生命力的研究内容终究会昙花一现消失在图书馆学研究的视野中，而图书馆学也一直会伴随着人类社会的需要以及沿着“面向信息检索的信息组织”的道路不断繁荣。同样，以后的研究领域是否属于图书馆学研究的发展方向，要看其是否符合“图书馆学研究对象———面向信息检索的信息组织”这一标准。
5图书馆学发展的重要领域
遵循上述推理结论，笔者认为以前的事实证明了这一点，今后的方向也定不会改变，只不过“信息组织”的面貌会焕然一新。当前一个富有勃勃生机的领域开始崭露头角，笔者曾经对其进行过很苛刻的审视，认为其的确属于图书馆学而且符合“面向信息检索的信息组织”这一标准，也定会在未来图书馆学的舞台上大有作为，它就是循证图书馆学。循证图书馆学（Evidence－BasedLibrarianship，简称EBL）受循证医学（Evidence－BasedMedicine，简称EBM）的影响，后者是循证实践（Evidence－BasedPractice，EBP）在医学中的应用，是最为重视科学证据的临床医学。在信息科学领域，医学图书馆员的职责之一就是帮助医生查找需要的医学文献，以保障EBM顺利实施，这种早期的信息服务促进了循证图书馆学（EBL）的产生。〔35〕但EBL并非是EBM在信息科学领域的简单移植，EBM是使用最好的证据来决定病人的治疗方案，而EBL是使用最好的证据来指导图书馆以及其他非常多领域的实践。另外，也有国家称循证图书馆学（EBL）为EBP（EvidenceBasedPractice，循证实践）或EBIP（EvidenceBasedInformationPractice，信息循证实践），由此可见EBL并非是图书馆学的新的分支学科，而是图书馆学的一种独特研究方法，本质上是为了信息检索而对信息的组织，所以循证图书馆学的应用不单单局限于寻找出最佳证据服务于图书馆的用户，协助图书馆制定决策和指导实践，只要是需要获取证据的科学实践，循证图书馆学都能组织信息，获取最佳证据给用户以高效的信息服务。图书馆学具有很强的实践性并处于管理、搜索、评价证据非常便利的独特位置，〔36〕因此，笔者预测循证图书馆学已经或将会在以下领域大有作为。
5．1循证医学
循证医学（EvidenceBasedMedicine，EBM）是遵循科学证据的临床医学。它提倡将临床医师个人的临床实践和经验与客观的科学研究证据结合起来，将最正确的诊断、最安全有效的治疗和最精确的预后估计服务于每位具体患者。它不同于传统医学，后者是以经验医学为主，即根据非实验性的临床经验、临床资料和对疾病基础知识的理解来诊治病人。循证医学并非要取代临床技能、临床经验、临床资料和医学专业知识，它只是强调任何医疗决策都应建立在最佳科学研究证据基础上。这些证据包括随机对照实验，病例对照研究，基于临床经验的权威意见和专家委员会的描述性研究或报告〔37〕等等。如上，我们了解到循证的过程是将这些证据组织起来，按级分类并找出最佳证据服务于每位患者，实际上主要是为了检索而进行信息组织的一个过程。这也就表明了虽然是循证医学带动循证图书馆学成为了近年来图书馆学的研究热点，但循证医学的本质其实是循证图书馆学在医学中的应用。不仅如此，循证图书馆学在医学中所运用的相似方法可以为今后打开多学科合作的大门。
5．2循证法学
基于循证图书馆学在法学中应用，笔者提出了“循证法学”这一概念。大陆法系与英美法系是当今世界的两大主要法系，涵盖了世界上一些主要的国家。大陆法系是成文法系，英美法系的法律渊源既包括各种制定法，也包括判例。虽然中国所属的大陆法系，不讲求判例制，但是我们如果能将已经结案的判例组织起来供司法人员、审判人员、以及其他的法律工作者、当事人使用，也会对司法的客观公正起到积极作用。例如：以前同样是醉酒驾车造成多人死亡的事故，有的案件就以交通肇事罪来判罚，有的则是以危害公共安全罪来判罚，这就使我们法律的客观性、公正性受到了质疑。如果有循证法学，我们就可以借鉴以前的判例，使得诉讼的标准尺度更加统一，更加有据可循。如果循证法学开展得好，以前的像类似的案件判决，将得以迅速地提供给司法判决的各方，也将会增加更加严格的定量研究证据的比例，以弥补传统方法在支持案件决策中的不足，并选择最相关的证据来解决问题，确保在法律纠纷中正确决策而减少判决的随意性，可成为司法判决中重要的依据。
5．3循证史学
文献学的一个重要分支是历史文献学。历史文献学是对文献的产生发展、表现方式、流传情况，以及文献的内容类别、整理利用乃至文献数据化进行探讨和研究，并阐述其发展规律，总结其实践经验，进而加以理论说明的一门综合性的学问。文献学工作之所以一直是图书馆学研究的一个重要分支，其实际上就是在做循证史学的工作，是将文献中找到的有价值的东西组织起来。通过循证史学可以解决社会中许多难以解决、争议颇多的问题。例如，关于领土争端问题，我们可以到以往的文献中寻找证据。问题近期一直是我国政治的焦点问题，是我国的固有领土这是毋庸置疑的。如何证明是我国的固有领土，如“最早明确记载的文献《顺风相送》”、“历代往琉球册使记载”、“归属中琉海沟———历史上明确记载的‘中外之界’”，这些都是证明归属权的最佳证据。鉴于此，循证史学应该明晰自己的使命，并防患于未然，事先将文献信息有规律地按照专题组织起来供人们查找利用。尽管EBP在图书馆学的应用目前还处于初始阶段，鉴于循证法的科学性和普适性，循证研究已经成为了图书馆界理论研究的一个趋势。笔者相信，循证研究可以使图书馆学更具专业性和科学性，更易被其他专业所接受与认可，更利于图书馆学的良性发展。〔38〕
6结论
