麦纳尔自2012年担任斯坦福医学院院长，自身是科学家、外科医生及研究员。他是耳鼻喉科教授、头颈部外科医生，以及生物工程机神经学教授。作为院长，他负责为斯坦福医学院设立战略方向，其中包括医学院研究中心、斯坦福医疗和斯坦福儿童健康中心及儿童医院的研究。

　　在他的主持下，斯坦福医药学院推动准健康的生物医药进程，认为下一代医疗的核心是确保人们健康，事前防范疾病的发生，这具有预见性、主动性、预防性、个性化及患者为中心的原则。

　　麦纳尔在近期接受了财新网李增新采访。

　　问： 你能简单介绍一下精准健康吗？它和传统医疗有什么区别？

　　麦纳尔： 精准健康发源于精准医药（Precision Medicine），是用基因和大数据来个人化对于严重疾病，比如癌症和心脏病的治疗。我们斯坦福就在做精准医药。我们有两个医院，每天都在照顾非常病重的病人。我们将会继续做精准医药。

　　但是我们看到一个独特的机会，把同样的基因和大数据的手段用到一个预测性的、预防性的、主动的方式上。精准健康想要做的是让我们每一个人确定我们患病的风险系数，以及我们能够做什么来防止疾病的发展，以及发展出下一代的先进诊断（advanced diagnosis），来大大提前检测到疾病的时间。

　　人们得的很多严重疾病，如果被更早的检测到，是可以被更加有效地、更少地干预，而达到治疗效果的。精准健康的一个目标就是预防疾病。另一个目标是当我们无法预防疾病时，我们及早检测到它，以便能够更有效地治疗，而这对患者和医疗保健系统的影响也会更少。

　　问： 目前病人们正在使用一些可穿戴设备以及一些应用程序来监控他们的心跳和脉搏等，这些技术已经被证明是有效的？

　　麦纳尔： 是的，电子监测手段很有效。而且，这些可穿戴设备越来越先进，对诊断越来越有帮助，我们可以做生物检验、DNA测序，可以比以前早得多地检测到肿瘤和其他疾病。我们面临一场即将到来的先进诊断的革命。

　　一个例子是我们大部分人到了40岁的时候会去做一个血脂检查。从血脂检查里面，我们得到许多关于我们得心脏病风险的证据。然后我们可以去改变我们的饮食，运动或进行禁食，然后我们可以监测我们的血脂，看看我们的心脏病风险是如何变化的。因此，对于心脏病，我们有一个良好的诊断来预测患病的风险，但我们对免疫系统疾病没有任何类似的东西。

　　我们现在非常接近开发这样的测试，这将是我们检测疾病能力上的另一个里程碑。

　　问： 所以，你是说预测和预防，实际上它给你一些时间和空间来试错？我们可以尝试进行不同的练习，然后看风险参数是否下降？

　　麦纳尔： 对啊。我们能够更好地确定什么有用，什么没有用。比如一些致命的癌症。由于当他们还很小的时候并不造成症状，而只有在他们非常晚期的时候才能被诊断出来。但是如果我们有筛查，能够在这两种癌症还是非常小的时候就检测出来，我们就能非常有效地进行相应的治疗。

　　问： 你说过这也需要让大多数人接受精准健康这样的概念，也就是说还有些说服工作要做？

　　麦纳尔： 是的，我们要鼓励大家，更多地参与到有关自身的活动中来。我爱用的一个例子是，每个人都有银行卡，可以随时查查到底还有多少钱。但直到今天，也不是能很容易地查到自己的医疗档案。因此需要让大家获得这样的能力，让他们认识到对自己的健康是有控制力的。这种把控能力，在过去并不突出。

　　问： 你能聊一下大数据吗？大数据有多重要？

　　麦纳尔：大数据能让我们做这几个事情。 一是以过去没有用过的方式找到健康和疾病的各个不同方面之间的联系。通过将来自数百万患者的数据结合起来，可以更好地确定特定疾病的风险因素是什么。

　　另一方面，大数据能让我们建立一个学习型的医疗保健系统，这意味着当每一个人从医生那里得到护理，护理就成为系统数据的一部分，这让我们能够更细致地观察结果。因此在将来当我们有一些健康问题时，可以基于从数据中获得的知识做出关于护理的决定，而不是基于零星“小数据”做出不完整的推论。 这是我认为大数据特别有前途的两个领域。

　　大数据对于做基因组学也是很必要的，因为绘制基因组就是决定基因和疾病之间的关系，涉及大量数据。

　　问： 收集和使用大数据是否很昂贵？

　　麦纳尔： 关于大数据，最难的事情是进行解读。储存数据涉及一些费用，但是费用随着科技的进步在不断下降。大数据要有用，需要有数据科学家，要有算法，统计学家来解读这些数据。

　　大约一年半之前，我们在斯坦福医学院创建了一个新的系，即生物医学数据科学系。生物医学数据科学是一个非常重要的领域，我们需要大学的一个系——生物数据科学系，来做这个工作，因为它已经发展成了一个新的学科。

　　问： 获取数据是不是一个大问题呢？病人关心他们的隐私吗？

　　麦纳尔： 肯定是有关于隐私，关于数据交换的安全是有担忧的。保障医疗服务数据的安全是非常重要的。我看到一个数据说，美国有47%的患者医疗信息在去年被泄露。我觉得就像金融服务行业非常注重保障银行交易的安全，我们在医疗服务领域也需要达到一个相似级别的安全。

　　并且，在过去对于医疗服务系统，没有一个好的激励机制，让他们做好数据交换。目前这方面有一些进展，一些大的电子病历公司，比如说Epic，有Care Anywhere系统，你登录以后，他会让你的电子病历能够被另一家使用Epic的医疗服务系统所访问。

　　真正能够让数据可交换性向前迈进的是，让消费者能够访问并且掌握他们自己的健康服务数据。一旦消费者能够理解这些数据并且参与到监测他们医疗保健数据中，我觉得这就足以促进关注和保护，因为人们能够更加注意到他们的健康状况，并且更加明白他们能够做什么以改善他们的健康。

　　问： 有人认为，精准医疗目前起作用的方式是加强靶向治疗或药物，对抗癌症的精确度，因为它用途有限，可能会限制受益者的数量？

　　麦纳尔： 我同意你的看法，就是说目前在靶向药物里，我们看到精准医药有最显著影响的是在癌症治疗里。我们看到数据科学和遗传学的力量能够个性化对每一种癌症的治疗。从一个预测性和整体性的角度，应该能够在某人发生癌症之前就应用相同种类的方法。

　　问： 所以你认为这种方法可以在商业上成功吗？它可以在没有大学或政府的资助或支持的情况下维持其发展吗？

　　麦纳尔： 如果让自己和社会更健康，这将提高生产力，减少医疗保健支出。所以，保持健康和预防疾病是有个人和社会经济效益的。

　　在美国，我们为医疗服务提供金融支持的模式并不总是意识到这一点。我们提供医疗服务的模式是一个"为人服务"（People Service）的模式，我们的医疗提供商是建立在医疗服务的每一个片段、每一个检测、每一个流程、病人对医生的每一个访问之上的。我们并没有完全意识到这样做的后果。这导致特别是在诊断性测试领域，由于重要的政府付费方，美国的Medicare（老年人医疗保险），都是按照就诊的数量，而不是质量来收费。因此与高级诊断治疗相比，先进诊断得到的重视不够多。这一点需要改变，前提是认识到把人们变得更健康，其实是很重要的一个领域。

　　问： 我们看到一些在美国和中国的创业公司对预测和预防很感兴趣，他们也在使用可穿戴电子产品和其他的一些技术。你认为对中国投资者或创业公司有哪些经验和教训，他们应该避免什么错误或学习什么教训？

　　麦纳尔： 我认为在美国最大的一个教训是，你必须鼓励新想法，因为许多创业公司最终不会成功，很难预测什么样的主意会成功什么不会。但是如果你有一个鼓励创新的环境，并且提供早期创业发展所需的资本，必将有一些真正好的想法从中产生，并产生巨大的经济效益。有的也有可能会失败，但你必须有一个生态系统，使有想法的人有机会追求他们的想法。

　　这并不意味着所有的想法都应该被投资，但它意味着你有意识地去提供机会让想法被表达和分享，提供机会让许多想法被投资，让你投资的其中一些公司变得非常成功，而另一些公司最终失败。这很难去预测。很难说，"啊，把所有钱都放在这，因为在这你会获得最大的经济回报。"

　　我认为全球化也是很重要的一点。因为中国的创业者会拥有关于中国医疗系统具体问题的知识，美国人要获得相似的基本知识是非常难的。这需要一个全球的生态系统，一个合作共赢的全球生态系统，因为最终我们在美国会了解中国发生了什么，在中国也会了解美国发生了什么，我们也会有创业者同时参与到两个国家中去。

　　问： 精准健康对于保险行业有何影响？

　　麦纳尔： 拿糖尿病人为例，你知道要让一个糖尿病患者保持健康，需要的不只是医生和病人之间的互动。他需要社工、饮食学家，以及病人和他们的家庭一起就病人的生活方式而努力。当然医生的工作是非常重要的，但是同等重要的是生活方式的转变，这需要监控，也需要患者自己的认知。

　　我们现在看到大量的保险公司认识到这一点，并且提供资金来让糖尿病人获得这一整套的医疗健康服务，因为保险公司认识到保持人们的健康不仅仅是对的事情，也是对保险公司有经济利益的。■