在这个大数据的时代，医疗自然也少不了大数据。但是，最近发表于Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America杂志的一项研究指出，大数据所知道的可能是错的，要了解人类的健康和行为还应该研究个体，而非群体。

研究人员利用统计模型对数百人的数据进行比较，这些数据来自包括健康人士、抑郁症/焦虑症/创伤后应激障碍/恐慌症等患者。

分析结果发现，对群体来说正确的结论对个人不一定正确。例如，一组对抑郁症患者的分析发现，他们内心非常担忧；但同样的分析用于这一组的每个人身上是，差异各种各样，有零担忧的，也有极度痛苦的，与平均水平相差甚远。

研究人员认为，从一大群人身上收集到的数据是瞬间平均下来的，只是一张模糊的快照。情绪、行为、生理对不同的人有显著的差异。

研究主作者、加州大学伯克利分校心理学助理教授Aaron Fisher称，如果你想知道每个人的感觉或者他们是如何生病的，你必须对每个人进行研究，而非群体。疾病、心理问题、情绪和行为是由个体表达出的，一张快照无法抓取所有现象。

医学、社交、行为科学如果长期依赖群体数据会导致误诊、开错处方，使科学理论和实验永久存在，而没有根据不同个体间进行校准。

但这并非让科学失去信心，而是让人们将科研作为日常护理的一部分，这样才能真正做到个性化医疗。

医牛点睛：该研究可能会在很大程度上改变医学和行为科学的最佳实践指南。

循证来源：Lack of group-to-individual generalizability is a threat to human subjects research, PNAS, 2018.6.18

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