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企业家迪亚曼蒂斯认为，大型科技公司将在2030年前涉足医疗保健行业的理由：科技公司通过自己的应用存储用户个人健康信息；家庭医疗设备的介入可以有效减少相关成本；科技公司通过了解一个人的疾病倾向，帮助人们形成健康的生活方式。
精准医疗的问题也值得关注。预测疾病虽然有效果，但是并不等于治疗。大数据筛查的主要问题是，用高度敏感的技术监测身体的许多特征，必然会发现许多异常，但无法判断哪些会在临床上出现。
由于生物学和统计学上的原因，对人类生命轨迹的准确预测是有限度的。这显然限制了预测医学的前景。大数据要真正推动更好的健康结果，就必须制定标准取舍信息。
原文来自Fast Company，作者Ruth Reader
“健康是世界上最大的产业，但却显得支离破碎。”X奖基金会联合创始人、奇点大学执行董事长和 Health Longevity生物技术公司的联合创始人彼得·迪亚曼蒂斯（Peter Diamandis）表示。“你问我Apple 、Google和Amazon能做得更好吗？我觉得好成千上万倍。”
迪亚曼蒂斯在即将出版的新书《未来比你想象的要快》（The Future Is Faster Than You Think）中阐述了他认为大型科技公司将在2030年前涉足健康产业的理由。该书将于2020年1月下旬上架。
他表示：“我们会看到Apple、Amazon、Google以及所有的数据驱动型公司，我们的家中现在就有它们的产品，很快它们会为我们提供医疗服务。”
他指的是Google助手、Amazon Alexa和Apple HomePod等智能音箱。虽然大多目前只能从简单的任务开始，如在线下单和提供烹饪教程，但他们已经涉足家庭健康的业务。
Amazon为Alexa配备健康资源付出了巨大努力。在英国，它与国民医疗服务体系（National Health Service，NHS）合作，可以回答“带状疱疹的症状是什么?”或者“如感冒了怎么办?”等基本健康问题。
Alexa符合美国HIPAA（Health Insurance Portability and Accountability Act，健康保险流通与责任法案），与主要医疗保险公司和供应商签署了合作协议，这样患者就能够最终靠Alexa访问或发送健康信息。迄今为止，它的平台上提供近2,000条健康专业相关知识。
类似地，Google助手通过搜索提供关于药物、症状、疾病以及医生和医疗服务的信息。Google Home和Echo都装载了梅奥诊所开发的急救内容，能够在一定程度上帮助人们处理轻伤。
与此同时，Apple的HealthKit在解决个人健康问题上采取了不同的方式。HealthKit可以连接Apple产品，如HomePod、iPhone和Apple Watch，以及其他公司的设备，如电子秤和血压计。HealthKit还可以接入电子病历、其他与医院和医生相连的App。本质上，它将成为用户所有健康数据的单一数据库。
迪亚曼蒂斯认为，将医疗服务转移到医院之外以及家庭医疗设备的介入有可能减少相关成本，因为医院的医疗费用可能要高得多。这是远程医疗背后的总体思路，但迪亚曼蒂斯认为，大型消费科技公司在推动这一愿景方面发挥及其重要的作用。
这些公司已经掌握用户个人数据，可以预测接下来的行为，利用个人健康数据预测长期健康状况，并据此提供建议。
迪亚曼蒂斯认为，可用的信息越多（基因、疾病史、早餐构成、粪便细菌、睡眠情况、听到的声音），人工智能就能更好地发现潜在疾病，并在问题变得棘手之前提出建议。
这种方法可能会改变医疗结构，从治疗疾病，到防患于未然。“这样做的成本实际上便宜数百甚至数千倍。”
他认为，节约成本将为健康新模式开辟空间。迪亚曼蒂斯预测，Apple和Amazon将推出一项基于用户的健康状况和日常活动的服务，用户向公司支付费用保持健康，而不是付费看病。大型科技公司不仅能影响人们做出更健康的决定，还能强迫用户这么做。
纽约大学斯特恩商学院的战略发展教授艾米·韦伯（Amy Webb）谈到未来的一种可能性,即Amazon、Google和Apple管理整个家庭及其医疗保健，智能冰箱禁止在两餐之间吃零食，而智能车库可以强迫你步行去上班。
迪亚曼蒂斯认为，通过了解一个人的疾病倾向，能够在一定程度上帮助他们形成健康的生活方式。人们可能会突发奇想：“能成功实现治未病吗？这样就不会有额外的支出了。”他认为，正是这些服务，将成为压死传统医疗保险的最后一根稻草。
精准医疗的问题
迪亚曼蒂斯的2030年健康愿景引发了许多问题。首先，这些大型科技公司想成为医疗服务提供商吗？到目前为止，唯一真正明确表达想成为在线医生的是Amazon。
除了与Alexa合作外，该公司还为员工开设了自己的健康诊所，并与JP Morgan和Berkshire Hathaway合作开展了秘密健康项目Haven。
但至少到目前为止，Apple和Google似乎满足于将技术与传统医疗服务提供商整合，深入了解行业。与此同时，保险业更可能调整自身适应预防性健康模式，而不是一触即溃。
去年的一项调查显示，保险公司与慢慢的变多的医疗服务提供商签订合同，要求以统一费率提供持续的医疗服务，而不是根据特定服务再定费用。
但在某些方面，戴曼迪斯押注人工智能是正确的；人工智能在预测疾病方面已经小有成就。目前尚不清楚的是，这些预测能精确到什么程度，大数据对理解我们的身体如何工作有多大意义。
例如，尽管对每个新生儿的基因组进行测序听起来就很强大，但迪亚曼蒂斯认为它在检测某些疾病方面还不如血液测试有效。此外，预测医疗可能只是一个空中楼阁。
在最近的一篇论文中，奥斯陆大学医学伦理中心的博士后亨利克·沃格特（Henrik Vogt）阐述了为什么大数据可能不会像迪亚曼蒂斯描述的那样实用。随着科技进步，会更精确地发现疾病迹象，技术就可以释放慢慢的变多的信号。
但是预测疾病并不等于确诊。“大数据筛查的主要问题是，用高度敏感的技术监测身体的诸多特征，必然会发现许多异常，但无法判断哪些会在临床上显现。因此，就有可能误诊。”
沃格特指出，即使患某种疾病的可能性很高，也可能永远都不可能出现症状。随着医疗服务和设备慢慢的变复杂，如直接面向消费者的基因测序和心率变化检测的可穿戴设备，人们对身体的了解也慢慢变得多。
但信息爆炸也造成了泥沙俱下。并不是每一个微小的基因异常都有意义。不同的身体可能有不同的特质。虽然了解自己的疾病风险，就有了更多的预防空间，但沃格特认为也存在过度治疗的风险，不仅代价高昂，还可能对患者造成伤害。
沃格特解释说，过多地投资大数据而不是其他方面可能会产生问题，比如社会或制度变革。
沃格特写道，这并不是说没有机会通过数据和智能来减轻疾病，但医生需要重新考虑风险。沃格特写道:“我们一定要承认，总会存在某些特定的程度的风险、发病率和死亡率。”
这种观点与精准医疗背道而驰，后者倾向于认为人体就像一台机器，可以测量、分析并最终加以控制。
“历史学家尤瓦尔·哈拉里（Yuval Harari）不加批判地将著作《上帝看人》（Homo Deus）建立在这样一个假设之上，有机体就是算法。”
但人体不是这样的;它们的组成和环境都是独一无二的。“由于生物学和统计学上的原因，对人类生命轨迹的准确预测是有限度的。这显然限制了预测医学的前景。”
这一观点至关重要，因为它是一切质疑大数据医疗法的核心。这就是Apple聘请医生为其医疗硬件开发提供建议的原因。正如沃格特所指出的，大数据要真正推动更好的健康结果，就必须制定标准取舍信息。
迪亚曼蒂斯承认，大数据不是一切，“最好是人类和AI协同合作，我认为，在读x光片、核磁共振、CT扫描、基因组数据等方面，一旦我们能把人类的自我放在一边，机器学习就能发挥更大的作用。”