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为何项目会失败?医生谈医工交叉

2023.3.26

  医生专栏

  近三年,作为一名骨科医生,我探索了医工交叉这一新的科研合作领域。

  都说医工交叉难,经过这三年的经历,我也体会到医工交叉的确很难。

  可是到底哪里难呢?为什么很多医工交叉项目都“失败”了呢?

  下面我就粗略的谈谈我的体会。当然首先要说明两点:

  下面讲的科研问题都是医工交叉,不涉及传统的医学研究,即病理生理机制研究;

  所谓的失败并不是指真正意义上的没有成果,而是指没有能转化成具有临床价值的成果。

  01、医不懂工?工不懂医?

  这是很多人谈到医工交叉时都经常提及的点。的确,不像美国等国家,医学是本科后教育,医生大部分都是Ph D(理学博士)和MD(医学博士),成为一名医生前他们都有着很好的理科教育背景。而现阶段咱们医学生培养模式,缺乏这种系统的理工类教育,使得国内医生很多不具备数理化的基本知识。我自己也是一样,很多数理化知识还停留在高中时期,甚者很多公式定理都想不起来了。

  理工科的教授学生们也不懂医,他们是彻底没接触过医学,从人体的解剖到疾病的病理生理都是一片空白。

  但我觉得这并不是构成医工交叉难的点。

  因为理工科教授学生都是高材生,都是很聪明、很擅长学习的人。

  医学相对于理工科来说并没有那么抽象,有时候拿一个模型标本、手术照片、甚至影像学资料(X线、CT、核磁等),经过医生很简单的讲解,他们就能理解某种疾病是怎么回事,手术是怎么做的,有哪些需要特殊关注的点。

  我接触过很多理工科教授学生,基本上通过医生讲解,在几分钟内他们就能了解疾病周围的解剖结构和手术的来龙去脉。

  反过来也是一样,作为一名医生,我觉得我跟教授们交流,我不需要知道公式推导过程,不需要知道方程怎么解,甚至不需要知道其中用到了哪些物理化学原理,我只需要知道对方研究的内容是什么,目前成果是什么,国内外研究热点是什么等这些信息就足够了,知其然未必要知其所以然。

  所以其实医不懂工、工不懂医,在医工交叉科研合作中往往是不存在的。

  02、混淆了科学问题与工程问题

  国内医生,特别是外科医生,有一个通病,那就是手术做的很好,手技很巧,但是不会发现问题,总是反复重复着同一种手术方案。

  少部分科研意识比较强的外科医生,能发现日常工作种的临床问题,比如骨科中某些类型的骨折复位困难,有些螺钉不容易植入到理想的位置,有些内固定不牢固,有些人工关节容易出现磨损,某些手术步骤时间长风险性高有待改进等等。

  能发现临床问题的医生已经很少,而能想到用理工科技术改善手术、解决问题的医生就更少。

  那这些极少数的想到用理工科手段去解决临床问题的医生就找到了理工科教授,医生觉得这是一个很需要解决的问题。

  但很多医生分辨不了这是科学问题还是工程问题,结果与理工教授们沟通后发现这些问题在理工上根本不存在原理问题,利用某某技术就能解决,且这个技术早在几年前十几年前就已经得到很好的论证,甚至有产品应用于工业生产上,医生要做的只是改变改变产品外形和产品设计,或者是组合几样产品就可以解决,那这个临床问题就变成了工程问题而非科学问题。

  科研设计和标书撰写往往又是需要明确提出科学问题,理工科教授觉得这里面没有科研价值,因此很难总结出科学问题,合作往往就此终止。

  还有些医生通过跟理工科教授探讨,发现教授们研究的成果很符合自己的需要,拿去就能直接服务于临床,解决临床问题,于是就直接去申请课题,但是标书写好后发现医生提出来的往往都是工程问题,不是科学问题,这样的标书是很难被一些基金(特别是自然科学基金)资助的。就比如我本人申请国家自然科学基金,我的标书写的就是想利用某某光学技术,解决提高手术精准度的问题,结果评审结果就是这些光学技术都很成熟,无需进一步研究,我需要解决的是工程问题而不是科学问题,因此不予以资助。

  当然还有另一个极端,比如理工科教授与医生交流后,发现其科研成果只需要调整好某些参数,改变某些变量属性就可以满足临床需要,研究这些参数和变量变化,是一个很好的科学问题,也通过研究的确解决了这些科学问题。

  但在实际临床应用中发现,还有很多工程问题没有解决。比如VR/AR技术,在游戏界早有应用,但应用于临床中,如果AR穿戴式设备过于庞大、做不到小型化,那就会限制其在手术之中的应用。

  因为医生天天低头做手术,本来颈椎就承受了巨大的压力,再戴上沉重的眼镜,几台手术下来估计医生就会罹患颈椎病了,再加上视觉的不适应,更限制了其应用。再比如一些新兴材料,在体外实验中可以取得很好的治疗效果,但在人体之中,面对是体液的酸碱变化、面对着排异反应,其理化稳定性可能受到影响,就发挥不了优异的效果了。

  03、评价系统不同

  理工科学和医学对于研究成果有着不同的评价体系,这些评价体系往往差异性还是很大的。比如对于理工科来说,评价的标准往往都是解决了某某科学问题,制备了某某工程样机/新兴材料,并可以将其应用于某某场景。

  有些进一步的研究还可以证明这种原理样机/新兴材料在特定场景中应用很方便,具有很好的稳定性,解决了实际需要。比如我跟一些光学教授探讨过双目摄像头这一手术机器人常用的组件之一,光学教授说这个产品之前我们研究过,原理上已经搞清楚了,我们还设计了原理样机,现在应用于某些高精尖领域的质检,就通过机器锁定产品上的某个区域,检查有无质量问题,在工业上用的很好。

  从光学原理到原理样机再到工业应用,这就是一个很完整的理工科课题故事。但医学上对于科研成果的评价标准可不仅仅是能用、好用,更重要的是应用了这一科研成果,相比传统方法有无先进之处,因此临床医学中更看重优劣性分析,需要证明新方法优于、至少非劣于之前的方法。

  因此从科学问题解决到原理样机再到临床应用,这并不是一个完整的医学课题,医生还要设计前瞻性随机对照病例研究,一组为新技术组,一组为传统组,通过数据说明应用该原理样机相比传统手术,的确能提高、改善相关的临床观察指标,而且这种指标数值上的提高、改善还要有统计学意义,才算真正证明了原理样机的临床应用价值,才有可能做到转化。

  我也参与过医工交叉项目标书的撰写,很多理工科教授对标书中还要存在对照组这点表示很惊讶。但医学就是如此,就比如手术机器人,不管是骨科机器人也好,还是软组织机器人也好,都想着能像达芬奇手术机器人在男性前列腺癌手术上一样,做出最显著性的优势,因为临床上评价的标准就是要求用了手术机器人就要比医生徒手要好,医生才会接纳手术机器人。

  但实际上一些新技术原理样机却很难做到优于传统手术。因为医生做的已经足够好了,试想如果你生病你的主刀医生哪怕只有90%的把握,你会放心交给他做手术吗?你会希望你的医生至少有99%的把握才敢手术,而机器人也不是100%会成功,99%和99.9%之间可能就没有统计学差异。

  因此在医工交叉完成科研成果并实施转化时,就要设计好临床观察指标,传统的观察指标(如手术时间、出血量、手术疗效等)可能就不适用了,要设计一些有利于机器人的观察指标,就比如达芬奇手术机器人在治疗男性前列腺癌上,其观察指标就是男性性功能的保留,这样机器人的优势一下就体现出来了。只有这样才算真正把一个临床科研故事讲完整。

  04、科研主导权问题

  科学研究总要有一个主要负责人,包括提出科学问题、设计研究路线方法、总结科研成果并加以应用。

  医工交叉也不例外,但这就存在一个科研主导权,即谁负责、谁组织研究的问题。既然是医工交叉,那自然想到就是医生和工科教授两方面。医生作为科研主导者的好处就是研究问题紧贴临床,研究目标很明确,就是要解决某个临床问题,但弊端也像之前谈到的,医生往往很难用分辨科学问题和工程问题,即使分辨清楚也很难用科学化的语言来阐述科学问题的解决办法。

  理工科教授作为科研主导者,好处就是研究内容绝对有足够的创新性,提出的科学问题绝对是这个领域的研究热点,研究设计也足够完备,但缺点是往往忽视了临床应用的可行性,科学问题解决的很好,但做不出适合临床的产品。其实医工交叉领域,除了医生和理工科教授外,还存在着第三方势力,那就是医疗器械厂家。

  其实很多研究都可以由医疗器械厂家来主导推动。比如某家医院的医生,发现应用该厂家的器械时有可以改进的点,而这个点又恰好是另一个理工科教授的科研内容之一,那厂家就可以起到平台的作用,联系好医生和理工科教授,共同提出科学问题,商量、设计好实验流程,通过实验研究解决问题,并将科研成果应用于此款医疗器械,使得器械更加的好用、实用,能使得患者真正从某个方面获益。

  05、唯论文论,到真正转化医学

  不可否认,前些年一些医工交叉领域项目目的就不纯粹,一些项目就是为了申请基金而申请,为了发论文而申请,甚至一些项目的参与人都是医生,没有理工科教授,那这些肯定都是假的医工交叉。好在近些年来政策导向上也有所转变,从唯论文数量到要求论文质量,甚至有些基金明确要求,不得以发表论文作为考核指标,而是要把成果转化作为考核指标,这些都是政策对于真正医工交叉项目的保护和促进。

  06、 如何真正做好医工交叉?

  既然医工交叉很难,那如何才能做好医工交叉项目呢?我的经验也不多,也不一定对,仅供大家参考。

  首先要找好人,医生要持续关注理工科动向,理工科教授也持续想往医学上做成果转化,两者研究方向还要契合。

  其次要注意科研顺序,即医生要先提出临床需求,理工科教授帮助翻译成科学问题,并提出解决科学问题的研究方案,得到初步的研究成果,并将研究成果返还给医生,医生再来设计临床研究,验证研究成果的优劣性。

  最后,研究起步阶段研究内容不宜过大,援引理工科教授的一句话:

  不要重新设计汽车,但可以重新设计轮子。

  太大的研究课题可能就是需要多个研究团队的合作了,就不仅仅是一名医生团队和一名理工科教授团队能做到的了。

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