大数据时代已经悄然来临，也影响者医学研究的模式，不过现在这种研究仍然是处于探索阶段。美国政府利用其针对10%（3000万）的美国居民的大数据医学研究中心，启动了一个大数据研究项目，这一项目试图回答一个非常基本的问题，就是阿司匹林对预防心脏病的最佳剂量。

负责这一研究项目的单位是华盛顿哥伦比亚特区患者中心成果研究所（PCORI）。关于阿司匹林对预防心脏病效果的研究是该研究所投票决定的，研究项目将投入1000万美元开展预研究，网络支持将由PCORnet负责，PCORnet是由PCORI创建的网络，用于采集3000万美国人的医学相关数据，包括保险索赔、血液生化检测数据后病历资料。虽然美国也有一些私人企业和医疗网络开展大数据医学研究，但PCORnet是目前大数据模式改善医疗保健水平的最大研究项目。2010年美国政府投资30亿美元建立PCORI，主要支持各种治疗效果差异的临床研究，目前已经对外资助5.49亿美元的经费。PCORnet是PCORI自己的项目，将覆盖美国医院和患者组织的29个子网构成。

目前开展的阿司匹林试验是预研究阶段，希望能解决一些问题，如如何招募研究志愿者、规范记录、如何协调大家共同开展工作等。第二阶段将在明年9月启动，将开放研究数据给外围科学家。这一研究项目计划在明年年初启动，受试者服用阿司匹林的剂量主要局限于预防心脏病的范围（用于其他疾病治疗的大剂量将被排除在外），研究的最重要目的是希望确定具体那种剂量具有最佳预防效果。

阿司匹林预防心脏病是已经确认的事实，但是长期的研究并没有给我们一个具体最佳有效剂量的答案。和治疗疾病不同，预防疾病无法获得快速的客观数据指标，例如降血压药物，科学家可以很快知道那种剂量可以达到降血压的具体效果，糖尿病可以用血糖、高血脂可以检测低密度脂蛋白，所以研究起来比较容易迅速。但是预防疾病的研究就非常困难，许多情况下只能获得定性的结论。新药和疾病机制是NIH的职责，PCORI的目的就是要对某些成熟现成的手段进行对比研究，以获得更理想更合理的使用方法。不过和疾病治疗一样，面对千差万别的研究对象，不可能有一种完全标准的统一治疗方法，也不可能存在绝对一致的最佳预防手段。治疗疾病需要个性化，健康维护预防疾病同样需要个性化。

有学者提出要注意不同机构数据的可比性问题，这显然也是需要重视的。关于数据安全性，患者组织比较担心个人隐私的保护。PCORnet称该研究并不采集个人信息，病人记录将由他们的医疗保健供应商所保存。数据分析只在网络内部运行，最后只将结果传递给研究人员。研究将采用知情同意的标准，受试者将被告知其个人数据将会用于解决的具体科学问题。

原文检索：

SaraReardon. US big-data health network launches aspirin study. Nature, 07 August2014; doi:10.1038/512018a