就医指南丨医学知识的“保质期”有多长？说出来吓一跳：跟你家冰箱里的鸡蛋差不多！

你或许以为“保质期”只属于食品或药品，但在医学领域，知识其实也是有“保质期”的。

很多曾经无比正确的理念，没过一两年，直接迎来反转；

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比如艾滋病完全没机会治愈、晚期癌症不可能治愈等观点，都已经被打破；

比如肺癌EGFR突变患者，应该先用1代、2代药，耐药后再换3代药，如今已改为“直接一线使用3代药”。

对于癌症等重大疾病来说，由于针对性的研究特别多，往往原有的治疗格局会经常被改变。几乎每年都有不少更前沿、对患者收益更高的新药、新疗法出现。

医学知识的“迭代速度“，已经快到让人觉得可怕。

美国医学会(AMA)的官网上，曾引用过一个令人震撼的预测：

医学知识的“倍增时间”（即总量翻一番所需的时间）正在急剧缩短。从1950年的约50年，缩短到1980年的7年，再到2010年的3.5年。而到2020年，这个周期预计仅为73天[1]。

这73天意味着什么？

它并非指全部医学基础在两个月后就会崩塌重来，而是形象地揭示了一个爆炸性趋势：海量新的研究成果和治疗理念，正以前所未有的速度涌现。

尤其是在肿瘤、免疫、基因治疗等前沿领域，医生一旦停下学习，很快就会落后。这直接导致了医学教育面临的根本性挑战。

对于医学生、临床医生来说，单纯依靠在医学院里“填鸭式”地记忆知识，然后指望用一辈子，这个模式已经彻底行不通了。知识的增长速度，已远远超出了传统教育模式的承载极限。

对于癌症患者来说，自己将生命交托的某个医生或某个医疗团队，是否能跟得上医学前沿的发展速度，很大程度上决定自己的预后。

美国哈佛大学医学院副教授、哈佛大学医学院合作教学医院麻省总医院乳腺癌临床研究主任、乳腺癌NCCN临床实践指南制定专家Steven J. lsakoff医生，曾在【盛诺全球专家系列公益直播】中分享了这样一个案例：

几十年前，医院开展了头一项针对HER2靶向药赫赛汀（曲妥珠单抗）的临床试验，后来又测试了该药联合铂类化疗的方案。

头一批接受赫赛汀的临床试验患者中，有一位叫芭芭拉的女士。她在1992年罹患HER2阳性的晚期乳腺癌。

芭芭拉在49岁时入组了一项赫赛汀联合顺铂的方案，时至今日，她仍然存活，已经80岁了。所以HER2阳性晚期乳腺癌患者的蕞长生存期已经达到三十多年。

当然，并不是所有患者都能像芭芭拉一样疗效卓越。我们真正要关注的，其实是：

如能快人一步用上蕞前沿的方案，患者预后可能大幅提升！

类似的案例还有很多。比如在电影《非诚勿扰2》中，孙红雷饰演的富豪李香山，用一句“这个病全世界都拿它没辙”，让我们了解到恶性黑色素瘤的可怕；然而，影片上映后没过多久，恶性黑色素瘤就从“不治之症”，成为了治愈率极高的好治癌症之一。

2015年，当时已经91岁高龄、罹患晚期恶性黑色素瘤且已经发生脑转移的美国已故前总统卡特，正是凭借此类药物（具体为PD-1抑制剂Keytuda），用药3个月就实现了全身无癌。直到他迈过百岁大关乃至去世时，仍未复发。

时至今日，中国的黑色素瘤患者和其他很多癌种的患者，都可以方便地用上Keytruda了。但在2015年时，国内的肿瘤医生群体对该药知之甚少，用药渠道也几乎没有（2018年7月中国上市）。

医学知识的“保质期”越来越短，根本原因是科技的突飞猛进。

过去要花十几年才能破解的大量基因，现在一天就能测完。高通量基因测序、大数据分析、人工智能影像识别，这些新工具像“放大镜”和“搜索引擎”，让科学家可以更快地发现新的致病基因、药物靶点或治疗方法。比如十年前基因检测还是高端少数人的选择，现在已经成为很多癌症患者入院后的常规检查。

此外，全球协作让科研信息几乎“即时”传播，也推动了医学快速发展。

以前一项研究从完成到发表，可能要等上几年，现在有了预印本（preprint）、开放获取期刊、学术社交平台，一项发现可以在几天之内传播到全球各地。比如新冠疫情期间，中国科学家上传的病毒基因序列，短短几周内，全世界的实验室就已经在此基础上开发诊断试剂和疫苗。

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简言之，全球的科研工作者不再“各自为战”，便捷的医学交流模式，让医学研究的效率大幅提升。

还有一点，就是医药研发本身已经成为巨大产业，对于国力提升有重要作用。目前，全球范围的各个大国都在争相研发新药新技术，形成了“医药军备竞赛”的态势。

医学知识的“保质期”越来越短，意味着医生必须不断学习、不断更新自己的“知识库”。

对患者来说，一个关键问题是：在真正需要的时候，如何找到那个能紧跟医学前沿、为你争取更多机会的医生？

你会更看重医生的名气、资历，还是他对新疗法的敏感度和学习能力？你有什么选择医生的“独门秘籍”可以给大家分享？

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参考来源：

[1]https://www.ama-assn.org/system/files/2019-08/ai-2019-cme-report.pdf?utm_source