Jules Berman醫師的新書Data Simplification今年三月出版，是一本我覺得觀點和格局很大的書，幾個月前已把它放入閱讀清單，但最近才好好從第一張開始閱讀，在經歷“台灣醫學論文退稿事件”和多幾個月的閱歷，才慢慢懂作者抱持的論點和書名是如此的“出淤泥而不染”，看者這一兩年的商業書都在強調大數據、智能時代，搬出越複雜的數據和模型越讓人覺得書中談的東西很重要，反之，這本書開頭談的是數據的“簡化（simplification）”，要是沒有實際主持或是處理這些醫療大數據的人，可能無法懂這其中的高度，作者本身在醫療數據領域已經打滾很久，從MIT 主修數學和地球科學到後來成為病理科醫師，並且主持多項NIH關於醫療資訊的項目，不論是出版perl、python、ruby編程書到許多關於醫療數據的“大書”，想必這個主題是他三四十年來在美國醫療資訊歷練想提出來的觀點。

Make everything as simple as possible, but not simpler.     _ Albert Einstein

本書開頭談為何simple這件事很重要，其中點出幾個觀察：

1. 科學的本質是追求簡潔
2. 生命系統某種層面也是在追求簡化，為達到穩定，演化是其中很明顯生命體間簡化的例子
3. 如此研究論文的產量雖然不斷增加，但這幾年發現有很大部分都是無法被重複的
4. 醫學研究所產生的數據量開始進入到另一個層次，讓研究變得異常複雜
5. 臨床診斷的複雜度同時在升高，各式各樣新的診斷資訊不斷加入，發展複雜醫療資訊輔助系統的方向近幾年都以失敗告終，是否暗示重點在於簡化系統，而非逐漸繁繁複醫療資訊系統

這本書撰寫的風格非常嚴謹，寫作風格也是很簡潔，不會追求堆砌高深的字句，反而選字都很精準，閱讀起來很享受。其中的觀察，可以讓年輕的科學家比較能知道所謂的“知識爆炸”這件事情其實意味者我們遇到了所謂的complexity barrier，代表者我們需要改變原本在收集產生資料以及做研究的一些mind set。書中提到一個NIH失敗的案子，歷時十年，但最後案子效果不好（應該是內部人的觀點，從網路上查詢，都是比較“好”的一面，比較難看到真實的結果），叫做CaBIG，當初便是為了能讓癌症研究的所有成果資料可以共享，另一個失敗的案則是發生在英國NHS，同樣政府投資了大量的金錢，想要發展出一套複雜嚴謹的架構來處理醫療研究資料的共享問題。

這是一個很好的謹惕，追求簡潔是一個很重要的態度，雖然人們往往希望把東西搞得越複雜越好，因為看起來比較厲害，不過….這樣只是增加失敗機率。

書中提到另一個很棒的觀念是，處理資料的重點有兩個：

1. 在分析前簡化資料
2. 假設一開始的分析總是錯的，所以當下的分析處理目的是為了再次分析這筆資料前所奠定的基礎

Jules Berman的部落格

關於巨量資料處理的原則

Berman J.J. Principles of big data: preparing, sharing, and analyzing complex information. Burlington, MA: Morgan Kaufmann; 2013.

美國NIH caBIG 項目

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英國NHS health information system

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關於如何發展好的系統來處理複雜問題

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Leveson N. Medical devices: the Therac-25. In: Leveson N., ed. Appendix A in ‘Safeware: system safety and computers’. Reading: Addison-Wesley; 1995.

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