這篇文章源于一個非常有意思的演講，講演者是 UCSD 放射腫瘤學系教授 Steve Jiang。這篇文章的題目來自于芝加哥大學放射診斷學系教授 Xiaochuan Pan 的一篇論文。

問題一目了然：近二十年來，X 光斷層掃描成像技術在學術界的進展一日千里。但是今天醫(yī)學實踐中主流應用的還是二十五年前的 Filtered Back Projection 方法。翻開任何一篇今天關于斷層掃描的論文，都能看到現(xiàn)代方法的結果比FBP方法好了不知道多少倍(下圖從左到右反映了不同年代的技術，而醫(yī)療上至今仍然在應用最左邊的技術)。學術界的成果完全沒有在業(yè)界反映出來。這是為什么呢?

這個問題的重要性可以通過下面的數據看出來。以美國為例，醫(yī)療放射劑量差不多占了于美國人身體所承受的全部輻射的三分之一，每年醫(yī)療X光斷層掃描成像( CT )放射超過六千萬人次(在中國這個數字當然更高)。另一方面，所有的現(xiàn)代 CT 研究都號稱能夠大幅降低對人體的輻射傷害。但是，今天去醫(yī)院，我們遇到的仍然是高輻射低質量的過時技術，并且短期內看起來會一直是這樣。這不僅是一個學術問題，而且是一個公共衛(wèi)生安全問題。

Jiang 對此的回答是這是研究體系之間的矛盾所導致的。CT 技術的進展主要體現(xiàn)為數學工具的飛躍，而臨床醫(yī)生不懂數學，也看不懂數學論文，更不容易找到容易交流的數學家討論。應用數學家滿足于在刊物上發(fā)表論文(二十年間這個領域的論文何止千萬)，卻不關心臨床上存在的實際問題。即使雙方偶有交流，也停留在個案上，完全不足以推動產業(yè)的改變。

從數學家的角度來看，一方面，甚至直到今天為止，很多數學家還滿足于在一些過度簡化的圖像上(Shepp-Logan 就是個典型的例子)實驗自己的數學模型，而完全不了解為什么這些模型會在實踐中遇到巨大的困難。(反過來，這些過度簡化的模型甚至惡化了醫(yī)學界對數學工具的厭惡，認為它們都是紙上談兵而已。我本人就遇到過此類相當不客氣的評論。)

另一方面，大多數數學家并無機會接觸到第一手的醫(yī)療數據(這里也的確存在醫(yī)療法規(guī)和隱私管理的問題)，所以無從建立在實踐層面上比較算法優(yōu)劣性的平臺。其結果就是大家雞同鴨講，自說自話。平心而論，今天這個領域 90% 的研究確實如此。

但是另一個困難更加本質：臨床醫(yī)療業(yè)界普遍看不懂也不愿意看數學論文。這就要求一部分數學家承擔起橋梁的職責，同醫(yī)學界密切合作把數學工具引入臨床實踐，而這是個既困難又吃力不討好的工作。數學家有自己評估學術成就的標準，而這種工作是無法被計入學術貢獻的。(這里說的是美國的情形，在中國大概更糟。)

結論呢?這不是一人一事一時一地的問題，而是跨學科跨產業(yè)的問題。注意到這個問題的人確實越來越多了，但是要指望現(xiàn)實層面的變革，至少目前來看是不現(xiàn)實的。