「生技與資工的親密關係─跨領域產學見聞」: 統計與生醫科技

2014/04/16

查理布朗

統計學,過去較少受到重視,在後基因體時代它將對未來的產學界帶來什麼? 

 “對當今畢業生的一個字:統計”(For today’s graduate, just one word: statistics)是 2009 年刊登於紐約時報的一篇文章。文章內提到統計這個專業在學術上及職場上的重要性,甚至引用 Google 首席經濟學家 Hal Varian 的話,「我不斷強調未來十年最性感的職業將是統計學家,而且我不是在開玩笑。」(I keep saying the sexy job in the next 10 years will be statistician. And I am not kidding.)下一世代的職場對統計學家的需求源於資料量的爆炸,當資料的規模大量膨脹,肉眼的觀察,或所謂的 Eyeball test 可能就不敷所需。舉一個例子,在駭客任務(Matrix)裡的尼歐(Neo)可以直接將透視那些綠綠的符碼成實體,但一般的凡夫俗子如坐在主機艙的 operator,所面對的螢幕有無數的資料流動,相信他需要很好的軟體來分析歸納這個龐大的資料,統計推論(statistical inference )即是分析資料重要的基礎。 在台灣求學時,曾遇到很好的統計老師(蕭朱杏教授),但礙於課程的結構設計,能汲取的知識相當有限。另外,統計系所在台灣的大學並不普及,也反映出這個學門所受到的冷落。然而統計這個專業在過去較少被重視的現象並非只發生在台灣,事實上在美國亦是如此。在美國高中有所謂的大學先修課程(Advanced Placement),在高中時代所修的先修課程學分對申請大學有幫助,也可以抵掉部份大學入門課程。先修課程中與計量科學相關的有微積分及統計,但是美國的學生,包括不少我的導生都認為,微積分是比較有趣的,而統計相對比較乏味,或者是次等於微積分的一門學問。 既然統計有市場的需要,為何在教育上較少被重視呢?統計包含了最理論的數理統計及最應用的資料分析,著重數理統計的研究及教育可能存在於數學系,著重資料分析的則散布於其應用的學科,如流行病學、演化學、農學院、金融或經濟學。另外一個有趣的思考是,與統計有著姊妹關係的學門是資訊工程裡的機器學習(Machine learning)。美國著名的統計學家 Robert Tibshirani 曾做了一個表格比較這兩門學問,從這個比較裡觀察到的是工程師使用的名詞都比較酷、比較生動,而統計學家的使用的名詞都相當枯燥,例如,統計學家建構統計模型時說他們在 Regression(迴歸,英文又叫退化!),而工程師說他們在 Learning(學習!)。這項差異也反映在它們在生醫科學上的應用,生物資訊(Bioinformatics)及生物統計(Biostatistics)。前者通常是酷炫實用的演算法,而後者常是艱澀的公式推導。能樂見的是隨著後基因體時代的來臨,兩個領域的對話越來越多,區隔應該也會越來越不明顯。 總結來說,統計是門可以跨許多領域的學問,但它缺乏亮麗的光鮮外表,過去也較少被重視。但資料的大量累積已經讓統計學越發重要,就生醫領域來說,舉凡生物資訊、臨床試驗、生態演化、流行病學,都需要統計學。在資源相對缺乏的時代,在我們投注大量資金生產更多生醫資料的同時,或許也該想想如何用更好的分析,在已公開分享的資料庫中挖取更多有用的知識。後者的金錢投資相對是較少的,更需要的是人才,這應該是台灣較豐沛的資源。 

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文章編輯者

蘇怡嫻, 洪士軒
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關於作者

查理布朗
查理布朗 畢業於台大醫學系,發現數字比病人容易相處,而且數字不會打人或提告,於是遠赴美國求學,連續兩年申請美國各大學博士班皆落榜,對未來相當迷惘,第三年終於進入哈佛,取得流行病學及生物統計雙博士,現任教於美國布朗大學。本以為取得教職後是快樂結局,沒想到迷惘的事更多了,寂寞的旅美生活,家人是他最大的支持。研究高維統計,癌症基因體學,分子流行病學,基因環境交互作用。

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