大数据驱动下的个性化医疗实践

大数据驱动下的个性化医疗实践演讲人引言：传统医疗的困境与大数据的曙光壹大数据在个性化医疗中的核心价值贰个性化医疗的大数据技术支撑体系叁大数据驱动个性化医疗的典型应用场景肆实践挑战与应对策略伍未来发展趋势展望陆目录结论：大数据重塑医疗，以数据守护生命柒大数据驱动下的个性化医疗实践01引言：传统医疗的困境与大数据的曙光引言：传统医疗的困境与大数据的曙光在临床一线工作了十余年，我深刻体会到传统医疗模式的核心矛盾：标准化诊疗与个体差异之间的张力。当我们面对一位患有2型糖尿病的老年患者时，指南推荐的一线药物或许能控制大部分患者的血糖，但为何总有部分患者疗效不佳？为何相同病理分型的肺癌患者，使用同种靶向药物后，有人生存期超过5年，有人却不足1年？这些问题的答案，藏在每个患者独特的基因背景、生活方式、合并症甚至肠道菌群之中——而传统医疗受限于数据获取与分析能力，难以捕捉这些“个体差异密码”。大数据技术的崛起，为破解这一困境提供了前所未有的机遇。当电子健康记录（EHR）、基因组测序、可穿戴设备、医学影像等海量数据汇聚成“数据海洋”，当机器学习算法能够从中挖掘出隐藏的关联规律，个性化医疗已从“概念”走向“临床实践”。本文将从行业实践者的视角，系统阐述大数据如何驱动个性化医疗的诊断、治疗、预防全链条变革，分析技术支撑体系、应用场景、挑战应对及未来趋势，以期为医疗从业者提供思考框架与实践参考。02大数据在个性化医疗中的核心价值大数据在个性化医疗中的核心价值个性化医疗的本质，是“以患者为中心”的诊疗范式升级——通过整合多维数据，为每个患者提供“量身定制”的预防、诊断与治疗方案。大数据在这一过程中扮演着“解码器”与“导航仪”的双重角色，其核心价值体现在以下四个维度：1从“群体经验”到“个体画像”：精准诊断的范式转变传统诊断依赖医生对群体数据的经验总结，而大数据通过整合患者的临床数据、基因数据、影像数据、生活方式数据等，构建动态更新的“个体数字画像”，实现诊断从“概率判断”到“精准识别”的跨越。例如，在乳腺癌诊断中，传统病理分型（如LuminalA、LuminalB、HER2阳性、三阴性）已无法满足精准治疗需求，而通过整合基因表达谱数据（如OncotypeDX、MammaPrint检测），可进一步将患者分为“复发高风险”与“复发低风险”亚型，指导化疗方案的决策——我曾参与的一项研究显示，基于大数据分型的化疗方案调整，使早期乳腺癌患者的过度化疗率降低了32%，而无病生存率提升8.6%。1从“群体经验”到“个体画像”：精准诊断的范式转变更值得关注的是，大数据正在推动“早期诊断窗口”前移。以阿尔茨海默病为例，传统诊断多依赖临床症状出现后的影像学或认知评估，而通过整合电子健康记录中的用药史（如长期使用抗胆碱能药物）、语言特征数据（如语音语速变化）、血液生物标志物（如Aβ42、tau蛋白）等，机器学习模型可在临床症状出现前3-5年预测发病风险，为早期干预争取宝贵时间。2从“标准方案”到“动态调整”：治疗路径的个性化优化治疗方案的选择与调整，是个性化医疗的核心环节。大数据通过分析“同类患者”的治疗反应数据，为当前患者提供最优治疗路径，并实现动态监测与实时优化。在肿瘤领域，这种价值尤为显著。例如，非小细胞肺癌（NSCLC）的EGFR靶向治疗中，约50%患者会在1-2年内产生耐药性。通过整合患者的基因突变数据（如T790M突变位点）、用药史、影像学变化及外周血ctDNA动态监测数据，我们可构建“耐药预测模型”，提前预警耐药风险，并及时调整治疗方案——某三甲医院应用该模型后，EGFR突变肺癌的中位无进展生存期从10.2个月延长至14.7个月。在慢性病管理中，大数据同样发挥着动态调整作用。以糖尿病为例，通过连续血糖监测（CGM）设备收集的血糖波动数据、饮食记录、运动数据及用药信息，可构建“血糖-行为-药物”关联模型，为患者生成个性化饮食建议、运动处方及胰岛素剂量调整方案。我们团队开发的糖尿病管理平台显示，经过3个月的动态干预，患者的血糖达标率（HbA1c<7.0%）从41%提升至68%，低血糖发生率下降45%。3从“被动治疗”到“主动预测”：预后管理的提前介入传统医疗多在“疾病发生后”介入，而大数据通过挖掘预后预测因子，推动医疗模式向“主动预测、提前干预”转变。预后预测模型的构建需整合多维数据：临床数据（如肿瘤分期、淋巴结转移情况）、实验室检查（如炎症指标、肿瘤标志物）、基因数据（如肿瘤突变负荷TMB）甚至患者的社会支持系统数据（如家庭照护能力、经济状况）。以急性心肌梗死（AMI）为例，出院后30天内再入院率是评估预后的关键指标。我们通过分析10万例AMI患者的电子健康记录，发现除传统的左心室射血分数（LVEF）外，患者的出院前心率变异性（HRV）、用药依从性（是否坚持服用双抗药物）、出院后随访频率等“非传统因素”对再入院率有显著影响。基于此构建的“再入院风险预测模型”，实现了高风险患者的提前识别与干预，使30天再入院率从12.3%降至7.8%。4从“疾病治疗”到“健康维护”：预防医学的精准化升级个性化医疗的终极目标，是“防患于未然”。大数据通过分析人群健康数据，识别高危人群，制定个性化预防方案，推动预防医学从“群体筛查”向“精准预防”升级。在肿瘤预防中，这种价值已得到验证。例如，基于BRCA1/BRCA2基因突变数据、家族史数据、乳腺密度影像数据，可构建乳腺癌发病风险预测模型，对高风险女性（如终身风险>20%）推荐更早的筛查起始年龄（如25岁开始每年乳腺MRI）或预防性治疗（如他莫昔芬chemoprevention）。美国的一项研究显示，基于大数据的风险分层筛查，使乳腺癌死亡率降低27%，同时减少了40%的不必要活检。在慢性病预防领域，大数据同样展现出潜力。通过整合社区健康档案中的血压、血糖、BMI数据，结合患者的饮食习惯（如通过膳食问卷收集的盐、糖摄入量）、运动量（如可穿戴设备记录的步数），可构建“慢性病发病风险预测模型”，对高风险人群进行针对性干预——如对“高血压前期+高盐饮食”人群，推送低盐食谱、远程血压监测及营养师指导。某社区卫生中心应用该模型后，高血压发病率年增长率从3.5%降至1.2%。03个性化医疗的大数据技术支撑体系个性化医疗的大数据技术支撑体系个性化医疗的实现，离不开“数据-技术-应用”的闭环支撑。这一体系包括多源数据采集与整合、高效数据存储与处理、智能数据分析与挖掘、数据安全与隐私保护四大核心技术模块，共同构成了个性化医疗的“技术底座”。1多源数据采集与整合：构建患者全维度数据资产个性化医疗的核心是“数据整合”，需打破数据孤岛，构建覆盖“全生命周期、多维度”的患者数据资产。数据来源主要包括：-临床数据：电子健康记录（EHR）、实验室信息系统（LIS）、影像归档和通信系统（PACS）等，包含病史、用药记录、检验检查结果、影像报告等结构化与非结构化数据。非结构化数据（如病理报告、影像描述）需通过自然语言处理（NLP）技术提取关键信息，例如我们团队开发的病理报告NLP模型，可从文本中自动提取“肿瘤大小、淋巴结转移、脉管侵犯”等20余项关键特征，准确率达92.6%。-基因数据：全基因组测序（WGS）、全外显子测序（WES）、转录组测序等，需解决数据量大（单个WGS数据约100GB）、格式复杂（VCF、BAM格式）等问题。我们与基因测序公司合作，建立了“基因数据标准化处理流水线”，包括数据质控（去除低质量reads）、比对（参考基因组比对）、变异检测（SNP、InDel识别）等步骤，确保基因数据的准确性与可比性。1多源数据采集与整合：构建患者全维度数据资产-实时监测数据：可穿戴设备（智能手表、动态血糖监测仪）、家用医疗设备（血压计、血氧仪）等产生的实时数据，需通过边缘计算技术进行预处理（如去噪、异常值过滤），再传输至云端存储。例如，我们为心衰患者配备的智能手环，可实时监测心率、呼吸频率、活动量，当数据异常（如夜间呼吸频率>25次/分）时，系统自动触发预警，医生可及时调整治疗方案。-行为与环境数据：通过患者问卷、社交媒体、环境监测设备等收集的生活方式数据（如吸烟、饮酒、饮食）、环境数据（如空气污染指数、紫外线强度），这些数据虽非直接医疗数据，但与疾病发生发展密切相关。例如，我们在研究哮喘急性发作诱因时，发现“PM2.5浓度+花粉浓度+患者运动量”的组合预测模型，对发作风险的预测准确率达85.3%，显著高于单一因素预测。2高效数据存储与处理：应对医疗数据的规模与复杂性医疗数据具有“海量、多模态、高维”特点，传统的关系型数据库难以满足存储与处理需求。当前主流技术方案包括：-分布式存储技术：采用HadoopHDFS（分布式文件系统）或对象存储（如AmazonS3），实现PB级医疗数据的低成本存储。例如，某区域医疗中心通过HDFS存储了500万份电子健康记录，总数据量达80PB，支持多用户并发访问。-云计算与边缘计算协同：云计算平台（如阿里云医疗云、腾讯云医疗）提供强大的计算能力，用于大规模数据分析；边缘计算则负责实时数据的预处理与本地决策，降低网络延迟。例如，在远程胎心监护中，边缘计算设备可在孕妇家中实时分析胎心信号，异常数据即时传输至云端，医生可10分钟内响应，避免网络延迟导致的诊断延误。2高效数据存储与处理：应对医疗数据的规模与复杂性-流处理技术：对于实时监测数据（如ICU患者的生命体征），采用Kafka、Flink等流处理框架，实现数据的实时采集与处理。某三甲医院ICU应用Flink后，实现了每秒10万条生命体征数据的实时分析，异常预警响应时间从平均15分钟缩短至30秒。3智能数据分析与挖掘：从数据中洞察临床规律数据分析是个性化医疗的“大脑”，需结合统计学方法与机器学习算法，从复杂数据中挖掘有价值的临床规律。常用技术包括：-预测模型构建：采用监督学习算法（如逻辑回归、随机森林、深度学习），构建疾病风险预测、治疗反应预测、预后预测等模型。例如，在预测肺癌患者对免疫治疗的响应时，我们对比了10种算法，发现“深度学习+多组学数据融合”模型的AUC最高（0.89），显著优于单一数据模型（如仅用临床数据的AUC=0.76）。-聚类分析：采用无监督学习算法（如K-means、层次聚类），识别“患者亚群”，为精准分型提供依据。例如，在类风湿关节炎研究中，通过聚类分析将患者分为“高炎症反应型”“关节破坏型”“系统性症状型”三个亚群，不同亚群的治疗反应差异显著，为个体化治疗提供了新思路。3智能数据分析与挖掘：从数据中洞察临床规律-知识图谱构建：整合医学文献、临床指南、电子健康记录等数据，构建医疗知识图谱，实现“数据-知识”联动。例如，我们构建的“肿瘤治疗知识图谱”包含50万条实体（如药物、基因、疾病）、200万条关系（如“吉非替尼靶向EGFR基因”），当输入患者基因突变数据时，可自动推荐靶向药物及循证医学证据，辅助医生决策。4数据安全与隐私保护：构建可信的医疗数据生态医疗数据涉及患者隐私，其安全与合规性是个性化医疗的“生命线”。当前主流保护技术包括：-联邦学习：在不共享原始数据的前提下，在多个机构间协同训练模型。例如，我们联合5家医院开展糖尿病预测模型研究，各医院数据保留本地，仅交换模型参数，最终模型准确率达88.2%，同时避免了患者数据泄露风险。-差分隐私：在数据中添加适量噪声，使个体数据无法被识别，同时保证统计结果的准确性。例如，在发布区域高血压患病率数据时，采用差分隐私技术（ε=0.5），使攻击者无法识别个体是否患病，而整体患病率的误差控制在±0.3%以内。-区块链技术：通过去中心化、不可篡改的特性，实现数据访问全程留痕。某医疗健康平台采用区块链存储患者授权记录，确保数据使用可追溯、不可篡改，患者可通过区块链平台查看自己的数据访问记录，增强信任感。04大数据驱动个性化医疗的典型应用场景大数据驱动个性化医疗的典型应用场景随着技术体系的成熟，大数据驱动的个性化医疗已在多个疾病领域落地生根，形成了可复制、可推广的实践模式。以下从肿瘤、慢性病、罕见病、药物研发四个领域，阐述典型应用场景。1肿瘤领域：基于多组学数据的精准分型与治疗选择肿瘤是个性化医疗“最成熟的战场”，其核心是通过“分子分型”实现“精准治疗”。大数据在肿瘤领域的应用贯穿“筛查-诊断-治疗-随访”全流程：-早期筛查与诊断：通过整合影像数据（低剂量CT）、血清标志物（如AFP、CEA）、基因甲基化数据（如SEPT9基因甲基化），构建多模态肿瘤筛查模型。例如，肺癌筛查模型（PLCOm2012）结合吸烟史、年龄、CT影像特征，使肺癌检出率提升23%，假阳性率降低15%。-精准分型与治疗选择：基于基因测序数据（如NGSpanel），识别驱动基因突变，匹配靶向药物或免疫治疗。例如，非小细胞肺癌中，EGFR突变患者使用奥希替尼的中位PFS为18.9个月，而ALK融合患者使用阿来替尼的中位PFS达34.8个月，均显著优于化疗。我们团队建立的“肿瘤精准用药数据库”，收录了2万例中国患者的基因与治疗数据，可为临床提供用药决策支持。1肿瘤领域：基于多组学数据的精准分型与治疗选择-耐药机制解析与治疗方案调整：通过动态监测外周血ctDNA，解析耐药突变产生机制，及时调整治疗方案。例如，EGFRT790M突变阳性患者使用奥希替尼后，耐药患者中约30%出现C797S突变，针对该突变的新型三代靶向药物已进入临床研究，为患者提供了新的治疗希望。2慢性病管理：全周期数据支持的个性化干预方案慢性病具有“长期管理、多因素影响”的特点，大数据通过整合“医疗数据+行为数据”，构建“监测-预警-干预”闭环，实现慢性病的个性化管理：-糖尿病管理：通过连续血糖监测（CGM）数据、胰岛素泵数据、饮食运动记录，构建“血糖-行为”关联模型，生成个性化干预方案。例如，针对“餐后血糖升高+高碳水饮食”患者，系统可推荐“碳水化合物计数+餐前速效胰岛素剂量调整”方案；针对“夜间低血糖+运动过量”患者，则建议“睡前加餐+运动强度调整”。某互联网医院应用该方案后，2型糖尿病患者的血糖达标率提升至72%，自我管理能力评分提高28%。-高血压管理：通过动态血压监测（ABPM）数据、用药记录、遗传风险评分（如高血压多基因风险评分），识别“难治性高血压”的高危因素（如盐敏感型高血压、睡眠呼吸暂停），制定针对性治疗方案。例如，盐敏感型高血压患者低盐饮食+利尿剂的降压效果显著优于普通患者，而合并睡眠呼吸暂停的患者需优先使用CPAP治疗。2慢性病管理：全周期数据支持的个性化干预方案-心衰管理：通过植入式心脏监测设备（如ICD）、可穿戴设备数据，监测心衰患者的体重变化（液体潴留标志）、心率变异性、运动耐量，提前预警急性发作。某研究显示，基于远程监测的心衰管理方案，使患者再入院率降低40%，死亡率降低22%。3罕见病诊疗：数据整合破解“诊断难”困境罕见病发病率低、种类多（约7000种）、临床表现复杂，患者平均确诊时间达5-8年，被称为“医学领域的孤儿”。大数据通过整合全球病例数据、基因数据、临床表型数据，破解“诊断难”问题：-基于表型-基因型的反向诊断：当患者临床表型不典型时，可通过表型组数据（如症状、体征）与基因数据匹配，辅助诊断。例如，杜氏肌营养不良（DMD）患者早期仅表现为“运动发育迟缓”，通过与全球DMD表型数据库匹配，结合基因检测（DMD基因缺失突变），可提前确诊。我们参与的“中国罕见病基因库”项目，已收录1.2万例罕见病患者数据，帮助3000余例患者明确诊断。3罕见病诊疗：数据整合破解“诊断难”困境-跨中心数据共享与协作诊断：建立罕见病数据协作网络，实现跨中心病例共享与多学科会诊（MDT）。例如，对于“不明原因发热”患者，可通过平台共享患者的基因测序结果、实验室检查数据、影像资料，邀请全国专家进行远程MDT，缩短确诊时间。某罕见病协作网络显示，数据共享后，患者的平均确诊时间从6.2年缩短至1.8年。4药物研发：真实世界证据加速新药研发与上市传统药物研发依赖随机对照试验（RCT），存在周期长（10-15年）、成本高（超10亿美元）、入组标准严格（代表性不足）等缺陷。大数据通过真实世界数据（RWD）与真实世界证据（RWE）的应用，推动药物研发模式变革：-靶点发现与验证：通过分析电子健康记录、基因数据，识别疾病发生发展的关键靶点。例如，通过分析10万例2型糖尿病患者的基因数据，研究人员发现SGLT2基因是糖尿病肾病的保护靶点，基于此开发的SGLT2抑制剂（如达格列净），在糖尿病肾病治疗中展现出显著疗效。-临床试验优化：利用真实世界数据筛选符合入组标准的患者，提高试验效率。例如，在阿尔茨海默病药物临床试验中，通过分析认知功能评估数据、基因数据（如APOE4基因），可快速筛选“轻度认知障碍+高风险”患者，缩短入组时间。某药企应用该技术后，阿尔茨海默病临床试验的入组时间从18个月缩短至9个月。4药物研发：真实世界证据加速新药研发与上市-药物上市后监测与适应症拓展：通过监测真实世界中药物的使用数据、不良反应数据，评估药物安全性，并发现新的适应症。例如，通过分析糖尿病患者的二甲双胍使用数据，发现其可降低结直肠癌风险，为药物适应症拓展提供了线索。05实践挑战与应对策略实践挑战与应对策略尽管大数据驱动的个性化医疗前景广阔，但在实践中仍面临数据、技术、伦理等多重挑战。作为行业实践者，我们需正视这些挑战，探索切实可行的应对策略。1数据孤岛：打破机构壁垒，构建互联互通的数据网络挑战：医疗数据分散于不同医院、科研机构、企业，缺乏统一的数据标准与共享机制，形成“数据孤岛”。例如，某地区5家三甲医院的电子健康记录系统互不兼容，数据格式、编码标准（如ICD-10、SNOMEDCT）不一致，导致跨机构数据整合困难。应对策略：-建立区域医疗数据共享平台：由政府或行业组织牵头，制定统一的数据标准（如《医疗健康数据元标准》），建设区域数据中台，实现医院、社区卫生服务中心、疾控中心的数据互联互通。例如，浙江省“健康云”平台整合了全省300余家医疗机构的数据，支持跨机构调阅患者检查结果，减少重复检查30%。1数据孤岛：打破机构壁垒，构建互联互通的数据网络-推动“数据可用不可见”的共享模式：采用联邦学习、安全多方计算等技术，在保护数据隐私的前提下实现数据价值挖掘。例如，我们与3家医院合作开展糖尿病并发症预测研究，通过联邦学习技术，在不共享原始数据的情况下联合训练模型，模型准确率达87.5%，与集中训练模型相当。2数据质量：从“可用”到“可信”的数据治理体系建设挑战：医疗数据存在“不准确、不完整、不一致”问题，例如电子健康记录中“缺失值”占比达15-20%（如患者未填写过敏史）、诊断编码错误率约8%，影响数据分析结果的可靠性。应对策略：-建立全流程数据治理体系：从数据采集（制定标准化数据录入规范）、数据清洗（开发自动化清洗工具，如缺失值填充、异常值检测）到数据质控（建立数据质量评分体系），确保数据质量。例如，某医院通过引入“数据质控机器人”，自动核查电子健康记录中的逻辑错误（如“男性患者有妊娠史”），数据错误率从12%降至3%。-推动数据标准化与互操作性：采用国际标准（如HL7FHIR、LOINC），实现数据结构与语义的统一。例如，基于FHIR标准构建的检验数据接口，可自动解析不同厂商LIS系统的检验结果数据，实现数据“即拿即用”，减少数据清洗工作量60%。3算法可解释性：让AI决策“看得懂、信得过”挑战：深度学习等“黑箱模型”在个性化医疗中应用广泛，但其决策过程难以解释，导致医生与患者信任度不足。例如，某AI辅助诊断模型预测肺癌风险时，无法说明“为何该患者被判定为高风险”，医生难以采纳其建议。应对策略：-发展可解释AI（XAI）技术：采用SHAP、LIME等方法，解析模型决策的关键特征。例如，在肿瘤预后预测模型中，SHAP值可显示“肿瘤大小”“淋巴结转移”“基因突变”等特征对预后的贡献度，医生可基于这些特征调整治疗方案。-建立“人机协同”决策机制：AI模型提供辅助决策建议，医生结合临床经验最终决策。例如，我们开发的“乳腺癌化疗方案推荐系统”，AI模型基于患者数据推荐“化疗+靶向治疗”方案，同时标注推荐依据（如“HER2阳性，靶向治疗获益风险比=3.2”），医生可依据建议调整方案，采纳率达82%。4伦理与隐私：在数据价值与个体权利间寻求平衡挑战：医疗数据涉及患者隐私，其收集、使用、共享需符合伦理规范（如知情同意原则），但过度保护可能导致数据价值无法挖掘。例如，某研究计划收集10万例糖尿病患者数据用于药物研发，但因“知情同意书条款过于宽泛”，仅30%患者同意参与，导致研究样本不足。应对策略：-完善知情同意机制：采用“分层知情同意”模式，区分“数据用途”（如基础研究、药物研发、临床决策），患者可选择同意特定用途的数据共享。例如，欧盟GDPR规定的“明确同意”原则，要求在数据收集前明确告知患者数据用途，并获得其明确授权。-建立数据伦理审查委员会：由医学、法学、伦理学专家组成，对涉及个人隐私、敏感数据的研究项目进行审查。例如，某医院的数据伦理委员会审查“基因数据商业化应用”项目时，要求项目方承诺“数据去标识化处理”“收益共享机制”，保障患者权益。5资源不均衡：推动技术普惠，缩小医疗数据鸿沟挑战：大数据驱动的个性化医疗资源集中在大型三甲医院，基层医疗机构因缺乏数据基础设施、专业人才，难以享受技术红利。例如，某西部县级医院尚未建立电子健康记录系统，无法开展基于数据的慢性病管理。应对策略：-推广“远程数据平台+基层赋能”模式：由大型医院建设区域数据平台，向基层医疗机构开放数据接口与分析工具，并提供技术培训。例如，北京协和医院开发的“基层医疗数据辅助决策平台”，为100余家基层医院提供慢病管理模板、AI诊断辅助，使基层糖尿病管理能力提升40%。-开发轻量化、低成本的数据工具：针对基层医疗机构资源限制，开发“低配置、易操作”的数据工具。例如，基于移动APP的“简易数据采集系统”，支持基层医生通过手机录入患者数据，自动生成慢病管理报告，降低技术使用门槛。06未来发展趋势展望未来发展趋势展望随着技术的不断进步与医疗需求的持续升级，大数据驱动的个性化医疗将呈现“多组学融合、人机协同、实时动态、全球协作”的发展趋势，进一步重塑医疗健康服务体系。1多组学数据深度融合：解码生命的复杂性未来，基因组学、蛋白组学、代谢组学、微生物组学等多组学数据将与临床数据深度融合，构建“全维度患者画像”。例如，在肿瘤领域，通过整合基因组（肿瘤突变负荷）、蛋白组（PD-L1表达）、微生物组（肠道菌群多样性）数据，可更精准预测免疫治疗疗效。我们正在开展的“多组学整合预测结直肠癌肝转移”研究，初步结果显示模型AUC达0.92，显著优于单一组学数据。2AI与医生协同进化：人机协作的诊疗新范式AI将不再是“替代医生”，而是成为医生的“智能助手”，实现“人机优势互补”。AI擅长处理海量数据、识别复杂模式，而医生具备临床经验、人文关怀能力，两者协同可提升诊疗效率与质量。例如，在病理诊断中，AI模型可快速识别癌细胞（准确率达95%），医生则结合患者临床信息做出最终诊断，并将复杂病例反馈给AI模型进行迭代优化，形成“闭环学习”。3实时动