13、探索混合数据结构：生物医学数据可视化新途径

探索混合数据结构：生物医学数据可视化新途径

1. 数据物理化与生物医学数据挑战

近年来，数字技术和制造工艺催生了新型数据对象。借助人工智能计算模型推动新的可视化技术，或是挖掘网络社区在数据对象发展迭代中的潜力，都展现出了巨大的创新空间。同时，智能表面、增强现实和数据声化等技术，也为创建融合物理与数字元素的新界面提供了可能，让我们能以更具创意的方式与数据饱和的世界互动并理解其中的数据。

数据物理化相较于常见的数字数据表示形式，具有显著优势，如提高数据可读性、增强用户参与度以及建立情感连接等。在生物医学领域，数字数据可视化虽已广泛应用于研究和临床实践，但研究人员和从业者仍难以解读许多重要数据集。例如，分析疾病对大脑神经纤维束连接的影响，或是评估不同植入式医疗设备设计对特定患者心脏血流的影响，这些复杂问题都需要更有效的数据解读方法。

随着计算模拟技术和实验数据收集的进步，大量可能改变医疗科学的生物医学数据涌现，但我们理解这些数据的能力却远远滞后。许多数据集即使使用最先进的数字数据显示设备也难以解读。

理论上，物理数据结构或许能为解决这一难题提供急需的方案。生物医学数据通常具有空间特性，存在重要但难以察觉的空间关系。将数据物理化后，我们可以直接用手旋转物体或绕其走动来从不同角度观察数据，无需借助鼠标和键盘；靠近物体就能仔细查看，而无需使用缩放工具或数据过滤小部件。这种解读数据的方式利用了人类视觉系统进化所识别的感知线索（如光、影、纹理）和自出生就学会的物理交互方式（如移动头部），不仅能更准确地理解空间关系，还能自然地进行数据解读，无需关注“用户界面”。此外，通过声音、气味、触觉等多种感官参与的物理化方式，还能进一步利用人类的感知能力来理解更复杂的生物医学数据。