[印度] 生于印度的斯坦福教授能让NIH低下高贵的头吗?
7000亿的错题：NIH与美国人的短命现实
2024年，美国人的平均寿命终于回到疫情前的77.5岁，看似是个恢复性胜利，却难言值得庆贺。
过去二十年间，NIH投入超过7000亿美元，用于资助论文、孵化诺奖项目和开发“革命性疗法”。但现实是：超过1.29亿美国人患有慢性病，90%的医疗开支花在这些疾病上。肥胖、糖尿病、心脏病——这些应被精准医学遏制的疾病，反而愈加普遍。
“我们一直在错误的问题上做正确的研究。”一位NIH资深研究员在《自然》上如此形容这个庞大系统。它曾代表全球生物医学的前沿，如今却深陷“高投入、低产出”的制度泥潭。NIH原本的使命是保障美国人民的健康，延长他们的寿命，但这一目标，却成为它自己最难回答的问题。
直到Jay Bhattacharya出现。
这位从未在政府任职、曾被主流舆论视为“边缘流行病学家”的斯坦福教授，这位曾因疫情期间公开反对全民封锁而被打入冷宫的异议者，如今竟被请上NIH的主位。对Jay来说，这不仅是一次任命，更像是一场制度对自身的反问。
“今天的美国孩子可能活不过他们的父母。”他说，“这不是失败，这是耻辱。”
在这一瞬间，科研体制的荒谬不再是抽象逻辑，而是刺痛人心的公共悲剧。
边缘人的崛起：经济学家的医学叛逆
Jayanta Bhattacharya——连他自己都绕不过来的名字——是斯坦福的“非典型教授”：不进董事会，不打品牌，不管人脉。他的办公室里没有奖章，只有堆满的文献和那件褪色的校服。
如今，他成为NIH第18任院长，执掌27个研究所、2万员工和480亿美元预算。他的上任既非政治回报，也不是命运馈赠，而是一场制度震荡中，一个少数派科学家的意外落点。
这份“非典型”从他孩提时代就已埋下伏笔。
Jay出生于1968年印度加尔各答，母亲来自贫民窟，父亲靠签证抽签赴美，在麦当劳打工，搬家后住进了剑桥的公租房。他靠奖学金读完斯坦福，靠的是拼搏、极度自律和坚信教育是“穷人唯一的自由”。
在他17岁进入斯坦福大学那年，美国正经历里根经济改革的顶峰，而校园内“自由市场”是学术显学。Jay原本想学化学当医生，但在听了经济学教授Alan Garber的一堂讲座后，他改了主意。
“经济学不仅是关于钱，而是关于生命的价值。”他在本科论文中写道，“如果医疗资源有限，那我们必须用统计和道德来同时衡量一个人的治疗机会。”
这个选择，成了他一生的关键词：用经济模型重建医学——把健康、寿命与制度纳入数学公式。
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还没人说话啊，我想来说几句
2024年，美国人的平均寿命终于回到疫情前的77.5岁，看似是个恢复性胜利，却难言值得庆贺。
过去二十年间，NIH投入超过7000亿美元，用于资助论文、孵化诺奖项目和开发“革命性疗法”。但现实是：超过1.29亿美国人患有慢性病，90%的医疗开支花在这些疾病上。肥胖、糖尿病、心脏病——这些应被精准医学遏制的疾病，反而愈加普遍。
“我们一直在错误的问题上做正确的研究。”一位NIH资深研究员在《自然》上如此形容这个庞大系统。它曾代表全球生物医学的前沿，如今却深陷“高投入、低产出”的制度泥潭。NIH原本的使命是保障美国人民的健康，延长他们的寿命，但这一目标，却成为它自己最难回答的问题。
直到Jay Bhattacharya出现。
这位从未在政府任职、曾被主流舆论视为“边缘流行病学家”的斯坦福教授，这位曾因疫情期间公开反对全民封锁而被打入冷宫的异议者，如今竟被请上NIH的主位。对Jay来说，这不仅是一次任命，更像是一场制度对自身的反问。
“今天的美国孩子可能活不过他们的父母。”他说，“这不是失败，这是耻辱。”
在这一瞬间，科研体制的荒谬不再是抽象逻辑，而是刺痛人心的公共悲剧。
边缘人的崛起：经济学家的医学叛逆
Jayanta Bhattacharya——连他自己都绕不过来的名字——是斯坦福的“非典型教授”：不进董事会，不打品牌，不管人脉。他的办公室里没有奖章，只有堆满的文献和那件褪色的校服。
如今，他成为NIH第18任院长，执掌27个研究所、2万员工和480亿美元预算。他的上任既非政治回报，也不是命运馈赠，而是一场制度震荡中，一个少数派科学家的意外落点。
这份“非典型”从他孩提时代就已埋下伏笔。
Jay出生于1968年印度加尔各答，母亲来自贫民窟，父亲靠签证抽签赴美，在麦当劳打工，搬家后住进了剑桥的公租房。他靠奖学金读完斯坦福，靠的是拼搏、极度自律和坚信教育是“穷人唯一的自由”。
在他17岁进入斯坦福大学那年，美国正经历里根经济改革的顶峰，而校园内“自由市场”是学术显学。Jay原本想学化学当医生，但在听了经济学教授Alan Garber的一堂讲座后，他改了主意。
“经济学不仅是关于钱，而是关于生命的价值。”他在本科论文中写道，“如果医疗资源有限，那我们必须用统计和道德来同时衡量一个人的治疗机会。”
这个选择，成了他一生的关键词：用经济模型重建医学——把健康、寿命与制度纳入数学公式。
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