像伦纳德·戴维斯（Lennard Davis）这样的伤残研究学者将“常态”或一般状态的历史发展追溯到19世纪统计学的兴起[1]。法国（应为比利时，此处或为笔者笔误）统计学家阿道夫·奎特莱特（Adolphe Quetelet）利用天体定位恒星的方法，对“一般的人”（l’homme moyen）进行了理论化，该“一般的人”（l’homme moyen）是人类两种独立构造的组合：分别是，一般的体格（身体上的一般人）和一般的情绪（道德上的一般人）。这个“一般的人”是抽象的，由一个州人口中所有可识别的人口属性的平均值组成。由于 “常态”作为该人群中大多数身体的特征，与该常态相背便被病理化为“异常”或“反常”。医学和道德上对于规范性的必然追求最终在20世纪下半叶成为了优生理论和运动的基础。之后向实验医学的转型[2]仅进一步简化了身体的数据生产过程，基于硬科学的原则，数据更多的从实验室的测试程序中产生。

在这段历史中特别令人不安的是，数学和科学的知识生产实践中对于疾病或者伤残身体的贬低。检测条例和技术的规范进步产生了在组织、细胞甚至分子水平上收集数据的形式。这种对人类健康和疾病理解上的标量转变，有望在诊断和治疗干预方面带来更高的精确性。然而，正如叙事医学和生物伦理学领域所提醒我们的那样，将个体缩减为临床指标，无论是T细胞计数还是疾病表型，都有可能因忽视患者的个人病历而使患者失去人性。正如我当前所指出的，这种使患者趋于扁平化的数据具有悠久的历史，需要将其作为医学教育的一部分加以更好地讲授，并在实践中予以重视。我们需要对“大数据”所附的进展叙事保持批评态度。

对经验知识的培养至关重要的是知道如何读取和解释所收集的数据。数字人文可以提供一种基于伦理和护理的人文主义原则的数字素养，可以更好地公正对待在医疗机构就诊的患者，特别是来自边缘人群的患者。数字人文在抵制确定性对定量数据的过度强调方面可能会采取的一个重要干预措施是，重新利用“大数据”的收集和组织方法，使医疗实践围绕病人的叙述进行组织。如果“大数据”以特定的生命统计数据或症状讲述了一个关于个人的非常特殊的故事，我们如何使用数据可视化或数字建模来讲述一个不同的故事，更好地见证病人的经历?如果像数字医疗记录这样的工具是医生和病人在医疗过程中相互主观体验的可视化地图，它会是什么样子呢?

最后，我想以安吉拉·伍兹（Angela Woods）最近对医学叙事的局限性的挑衅为结尾[3]。正如伍兹指出的那样，医学人文科学和叙事医学的许多框架都依赖于叙事的自然化，其作为健康甚至自我的内在属性。尽管学者们已经开始呼吁对疾病或伤残的叙事分析建立更批判性的框架，但叙事本身的规范性却没有得到应有的正视。我不禁好奇，数字人文如何更好地参与非叙事形式的交流，或者为患者和医学专业人士提供“以不预设叙事者的呈现方式构建和交流他们的经验”的方法。[4] 从伤残的角度来看，这似乎是迫切需要的。因为许多残疾的人可能无法理解或以传统的叙述方式表达他们的经历。数字人文科学具有完全想象新形式的令人兴奋的潜力。