[科学技术]AI诊疗 已经开始倒数读秒了吗

视觉中国

"有时候可以治愈，经常缓解，总是安慰."这句名言被认为是对医学本质的简明解释，被镌刻在美国萨拉纳克湖埋葬的结核病康复先驱爱德华·利文斯顿·特鲁多博士的墓碑上。

一百多年过去了，医学每天都在发生革命性的变化。特别是随着人工智能的赋能，医疗技术得到了前所未有的提高。

日前，美国媒体声称中国在将人工智能应用于医疗领域方面领先美国，130多家企业正在利用人工智能提高中国医疗系统的效率，并建议美国企业将ai更多地应用于医疗领域。

几天后，2月20日，谷歌大脑研究人员宣布，他们可以使用深度学习来分析大量视网膜图像(数万级)，从而预测突发心血管疾病的风险，并获得人体解剖与疾病变化之间的联系。据说这是一种医生以前不知道的诊断和预测方法。

人工智能医生助理接管了人类健康“守护者”的推广过程，似乎已经开始数秒了。在深度学习和迁移学习等新兴的人工智能新技术中，人工智能似乎很快就能掌握医生的所有技能，而且可能更深刻。据顶级会计师事务所普华永道(PricewaterhouseCoopers)的报告称，“最初可能会采用人工智能作为人类医生的辅助措施，持续的合作会提高诊疗系统的准确性。未来，人类将有足够的信心完全授权ai系统自主运行”。

把病人的身体和生命交给机器人...这种想象会让特鲁多博士深深叹息，还是拍手惊叹？

初期:距离真正的“ai+医疗”还有一段距离

“普华永道去年10月发布的全球ai报告分析了各大行业对人工智能技术发展的影响，认为医疗卫生和生物制药行业影响最大。”北京无限人工智能研究所首席执行官高第说。事实上，自2011年以来，医疗领域一直处于ai行业应用的前沿。国际数据公司在其《全球半年认知/人工智能支出指南》中将医学人工智能列为2016年最吸引投资的领域之一，且这一趋势并未放缓。

投资的普及和商业的繁荣使得人工智能在医疗领域的应用几乎每个月都在刷新人们的认识。人形“小艺”从一开始就为患者答疑解惑，提供初步的分诊，提供治疗流程、科室位置等信息。去年11月，科大讯飞的“智能医疗助手”机器人以456分通过了临床医师考试，然后应用于“醒目”肺结节等图像识别系统。

虽然取得了很大的进步，但离真正的“人工智能+医疗”还有一定的距离。目前很多案例并不顺利。北京无限人工智能研究所首席科学家、欧洲科学院院士汉斯·伍肆·卡尔特坦言，人工智能以数据为生命线，目前提取最基本的医学信息非常困难。

“从非结构化数据中提取信息非常重要。非结构化数据可以是图像，也可以是文本。”汉斯说，可以将不同来源的数据与具体案例联系起来，然后进行研究。“这些数据需要在机器内部互相了解，比如手术报告。医生会用个性化的语言书写。除了真相，医生也会写下他怀疑的信息，负面信息等。如何提取这些信息并分类？分析呢？”汉斯介绍说，医学领域的很多从业者都建立了一个很大的知识库，比如联合医学语言系统(United Medical Language System)，这是一个非常大的知识系统，有18万个不同的概念，被认为是一个很小的“知识地图”，需要作为基础设施一起改进。

汉斯说，ai在医学领域做了三方面的努力:一是临床研究，二是药理研究，三是帮助医生衡量不同因素，根据数据提出建议。"我们称之为决策支持，而不是决策本身."汉斯强调，因为最终的决定总是由医生做出的。

另外，在另一个方面有所突破。汉斯说柏林有个病人手脚都不能动了。通过脑机接口的科学实验，机器帮助他与他人交流。有了机器和人脑的互动，他又可以和世界交流了。

发展的关键:数据积累是完成任务的前提

“我院有专门的病案数据统计部门，积累了大量的患者基本信息及其疾病诊疗数据。数据统计部门计划通过分析这些数据更好地支持患者的治疗。”北京大学肿瘤医院的纪说。

以北大肿瘤医院为代表的很多医院都建立了数据中心，积累疾病信息进行挖掘分析。在北京西山，中国医学科学院阜外医院基于一个专业的私有云，搭建了一个共享和扩展医疗大数据和生物样本数据库的国家平台。通过深度挖掘和使用数据样本，旨在帮助医生准确治疗，找到新的药物靶点，并指示功能基因位点。

数据积累是ai完成任务的前提。在Google Brain的任务中，通过补充年龄、性别、吸烟史、血压等各种因素的视网膜图像来预测心血管疾病的风险。该系统使用了13万张视网膜图像进行训练。

当中国科学家发现传统方法无法感知的细节时，他们也在进行前沿研究。中国科学院软件研究所研究员田峰表示，在国家重点研发计划的支持下，他的团队正在开发各种医疗级可穿戴设备。“在传统的帕金森病诊断过程中，医生会让患者在纸上连接，画一个螺旋来判断病情。而带传感器的笔可以检测到以前无法采集到的信息，比如用户的笔的压力变化，使用笔的方式。我们发现这些也与帕金森病的早期症状有关。

田峰说:“手部姿态的获取正在智能咨询室试点应用，以帮助医生诊断神经系统疾病。”。该项目的参与单位谢赫医院正在进行试点应用，进一步的研究仍在跟进中。

最终形式:人工智能医生可能不会真的来

虽然达芬奇手术机器人已经用微创的方法进行了很多复杂的手术操作，但研究公共卫生传播多年的顶尖学者田向阳认为，不能把病人交给机器人。他在《医患沟通手册》一书中写道:“医学即仁，医学即仁。”

“医学首先是人文的，而不是技术的。”向-讲述了二战期间纳粹集中营里有一个犹太医生的故事。他看到一个刚被打的犹太同胞，因为疼痛大喊大叫，呻吟不止，但是他很着急，因为他没有抢救设备。他下意识的把对方揽在怀里，但是就在这个时候，奇迹出现了，病人突然停止了叫喊和呻吟，突然安静了下来，脸上呈现出安详的表情，好像没有受伤，好像身体受了重伤。

这个故事与文章开头的句子相对应。技术治愈只是医学上的“有时”。田向阳认为，在健康的影响因素中，技术医疗服务占不到10%，还有人的生物因素、社会物质环境因素、心理行为因素等。现代循证医学为解决人类健康问题提供了重要的指导思想，但循证医学并不完善。比如ai技术获得的有效性证据是99%，对于1%的患者来说是100%的痛苦和不幸。

“人是世界上最世故、最复杂、最敏感的生物。同样的疾病在不同的个体中是不同的，一种疾病在同一身体的不同阶段是很不一样的。说到底，医学是人文科学，不是力学、物理学、生物学、细胞学、疾病学。医学比任何其他学科都复杂得多。人的问题必须由人来解决，单纯依靠技术是不行的。”

田向阳表示担心，过度依赖人工智能技术，会把浸透人文温情的医学变成冷技术，把温暖的医院变成人体修理店，违背医学的“初心”，最终可能导致医学的异化。

在医学领域，人工智能的应用前景广阔，如疾病诊断、病因推断、治疗方案选择、精密手术等。，但前提是必须由医生控制。任何人工智能技术都只能是人脑和手的延伸，是帮助医生解决患者健康问题的工具。可见ai诊疗的最后一步是最远的一步。