人工智能更好地為人類服務

張洪瑞

醫療人工智能高診斷的速度和準確率有助于幫助患者發現病情并及早確定治療方案，同時有助于推動中國分級診療平臺的建設，改善就醫環境。

在科幻電影《星際迷航》中，大副史巴克對敵受傷后回到飛船上，醫療官連納立即使用一種智能設備掃描他的身體，并通過科學分析儀上的數據來了解他的關鍵生命體征，這種令人嘆為觀止的先進科技讓很多人停留在科幻電影中。如今，這樣的智能技術已在現實中得到很好的應用。2016年8月，IBM人工智能機器人Watson僅用10分鐘就為一名66歲的女性患者診斷出一種罕見的白血病，而她在幾個月前還曾被醫院誤診。

做醫生做不到的事情

在經過多次化驗和體檢后，日本東京大學醫學研究院的醫生診斷這名患者患上了急性骨髓性白血病，但在經歷各種治療后，效果并不明顯，且出現惡化并逐漸喪失意識，這讓主治醫生得出不可治愈的結論。無奈之下，他們請來了Watson幫忙。東京大學醫學院研究人員Arinobu Tojo表示，Watson通過分析患者病例資料與2000萬份癌癥研究報告和論文進行比對，最后得出結論：患者確實患上了白血病，但不是急性骨髓性白血病，而是一種罕見的白血病。同時，Watson還給出了有針對性的會診建議和治療方案。最終這位66歲的患者獲得了救治，彌補了醫生對罕見病及疑難雜癥思慮不周的過失。

據了解，Watson是IBM旗下的一款認知型人工智能，與其他計算機不同的是，它可以通過自然語言理解技術和處理結構化與非結構化數據的能力理解人們的正常語言交流，掌握海量的非結構化信息，并用與人類極其相似的方式來回答問題。例如，它能夠自主學習醫學專著、影像等大數據資料，進而對醫學影像深度解讀，然后給出診斷和用藥方案。這是血糖儀、CT、核磁共振等計算機輔助醫療設施所不能比擬的，一臺核磁共振只是機械地將人體機能信號轉化為可視化的影片供醫生診斷參考，并不具備自主學習的能力，檢測100個患者和檢測10個患者對它來說并不能獲得“智力”上的增長。

和人類相比Watson可以在17秒內閱讀3469本醫學專著、24.8萬篇論文，提供69種治療方案、61540次試驗數據、10.6萬份臨床報告，并最終給出優選的治療方案。

通過汲取海量醫學數據（知識），Watson可以在短時間內迅速成為腫瘤專家和擁有更強大腦的癌癥專家。“培養一名普通醫生在中國需要5年本科學習、3年住院醫師規范化培訓，結業考核合格后，即具有醫生的從業資格，如全科醫師，這樣算下來，最短也要8年，而培養一名優秀的醫生則需要16至18年。”中國醫師協會會長張雁靈說。

然而，一個中國家庭培養一名醫生需要花多少錢呢？本刊記者粗略地算了一下，從進入幼兒園到臨床醫學本、碩、博8年連讀要30至36年，平均需要花費83萬元。在日本，培養醫學生的花費則是普通學生的兩倍。顯然，培養一個人工智能所花費的成本要遠低于培養一名人類醫生。

據IBM判斷，在2020年，醫療數據每73天就會翻一番。醫生若想學習最新的醫療知識，每周需花160小時，而Watson在15秒內就可以讀取4000萬個文件，學習速度之快極大地幫助了人類提高醫療效率。

與人類協同發展改善醫療環境

面對醫療人工智能的優秀表現，加拿大多倫多大學計算機科學家Hinton說：“醫院無需繼續訓練放射科醫生。”人工智能工程院院長李開復認為，10年內50%的工作將被人工智能所取代，其中就包括放射科醫生，因為他們的看片能力不如機器人。不過，IBM并不打算用Watson取代人類醫生，它只負責給出建議，最終的決策仍需要醫生負責。

IBM大中華區董事長陳黎明表示，人工智能可以增強和擴充人類在專業知識方面的學習能力，與人類合作解決人類和機器無法單獨解決的問題。

百度自然語言處理部前資深研發工程師張超認為：“在記憶維度，機器要比人厲害。只要灌輸給機器足夠多的知識，它可以代替人們來搜索各種可能，最后輔助醫生。”以往醫生都是憑借“肉眼”和經驗去觀察病理影像并判斷病情，現在憑借人工智能可以發現人眼不易察覺的小細節。

66歲的帕姆患轉移性膀胱癌已8年，嘗試過許多不同的療法，一直沒有痊愈。醫生提出用Watson去發現診斷中的一些醫生可能會忽略的東西。在看了來自不同患者的上萬張腫瘤掃描圖像后，Watson在帕姆的腫瘤掃描片中標出了一段突變基因，這是醫生之前沒有發現的，隨后醫生根據這個發現制訂了新的診療方案。

如今，這套系統已引入中國，將用認知計算技術助力中國醫療事業發展。據統計，目前中國有3.3億高血壓患者，近1億糖尿病患者，近1億慢性呼吸病患者，每年有400萬左右新發的腫瘤患者。盡管這些疑難病癥由頂級醫生和研究人員組成的團隊也能診斷和治療，但他們確診的速度會比較慢。不可忽視的是，這些患者每年要去醫院近70億次，而近70億次就診的背后意味著沒有足夠的專家資源來幫助每位病人。

目前，中國面臨優質健康醫療資源配置不均衡的問題，專家主要集中在一線城市的三甲醫院，而三線城市及老少邊窮地區卻無人問津，不管大病小情，人們都喜歡去大醫院掛專家號，嚴重侵占了有限的醫療資源。雖然中國在試圖用遠程醫療來解決問題，但是遠距離診斷、治療和咨詢同樣會受到資源不足的限制，一個醫生一次只能面對一個病人。陳黎明表示，Watson的出現將有可能改變這種局限，促進分級診斷的發展。將來不管是在基層的社區醫院，還是邊遠山區的診所，都可以享受到一流的“專家”服務。試想一下，計算機可以看得懂所有化驗報告等，那么小醫院就可以獲得等同于三甲醫院的服務，并同時服務幾百上千名患者。

據悉，廣州市婦女兒童醫療中心自主開發了一款兒科發熱相關的疾病智能診療助手，根據對200份病歷的數據分析顯示，這個系統目前可以達到中級醫生的水平。