東京醫(yī)科大學(xué)附屬醫(yī)院的病房里躺著一位六十多歲阿姨。她身患癌癥,，在此接受治療已長達(dá)數(shù)月,，病情卻無絲毫好轉(zhuǎn),。這讓醫(yī)生們感到有點(diǎn)手足無措。

　　情急之下,，醫(yī)療團(tuán)隊(duì)想到可以借助 IBM 公司的沃森智能程序幫忙——這是一臺(tái)曾在智力問答節(jié)目《危險(xiǎn)境地》中打敗人類冠軍的超級(jí)計(jì)算機(jī),。醫(yī)生們把患者的病癥信息輸入到沃森中，并在腫瘤數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行搜索,，結(jié)果發(fā)現(xiàn),，這是一種罕見的繼發(fā)性白血病。醫(yī)療團(tuán)隊(duì)據(jù)此改換了治療方案,。沒過多久,，那位患者就病愈出院了。

　　一位醫(yī)生告訴日本時(shí)報(bào)的記者,，沃森幾分鐘就能搞定的事,，換醫(yī)生去診斷，得花上幾周,?！耙f是人工智能救了那位患者的命，可能有點(diǎn)夸張,，但它確實(shí)一下子就給出了我們想要的數(shù)據(jù),?！?/p>

　　這就是智能醫(yī)療未來的樣子嗎？讓我們來看看,，研究人員夢寐以求的人工智能機(jī)器能做什么：

　　能診斷人體健康狀況

　　向醫(yī)生建議治療方案

　　甚至能預(yù)測出病人的健康狀況會(huì)如何改變,。

　　最大的優(yōu)勢，不是速度快,，而是準(zhǔn)確率高,。

　　今年早些時(shí)候發(fā)布的一份研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，醫(yī)療事故為美國第三大致死原因,。其中,，相當(dāng)一部分人死于誤診。

　　Herbert Chase 在位于紐約的哥倫比亞大學(xué)生物醫(yī)學(xué)信息學(xué)院工作,。他表示：

　　人們的健康狀況太多樣化了,，論文也更新地非常快,，一個(gè)初級(jí)護(hù)理醫(yī)師很難把它們?nèi)加浵聛怼?/p>

　　我們?cè)O(shè)計(jì)的機(jī)器已經(jīng)能做醫(yī)生力所不能及之事,，一臺(tái)機(jī)器可以診斷出幾十種醫(yī)生無法診斷出的病情。

　　Chase 曾提議建立一個(gè) IBM 沃森小組?，F(xiàn)在,，他在設(shè)計(jì)一種算法，可從醫(yī)生的筆記中找到可能會(huì)發(fā)展為多功能硬化癥的蛛絲馬跡,，最終建立一個(gè)程序,，計(jì)算出每個(gè)人會(huì)有多大風(fēng)險(xiǎn)患上多功能硬化癥。他設(shè)想,，未來的軟件可以自動(dòng)分析每個(gè)人的電子健康數(shù)據(jù),，以此發(fā)出警告或提供建議。

　　“機(jī)器給出建議,，人們參考建議做出行動(dòng),，這是一種合作伙伴的關(guān)系?！钡氰b于人類疾病種類太過龐雜,，“算法需要一步步地建立起來?！薄∑渌晒c現(xiàn)存問題

　　近日,，來自斯坦福大學(xué)的研究小組公布了一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可用來檢查感染了癌癥細(xì)胞的肺部組織幻燈片,。運(yùn)用該技術(shù),，計(jì)算機(jī)可顯示出每張幻燈片的個(gè)體特征，如細(xì)胞大小，形狀,，結(jié)構(gòu)等等。它還可以從樣本中區(qū)分出一個(gè)人經(jīng)過醫(yī)療診斷后的存活時(shí)間長短——是短短幾個(gè)月,，還是更久,。通過測試歷史數(shù)據(jù)，該算法被證實(shí)確有成果,。所以,，從原則上講，人工智能已可以應(yīng)用于診斷人體健康狀況,。

　　而在眾多醫(yī)療人工智能工具中,，幻燈片閱讀器僅是其中之一。

　　上周,，機(jī)器學(xué)習(xí)及醫(yī)療保健會(huì)議在洛杉磯舉行,。會(huì)議中，研究人員向人們展示了新型算法：可以檢測癲癇,、預(yù)知腎病和心臟病的發(fā)展?fàn)顩r,、發(fā)現(xiàn)孕婦和新生兒的異常身體狀況。在一個(gè)編程比拼中,，與會(huì)者用自己設(shè)計(jì)的人工智能來聽心跳頻率,，以區(qū)分正常節(jié)奏和異常節(jié)奏。

　　不過,，其他醫(yī)療診斷項(xiàng)目使用的信息資源卻較為模糊和間接：

　　微軟7月份發(fā)布新算法,，通過網(wǎng)頁搜索來推測誰患有胰腺癌。

　　谷歌旗下的Deepmind公司大量使用英國國家衛(wèi)生署的匿名數(shù)據(jù),，設(shè)計(jì)新型人工智能,，以更快解決嚴(yán)峻的眼疾問題。不過,，該項(xiàng)目又引發(fā)一個(gè)新的問題——商業(yè)公司購買健康數(shù)據(jù)的價(jià)格是不是太低了,。

　　雖然人工智能診斷對(duì)醫(yī)生有極大幫助，但問題是,，醫(yī)學(xué)專家們?cè)敢馐褂眠@個(gè)新手段嗎,？目前，人們還需要更多證據(jù)來證明,，計(jì)算機(jī)預(yù)測確能幫助人們改善健康狀況,。

　　有些人擔(dān)心，人工智能診斷技術(shù)的發(fā)展,，會(huì)使醫(yī)生過度診斷,，過度試驗(yàn)，結(jié)果會(huì)適得其反,。即使算法正常運(yùn)行,，如何將其與臨床實(shí)踐完美結(jié)合的問題依然存在,。醫(yī)生們工作已經(jīng)很勞累了，他們不希望人工智能再來加重他們的工作負(fù)擔(dān),。

　　專家觀點(diǎn)

　　Chase 認(rèn)為,，人工智能最后應(yīng)該和電子健康數(shù)據(jù)記錄結(jié)合，這樣向機(jī)器尋求治療建議就會(huì)和獲取病人相關(guān)數(shù)據(jù)一樣,，成為日常工作的一部分了,。

　　“醫(yī)生要讓人工智能幫助自己完成任務(wù)，就意味著他們必須得承認(rèn)自己偶爾會(huì)犯錯(cuò),?！?/p>

　　其實(shí)，市面上早有可以幫助診斷的app,，如Isabel——它可為醫(yī)生提供一個(gè)聯(lián)網(wǎng)清單,，在其錄入癥狀和檢驗(yàn)結(jié)果后，作出準(zhǔn)確診斷,，防止醫(yī)生忽略可能存在的罕見疾病,，造成誤診。但 Chase 表示,，這種方法尚未普及,。原因是：只有不給醫(yī)生造成任何時(shí)間壓力，人工智能才能在此領(lǐng)域大獲成功,?！eo Anthony Celi 是貝斯以色列女執(zhí)事醫(yī)療中心特護(hù)病房的的醫(yī)生。他說,，人工智能大范圍應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域,，還存在一定的社會(huì)阻力。有了人工智能的幫忙,，醫(yī)生將更像一名“船長”,。大部分日常工作，要么讓機(jī)器完成,，要么交給訓(xùn)練有素的護(hù)士,、醫(yī)療電子或醫(yī)師助手。想達(dá)到這樣的工作方式,，醫(yī)生首先要退一步,，承認(rèn)機(jī)器在某些領(lǐng)域確實(shí)比人做得好。這很困難,。因?yàn)闊o論是醫(yī)學(xué)院教授還是患者,，每個(gè)人都希望醫(yī)生總是給出一個(gè)最正確的回答。

　　Celi表示，人們的觀念需要轉(zhuǎn)變,，應(yīng)該更尊重大數(shù)據(jù)和人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域潛力,。只有如此，機(jī)器和人類才能發(fā)揮所長,，各盡其能,。

　　“醫(yī)生和病人的交流能力是無可取代的。醫(yī)生應(yīng)更專注于他們能精益求進(jìn)的事,，比如,，和患者多溝通,，引導(dǎo)他們說出自己的價(jià)值觀和預(yù)設(shè)醫(yī)療指示,。至于復(fù)雜決策，就交給機(jī)器來做,，這方面我們真的不擅長,。”