很多思想領袖認為我們正在經(jīng)歷第四次工業(yè)革命。這次工業(yè)革命融合了物理世界、數(shù)字世界和生物世界，將影響所有學科、經(jīng)濟體和產(chǎn)業(yè)，甚至挑戰(zhàn)“人類”的定義。
醫(yī)療行業(yè)是這場革命的主要領域，而導致醫(yī)療行業(yè)變革的主要催化劑就是AI（人工智能）。
大數(shù)據(jù)和人工智能將革新我們的生活
隨著數(shù)字容量的擴展，越來越多的數(shù)據(jù)被產(chǎn)生并存儲在數(shù)字空間中?？捎脭?shù)據(jù)量正在以每兩年翻一番的驚人速度增長。2013年，可用數(shù)據(jù)量為4.4千兆字節(jié)，但到2020年，每年創(chuàng)建和復制的數(shù)據(jù)將達到44千兆字節(jié)！
通常，我們通過建立系統(tǒng)的規(guī)則和流程來了解我們周圍的世界。但大數(shù)據(jù)世界對我們而言過于巨大了，我們需要人工智能來幫我們了解它。
我們目前還沒有實現(xiàn)真正的人工智能，但它已經(jīng)蓄勢待發(fā)，準備潛入我們的生活。在我們的車里，在谷歌搜索中，在亞馬遜推薦里，以及許多其他設備上，狹義的AI早就出現(xiàn)了。蘋果的Siri，微軟的Cortana，Google的OKGoogle以及亞馬遜的Echo，都是極好的AI，它們使用自然語言處理技術，從對話中提取出問題，然后執(zhí)行一些事情，比如尋找餐廳，獲得行車路線，找一個開放的會議室，或者進行簡單的網(wǎng)頁搜索。
AI能實現(xiàn)的不僅僅是上述這些。英國一名19歲程序員在去年9月推出了一個機器人，該機器人成功地幫人們對停車罰單提出上訴。機器人是一個“AI律師”，它向收到停車罰單的人提問，了解情況，然后選擇處理方式。截止到6月，機器人成功地為倫敦和紐約的16萬份停車罰單提起了上訴，勝訴率為64％。
想象一下這個效率將發(fā)生在醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)！
在醫(yī)療和醫(yī)藥行業(yè)上，AI可以更好地規(guī)劃病人的治療方案，并為醫(yī)生提供做出好決策所需要的所有信息。
不要以為這是遙不可及的未來。 Sutter Health的資深數(shù)據(jù)科學家Andy Schuetz表示：“我毫不懷疑在未來幾年內(nèi)，精密學習和AI算法將在醫(yī)療中找到一席之地。” “我不知道將過兩年還是十年，但它終將出現(xiàn)。”
像《權力的游戲》第六季里凜冬終于降臨那樣，我們應該確信我們會逐漸實現(xiàn)AI的。看一下有多少公司對醫(yī)療AI感興趣吧，我們能感受到它是一個非常有前景的未來領域。IBM的Watson是醫(yī)療認知計算領域的領頭羊，但這一領域的競爭已經(jīng)日趨白熱化了，隨口舉一些參與其中的知名公司吧，戴爾，惠普，蘋果，日立，Luminoso，Alchemy API，Digital Reasoning，Highspot，Lumiata，Sentient Technologies，Enterra，IPSoft和Next IT。
已經(jīng)有幾個很棒的醫(yī)療領域AI解決方案，這些方案展現(xiàn)出了AI潛在的巨大影響和未來可能的用途，使得我們對AI的未來相當樂觀。
然而，AI解決方案現(xiàn)在只面向最富有的醫(yī)療機構（因為太貴）和少數(shù)專家（因為它們太難使用）。只有當AI解決方案面向普通主流用戶時，醫(yī)療行業(yè)的變革才算真正實現(xiàn)。
人工智能在醫(yī)療領域變革的開始
人工智能已經(jīng)在醫(yī)療的幾個細分領域里開展了變革，比如通過在重復性的工作中提供協(xié)作來設計治療計劃、藥物管理及藥物研發(fā)。這僅僅只是一個開始。AI在醫(yī)療行業(yè)的應用面也越來越廣泛，比如：
1、對醫(yī)療記錄進行數(shù)據(jù)挖掘
AI在醫(yī)療中最顯而易見的應用是數(shù)據(jù)管理。對數(shù)據(jù)進行收集、存儲、結構化、追蹤——這是革新現(xiàn)有醫(yī)療體系的第一步。最近，搜索巨頭谷歌的AI研究部門推出了Google Deepmind Health項目，該項目通過挖掘醫(yī)療記錄的數(shù)據(jù)，提供更好更快的衛(wèi)生服務。該項目處于起步階段。目前該項目正在與Moorfields Eye Hospital NHS Foundation Trust （摩菲眼科醫(yī)院國民醫(yī)療服務信托基金）合作，以改善眼睛治療。
2、設計治療計劃
IBM Watson推出了專門的腫瘤項目Watson for Oncology，該項目可以為臨床醫(yī)生提供循證治療方案。Watson for Oncology擁有先進的技術，能夠對臨床筆記和報告中結構化和非結構化數(shù)據(jù)的含義和上下文進行分析。這個分析對選擇治療方式至關重要。進行數(shù)據(jù)分析后，Watson for Oncology將結合患者檔案的特點、臨床專業(yè)知識以及外部研究和數(shù)據(jù)，為患者確定一套治療計劃。
3、協(xié)助重復性的工作
IBM推出了一個稱作Medical Sieve的算法項目。這是一項雄心勃勃的、長期的、探索性的項目，它希望制造出具有分析、推理能力和足夠臨床知識的下一代“認知助手”。Medical Sieve能夠協(xié)助放射學和心臟病學的臨床決策。Medical Sieve能夠分析放射學圖像，更快更可靠地發(fā)現(xiàn)和檢測問題。在未來，我們只會在最復雜的醫(yī)療情境中需要人類放射科醫(yī)生。
醫(yī)療行業(yè)創(chuàng)業(yè)公司Enlitic也致力于將深度學習與龐大的醫(yī)療數(shù)據(jù)庫結合，來提高診斷效果和改善患者療效。Enlitic這樣表述深度學習的優(yōu)點：“一直以來，醫(yī)療診斷計算機程序都要使用一系列關于疾病特異性特征的預定義假設。
必須為身體的每個部分設計一個專門的程序，而且只能識別有限的疾病，缺乏靈活性和可擴展性。這些程序往往過于簡化，導致診斷性能差，因而沒有得到廣泛的臨床應用。相比之下，深度學習可以毫無困難地處理全身的許許多多的疾病，以及所有的成像模式（X射線，CT掃描等）。”
4、充分利用在線實況咨詢
你發(fā)燒了，你的伴侶告訴你，你看起來不太好，應該去看醫(yī)生。于是你打電話給你的醫(yī)生的助理進行預約，卻獲知你必須等上兩天才能去看病?，F(xiàn)在，Babylon與其新應用不會允許這種事情發(fā)生了。Babylon是英國的線上醫(yī)療咨詢和健康服務公司，它在今年發(fā)布了一款應用，這款應用提供基于個人病史和醫(yī)學常識的醫(yī)療AI咨詢。
這款應用具有語音識別功能，用戶向這款應用描述病情癥狀，應用將用戶描述與疾病數(shù)據(jù)庫進行匹配。在綜合考慮病人的病史和情況后，應用會提供適當?shù)姆桨浮眠€會提醒患者服用藥物，并進一步了解患者的感受。通過這種方式，診斷病人的效率大大提高。
5、衛(wèi)生援助和藥物管理
讓我們歡迎世界上第一個虛擬護士——Molly吧。Molly是由醫(yī)療行業(yè)初創(chuàng)公司Sense開發(fā)的。它有著微笑、友善的面孔和愉悅的聲音，專用于監(jiān)測患者的狀況和治療情況。它以機器學習作為醫(yī)生診療慢性病患者的技術支持，提供對慢性疾病經(jīng)驗證的定制監(jiān)測和后續(xù)護理。
此外，也有一個監(jiān)測病人是否按處方服藥的AI方案。 The National Institutes（國立衛(wèi)生研究院）的AiCure應用程序，使用智能手機的網(wǎng)絡攝像頭和人工智能來確認患者是否遵守處方。這對于那些患有嚴重疾病的人，和那些總是違背醫(yī)生建議的患者和臨床試驗參與者來說，是非常有用的。
6、精密醫(yī)學
人工智能也將對遺傳學和基因組學產(chǎn)生巨大影響。Deep Genomics希望在遺傳信息和醫(yī)療記錄的海量數(shù)據(jù)中尋找突變和與疾病的聯(lián)系。他們正在研發(fā)新一代計算技術，新的計算技術能夠告訴醫(yī)生，當DNA由于遺傳變異被改變時，細胞內(nèi)會發(fā)生什么。
同時，人類基因組計劃之父之一Craig Venter正在研究一種算法，該算法會根據(jù)DNA來設計患者的生理特征。他的公司Human Longevity，為患者（大多是富人）提供完整的基因組測序、全身掃描和非常細致的體檢服務。這一系列服務可以幫助患者在癌癥或血管疾病早期時及時發(fā)現(xiàn)。
7、藥物研發(fā)
通過臨床試驗來研發(fā)藥物，有時會花費十多年的時間和數(shù)十億美元的金錢。如果能夠加快速度并使用更經(jīng)濟的方式研制藥物，那對今天的醫(yī)療行業(yè)將產(chǎn)生巨大影響，并使得醫(yī)療創(chuàng)新深入千家萬戶。去年，Atomwise推出虛擬搜索，通過超級計算機來尋找現(xiàn)有的、可以重構的安全藥物，對抗埃博拉病毒。
利用AI技術，Atomwise發(fā)現(xiàn)了兩種可以顯著降低埃博拉病毒感染的藥物。這種分析通常需要幾個月或幾年，但是借助超級計算機，分析在不到一天的時間內(nèi)完成。Atomwise首席運營官Alexander Levy表示：“早幾個月或幾年發(fā)現(xiàn)對抗致命病毒的藥物，意味著多拯救了成千上萬的生命。”“想象一下，因為像Atomwise這樣的技術存在，有多少人可能會在下一次大感染中幸存下來”。
使用大數(shù)據(jù)進行患者管理（patient management）的例子是Berg Health，它是位于波士頓的生物制藥公司。Berg Health通過數(shù)據(jù)挖掘來了解某些病人從嚴重疾病中存活下來的原因，從而改善現(xiàn)有療法或創(chuàng)造新的療法。Berg Health將AI與患者的生物學數(shù)據(jù)相結合，繪制出健康狀態(tài)和疾病狀態(tài)下生理環(huán)境的差異，以此在研發(fā)藥物、病情診斷和醫(yī)療應用等方面提供幫助。
8、開放AI幫助人們做出更健康的選擇和決定
你聽說過開放AI生態(tài)系統(tǒng)嗎？沒有？不用擔心，因為它是對相互聯(lián)系的AI基礎設施的一個非常新穎的表述。世界經(jīng)濟論壇將其稱為2016年十大新興技術之一，因此讓我們對它做一些深入了解吧。開放AI生態(tài)系統(tǒng)，是指有了前所未有的海量數(shù)據(jù)，再加上自然語言處理和社會認知算法的進步，人工智能將變得越來越有用。
在醫(yī)療和醫(yī)藥方面尤其如此。有很多數(shù)據(jù)可以利用：患者的病史記錄，治療數(shù)據(jù)，以及最近的來自可穿戴的健康跟蹤器和傳感器的信息。有了能夠詳細分析巨量數(shù)據(jù)的AI，不僅意味著主動的患者可以得到關于生活方式的更好提議，還意味著醫(yī)護人員可以根據(jù)患者的需求和習慣得到如何設計醫(yī)療服務的指導信息。
9、分析醫(yī)療體系
在荷蘭，97％的醫(yī)療發(fā)票是數(shù)字化的，包含治療、醫(yī)生和醫(yī)院的數(shù)據(jù)。這些發(fā)票信息能夠很容易地被檢索。荷蘭一家公司Zorgprisma Publiek使用 IBM Watson的云計算對醫(yī)療發(fā)票數(shù)據(jù)進行了數(shù)據(jù)挖掘。通過數(shù)據(jù)分析，他們能夠告訴醫(yī)生、診所或醫(yī)院在治療某種疾病時是否重復出現(xiàn)錯誤，以幫助他們改善并避免患者不必要的住院治療。
怎么做才能使AI真正實現(xiàn)上述功能呢？
首先，我們必須消除對人工智能的偏見和恐懼，并幫助大眾了解我們該如何實現(xiàn)人工智能的益處，以及我們該如何應對人工智能可能的危險。人類對AI最大的恐懼是，AI將變得比人類的大腦更精密，并試圖控制人類的生活。史蒂芬霍金甚至表示，徹底的人工智能的發(fā)展可能會導致人類走向終結。Elon Musk也同意他的觀點。
我不認為情況如此消極，但我同意在使用AI時應注意適當性。我們需要做好以下準備，以避免AI的使用不當：
制定適用于整個醫(yī)療行業(yè)的強制性倫理標準
逐步發(fā)展AI，以便有充分的時間發(fā)現(xiàn)AI存在的缺點
對于醫(yī)學專家：需要掌握AI在醫(yī)療環(huán)境中如何工作的基本知識，以便于在日常工作中應用AI
對于患者：要習慣AI并發(fā)掘它的的好處——例如在孩子的認知發(fā)展方面，就可以使用Cognito，Cognito借助AI技術或Siri服務，以有趣和溫柔的方式來支持小孩的認知發(fā)展
對于開發(fā)AI智能解決方案的公司（如IBM），應該與公眾就AI在醫(yī)學上的潛在優(yōu)勢和風險進行更多的溝通
對于醫(yī)療衛(wèi)生機構的決策者，既需要盡最大的努力來衡量評價AI醫(yī)療系統(tǒng)的功效，也需要推動企業(yè)提供經(jīng)濟實惠的AI解決方案（只有這樣，AI才不會僅僅存在于科幻小說中，而成為21世紀的真實應用）。
如果我們?nèi)〉贸晒Γ瑢芯薮蟮尼t(yī)療發(fā)現(xiàn)和治療突破，可能一天就會發(fā)生好幾次這樣的醫(yī)療發(fā)現(xiàn)和治療突破。如果你曾遇到過或使用過我們說的狹義AI系統(tǒng)，那么你肯定能理解我對AI的樂觀。
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責編：yulina
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