人工智能+醫(yī)療：推動醫(yī)療顛覆式變革

■ 文/史勇紅

史勇紅，復(fù)旦大學(xué)基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)院數(shù)字醫(yī)學(xué)研究中心及上海市醫(yī)學(xué)圖像處理與計算機輔助手術(shù)重點實驗室副教授。

隨著數(shù)據(jù)量的空前增長，加上自然語言處理和社會認(rèn)知算法的進(jìn)步，人工智能的應(yīng)用將變得越來越有益于消費者。

人工智能起源

人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一個通用術(shù)語，其含義是在最少人為干預(yù)條件下，使用計算機對智能行為建模。人工智能這個術(shù)語來源于捷克語robota，含義為令生物合成機器作為勞動力。早在文藝復(fù)興時期，達(dá)·芬奇對人體解剖學(xué)進(jìn)行了詳細(xì)的研究，并設(shè)計了他的類人機器人。這是一個由滑輪和電纜操作，能夠站起來、坐下來、揮動手臂、移動頭部和下巴的騎士機器人。相對于達(dá)·芬奇在機器人領(lǐng)域所取得的成就，20世紀(jì)50年代發(fā)現(xiàn)的他于1495年所畫的機器人速寫具有更深遠(yuǎn)的影響，這是當(dāng)代機器人研究者的靈感來源，也是今天機器人輔助手術(shù)蓬勃發(fā)展的原動力。因此，為了對其進(jìn)行表彰和紀(jì)念，美國Intuitive Surgical公司制造的手術(shù)系統(tǒng)就命名為達(dá)·芬奇，該系統(tǒng)于2000年獲得美國食品藥品監(jiān)督管理局的批準(zhǔn)，目前在世界各地的醫(yī)療單位裝機量約為5 000臺。

在手術(shù)過程中，達(dá)·芬奇系統(tǒng)由頭戴“沉浸式3D目鏡”的外科主刀醫(yī)生在一個遠(yuǎn)離手術(shù)床的控制臺上控制手術(shù)操作，3D目鏡呈現(xiàn)給醫(yī)生的是內(nèi)窺鏡傳回的高清3D視頻，這為醫(yī)生創(chuàng)造出鉆進(jìn)病患肚子的“既視感”。而數(shù)字變焦功能使其能在不繼續(xù)向病患體內(nèi)推進(jìn)的情況下，將手術(shù)視野放大10倍以上，解剖結(jié)構(gòu)、組織分層，通通可以看得一清二楚，手術(shù)自然更有準(zhǔn)頭，這是微創(chuàng)技術(shù)的重大創(chuàng)新。如今，達(dá)·芬奇機器人手術(shù)系統(tǒng)已經(jīng)成功用于復(fù)雜的泌尿、婦科以及心臟瓣膜修復(fù)手術(shù)中。

AI作為官方術(shù)語是由約翰·麥卡錫（John McCarthy）在1955年創(chuàng)造的，其定義為“制造智能機器的科學(xué)與工程”。1956年在達(dá)特茅斯學(xué)院人工智能會議上，約翰·麥卡錫與同事一起創(chuàng)立了人工智能領(lǐng)域。由此，誕生了一個新的跨學(xué)科研究領(lǐng)域，它為所有后續(xù)的計算機研究和開發(fā)工作提供了一個智力框架。

隨著計算機運行速度、存儲容量和軟件編程的不斷進(jìn)步，以及探索機械、物理、生物和社會的系統(tǒng)調(diào)節(jié)、結(jié)構(gòu)約束、信息反饋的當(dāng)代控制論的突出貢獻(xiàn)，今天的人工智能被認(rèn)為是實現(xiàn)新穎概念和應(yīng)對復(fù)雜挑戰(zhàn)的解決方案的工程分支，也許有一天，計算機會像人一樣聰明。

人工智能在醫(yī)學(xué)上主要有“軟件信息應(yīng)用”和“硬件實體應(yīng)用”兩個分支。其中“軟件信息應(yīng)用”就是利用信息學(xué)方法，例如用機器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)技術(shù)管理醫(yī)院信息系統(tǒng)、影像歸檔和通信系統(tǒng)（PACS）、電子健康記錄，并在醫(yī)生的治療決策中起積極引導(dǎo)作用。“硬件實體應(yīng)用”指物理實體，最好的代表是機器人，比如可以協(xié)助老年患者、抑郁癥患者或參與手術(shù)治療的手術(shù)機器人，或者是獨特的輸送藥物的靶向藥物機器人等。

人工智能在醫(yī)學(xué)上的軟件信息應(yīng)用

人工智能在醫(yī)學(xué)中的軟件應(yīng)用利用了機器學(xué)習(xí)（或深度學(xué)習(xí)），機器學(xué)習(xí)利用數(shù)學(xué)算法對經(jīng)驗建模并優(yōu)化學(xué)習(xí)。常用的機器學(xué)習(xí)算法有三種類型：一是能夠找到模式的無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，二是基于樣例的有監(jiān)督分類和預(yù)測算法，三是在特定問題空間中使用獎勵和懲罰規(guī)則形成的強化學(xué)習(xí)算法。

人工智能通過機器學(xué)習(xí)算法和先驗知識管理，推動了遺傳學(xué)和分子醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展。一個成功的例子是無監(jiān)督的蛋白質(zhì)—蛋白質(zhì)相互作用算法，這導(dǎo)致新的靶向治療方法的發(fā)現(xiàn)。該方法可以對自適應(yīng)進(jìn)化算法和聚類方法進(jìn)行優(yōu)勢互補，形成“進(jìn)化增強的馬爾可夫聚類”方法，能預(yù)測超過5 000個蛋白質(zhì)復(fù)合物，其中70%以上的復(fù)合物能被至少一個基因本體函數(shù)增強。識別DNA變體的新的計算方法也在開發(fā)中，如作為疾病或性狀預(yù)測因子的單核苷酸多態(tài)性（SNPs），因為使用了新穎的進(jìn)化嵌入算法，當(dāng)模型中出現(xiàn)的參數(shù)遠(yuǎn)多于觀測次數(shù)時，這些算法具有更強的魯棒性，更不容易出現(xiàn)過擬合問題。

其次，電子病歷或醫(yī)療健康記錄是進(jìn)行個性化醫(yī)療和早期檢測的重要工具，目的是提高臨床價值和降低醫(yī)療成本。人工智能同樣也可以管理電子健康記錄或電子病歷，比如使用特定算法來識別具有遺傳性疾病家族史或慢性疾病風(fēng)險高的對象。因此，電子病歷和醫(yī)療保健過程管理對于達(dá)到理想的診療效果至關(guān)重要。目前，醫(yī)療記錄的狀況大多是以衛(wèi)生系統(tǒng)錄入病患健康狀態(tài)的較為浪費的信息孤島形式出現(xiàn)的，實驗室和醫(yī)院需要合作加速實施電子健康記錄。患者信息需要以數(shù)據(jù)形式記錄下來，以作為個人數(shù)據(jù)以及流行病學(xué)研究和規(guī)劃的匯總形式。需要實時采集的數(shù)據(jù)，研究機構(gòu)應(yīng)該促進(jìn)其智能化轉(zhuǎn)化。新的科學(xué)和臨床研究結(jié)果應(yīng)該開源共享，并且顯示匯總的數(shù)據(jù)供醫(yī)生和科學(xué)家開放使用。特別是即將增加的“基因組學(xué)”數(shù)據(jù)，涉及倫理、法律和后勤在內(nèi)的整合和互操作性，工作量巨大，為此，數(shù)據(jù)集的簡化性、可讀性和臨床實用性應(yīng)當(dāng)明確，每個結(jié)果的臨床適用性必須受到質(zhì)疑。整個過程中，人工智能將使任一醫(yī)生了解、分享、應(yīng)用“醫(yī)生群體”的集體知識做出“最佳的實時決策”，從而提高整個醫(yī)學(xué)組織的績效。

第三，除了患者和醫(yī)療機構(gòu)之間的經(jīng)典互動，醫(yī)療衛(wèi)生體系需要著眼于更大規(guī)模的組織和較長期的前瞻性研究，系統(tǒng)考慮和學(xué)習(xí)整個“醫(yī)療生態(tài)系統(tǒng)”的經(jīng)驗，努力實施持續(xù)的過程改進(jìn)。這就要求位于同一醫(yī)療環(huán)境中的多個相互作用的醫(yī)療單位，建立或參與一個因使用AI而取得顯著發(fā)展的多代理系統(tǒng)構(gòu)成的組織。例如，對于病情發(fā)展極為復(fù)雜的慢性精神疾病治療生態(tài)系統(tǒng)來說，應(yīng)采集個體病患的動態(tài)信息，包括他們對接受藥物的反應(yīng)以及他們在較大的社會生態(tài)系統(tǒng)中的行為相互作用。全方位的護(hù)理協(xié)調(diào)技術(shù)使治療過程便于控制，對藥物的反應(yīng)更加靈敏，降低成本，實施更有效的干預(yù)，并更好地支持對系統(tǒng)的改變。這樣的系統(tǒng)可以使得衛(wèi)生系統(tǒng)管理人員能夠分析社會、醫(yī)療和司法方面的變化對系統(tǒng)性能的動態(tài)影響。

人工智能在醫(yī)學(xué)上的另一項應(yīng)用是作為心理治療化身的“軟性機器人”。情感細(xì)膩的“軟性機器人”的使用正在得到醫(yī)學(xué)界的認(rèn)可，它能應(yīng)用于癌癥兒童的疼痛控制。它配有三維視覺的生物和物理監(jiān)測，可用于家庭護(hù)理，其最大的功能也許是照顧老人，在這些老人中，頻繁的安慰和善意是改善溝通的重要因素。

人工智能在醫(yī)學(xué)上的硬件實體應(yīng)用

人工智能在醫(yī)學(xué)中的硬件實體應(yīng)用形式以物理對象形式呈現(xiàn)，包括醫(yī)療設(shè)備和日益復(fù)雜的參與護(hù)理過程的機器人。一種方式是使用機器人作為幫手，例如，令機器人成為認(rèn)知衰退或行動不便的老齡化人群的伴侶，日本的carebots就采用了這種形式。機器人可以在外科手術(shù)中被用作助手或者主刀醫(yī)生，甚至能夠用于自閉癥兒童的溝通和教導(dǎo)。

目前，許多醫(yī)療環(huán)節(jié)受益于機器人的生物介入。然而，在現(xiàn)今的醫(yī)療環(huán)境中，欲使AI機器人得到常規(guī)使用，必須解決重要的倫理問題。醫(yī)療保健領(lǐng)域還面臨的一個重要挑戰(zhàn)是：機器人系統(tǒng)怎樣對健康指標(biāo)，比如心理和身體狀態(tài)、副作用、預(yù)后變化測量等產(chǎn)生影響，怎樣實現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化和得出可比較的評估結(jié)論。

隨著數(shù)據(jù)量的空前增長，加上自然語言處理和社會認(rèn)知算法的進(jìn)步，人工智能的應(yīng)用將變得越來越有益于消費者，尤其是在醫(yī)療和保健領(lǐng)域。許多數(shù)據(jù)可以從患者病歷中獲取，也可以從可穿戴健康傳感器中獲得，對這些龐大的數(shù)據(jù)詳細(xì)分析，不僅能為病患的生活方式提出有價值的建議，還可以根據(jù)患者的需求和習(xí)慣改善醫(yī)療規(guī)劃。

對于人工智能，我們最大的顧慮就是隨著它智能化程度的提高，有一天會超越人腦，甚至最終掌控我們的生活。但是，如果我們能夠制定出行業(yè)的道德標(biāo)準(zhǔn)，并采取有效的措施，使其成為主流應(yīng)用，例如使人工智能工具開源和用戶友好，人工智能將會產(chǎn)生良好的社會效益。