前幾日，后臺(tái)留言里出現(xiàn)了這樣一則消息：

我思考后覺(jué)得無(wú)法三言兩語(yǔ)回答這個(gè)問(wèn)題，所以有了這篇文章。

首先聲明：我不是學(xué)計(jì)算機(jī)的，更不是人工智能方面的專(zhuān)家。但過(guò)去兩三年，因?yàn)榕d趣，我自學(xué)了編程、復(fù)習(xí)了線性代數(shù)和統(tǒng)計(jì)學(xué)、學(xué)習(xí)了機(jī)器學(xué)習(xí)課程，讀了一系列書(shū)和專(zhuān)業(yè)人士的文章，再加上有幸在大學(xué)里與世界頂級(jí)人工智能專(zhuān)家一起做科研項(xiàng)目，我想在這方面還是可以點(diǎn)評(píng)一二。

人工智能（AI) 是什么？

人工智能的概念早在20世紀(jì)60年代就已出現(xiàn)，但直到近年來(lái)，隨著數(shù)據(jù)的豐富、計(jì)算機(jī)處理能力的加速、以及算法的進(jìn)步，其威力才顯現(xiàn)出來(lái)。

很多人把AI和機(jī)器學(xué)習(xí)混為一談。其實(shí)AI 本身作為一個(gè)學(xué)科，也在快速發(fā)展中，機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）只是其中一個(gè)分支。另外幾大分支包括自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別、機(jī)器視覺(jué)、認(rèn)知計(jì)算、機(jī)器人等。

 

機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)單地說(shuō)就是用計(jì)算機(jī)的算法來(lái)訓(xùn)練大量數(shù)據(jù)，通過(guò)這個(gè)過(guò)程找到最優(yōu)化解來(lái)模擬現(xiàn)實(shí)，對(duì)結(jié)果進(jìn)行預(yù)測(cè)。機(jī)器學(xué)習(xí)的算法有近百種，常用的包括線性回歸、邏輯回歸、概率密度估計(jì)、k-近鄰算法（KNN）、支持向量機(jī)（SVM)和近年來(lái)非常熱門(mén)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)。

人們通常把AI分為兩種：

• 弱(狹窄)AI ——指的是可以取代人的某一項(xiàng)具體工作的機(jī)器：比如下象棋、文字翻譯、語(yǔ)音助手等，現(xiàn)在已經(jīng)有很多這方面的應(yīng)用。

• 強(qiáng)(廣泛)AI ——指的是能夠模擬人大腦的功能，做多種工作的智能機(jī)器，現(xiàn)在還只存在于好萊塢電影(如新球大戰(zhàn)里的R2D2)和科幻小說(shuō)中。

在強(qiáng)AI后, 人們對(duì)超越人類(lèi)的超級(jí)智能有很多猜測(cè)，比如Ray Kurzweil 在他的《奇點(diǎn)臨近》一書(shū)里預(yù)測(cè)，AI超過(guò)人類(lèi)大腦的智力的時(shí)間為2045年。對(duì)于人工智能對(duì)人類(lèi)未來(lái)的影響，當(dāng)今的思考者們也有不同見(jiàn)解，比如馬斯克的“AI毀滅人類(lèi)“論，和與之相反的“數(shù)字烏托邦”論。

不管怎樣，有一點(diǎn)毫無(wú)置疑，人工智能的發(fā)展會(huì)影響和改變?nèi)祟?lèi)社會(huì)的發(fā)展，其意義很可能超過(guò)之前的農(nóng)業(yè)革命和工業(yè)革命。人工智能專(zhuān)家吳恩達(dá)說(shuō)：AI是新的電能。確實(shí)，AI 對(duì)各個(gè)傳統(tǒng)行業(yè)會(huì)打來(lái)沖擊，醫(yī)學(xué)也不例外。

AI助力醫(yī)學(xué)，早已是大勢(shì)所趨

以醫(yī)生為代表的醫(yī)學(xué)界，是一個(gè)很保守的團(tuán)體。醫(yī)學(xué)界對(duì)計(jì)算機(jī)技術(shù)的應(yīng)用遠(yuǎn)落后于其他行業(yè)。

早在80年代，就有醫(yī)生提出 “人 機(jī)器 > 人”的概念，提出計(jì)算機(jī)賦能的醫(yī)生將會(huì)發(fā)揮更大的作用。14年前，美國(guó)國(guó)家醫(yī)學(xué)協(xié)會(huì)(IoM)提出了一個(gè)概念：學(xué)習(xí)的醫(yī)療系統(tǒng)。

美國(guó)從90年代起開(kāi)始投入建設(shè)電子醫(yī)療系統(tǒng)(EHR)， 建了20多年，如今終于小有成效。EHR的功效除了直接的提高醫(yī)療質(zhì)量，還有一個(gè)很重要的功能：把個(gè)人的醫(yī)療資料和歷史數(shù)據(jù)系統(tǒng)性的記錄下來(lái)。這些龐大的數(shù)據(jù)，在實(shí)現(xiàn)共享后，最終的期望是能夠幫助每一個(gè)人。

試想你在非洲大草原里迎面遇上了一個(gè)獅子。以前你只在動(dòng)物園里見(jiàn)到過(guò)獅子，這下遇到獅子了該怎么辦？一定心慌吧。

再試想，如果在遇到這個(gè)獅子之前，你已對(duì)非洲草原上所有的獅子都了解透徹，知道它們的生活習(xí)性、它們的奔跑速度，并知道以前的人遇到獅子時(shí)是怎么做的。這下你是不是心定了呢？

把上面的“你”替代為“醫(yī)生”，“獅子”是 “疾病”；這就是人工智能有潛力為醫(yī)學(xué)帶來(lái)的美好前景。

需要的醫(yī)生不是更少，而是更多了！

由于大眾和媒體對(duì)人工智能的熱情渲染，人工智能現(xiàn)今已經(jīng)吹捧到泡沫級(jí)別。從目前可以想象的應(yīng)用來(lái)看，人工智能在很長(zhǎng)時(shí)間只會(huì)是一個(gè)工具，而這個(gè)工具現(xiàn)在只是初見(jiàn)成效。

醫(yī)療行業(yè)的痛點(diǎn)是什么？

• 醫(yī)療行業(yè)的自動(dòng)化流程大大落后于其他行業(yè) （比如經(jīng)常與之相比較的航空交通業(yè)）。病人的看病預(yù)約、掛號(hào)、住院、保險(xiǎn)、取藥、付款程序等，目前基本靠人工。

• 醫(yī)學(xué)知識(shí)充滿了未知，且在不斷更新中。這點(diǎn)我以前很多文章中有提到。

• 隨著醫(yī)學(xué)知識(shí)的增加，病人的醫(yī)療需求加大，現(xiàn)在醫(yī)生人數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。

• 醫(yī)學(xué)知識(shí)的學(xué)習(xí)周期長(zhǎng)，培養(yǎng)醫(yī)生成本昂貴，醫(yī)療水平層次不齊。

• 由于上面種種原因，目前醫(yī)療從診斷、治療到服務(wù)五花八門(mén)，很不規(guī)范，充滿變數(shù)。

人工智能可以做什么？

人工智能目前在醫(yī)學(xué)里成功應(yīng)用的例子多在影像學(xué)中，因?yàn)闄C(jī)器擅長(zhǎng)的模式識(shí)別在影像學(xué)中很重要。初見(jiàn)成效的例子包括糖尿病視網(wǎng)膜病變篩查、某些特定癌癥（如肺癌）的病理檢測(cè)，黑色素瘤的辨別等。

我們平時(shí)看到的多是一些嘩眾取眾的標(biāo)題，如“人工智能讀片準(zhǔn)確率超過(guò)影像科醫(yī)生”，實(shí)際不然。如果仔細(xì)去讀這些文章，你會(huì)發(fā)現(xiàn)，和任何科研文章一樣，里面需要完善的問(wèn)題很多。

這里我暫且不去摳統(tǒng)計(jì)學(xué)的問(wèn)題。從臨床應(yīng)用角度，比如讀X光片判斷是否有肺炎這個(gè)問(wèn)題，影像科醫(yī)生單憑片子是無(wú)法做診斷的。影像科醫(yī)生讀片后最多能說(shuō)的是“在典型的臨床癥狀下，這個(gè)x 肺光片的顯示符合肺炎這個(gè)診斷”。 更不要說(shuō)，不同的影像科專(zhuān)家對(duì)圖片顯示的結(jié)果很可能會(huì)出現(xiàn)分歧。因?yàn)榉戏窝椎哪Ｊ娇瓷先ヒ部赡苁欠闻蛎洸蝗╝telactesis)。肺炎看似簡(jiǎn)單，最后的診斷需要結(jié)合病人的臨床病史、癥狀、血檢、圖像等綜合考慮得來(lái)。

有很多人擔(dān)心影像科醫(yī)生的工作會(huì)被替代，這個(gè)擔(dān)心毫無(wú)必要。訓(xùn)練機(jī)器的圖像案例需要影像科醫(yī)生解讀，結(jié)果需要影像科醫(yī)生認(rèn)證，最終應(yīng)用臨床也需要影像科醫(yī)生把關(guān)。

更可能的情況是，人工智能系統(tǒng)的普及會(huì)使影像科醫(yī)生數(shù)量繼續(xù)增加。玩笑地說(shuō)，影像科醫(yī)生以后可能需要成為人工智能專(zhuān)家。醫(yī)生以后做臨床試驗(yàn)不僅對(duì)于藥物和療法，還要做人工智能系統(tǒng)方面的臨床試驗(yàn)，在這里人工智能和醫(yī)療器械（工具）類(lèi)似。

是小狗還是藍(lán)莓蛋糕？

從目前的科研結(jié)果來(lái)看，人工智能系統(tǒng)擅長(zhǎng)的是系統(tǒng)規(guī)范方面的，比如完全正常，或完全不正常的圖像模式，可以幫助醫(yī)生防止遺漏。但圖像上的許多微小變化，人工智能無(wú)法判斷。 

所以人工智能在影像科中最可能的應(yīng)用形式是作為醫(yī)生的輔助，進(jìn)行圖像的先前處理（比如把倒置的圖像放正，對(duì)目標(biāo)物體的大小進(jìn)行測(cè)量，把圖像曝光度進(jìn)行調(diào)整：這些目前基本都是手工），和進(jìn)行讀片后的二次檢查（比如檢查醫(yī)生有沒(méi)有遺漏某個(gè)結(jié)節(jié)）。

但就算要達(dá)到以上的技術(shù)水平，人工智能還有很長(zhǎng)的路要走。

現(xiàn)在人工智能的看圖片水平，很多時(shí)候還達(dá)不到一個(gè)3 歲小孩的水平。

比如，三歲小孩能夠輕松區(qū)分出下面是小狗還是藍(lán)莓蛋糕，但人工智能系統(tǒng)還不可以。

就在前幾天，美國(guó)食品藥品監(jiān)管局（FDA ）批準(zhǔn)了一個(gè)幫助醫(yī)生監(jiān)測(cè)手腕骨折的軟件。與許多媒體添油加醋的報(bào)道不同，這款軟件并不能脫離醫(yī)生單獨(dú)使用，而是作為醫(yī)生的輔助工具。這款軟件能夠幫助醫(yī)生更快診斷一種特定的手腕骨頭骨折(distal radius fracture)，而這只是手腕骨折中很多形態(tài)的一種，其應(yīng)用場(chǎng)景僅此而已。

今后，類(lèi)似的專(zhuān)注于某個(gè)特定診斷的人工智能算法和軟件將會(huì)越來(lái)越多，對(duì)于醫(yī)生來(lái)說(shuō)是好事，因?yàn)榭梢怨?jié)省醫(yī)生很多時(shí)間。

比如，一個(gè)皮膚科醫(yī)生一個(gè)個(gè)檢查全身的痣來(lái)篩查是否有黑色素瘤非常耗時(shí)間，而有了專(zhuān)門(mén)監(jiān)測(cè)黑色素瘤的一儀器后，全科醫(yī)生甚至病人自己就可以做這些檢測(cè)，在碰到可疑情況時(shí)像皮膚科醫(yī)生確診咨詢即可。

人工智能和大數(shù)據(jù)應(yīng)用不盡人意的例子也不少：比如幾年前的谷歌流感預(yù)測(cè)被發(fā)現(xiàn)完全不準(zhǔn)；IBM 的沃森智能系統(tǒng)，目前還沒(méi)有找到合適的醫(yī)療場(chǎng)景。之前充滿希望的智能個(gè)性化醫(yī)療建議目前看來(lái)還無(wú)法達(dá)到：導(dǎo)致了IBM Watson 與MD Anderson 合作的失敗和近期的大量裁員。

人工智能系統(tǒng)最容易實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)是解決上面提到的第一個(gè)痛點(diǎn)。就像在工業(yè)革命時(shí)很多生產(chǎn)線上的工人失業(yè)一樣，這些支持服務(wù)的人員可能在不久的將來(lái)不被需要。這一點(diǎn)上，國(guó)內(nèi)很多大醫(yī)院的就診系統(tǒng)倒是走在前面。

總之，從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，人工智能將來(lái)有可能取代一部分傳統(tǒng)醫(yī)生診斷和開(kāi)治療方案的作用，讓醫(yī)生的工作更有效率。更重要的是，機(jī)器能夠賦能醫(yī)生和生物科研人員， 推進(jìn)醫(yī)學(xué)的進(jìn)步，但人工智能在醫(yī)療方面的研究，仍然需要醫(yī)生的推動(dòng)。

后記

某天查完房后，我玩笑地對(duì)同事說(shuō)：有時(shí)我真希望自己像機(jī)器，不用感受任何情緒。同事看了我一眼，意味深長(zhǎng)地說(shuō)：你要那樣，就說(shuō)明你完全burned-out 了. (中文譯為職業(yè)怠倦，但我覺(jué)得直譯為燃燒殆盡更形象)。

那天查房，其實(shí)碰到的也只是病床上常態(tài)：三個(gè)病人哭， 一個(gè)病人發(fā)脾氣，兩個(gè)病人極度抑郁、對(duì)我說(shuō)“還不如死了好  ”。我情緒平穩(wěn)并充滿樂(lè)觀地進(jìn)行疏導(dǎo)，但結(jié)束后，還是有種筋疲力盡的感覺(jué)。

人的情緒是一把雙刃劍：它可以讓人產(chǎn)生共鳴、共情的情感，拉近人與人之間的距離；但也可以對(duì)人產(chǎn)生負(fù)面的影響。機(jī)器不會(huì)有任何情緒，它是智慧和情緒的完全脫離。

人類(lèi)相比其他動(dòng)物，有一些特殊技能：創(chuàng)造力，思考，想象力， 這使得人類(lèi)成為地球生物的主宰者。

機(jī)器相比人類(lèi)：創(chuàng)造力，社會(huì)性，和想象力是機(jī)器還無(wú)法達(dá)到的。雖然在創(chuàng)造力方面機(jī)器已能達(dá)到人類(lèi)的水平（比如通過(guò)學(xué)習(xí)模仿各種音樂(lè)家的風(fēng)格作曲）。

要想感受人類(lèi)的社會(huì)性和想象力，只要和幾個(gè)孩子玩耍，就會(huì)讓你驚嘆。

萊特兄弟想象能像鳥(niǎo)一樣飛翔，所以發(fā)明了飛機(jī)。想象讓人類(lèi)創(chuàng)造出各種發(fā)明，而未來(lái)也因?yàn)槲覀兊南胂蠖淖儭?/span>

人們今后的生活，離不開(kāi)計(jì)算機(jī)， 離不開(kāi)人工智能。人類(lèi)進(jìn)化的路程，是否會(huì)因此改變？

醫(yī)生無(wú)需擔(dān)心被人工智能取代，這將是全人類(lèi)共同的挑戰(zhàn)。AI若能達(dá)到取代醫(yī)生的那一天，那這個(gè)問(wèn)題在那時(shí)已不重要。