涂子沛：人工智能推薦的藥，你敢張嘴就吃？

涂子沛

2017-01-19 17:30

來源：微信訂閱號“涂子沛頻道”

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去年，我讀到過一則新聞，中國醫生和意大利醫生將在2017年攜手合作全球第一例“換頭”手術［1］，其描述令人有毛骨悚然之感。

但一細想，這也證明了現代醫學的巨大進步。

是的，手術刀已經能深入人體內的大多數器官，人類的壽命前所未有地延長，科學的進步不斷地突破我們想象的禁區。

但醫療這個產業，問題又顯而易見。現代醫學在接診效率上仍然是落后、低效率的代名詞。醫館改叫了醫院，古老的望聞問切變成了現代醫術中的X光、驗血，各種檢查。可是該排的隊還得排，該花的時間一點沒省。一個醫生再能干，他一次只能看一個人的病，一天能接待的患者是有限的，十幾個號就能讓醫生忙上一天。

所以，醫院總是人滿為患，中國是這樣，國外也這樣，很多國家實行嚴格的預約診療制度，結果服務質量上去了，漫長的預約等待卻讓患者失去了耐心。

社會迫切需要一種低成本、高效率；低門檻、高精度的診療辦法。

前兩天，我受邀參加了開放醫療與健康聯盟（OMAHA）第二屆會員大會。會上，我談到了人工智能和醫療的關系。

按照我們老祖宗的說法，人類醫療的終極目的是“治未病”。所謂“治未病”，是指能夠發現疾病征兆，提出針對性的解決方案，預防疾病的發生。

中國最早的醫學典籍《黃帝內經》寫道：“圣人不治已亂治未亂，不治已病治未病。”唐代名醫孫思邈也提出：“治其未生，治其未成，治其未發，治其未傳。”

醫學目標這樣定，不是東方獨有。上世紀80年代，在法國總統密特朗的倡議下，75位諾獎得主共同發布了《巴黎宣言》，他們認為：“好的醫生不是把病治好，而是讓人不生病。”

也即治未病。

中國古代以能“治未病”為神醫，例如扁鵲，話說蔡桓公諱疾忌醫，扁鵲三次提醒他“疾在腠理、病在肌膚、病在腸胃”，蔡桓公都聲稱自己沒病，等到“疾在骨髓”，已告無治。

扁鵲能見微知著，自然是朋友圈里的貴客，可絕望的病人常有，扁鵲不常有。

扁鵲的醫術，其實無法和今天的醫學昌明相比。受囿于醫學水平的發展，長期以來，“治未病”只是人類可遇不可求的夢想。

但今天，隨著人工智能和基因技術的進步，人類“治未病”有了新的可能。

在大數據方面，傳感器可以收集人體的各種數據，例如體溫、血壓、心跳等等，并且可以實時分析監測，發現疾病的征兆，實現有效地預防。

2013年，好萊塢女星安吉麗娜·朱莉宣布切除了乳腺，原因是她的BRCA1基因突變檢測呈陽性，有87%的概率患乳腺癌。切除乳腺就是一種預防，患病的概率降至5%以下。

這是典型的治未病，通過基因分析破解人體密碼，讓高危基因無處遁形。

人工智能可以“治未病”，那對已經發生的病呢？

當下最火的人工智能，當屬阿爾法狗升級版Master。谷歌開發它們的重要一步，就是讓它們學習了海量的棋譜，包括圍棋高手對決產生的人類棋譜和人工智能之間下棋產生的新棋譜。

在閱棋無數的人工智能眼中，人類下棋的路數，就是小九九了。

阿爾法狗、Master通過學習棋譜成為了圍棋高手，如果人工智能學習的是病歷，又會出現什么結果呢？

在我看來，病歷和棋譜有相似之處：棋譜記錄了對弈雙方（無論是人類或人工智能）智力對抗的過程，而治療，也是一種對抗，病歷記錄了醫生和疾病的對抗過程。

當然，在圍棋領域，人工智能的目標是戰勝所有人類，而在醫療領域，人工智能未必需要戰勝所有疾病，它只需表現得比醫生更好，即使和醫生一樣好，也有巨大的價值。

讀過海量棋譜的阿爾法狗，最終能夠預測人類落子，從而戰勝人類棋手；那讀過大量病歷的人工智能，能不能也棋高一著、對癥下藥、戰勝和人類對弈的病魔呢？

再換個角度看，人類有大約幾千種常見的疾病，以及幾萬種常見的藥品。而人工智能的使命就是要在這幾千種病和幾萬種藥之間進行有效的匹配。

有效匹配，正是人工智能的強項。例如擁有1500萬名司機和近3億用戶的滴滴打車，可以在上億的對象中實現有效的、快速的匹配，其匹配的依據是兩方各自的時間、地點、狀態和路線等，其計算量非常龐大，但這正是計算機的優勢。不妨設想，一旦掌握了大量的患者數據和診療方案數據，人工智能也可能在病和藥之間實現有效的匹配，通過算法實現對癥下藥。

人類正在朝這個方向努力。IBM開發的超級計算機“沃森”，通過學習癌癥治療病例，記住超300份醫學雜志、200余種教科書及1500多萬頁資料的關鍵信息，為癌癥患者提供精準診療。最近傳來消息，“沃森”已經分別在浙江省中醫院、天津市第三中心醫院落地，輔助中國的醫生坐診。