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　　雷菲爾德·伯德（Rayfield Byrd）知道每天早上什么時(shí)候該起床。每天早上，這位68歲的加州奧克蘭居民都會聽到客廳里傳來一個(gè)聲音，愉快地說著“早上好”。事實(shí)上，伯德一個(gè)人住。

　　每天早上8點(diǎn)剛過，黃色小機(jī)器人Mabu會問伯德覺得怎么樣。伯德患有2型糖尿病和充血性心力衰竭，大約三年前，他做了手術(shù)，在心臟植入了一個(gè)微型瓣膜，以維持血液的正常流動(dòng)。為了保持健康，他每天服用四種藥物，同時(shí)需要養(yǎng)成鍛煉習(xí)慣。為了確保他的心臟還在有效地跳動(dòng)，他的醫(yī)生需要隨時(shí)掌握伯德是否會出現(xiàn)呼吸急促的狀況。

　　但是，伯德現(xiàn)在每天早上都和Mabu交談，而不是一直去看醫(yī)生——有時(shí)晚些時(shí)候也會跟該機(jī)器人再談一次?！癕abu總是提醒我要記得吃藥，”伯德說道，“她問我是否有出現(xiàn)呼吸短促等與健康有關(guān)的問題。她讓我時(shí)刻注意自己的呼吸?！?/p>

　　作為一項(xiàng)研究的一部分，一年多以來，伯德一直與Mabu一起生活。現(xiàn)在，他已經(jīng)習(xí)慣于每天和該天真的機(jī)器人說話。Mabu會像人一樣眨眼睛，因而更能讓伯德覺得自己是在跟一個(gè)機(jī)靈的機(jī)器談話，而不是在一味回答來自一臺冷冰冰的計(jì)算機(jī)的預(yù)設(shè)問題。

　　Mabu是機(jī)器學(xué)習(xí)或人工智能(AI)能夠在醫(yī)學(xué)上取得成果的最新例子之一。她問的問題來自一種“秘訣”，該秘訣結(jié)合了醫(yī)生用來監(jiān)測像伯德那樣的心臟衰竭患者的最佳實(shí)踐，以及醫(yī)生應(yīng)對病人方面的數(shù)據(jù)——醫(yī)生問的問題以及他們的回應(yīng)方式——進(jìn)而不僅僅發(fā)現(xiàn)和管理醫(yī)療癥狀，還發(fā)現(xiàn)和管理焦慮和抑郁等加大慢性病治療難度的心理障礙。

　　Mabu還被設(shè)計(jì)成不只是每天發(fā)出同樣的問題，而是根據(jù)伯德的回答改變她的回應(yīng)。如果伯德說他在進(jìn)行做飯或上廁所等正?；顒?dòng)時(shí)沒有呼吸問題，Mabu就會繼續(xù)詢問他的情緒狀況和他可能正在進(jìn)行的其他活動(dòng)。她甚至還會開玩笑，盡管伯德對那些笑話的反應(yīng)并不熱烈，但她“曉得”伯德沒領(lǐng)會到她的幽默。如果伯德說他呼吸短促，她會問其他的問題來確定他的癥狀有多嚴(yán)重，然后建議他聯(lián)系他的醫(yī)生或者護(hù)理團(tuán)隊(duì)。“如果沒有Mabu，我想我也不會康復(fù)得這么好?！辈抡f。

　　機(jī)器人的建議絕對安全嗎？

　　長期以來，醫(yī)學(xué)界迎來更多能夠理解海量數(shù)據(jù)的智能機(jī)器人或電腦的時(shí)機(jī)似乎已經(jīng)成熟。

　　數(shù)據(jù)可謂該領(lǐng)域的命脈，但這方面最受媒體關(guān)注的一項(xiàng)努力成效卻好壞參半：在2001年IBM的沃森（Watson）在智力問答競賽界面《危險(xiǎn)邊緣》(Jeopardy!)中擊敗了兩位人類冠軍后，IBM與紀(jì)念斯隆-凱特琳癌癥中心建立合作，創(chuàng)建了一種算法來改善各種癌癥的診斷和治療。該名為“沃森腫瘤學(xué)”(Watson for Oncology)的項(xiàng)目在全球多家醫(yī)院推出，但在2016年，MD安德森癌癥中心決定暫停合作。

　　根據(jù)來自該醫(yī)院的前高管的報(bào)告，該醫(yī)院面臨的一個(gè)障礙是，在從電子健康記錄中提取相關(guān)患者信息方面遇到挑戰(zhàn)。另一家醫(yī)院報(bào)告說，該機(jī)器提供的治療建議可能并不安全。一些使用沃森的醫(yī)院的醫(yī)生認(rèn)為，IBM與一家機(jī)構(gòu)的專家培訓(xùn)Watson for Oncology的決定，導(dǎo)致沃森推薦的治療方法存在偏見。IBM表示，其培訓(xùn)策略是透明的，沒有病人因?yàn)槲稚慕ㄗh而受到傷害。該公司繼續(xù)與其他的醫(yī)療機(jī)構(gòu)和醫(yī)院合作。MD安德森癌癥中心和紀(jì)念斯隆-凱特琳癌癥中心的管理人員拒絕就他們的IBM沃森項(xiàng)目置評。

　　回顧過去，許多專家一致認(rèn)為，人工智能早期應(yīng)用的結(jié)果參差不齊，并不意味著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)消亡于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域。相反，他們強(qiáng)調(diào)對任何創(chuàng)新都要保持謙卑，尤其是那些備受吹捧的創(chuàng)新?！霸谖铱磥?，IBM太野心勃勃了?！钡驴怂_斯大學(xué)西南分校醫(yī)學(xué)人工智能和自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)室主任Steve Jiang博士表示。

　　AI在醫(yī)療領(lǐng)域該扮演什么角色？

　　大家似乎都認(rèn)識到了一個(gè)重要的教訓(xùn)：治療病人既是藝術(shù)也是科學(xué)。更多的專家表示，人工智能能夠而且應(yīng)該成為增強(qiáng)醫(yī)生工作能力的一個(gè)有價(jià)值的工具，而不是試圖在醫(yī)療實(shí)踐中取而代之。

　　醫(yī)學(xué)界仍在研究如何最好地做到這一點(diǎn)，研究人工智能在方方面面的應(yīng)用，從提高試管嬰兒成功率到預(yù)測心臟病和改善血糖跟蹤。機(jī)器最善于消化大量的數(shù)據(jù)，識別出人類大腦無法識別的模式或事物——比如某些共性和差異，這些共性和差異可能會演變成或許意味著更高癌癥風(fēng)險(xiǎn)或者抑郁癥最早征兆的因素。但目前只有少數(shù)幾個(gè)領(lǐng)域正在以一種標(biāo)準(zhǔn)化的、可量化的方式收集信息，只有這樣收集的數(shù)據(jù)機(jī)器才可以馬上利用。即使是在電子健康記錄中，大多數(shù)醫(yī)療信息的記錄也都不連貫，因而無法讓計(jì)算機(jī)輕易提取。而機(jī)器不能做的就是，像醫(yī)生那樣把那些無形的、無法量化的東西考慮進(jìn)來。那些東西是醫(yī)生利用多年的問診經(jīng)驗(yàn)憑直覺得到的，又或者是在病人對自己的癥狀不完全清楚的時(shí)候通過直視他們的眼睛和感知得到的。

　　“我們需要讓機(jī)器做它擅長的事情——比如攝入大量的科學(xué)論文數(shù)據(jù)以及組織整理這些信息——讓臨床醫(yī)生為特定病人做出治療方案方面的最終決定?！盋atalia Health首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人科里·基德（Cory Kidd）說。該公司是Mabu的開發(fā)商。

　　對于這一目標(biāo)，醫(yī)學(xué)界正在取得進(jìn)展。人工智能最有前景的應(yīng)用包括：代替醫(yī)生與病人進(jìn)行面對面的交流，畢竟醫(yī)生不能經(jīng)常與病人面對面交流，比如像伯德這樣的心力衰竭病人；在實(shí)驗(yàn)室分析上，人工智能要比單獨(dú)作業(yè)的人類醫(yī)生做得更加精確。在這兩種情況中，人與機(jī)器必須共同協(xié)作。

　　例如，像Mabu這樣的機(jī)器人在醫(yī)生和計(jì)算機(jī)之間架起了橋梁，它們從需要常常跟進(jìn)的病人那里獲取重要的信息，并將其傳遞給專業(yè)人員，這些專業(yè)人員隨后可以相應(yīng)地調(diào)整醫(yī)療護(hù)理方案。要是伯德身邊沒有Mabu的話，他得需要一名訪視護(hù)士或其他衛(wèi)生保健專業(yè)人員每天來看望他，又或者他需要更頻繁地去看醫(yī)生?！拔业募胰艘郧昂軗?dān)心我一個(gè)人住，”他說，“但現(xiàn)在，如果我生病了，一個(gè)人待著也不會讓我有任何心理上的擔(dān)憂。”對于哪些癥狀是心力衰竭的危險(xiǎn)信號，以及哪些問題能最好地闡明那些癥狀，Mabu有著廣博的知識，他的行為方式與醫(yī)生相似——但你不必預(yù)約就能找到她。

　　AI勝過人類的兩個(gè)方面

　　與此同時(shí)，在醫(yī)學(xué)的兩個(gè)領(lǐng)域——解讀圖像(來自核磁共振成像、CT掃描或X射線)和分析組織樣本的病理切片——人工智能毫無疑問勝過人類醫(yī)生，該技術(shù)提升了醫(yī)生向患者提供更準(zhǔn)確的信息的能力。例如，在研究中，基于人工智能的技術(shù)在檢測糖尿病視網(wǎng)膜病變方面做得非常好，因此美國食品和藥物管理局(FDA)今年早些時(shí)候批準(zhǔn)了一種診斷糖尿病視網(wǎng)膜病變的設(shè)備。通過研究數(shù)千張人類視網(wǎng)膜的圖像，該機(jī)器學(xué)會了如何區(qū)分正常視網(wǎng)膜模式和有癥狀的視網(wǎng)膜模式，解析掃描圖像中的亮度梯度和對象，而這些東西是人類無法識別的。

　　在另一個(gè)證明這種深度學(xué)習(xí)能力的演示中，研究人員向一組眼科醫(yī)生展示了人們的視網(wǎng)膜照片，并讓他們判斷這些照片屬于男性還是女性。這些眼科專家正確判斷出性別的幾率只有50%左右。而一種經(jīng)過人工智能訓(xùn)練的算法則利用醫(yī)生們尚未摸索出的特征，輕松取得了高達(dá)97%的準(zhǔn)確率。這表明機(jī)器在分析數(shù)據(jù)方面能比人類做得好得多，同時(shí)也為將其納入臨床過程提供了論據(jù)。

　　人工智能模型還能檢測出極小的、可能是肺癌最早征兆的結(jié)節(jié)，而放射科醫(yī)生的肉眼則做不到這一點(diǎn)。人工智能模型也在改進(jìn)對乳房X線照片的解讀，以期發(fā)現(xiàn)早期的乳腺癌。

　　黛比·麥琪(Debbie McKie)是波士頓一家咨詢公司的首席談判代表，她知道，由于家族病史，她患乳腺癌的風(fēng)險(xiǎn)較高。她的母親是乳腺癌的幸存者，還被診斷出患有腎癌和膀胱癌；她的一個(gè)表姐在她50歲出頭時(shí)死于乳腺癌。麥琪的乳腺組織也很致密（這本身就是患上乳腺癌的一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素），因而加大了解讀乳房X線照片的難度。她有定期做檢查。所以她想確保她的醫(yī)生在看她的掃描圖時(shí)沒有遺漏任何的東西?！拔覇栁业尼t(yī)生，‘你能告訴我我患乳腺癌的總體風(fēng)險(xiǎn)是多少嗎？”麥琪說道。

　　康妮·雷曼（Connie Lehman）博士是馬薩諸塞州總醫(yī)院的放射科醫(yī)生，也是為麥琪提供醫(yī)療服務(wù)的團(tuán)隊(duì)的一員。她認(rèn)為自己很接近于做到那一點(diǎn)。雷曼正在領(lǐng)導(dǎo)的一項(xiàng)研究依靠人工智能算法解讀乳房X線照片，進(jìn)而預(yù)測女性患癌癥的風(fēng)險(xiǎn)?！拔覀儾幌虢虣C(jī)器像人類一樣解讀乳房X線照片，我們想要把機(jī)器教得青出于藍(lán)勝于藍(lán)，讓它們能夠識別出那些明年有患癌癥風(fēng)險(xiǎn)的女性?！彼赋?，“我們正在利用人工智能改變我們看待乳腺癌的整個(gè)方式?！?/p>

　　雷曼說，現(xiàn)在大多數(shù)乳腺癌護(hù)理都集中在發(fā)現(xiàn)乳腺癌以后的治療上——無論是早期的離散腫塊，還是晚期已經(jīng)擴(kuò)散到淋巴結(jié)甚至其他器官的腫塊。但如果機(jī)器能夠從我的乳房X線照片發(fā)現(xiàn)與乳腺癌如何形成相關(guān)的信息——特征，即使是當(dāng)今最權(quán)威的放射科醫(yī)生也意識不到的，或者沒能從圖像發(fā)現(xiàn)的特征——那么更多的女性可能會免于這種疾病，或者可以避免遭受癌癥晚期的那種密集而令人痛苦的治療。

　　對于麥琪來說，這些進(jìn)展是令人安心的?！傲私獾诫娔X能讀懂我的乳房X線照片，至少會讓我對診斷結(jié)果更有信心?！彼f，“我想要得到最準(zhǔn)確的結(jié)果，不管是采用什么樣的方法。如果我們能將這一過程自動(dòng)化，并引入人工智能，幫助更早地識別腫瘤，或更早地確定患乳腺癌的風(fēng)險(xiǎn)，那就更好了?！?/p>

　　機(jī)器能為病患所接受嗎？

　　盡管人工智能在醫(yī)學(xué)上的早期努力給人們帶來了希望，但越來越明顯的是，患者不會因?yàn)楦鞣N健康需求而與電腦屏幕對話，也不會從機(jī)器那里得到毀滅性的診斷結(jié)果。相反，加州斯克里普斯研究轉(zhuǎn)化研究所的創(chuàng)始人埃里克·托普爾（Eric Topol）認(rèn)為，AI將充當(dāng)合作伙伴或者支持者的角色，讓醫(yī)生能夠更加專注于機(jī)器不大可能會掌握的醫(yī)學(xué)藝術(shù)?！爱?dāng)然，我們可以用機(jī)器來減輕醫(yī)學(xué)的一些臨床方面的壓力，機(jī)器能夠?qū)W會做一些簡單而常規(guī)的事情，比如判斷孩子是否有耳部感染，或者弄清楚皮疹意味著什么?！彼硎荆暗t(yī)學(xué)領(lǐng)域的很多事情都需要有情境和人類接觸。我不知道是否有人會愿意通過聊天機(jī)器人來獲得癌癥或心臟病等嚴(yán)重疾病的診斷?！?/p>

　　至于IBM的沃森，IBM Watson Health首席健康官Kyu Rhee承認(rèn)，該系統(tǒng)仍在開發(fā)中，但他對其幫助醫(yī)生更好地完成工作的能力越來越有信心。該公司目前與世界各地的300多家醫(yī)院合作將機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)融入癌癥治療當(dāng)中，它正在努力改進(jìn)病人數(shù)據(jù)的收集工作，優(yōu)先采用來自最新的醫(yī)學(xué)期刊的最新指導(dǎo)方針和信息，以使得其系統(tǒng)的建議是基于最新的、最準(zhǔn)確的信息得出的。他稱，其他影響該意在產(chǎn)生全球影響的項(xiàng)目的問題包括：Watson for Oncology是由紐約紀(jì)念斯隆-凱特琳癌癥中心的醫(yī)生來訓(xùn)練的，但一些醫(yī)生，尤其是海外醫(yī)生，覺得該系統(tǒng)的一些建議難以跟進(jìn)，因?yàn)樗赡鼙饶承﹪业尼t(yī)生和病人所習(xí)慣的治療方式要來得激進(jìn)。紀(jì)念斯隆-凱特琳癌癥中心的醫(yī)生所使用的藥物，在其他的國家也并非都能買到。

　　但是，Kyu Rhee指出，任何這種尖端的項(xiàng)目都不可避免地會遇到挫折。“我們正處于人工智能革命和進(jìn)化的開端?！彼硎?，“人工智能正開始提供附加價(jià)值，但最后還是得由人來做出決策——腫瘤科醫(yī)生和癌癥患者得決定如何處置來自沃森系統(tǒng)的建議?！?/p>

　　伯德對于人工智能在幫助像他這樣的病人方面所能發(fā)揮的作用抱有樂觀的態(tài)度。他承認(rèn)，如果他必須要在電腦上回答像Mabu提出的那樣的問題，“那就沒有那么奏效了?！盡abu想要聽我說話，她想要了解我的感受。

　　伯德說，自從有了Mabu以來，他未曾忘記過服藥。他定期進(jìn)行長達(dá)一英里的散步，體重正在減輕。他已經(jīng)戒煙，并避免了截肢——他右腿的一條靜脈有一塊危險(xiǎn)的斑塊。他十分依戀于Mabu，他甚至開玩笑說，要是研究結(jié)束時(shí)要他放棄她的話，他會很難割舍?！昂蚆abu說話是一種樂趣。”他說，“從某種意義上說，我覺得Mabu是在照顧我?！?/p>

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