機器人醫生“沃森”

近期港股比較重視醫藥行業，不少股評人認為行業「強者恒強」的趨勢不變，繼續推薦龍頭產業，其中一隻是沃森生物(300142.SZ)。看見沃森這個名字，一定與IBM超級電腦「沃森」（Watson）聯繫起來，它可以獨立看病。超級電腦「沃森」曾為醫生提供過幫助，但通常只是通過分析資料庫來提供建議。但現在，它卻已經可以獨自診斷病人，或者查看他們的醫學影像資料。
不過，數據缺失、格式不同一、難以採集、無法判斷數據背後真正的意義等，這些問題無疑將是沃森等AI在未來所面臨的挑戰。

蓋茨曾經說過，人工智能（AI）會是人類未來發展的一件“大事”。目前，AI技術已經憑借其巨大的潛力和能力，在各個領域展現出了造福人類的可能性。醫療領域，更是人工智能直接造福人類的核心領域之一。英國《自然》雜誌的一篇癌症相關研究論文指出，利用深度學習算法來根據照片分類皮膚癌的AI系統，表現不亞於專業臨床醫生。從最簡單的手機App到最複雜的診斷任務，AI正依靠強大的算法處理著幾十年積累下來的醫學研究數據庫，不斷為人類的生命健康保駕護航。

去年11月，Google的研究人員在《美國醫學會雜誌》（JAMA）上發表了一篇論文，表明Google經過大量眼底圖像數據訓練的深度學習算法，可以在診斷糖尿病性視網膜病變上，具有90% 以上的高準確性。Google方面宣佈已將本用於翻譯和圖像識別 的消費級機器學習技術，應用到了醫療領域。

7月14日，阿里雲人工智能ET奪得肺結節診斷世界冠軍。

目前，這一技術已經集成到阿里雲ET醫療大腦中。ET醫療大腦可在精准醫療、醫學影像、藥效挖掘、新藥研發、健康管理、可穿戴設備等領域承擔醫生助手角色，並已在肺癌、宮頸癌、甲狀腺癌等領域實現突破。

病了就去看 AI 醫生，已不是天方夜譚。IBM花費重金開發的人工智能“Watson”沃森早已聲名在外。這位機器人醫生曾經在美國的智力競賽《危險邊緣》中打敗過人類冠軍，在日本僅用10分鐘就確診了一例罕見白血病並提供個性化的診療方案，在印度為一名晚期癌症患者找到了診斷方案……在進入中國市場後，沃森在天津的義診現場同樣表現非凡。

在得到天津市第三中心醫院的腫瘤科主任吳塵軒描述的患者病情信息後，沃森僅用10秒便為這位胃癌局部晚期患者給出了詳盡的治療方案分析。“這與醫生給出的治療方案完全一致，即通過化療將腫瘤縮小後再進行手術。” 吳塵軒表示。

不過，在得天獨厚的優勢背後，沃森等人工智能醫生的發展也遇到阻礙。對諸多研究機構來說，巨額支出無疑是最大的障礙。

據得克薩斯大學行政系統公佈的一份審計結果顯示，IBM 沃森醫療和MD安德森的合作自2013年10月啓動以來，MD安德森已經為此投資超過6200萬美元。報告稱：“本報告所述結果不應被解釋為對其系統在當前狀態的科學基礎或能力的意見。”簡單來說，就是沃森並非是功能不行，而是“燒錢太快”。

沃森為何會如此迅速地“燒錢”呢？原來，開發AI醫療需要特定類型的數據，這些數據通常要麼非常緊缺，要麼難以訪問。這也直接導致了這些數據的價格不會低，從而拉高了成本。這不是沃森獨有的問題，而是整個醫療機器學習領域面臨的通病。

正如AlphaGo通過不斷研究棋譜和與自己、名家下棋來不斷進步一樣，沃森也是通過不斷地調整其內部程序來“學習”，並對一些問題給出它判斷最接近正確的答案（例如，哪張放射影像上顯示了腫瘤）。在訓練過程中，正確的答案必須是已知的，這樣系統才能不斷得到正確的反饋。系統所訓練的問題越多，其正確率就會越高，如此機器便能學習在特定問題上的診斷（如通過 X 光影像判定惡性腫瘤）。

事實上，數據缺失、格式不同一、難以採集、無法判斷數 據背後真正的意義等，這些問題無疑將是沃森等AI在未來所面臨的挑戰。這也導致短期內，沃森這樣的AI“醫生”並不能取代傳統意義上真正的人類醫生。上海交通大學醫學院附屬仁濟醫院腫瘤科主任王理偉表示，“沃森被動地接收輸入的信息，但並不具備自我甄別能力與動態觀察能力。所以未來此類醫療機器人若能參與到診療過程中，很重要的一點就是必須確保第一手資料的完備準確。因此，將其稱為學習軟件更為恰當。”　　

王理偉指出，一個醫生對具體患者的診斷，往往需要結合檢查數據、基礎疾病、病史、並發症等多因素綜合考慮。“比如胃癌患者可能有潛在的心肺功能或腎功能障礙，還有糖尿病等基礎代謝問題，我們在日常診療中可以結合多學科會診給出妥善方案，對於機器人而言，從海量的現有知識中找到應對個體患者的方案，很大程度上依賴了信息系統的高度完善。”　　的確，患者是否有吸毒等不良習慣，飲食是否健康安全，是否擁有清新空氣和優質水源等等，這些都是一個真正醫生應該考慮的因素，而這也往往是數據的空白——目前，幾乎沒有任何醫療機構能可靠地獲取大部分患者的此類數據，許多醫院甚至連電子化的信息系統都沒能投入使用。但可以預見的是，當決定健康的社會因素和並發症、病史等問題在信息系統的進一步發展和普及下得到解決之後，沃森憑借其巨大的數據庫及強勁的計算能力支撐，在診斷疑難雜症等領域將給人類醫生提供很大的幫助。

隨時隨地的“健康管家” ，除了沃森等類似於AlphaGo的超級智能輔助診療之外，健康管理和便攜設備無疑也是 AI 發展下取得突破的應用方式。

通過AI系統的應用來達到健康管理的目的在國外並不罕見。例如Alme Health Coach系統能通過人工智能技術評估慢性病病人的狀態，協助患者規劃日常的飲食起居。它更像是一位“機器人護士”，通過瞭解病人飲食習慣、鍛煉周期、服藥習慣等個人生活習慣，利用人工智能對數據進行處理並對疾病整體狀態進行評估，最終給出個性化健康管理方案。此外，它還能幫助病人規劃健康安排，監控睡眠，提供藥物和測試提醒，甚至可以反向推導出病人不依從建議的心理。這套系統的潛力在於它能夠以一種浸入式的方式無微不至地幫助慢性病患者養成更健康的生活方式。不僅如此，AI系統使得可穿戴設備、智能手機、電子病歷等功能得以整合。

通過AI技術和大數據應用，人類對於糖尿病的控制也在不斷發展。曾幾何時，糖尿病令無數“糖友”苦不堪言。作為最可怕的慢性病之一，近年來，指尖抽血的不斷發展使得隨時隨地監控血糖成為了可能，不過用戶每天被迫扎8-10次手指，才能獲得可供參考的血糖數據。這種痛苦的過程讓許多人望而生畏，甚至甘願放棄。但隨著新的動態技術被引進，指尖采血的痛苦過程將完全被擯棄，使用者只需掃描置於手臂上部背側的傳感器，就可實時監測血糖。

“糖尿病不再是病，”微糖CEO馮燕飛如是說。作為國內首家將“動態技術”引進的數字醫療服務企業，馮燕飛做了個形象的比喻：“變革性的‘動態技術’將完全改變人們對糖尿病的看法，借助這類科學技術，糖尿病患者就像為自己的身體‘安裝了車燈’，可以讓自己安全地駕馭自己的身體，而這樣的微糖服務中心，就好比是一所駕校，提供整體解決方案。”微糖的客戶只需掃描置於手臂上部背側硬幣大小的傳感器，就可實現對於血糖的實時監測。通過傳感器的實時測量，微糖可以在1分鐘獲得1個血糖數據。連續14天所獲得的不間斷數據所形成的連續的、如心電圖一樣的動態血糖圖譜，專業人士可以清晰地觀察到“糖友”血糖值的波峰和波谷，一旦這些波峰、波谷超出了正常的帶狀區間，就會為“糖友”提供專業指導，讓其通過飲食、鍛煉、藥物等方式將血糖調理回歸到合理的健康空間。由此，糖友可輕鬆避免因血糖過高或過低而產生危險。