導(dǎo)讀：上個(gè)月，阿爾法狗與李世石的世紀(jì)圍棋大戰(zhàn)真正拉開(kāi)了人工智能的序幕，人工智能將成為以后各行各業(yè)的一個(gè)熱點(diǎn)。醫(yī)療也不例外，人工智能+醫(yī)療的未來(lái)在哪里呢?

居家環(huán)境中的醫(yī)療健康監(jiān)測(cè)平臺(tái)項(xiàng)目(Sensor Platform for Healthcare in a Residential Environment (SPHERE))耗資1500萬(wàn)歐元到2100萬(wàn)歐元。SPHERE開(kāi)發(fā)了一個(gè)家用的傳感器系統(tǒng)，用來(lái)診斷和協(xié)助管理人們的健康情況。

它的核心是安裝在這所房子里的十多個(gè)攝像頭，測(cè)試者也被要求佩戴可穿戴設(shè)備并且被7*24小時(shí)拍攝、監(jiān)控和追蹤 。這個(gè)項(xiàng)目的最終目標(biāo)也是觀察人們每天的生活方式和狀態(tài)對(duì)于健康的影響?？瓷先ミ@些人毫無(wú)隱私可言，但是對(duì)于科學(xué)研究來(lái)說(shuō)，他們所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)對(duì)于延長(zhǎng)人類預(yù)期壽命影響巨大。

SPHERE 智能家居能觀察到一切，從測(cè)試人員看電視到行走或是鍛煉等等。它還可以監(jiān)測(cè)他們的進(jìn)食和飲水的頻率，他們所使用的App，甚至是睡眠時(shí)間和室內(nèi)溫度。

“很多慢性病都和生活方式是相關(guān)的?！辈祭锼雇写髮W(xué)(University of Bristol)的工程學(xué)教授、東芝電信研究實(shí)驗(yàn)室(Toshiba Telecommunications Research Laboratory)的研究團(tuán)隊(duì)領(lǐng)導(dǎo)Ian Craddock說(shuō)。長(zhǎng)期生活方式中的一點(diǎn)點(diǎn)改變可以發(fā)現(xiàn)一個(gè)人目前健康狀況有價(jià)值的信息，甚至可以做早期的預(yù)警。

個(gè)人數(shù)據(jù)收集的極致可能也就于此，這種追蹤方式現(xiàn)在變得愈發(fā)普及，對(duì)于用戶的侵入性也降低了很多。蘋果在剛舉辦的發(fā)布會(huì)上宣布，它們已經(jīng)擁有超過(guò)10億部活躍設(shè)備，在過(guò)去幾年，蘋果也一直在利用這些設(shè)備進(jìn)行健康相關(guān)的數(shù)據(jù)收集。ResearchKit就可以幫助開(kāi)發(fā)帕金森病的診斷應(yīng)用，還在不到一年的時(shí)間里促成了“史上最大規(guī)模的帕金森病研究”。

這次發(fā)布會(huì)上蘋果又推出了CareKit，它作用就是以開(kāi)源框架的形式建立一個(gè)開(kāi)發(fā)平臺(tái)，把傳統(tǒng)根植于單一醫(yī)療器械的健康資訊追蹤行為及相對(duì)應(yīng)的資料，從實(shí)體化的紙筆轉(zhuǎn)移到智能手機(jī)里，你還可以直接使用智能手機(jī)或小型可穿戴設(shè)備完成日常檢測(cè)，并與家人、醫(yī)生共用資料。帕金森病的應(yīng)用也在首發(fā)名單中。

科技驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化健康數(shù)據(jù)收集開(kāi)啟了無(wú)限可能。但如果沒(méi)有有效的存儲(chǔ)、分析、區(qū)別和應(yīng)用方式，這些信息基本上是空殼。如果要處理如此大規(guī)模的數(shù)據(jù)，最近大火的人工智能也是一個(gè)理想的候選。從IBM的深藍(lán)計(jì)算機(jī)戰(zhàn)勝國(guó)際象棋名家卡斯帕羅夫迄今快20年，這項(xiàng)技術(shù)能否真正開(kāi)始挽救生命呢?

更大的和更健康的數(shù)據(jù)

隨著SPHERE項(xiàng)目的持續(xù)擴(kuò)展以適應(yīng)更多傳感器和小型設(shè)備，研究人員正在開(kāi)發(fā)其他方式來(lái)挖掘收集到的數(shù)據(jù)。正是擁有了豐富的數(shù)據(jù)做基礎(chǔ)，才能有品質(zhì)更高的研究報(bào)告。

對(duì)于任何健康數(shù)據(jù)的收集，這些數(shù)據(jù)有什么意義都是關(guān)鍵點(diǎn)。幸運(yùn)的是人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)都開(kāi)始在醫(yī)療健康行業(yè)內(nèi)逐漸展現(xiàn)自己的影響力。除了提供數(shù)據(jù)的概要報(bào)告之外，研究人員還在研發(fā)可以評(píng)估、理解、同時(shí)提供建議和預(yù)測(cè)的自動(dòng)化技術(shù)。當(dāng)然這些人工智能技術(shù)并非全部都是為普通醫(yī)療保健所準(zhǔn)備的。Cary生態(tài)系統(tǒng)研究所(Cary Institute of Ecosystem Studies)的專家Barbara Hann就在利用機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)埃博拉病毒的傳播進(jìn)行建模和預(yù)測(cè)。

超過(guò)1600萬(wàn)的動(dòng)物種類都被生物學(xué)家發(fā)現(xiàn)，而追蹤可能攜帶病毒的野生動(dòng)物就是一項(xiàng)非常適合大數(shù)據(jù)以及機(jī)器學(xué)習(xí)的任務(wù)。Hann在報(bào)告中寫道：“我們的算法可以處理不完整的數(shù)據(jù)集。機(jī)器學(xué)習(xí)也能很好地處理復(fù)雜性問(wèn)題。生態(tài)分析經(jīng)常包含幾十種變量，這些變量的相互作用的方式并不總是明確的。取樣偏好會(huì)讓傳染病研究產(chǎn)生偏離，我們的算法正好可以抵消其所產(chǎn)生的影響?！币簿褪钦f(shuō)，即便來(lái)自美洲和歐洲的數(shù)據(jù)質(zhì)量更高，也不會(huì)推翻來(lái)源于非洲的相關(guān)數(shù)據(jù)。

Hann說(shuō)，這種基于算法的追蹤方式已經(jīng)成功地辨別了一種攜帶埃博拉式病毒的蝙蝠種類，而這種蝙蝠并非只有非洲才有。

社交媒體并不是好的信源，但是移動(dòng)和可穿戴設(shè)備是

2009年，美國(guó)疾控中心(CDC)就使用了傳統(tǒng)和社交媒體相結(jié)合的方式邀請(qǐng)公眾報(bào)告與H1N1相關(guān)的癥狀。這讓CDC既監(jiān)控了疾病癥狀和受感染區(qū)域，也幫助他們引導(dǎo)了公眾對(duì)健康服務(wù)的反應(yīng)。

目前，研究人員們正在把這個(gè)概念向前推進(jìn)，調(diào)查使用社交媒體網(wǎng)絡(luò)收集精神健康數(shù)據(jù)的方式，以建立可被政府所使用的人口模型。比如通過(guò)基于交叉引用關(guān)鍵字所觸發(fā)的危險(xiǎn)信號(hào)，系統(tǒng)可以了解到自殺的趨勢(shì)。在商業(yè)應(yīng)用方面，機(jī)器學(xué)習(xí)也能在社交媒體中收集藥物不良反應(yīng)相關(guān)的信息，以增強(qiáng)藥企快速反應(yīng)的能力，避免副作用的遺漏。

如果直接把社交媒體作為信源，這些原始數(shù)據(jù)的品質(zhì)真是存疑，想想平常充斥在微博朋友圈的謠言。醫(yī)療數(shù)據(jù)的收集有很多更為準(zhǔn)確的方式，比如移動(dòng)設(shè)備或是可穿戴設(shè)備等。手環(huán)和智能手機(jī)之所以對(duì)醫(yī)療領(lǐng)域如此有價(jià)值，廣泛的普及率是原因之一，還有它們自身高度聯(lián)網(wǎng)的特性和多樣的功能。

舉個(gè)例子，常規(guī)的眼部檢查不僅可以用來(lái)進(jìn)行視障治療，還能揭示一些更寬泛的健康問(wèn)題，比如糖尿病的發(fā)作。在新技術(shù)的幫助下，眼部檢查無(wú)需笨重的專業(yè)設(shè)備，只用普通的便攜設(shè)備就可以完成，對(duì)于欠發(fā)達(dá)國(guó)家和地區(qū)來(lái)說(shuō)，它所帶來(lái)的好處是非常明顯的。

KEEP這款產(chǎn)品正在肯尼亞、馬里、馬拉維、坦桑尼亞等國(guó)家進(jìn)行實(shí)地測(cè)試。它由智能手機(jī)和非常廉價(jià)的視網(wǎng)膜成像裝置組成，能測(cè)試視覺(jué)能力，比如視敏度、色彩/對(duì)比度明暗度、白內(nèi)障影響分級(jí)等等。PEEK已經(jīng)可以發(fā)現(xiàn)一些明顯的眼部問(wèn)題，操作者可以把視網(wǎng)膜圖像傳回實(shí)驗(yàn)室。目前它還沒(méi)有基于人工智能的自動(dòng)分析功能，暫時(shí)還不能進(jìn)行獨(dú)立診斷。但是它代表了一種由手持設(shè)備進(jìn)行高質(zhì)量數(shù)據(jù)收集的方式。(奇點(diǎn)曾對(duì)相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行過(guò)報(bào)道，請(qǐng)戳：誰(shuí)說(shuō)移動(dòng)醫(yī)療沒(méi)用?這幾款產(chǎn)品正在幫助患者脫離失明風(fēng)險(xiǎn))

基于云計(jì)算的癌癥診斷和治療

Barbara Hann的研究顯示，人工智能的優(yōu)勢(shì)是可以處理大量來(lái)自不同信源的數(shù)據(jù)。人工智能也很擅長(zhǎng)識(shí)別那些人們會(huì)忽略的數(shù)字噪音。今天，最復(fù)雜和最具挑戰(zhàn)的患者健康領(lǐng)域大概就是診斷和治療癌癥。

Flatiron Health通過(guò)大數(shù)據(jù)分析為癌癥的精準(zhǔn)治療提供幫助，它能抓取醫(yī)患之間各階段的交互數(shù)據(jù)。OncologyCloud是Flatiron Health的云平臺(tái)，它含有一個(gè)分析模塊，一個(gè)電子病歷模塊，病人入口和計(jì)費(fèi)系統(tǒng)。

Flatiron Health最近和田納西州的West Cancer Center合作，為數(shù)十個(gè)癌癥中心安裝了他們的系統(tǒng)?！拔覀冃枰粋€(gè)創(chuàng)新的、醫(yī)學(xué)腫瘤學(xué)、基于云計(jì)算的EHR，可以為臨床醫(yī)生提供他們所需的腫瘤學(xué)工作流程和臨床路徑?！盬est Cancer Center 的常務(wù)董事Lee Schwartzberg說(shuō)。

人工智能的影響能有多大?

通過(guò)深藍(lán)在國(guó)際象棋上的勝利，以及它的繼任者Watson最近在TV游戲比賽Jeopardy中獲得勝利，人工智能被夸張地介紹成巨大，嘈雜，貨車大小的閃爍燈光的硬件盒子。1960年代冷戰(zhàn)期間無(wú)數(shù)驚險(xiǎn)小說(shuō)告訴我們，一個(gè)診斷室里基于人工智能的診斷專家不應(yīng)該是這個(gè)樣子。

客戶直接訂購(gòu)一個(gè)物理安裝的IBM的Watson人工智能，因?yàn)榛旧峡梢哉J(rèn)為沒(méi)有這個(gè)東西。現(xiàn)在，Watson僅僅在云服務(wù)器上存在一個(gè)實(shí)例。但是Watson到底是什么呢?現(xiàn)在為它積累名聲的表演一去不復(fù)返，那他對(duì)于醫(yī)療行業(yè)有什么作用呢?

作為衛(wèi)生部門的客戶，一個(gè)Watson的實(shí)例由一些技術(shù)參數(shù)組成。第一個(gè)是理解自然語(yǔ)言的能力，包括特別的醫(yī)學(xué)術(shù)語(yǔ)。第二個(gè)是被語(yǔ)料庫(kù)進(jìn)行訓(xùn)練的能力，如最佳實(shí)踐指導(dǎo)，高質(zhì)量醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)，該領(lǐng)域新發(fā)現(xiàn)的細(xì)節(jié)，當(dāng)?shù)刂委煼椒ǖ闹R(shí)等等。

用這種方式，Watson可以理解你給它的問(wèn)題，然后通過(guò)在語(yǔ)料庫(kù)中運(yùn)行成百上千次這個(gè)問(wèn)題訓(xùn)練處一個(gè)認(rèn)知模式，用這種方式，Watson可以為問(wèn)題提供一個(gè)根據(jù)信心排序的推薦答案。

Watson實(shí)例的一個(gè)重要的第三方屬性是在機(jī)器學(xué)習(xí)方面。像英國(guó)IBM Watson Health負(fù)責(zé)人Matthew Howard所說(shuō)的，是“通過(guò)訓(xùn)練來(lái)提高判斷對(duì)錯(cuò)能力的能力。你可以通過(guò)給它案例說(shuō)明和病人的例子，并且看它是否可以找到有效的答案來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練。這種訓(xùn)練系統(tǒng)的方法被我們稱為生成答案的正確標(biāo)注?！?/p>

本質(zhì)上講，一個(gè)組織會(huì)搭建他們自己的Watson實(shí)例并且在以恰當(dāng)?shù)姆绞秸竭\(yùn)行前，會(huì)用他們自己的語(yǔ)料庫(kù)進(jìn)行訓(xùn)練。Watson的給出的答案以來(lái)它是如何被訓(xùn)練和配置的。“一個(gè)有保障的訓(xùn)練是所有感知技術(shù)的關(guān)鍵部分?！盚oward說(shuō)。

近期Wellcome Trust 的一個(gè)研究顯示，人們對(duì)于電腦幫助診療這件事持“還好”的態(tài)度。調(diào)查發(fā)現(xiàn)，53%的人們支持個(gè)人健康數(shù)據(jù)可以被用于研究，但是僅限于醫(yī)院和慈善機(jī)構(gòu)，藥企是不可以的。

“人們對(duì)于自己的個(gè)人信息持謹(jǐn)慎態(tài)度，特別是沒(méi)有經(jīng)過(guò)解釋的、那些不明所以的疾病數(shù)據(jù)。對(duì)于商業(yè)組織利用個(gè)人數(shù)據(jù)我們持保留態(tài)度?！盬ellcome Trust的政策負(fù)責(zé)人Nicola Perrin說(shuō)。

不管機(jī)器是否與患者有交互，顯然人工智能已經(jīng)產(chǎn)生了影響。唯一的問(wèn)題是，它能產(chǎn)生的影響到底有多大。