■ 文/史勇紅

史勇紅，復(fù)旦大學(xué)基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)院數(shù)字醫(yī)學(xué)研究中心及上海市醫(yī)學(xué)圖像處理與計(jì)算機(jī)輔助手術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室副教授。

隨著數(shù)據(jù)量的空前增長(zhǎng)，加上自然語(yǔ)言處理和社會(huì)認(rèn)知算法的進(jìn)步，人工智能的應(yīng)用將變得越來(lái)越有益于消費(fèi)者。

人工智能起源

人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一個(gè)通用術(shù)語(yǔ)，其含義是在最少人為干預(yù)條件下，使用計(jì)算機(jī)對(duì)智能行為建模。人工智能這個(gè)術(shù)語(yǔ)來(lái)源于捷克語(yǔ)robota，含義為令生物合成機(jī)器作為勞動(dòng)力。早在文藝復(fù)興時(shí)期，達(dá)·芬奇對(duì)人體解剖學(xué)進(jìn)行了詳細(xì)的研究，并設(shè)計(jì)了他的類人機(jī)器人。這是一個(gè)由滑輪和電纜操作，能夠站起來(lái)、坐下來(lái)、揮動(dòng)手臂、移動(dòng)頭部和下巴的騎士機(jī)器人。相對(duì)于達(dá)·芬奇在機(jī)器人領(lǐng)域所取得的成就，20世紀(jì)50年代發(fā)現(xiàn)的他于1495年所畫的機(jī)器人速寫具有更深遠(yuǎn)的影響，這是當(dāng)代機(jī)器人研究者的靈感來(lái)源，也是今天機(jī)器人輔助手術(shù)蓬勃發(fā)展的原動(dòng)力。因此，為了對(duì)其進(jìn)行表彰和紀(jì)念，美國(guó)Intuitive Surgical公司制造的手術(shù)系統(tǒng)就命名為達(dá)·芬奇，該系統(tǒng)于2000年獲得美國(guó)食品藥品監(jiān)督管理局的批準(zhǔn)，目前在世界各地的醫(yī)療單位裝機(jī)量約為5 000臺(tái)。

在手術(shù)過(guò)程中，達(dá)·芬奇系統(tǒng)由頭戴“沉浸式3D目鏡”的外科主刀醫(yī)生在一個(gè)遠(yuǎn)離手術(shù)床的控制臺(tái)上控制手術(shù)操作，3D目鏡呈現(xiàn)給醫(yī)生的是內(nèi)窺鏡傳回的高清3D視頻，這為醫(yī)生創(chuàng)造出鉆進(jìn)病患肚子的“既視感”。而數(shù)字變焦功能使其能在不繼續(xù)向病患體內(nèi)推進(jìn)的情況下，將手術(shù)視野放大10倍以上，解剖結(jié)構(gòu)、組織分層，通通可以看得一清二楚，手術(shù)自然更有準(zhǔn)頭，這是微創(chuàng)技術(shù)的重大創(chuàng)新。如今，達(dá)·芬奇機(jī)器人手術(shù)系統(tǒng)已經(jīng)成功用于復(fù)雜的泌尿、婦科以及心臟瓣膜修復(fù)手術(shù)中。

AI作為官方術(shù)語(yǔ)是由約翰·麥卡錫（John McCarthy）在1955年創(chuàng)造的，其定義為“制造智能機(jī)器的科學(xué)與工程”。1956年在達(dá)特茅斯學(xué)院人工智能會(huì)議上，約翰·麥卡錫與同事一起創(chuàng)立了人工智能領(lǐng)域。由此，誕生了一個(gè)新的跨學(xué)科研究領(lǐng)域，它為所有后續(xù)的計(jì)算機(jī)研究和開(kāi)發(fā)工作提供了一個(gè)智力框架。

隨著計(jì)算機(jī)運(yùn)行速度、存儲(chǔ)容量和軟件編程的不斷進(jìn)步，以及探索機(jī)械、物理、生物和社會(huì)的系統(tǒng)調(diào)節(jié)、結(jié)構(gòu)約束、信息反饋的當(dāng)代控制論的突出貢獻(xiàn)，今天的人工智能被認(rèn)為是實(shí)現(xiàn)新穎概念和應(yīng)對(duì)復(fù)雜挑戰(zhàn)的解決方案的工程分支，也許有一天，計(jì)算機(jī)會(huì)像人一樣聰明。

人工智能在醫(yī)學(xué)上主要有“軟件信息應(yīng)用”和“硬件實(shí)體應(yīng)用”兩個(gè)分支。其中“軟件信息應(yīng)用”就是利用信息學(xué)方法，例如用機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)技術(shù)管理醫(yī)院信息系統(tǒng)、影像歸檔和通信系統(tǒng)（PACS）、電子健康記錄，并在醫(yī)生的治療決策中起積極引導(dǎo)作用?！坝布?shí)體應(yīng)用”指物理實(shí)體，最好的代表是機(jī)器人，比如可以協(xié)助老年患者、抑郁癥患者或參與手術(shù)治療的手術(shù)機(jī)器人，或者是獨(dú)特的輸送藥物的靶向藥物機(jī)器人等。

人工智能在醫(yī)學(xué)上的軟件信息應(yīng)用

人工智能在醫(yī)學(xué)中的軟件應(yīng)用利用了機(jī)器學(xué)習(xí)（或深度學(xué)習(xí)），機(jī)器學(xué)習(xí)利用數(shù)學(xué)算法對(duì)經(jīng)驗(yàn)建模并優(yōu)化學(xué)習(xí)。常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法有三種類型：一是能夠找到模式的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，二是基于樣例的有監(jiān)督分類和預(yù)測(cè)算法，三是在特定問(wèn)題空間中使用獎(jiǎng)勵(lì)和懲罰規(guī)則形成的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法。

人工智能通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法和先驗(yàn)知識(shí)管理，推動(dòng)了遺傳學(xué)和分子醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展。一個(gè)成功的例子是無(wú)監(jiān)督的蛋白質(zhì)—蛋白質(zhì)相互作用算法，這導(dǎo)致新的靶向治療方法的發(fā)現(xiàn)。該方法可以對(duì)自適應(yīng)進(jìn)化算法和聚類方法進(jìn)行優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，形成“進(jìn)化增強(qiáng)的馬爾可夫聚類”方法，能預(yù)測(cè)超過(guò)5 000個(gè)蛋白質(zhì)復(fù)合物，其中70%以上的復(fù)合物能被至少一個(gè)基因本體函數(shù)增強(qiáng)。識(shí)別DNA變體的新的計(jì)算方法也在開(kāi)發(fā)中，如作為疾病或性狀預(yù)測(cè)因子的單核苷酸多態(tài)性（SNPs），因?yàn)槭褂昧诵路f的進(jìn)化嵌入算法，當(dāng)模型中出現(xiàn)的參數(shù)遠(yuǎn)多于觀測(cè)次數(shù)時(shí)，這些算法具有更強(qiáng)的魯棒性，更不容易出現(xiàn)過(guò)擬合問(wèn)題。

其次，電子病歷或醫(yī)療健康記錄是進(jìn)行個(gè)性化醫(yī)療和早期檢測(cè)的重要工具，目的是提高臨床價(jià)值和降低醫(yī)療成本。人工智能同樣也可以管理電子健康記錄或電子病歷，比如使用特定算法來(lái)識(shí)別具有遺傳性疾病家族史或慢性疾病風(fēng)險(xiǎn)高的對(duì)象。因此，電子病歷和醫(yī)療保健過(guò)程管理對(duì)于達(dá)到理想的診療效果至關(guān)重要。目前，醫(yī)療記錄的狀況大多是以衛(wèi)生系統(tǒng)錄入病患健康狀態(tài)的較為浪費(fèi)的信息孤島形式出現(xiàn)的，實(shí)驗(yàn)室和醫(yī)院需要合作加速實(shí)施電子健康記錄。患者信息需要以數(shù)據(jù)形式記錄下來(lái)，以作為個(gè)人數(shù)據(jù)以及流行病學(xué)研究和規(guī)劃的匯總形式。需要實(shí)時(shí)采集的數(shù)據(jù)，研究機(jī)構(gòu)應(yīng)該促進(jìn)其智能化轉(zhuǎn)化。新的科學(xué)和臨床研究結(jié)果應(yīng)該開(kāi)源共享，并且顯示匯總的數(shù)據(jù)供醫(yī)生和科學(xué)家開(kāi)放使用。特別是即將增加的“基因組學(xué)”數(shù)據(jù)，涉及倫理、法律和后勤在內(nèi)的整合和互操作性，工作量巨大，為此，數(shù)據(jù)集的簡(jiǎn)化性、可讀性和臨床實(shí)用性應(yīng)當(dāng)明確，每個(gè)結(jié)果的臨床適用性必須受到質(zhì)疑。整個(gè)過(guò)程中，人工智能將使任一醫(yī)生了解、分享、應(yīng)用“醫(yī)生群體”的集體知識(shí)做出“最佳的實(shí)時(shí)決策”，從而提高整個(gè)醫(yī)學(xué)組織的績(jī)效。

第三，除了患者和醫(yī)療機(jī)構(gòu)之間的經(jīng)典互動(dòng)，醫(yī)療衛(wèi)生體系需要著眼于更大規(guī)模的組織和較長(zhǎng)期的前瞻性研究，系統(tǒng)考慮和學(xué)習(xí)整個(gè)“醫(yī)療生態(tài)系統(tǒng)”的經(jīng)驗(yàn)，努力實(shí)施持續(xù)的過(guò)程改進(jìn)。這就要求位于同一醫(yī)療環(huán)境中的多個(gè)相互作用的醫(yī)療單位，建立或參與一個(gè)因使用AI而取得顯著發(fā)展的多代理系統(tǒng)構(gòu)成的組織。例如，對(duì)于病情發(fā)展極為復(fù)雜的慢性精神疾病治療生態(tài)系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，應(yīng)采集個(gè)體病患的動(dòng)態(tài)信息，包括他們對(duì)接受藥物的反應(yīng)以及他們?cè)谳^大的社會(huì)生態(tài)系統(tǒng)中的行為相互作用。全方位的護(hù)理協(xié)調(diào)技術(shù)使治療過(guò)程便于控制，對(duì)藥物的反應(yīng)更加靈敏，降低成本，實(shí)施更有效的干預(yù)，并更好地支持對(duì)系統(tǒng)的改變。這樣的系統(tǒng)可以使得衛(wèi)生系統(tǒng)管理人員能夠分析社會(huì)、醫(yī)療和司法方面的變化對(duì)系統(tǒng)性能的動(dòng)態(tài)影響。

人工智能在醫(yī)學(xué)上的另一項(xiàng)應(yīng)用是作為心理治療化身的“軟性機(jī)器人”。情感細(xì)膩的“軟性機(jī)器人”的使用正在得到醫(yī)學(xué)界的認(rèn)可，它能應(yīng)用于癌癥兒童的疼痛控制。它配有三維視覺(jué)的生物和物理監(jiān)測(cè)，可用于家庭護(hù)理，其最大的功能也許是照顧老人，在這些老人中，頻繁的安慰和善意是改善溝通的重要因素。

人工智能在醫(yī)學(xué)上的硬件實(shí)體應(yīng)用

人工智能在醫(yī)學(xué)中的硬件實(shí)體應(yīng)用形式以物理對(duì)象形式呈現(xiàn)，包括醫(yī)療設(shè)備和日益復(fù)雜的參與護(hù)理過(guò)程的機(jī)器人。一種方式是使用機(jī)器人作為幫手，例如，令機(jī)器人成為認(rèn)知衰退或行動(dòng)不便的老齡化人群的伴侶，日本的carebots就采用了這種形式。機(jī)器人可以在外科手術(shù)中被用作助手或者主刀醫(yī)生，甚至能夠用于自閉癥兒童的溝通和教導(dǎo)。

目前，許多醫(yī)療環(huán)節(jié)受益于機(jī)器人的生物介入。然而，在現(xiàn)今的醫(yī)療環(huán)境中，欲使AI機(jī)器人得到常規(guī)使用，必須解決重要的倫理問(wèn)題。醫(yī)療保健領(lǐng)域還面臨的一個(gè)重要挑戰(zhàn)是：機(jī)器人系統(tǒng)怎樣對(duì)健康指標(biāo)，比如心理和身體狀態(tài)、副作用、預(yù)后變化測(cè)量等產(chǎn)生影響，怎樣實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化和得出可比較的評(píng)估結(jié)論。

隨著數(shù)據(jù)量的空前增長(zhǎng)，加上自然語(yǔ)言處理和社會(huì)認(rèn)知算法的進(jìn)步，人工智能的應(yīng)用將變得越來(lái)越有益于消費(fèi)者，尤其是在醫(yī)療和保健領(lǐng)域。許多數(shù)據(jù)可以從患者病歷中獲取，也可以從可穿戴健康傳感器中獲得，對(duì)這些龐大的數(shù)據(jù)詳細(xì)分析，不僅能為病患的生活方式提出有價(jià)值的建議，還可以根據(jù)患者的需求和習(xí)慣改善醫(yī)療規(guī)劃。

對(duì)于人工智能，我們最大的顧慮就是隨著它智能化程度的提高，有一天會(huì)超越人腦，甚至最終掌控我們的生活。但是，如果我們能夠制定出行業(yè)的道德標(biāo)準(zhǔn)，并采取有效的措施，使其成為主流應(yīng)用，例如使人工智能工具開(kāi)源和用戶友好，人工智能將會(huì)產(chǎn)生良好的社會(huì)效益。