賈雨晨 丁乙軒 梅文通 曹鋒 李嘉 李非

首都醫(yī)科大學(xué)宣武醫(yī)院普通外科 急性胰腺炎臨床診療與研究中心，北京 100053

【提要】 人工智能在醫(yī)學(xué)及醫(yī)療領(lǐng)域發(fā)揮著越來越重要的作用，其在疾病預(yù)測及輔助決策方面展現(xiàn)出巨大潛力。本文總結(jié)當(dāng)前人工智能在胰腺炎領(lǐng)域的相關(guān)研究，重點闡述人工智能在胰腺炎輔助診斷、治療決策、預(yù)后評估中的研究進(jìn)展、應(yīng)用和潛在用途。

人工智能（artificial intelligence，AI）是一種涉及計算機(jī)、統(tǒng)計學(xué)、生物學(xué)等多個學(xué)科的交叉和前沿科學(xué)，通過研究、開發(fā)各種理論和技術(shù)以及應(yīng)用系統(tǒng)來模擬、擴(kuò)展人的智能。隨著相關(guān)理論和技術(shù)的不斷成熟，AI在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的探索也在不斷地擴(kuò)展與深入。近年來，大量報道闡述了AI在AP、CP和自身免疫性胰腺炎（autoimmune pancreatitis，AIP）中的研究與應(yīng)用，AI通過與臨床實踐緊密結(jié)合在胰腺炎的診斷、治療和預(yù)后評估等方面展現(xiàn)出巨大潛力。本文對AI在胰腺炎診治中的研究進(jìn)展及應(yīng)用進(jìn)行綜述。

一、概述

1955年， John McCarthy首次提出AI的概念，即“制造智能機(jī)器的科學(xué)與工程”，并在1956年美國達(dá)特茅斯大學(xué)會議上與計算機(jī)、心理學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)等領(lǐng)域的專家共同開創(chuàng)了AI領(lǐng)域[1]。AI包括機(jī)器學(xué)習(xí)、模糊邏輯、計算機(jī)視覺、自然語言處理、專家系統(tǒng)、推薦系統(tǒng)等眾多部分。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中AI有兩個主要分支，即現(xiàn)實部分和虛擬部分?，F(xiàn)實部分是以醫(yī)療設(shè)備和醫(yī)療機(jī)器人為代表的實物；虛擬部分是以機(jī)器學(xué)習(xí)為代表的數(shù)學(xué)算法，旨在通過經(jīng)驗提高學(xué)習(xí)效果。傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)包括決策樹（decision tree，DT）、支持向量機(jī)（support vector machines，SVM）、隨機(jī)森林（random forest，RF）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（artificial neural network，ANN）等。其中，ANN的應(yīng)用較為廣泛，它是由大量處理單元互聯(lián)組成的非線性、自適應(yīng)信息處理系統(tǒng)，通常由輸入層、模擬神經(jīng)層、輸出層組成，通過模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行信息處理。經(jīng)過大量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)與調(diào)試，可以找到輸入層與輸出層之間與現(xiàn)實相近的函數(shù)關(guān)系。深度學(xué)習(xí)（deep learning，DL）是目前機(jī)器學(xué)習(xí)研究中的新方向，其通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（deep neural network，DNN）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural network，CNN）等方法處理龐大且繁雜無序的醫(yī)療數(shù)據(jù)，表明AI在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域具有巨大潛力與廣闊應(yīng)用前景。

二、人工智能與AP

1.人工智能在AP診斷與嚴(yán)重程度預(yù)測中的作用：Kazmierczak等[2]在1993年首次通過ANN分析血清胰酶活性診斷AP，發(fā)現(xiàn)脂肪酶是AP的最佳預(yù)測因子，診斷準(zhǔn)確度為85%，診斷能力優(yōu)于單獨使用淀粉酶或聯(lián)合應(yīng)用脂肪酶和淀粉酶（P＜0.05）。Pofahl等[3]在1998年首次使用AI預(yù)測AP的嚴(yán)重程度，發(fā)現(xiàn)ANN能夠準(zhǔn)確地預(yù)測住院時間超過7 d的AP患者，且ANN與Ranson和APACHEⅡ評分的預(yù)測能力相似。Keogan等[4]首次將CT與實驗室檢查相結(jié)合，使用循環(huán)法在同一AP患者數(shù)據(jù)集中對ANN進(jìn)行訓(xùn)練和測試，結(jié)果顯示ANN成功預(yù)測了住院時間超過平均住院時間（8.4 d）的患者，且與線性判別分析（linear discriminant analysis，LDA）性能相當(dāng)（P=0.530），并優(yōu)于Ranson（P＜0.020）和Balthazar CT評分（P＜0.003）。上述兩個研究的局限在于使用住院時間評估AP嚴(yán)重程度，而不是修訂后的亞特蘭大分級。住院時間是對嚴(yán)重程度的間接測量，不能直接體現(xiàn)AP嚴(yán)重程度，老年或住院期間需進(jìn)行膽囊切除術(shù)的膽源性胰腺炎等因素會導(dǎo)致預(yù)測結(jié)果受到嚴(yán)重影響。Halonen等[5]建立了ANN與邏輯回歸（logistic regression，LR）兩種模型，對234例SAP患者的回顧性數(shù)據(jù)集進(jìn)行測試，并在另外60例連續(xù)收治的SAP患者的前瞻性驗證集中進(jìn)行驗證，評價預(yù)測準(zhǔn)確度。結(jié)果顯示，SAP患者住院死亡的最佳預(yù)測模型是包含4個變量（年齡、初次入院后60～72 h內(nèi)的最高血清肌酐值、是否機(jī)械通氣和慢性健康狀態(tài)）的LR模型（AUC=0.862），ANN的預(yù)測能力稍低于LR但優(yōu)于傳統(tǒng)的APACHEⅡ、Ranson、Imrie評分。Pearce等[6]采用核邏輯回歸（kernel logistic regression，KLR）方法首次使用入院APACHEⅡ評分與CRP相結(jié)合預(yù)測AP嚴(yán)重程度，發(fā)現(xiàn)該模型預(yù)測AP嚴(yán)重程度的能力明顯優(yōu)于入院APACHEⅡ評分（AUC值分別為0.82、0.74，P=0.004）。該研究表明機(jī)器學(xué)習(xí)可以明顯改善入院后首次觀察指標(biāo)的預(yù)測性能，且有助于簡化評估工作和納入新觀察指標(biāo)。Mofidi等[7]開發(fā)了一種由10項臨床指標(biāo)組成的ANN來預(yù)測SAP的發(fā)生及相關(guān)死亡，結(jié)果顯示，ANN預(yù)測SAP、多器官功能障礙綜合征（multiorgan dysfunction syndrome，MODS）和死亡的準(zhǔn)確度分別為92.5%、94.1%和97.5%，ANN較APACHEⅡ和格拉斯哥評分能更準(zhǔn)確地預(yù)測SAP、MODS的發(fā)生及死亡（P值均＜0.05），該研究首次驗證了ANN在預(yù)測SAP方面優(yōu)于線性模型。Yolda?等[8]發(fā)現(xiàn)ANN預(yù)測急性膽源性胰腺炎（acute biliary pancreatitis，ABP）的嚴(yán)重程度和死亡的準(zhǔn)確度較高，通過前瞻性隊列訓(xùn)練后，ANN較入院時APACHEⅡ評分和入院48 h的Ranson評分更準(zhǔn)確地預(yù)測了ABP患者的嚴(yán)重程度（AUC=0.697）和死亡（AUC=0.696）。Andersson等[9]首次使用疼痛持續(xù)時間作為危險變量之一的ANN預(yù)測AP嚴(yán)重程度，結(jié)果顯示ANN（AUC=0.92）在預(yù)測嚴(yán)重程度方面的性能優(yōu)于LR（AUC=0.84，P=0.030）和APACHEⅡ評分（AUC=0.63，P＜0.001）。Hong等[10]建立由胸腔積液、血清鈣和血尿素氮組成的分類和回歸樹（classification and regression tree ，CART）模型早期識別SAP高風(fēng)險（79.03%）和低風(fēng)險（7.80%）患者，其預(yù)測效能優(yōu)于APACHEⅡ評分（AUC值分別為0.84、0.68，P＜0.001）。該模型在隨后的驗證隊列中得到驗證（AUC=0.86）。但當(dāng)時未修訂的亞特蘭大分類標(biāo)準(zhǔn)存在局限性，限制了上述兩項研究的臨床價值。

隨后，Yang等[11]基于修訂后的亞特蘭大分類標(biāo)準(zhǔn),采用入院后12 h內(nèi)收集的肌酐、乳酸脫氫酶、氧合指數(shù)等指標(biāo)，使用DT模型預(yù)測SAP，結(jié)果顯示，訓(xùn)練組預(yù)測SAP的靈敏度和特異度分別為80.9%和90.0%，測試組分別為88.6%和90.4%。Choi等[12]也建立了由APACHEⅡ、BISAP評分和Balthazar CT分級、EPIC評分系統(tǒng)組成的分類樹分析（classification tree analysis，CTA）模型早期預(yù)測AP嚴(yán)重程度，該模型在訓(xùn)練隊列的預(yù)測性能（AUC=0.85）高于單一使用APACHEⅡ評分（AUC=0.84）、BISAP評分（AUC=0.84）、EPIC評分（AUC=0.74）、Balthazar CT分級（AUC=0.70），特異度為100%，準(zhǔn)確度為94.8%；在驗證隊列中，該模型實現(xiàn)了與訓(xùn)練隊列相似的預(yù)測性能（AUC=0.83）。Lin等[13]發(fā)現(xiàn)基于SVM的MRI放射組學(xué)模型在AP嚴(yán)重程度的早期預(yù)測中表現(xiàn)良好，該模型在訓(xùn)練組（AUC=0.92）和驗證組（AUC=0.85）的性能均高于APACHEⅡ、BISAP和MR嚴(yán)重指數(shù)（MR severity index，MRSI）評分，該模型能反映AP早期階段的胰腺實質(zhì)損傷，對胰腺微循環(huán)障礙的進(jìn)一步研究有望解讀放射組學(xué)的發(fā)現(xiàn)。Sun等[14]運用RF與遞歸特征消除算法開發(fā)并驗證了一個基于11項靜脈血標(biāo)志物的AP嚴(yán)重程度分層模型，該模型在24 h內(nèi)對AP進(jìn)行分類，AUC值為0.74±0.04。隨后該模型在568例AP患者中得到進(jìn)一步驗證（AUC=0.73），預(yù)測效能與Ranson評分（AUC=0.74）相似且高于APACHEⅡ和BISAP評分（AUC值分別為0.69、0.66）。該模型使用靜脈血相對安全且在入院時即可采集。

Jin等[15]比較了多層感知人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（multilayer perception-artificial neural network，MPL-ANN）和偏最小二乘判別（partial least squares-discrimination，PLS-DA）兩種機(jī)器學(xué)習(xí)模型診斷和預(yù)測AP嚴(yán)重程度的效能。采用了易于獲取和床旁動態(tài)監(jiān)測的血常規(guī)和血清生物化學(xué)指標(biāo)，結(jié)果顯示，中性粒細(xì)胞/淋巴細(xì)胞比是最具價值的預(yù)測指標(biāo)（AUC=0.99，95%CI0.984～0.997，靈敏度94.3%，特異度98.6%）。與PLSDA模型（AUC=0.91，95%CI0.853～0.971，靈敏度87.8%，特異度84.4%，準(zhǔn)確度84.8%）相比，MPL-ANN模型在SAP患者的診斷和預(yù)測方面具有更好的表現(xiàn)（AUC=0.98， 95%CI0.960～1.000，靈敏度92.7%，特異度93.3%，準(zhǔn)確度93.0%）。Ding等[16]首次使用美國大型重癥監(jiān)護(hù)數(shù)據(jù)庫（MIMIC-Ⅲ）對AP患者住院死亡率進(jìn)行了ANN預(yù)測，發(fā)現(xiàn)ANN（AUC=0.77）性能優(yōu)于LR模型（AUC=0.61）、Ranson評分（AUC=0.65）和SOFA評分（AUC=0.40）。Hong等[17]開發(fā)了第一個可解釋的用于預(yù)測SAP的RF模型，模型無關(guān)的局部解釋（local interpretable modelagnostic explanations，LIME）被用于RF模型的可視化解釋。該模型在訓(xùn)練和測試隊列中的AUC值分別為0.89、0.96，其預(yù)測效能和診斷準(zhǔn)確度都高于LR模型和BISAP評分。之后的研究者們發(fā)現(xiàn)極致梯度提升（extreme gradient boosting，XGBoost）算法具有精確度高、靈活性強(qiáng)、數(shù)據(jù)過度擬合風(fēng)險小、可通過自動學(xué)習(xí)處理缺失值等優(yōu)點，在預(yù)測AP嚴(yán)重程度的研究[18-21]中均實現(xiàn)了較好的預(yù)測性能。

2.人工智能在AP并發(fā)癥預(yù)測中的作用：決定AP臨床結(jié)局的主要因素是器官功能衰竭和器官功能衰竭持續(xù)時間，并發(fā)器官功能衰竭的AP患者死亡率＞20%[22]。因此在早期階段識別器官功能衰竭的高風(fēng)險患者至關(guān)重要。兩項研究使用AI預(yù)測AP中的持續(xù)性器官功能衰竭（persistent organ failure，POF）。Hong等[23]開發(fā)了以發(fā)病72 h內(nèi)的年齡、血細(xì)胞比容、血糖、尿素氮和血鈣為變量的第一個ANN模型用于預(yù)測AP中的POF，其靈敏度為81.3%，特異度為98.9%，準(zhǔn)確度為96.2%，且預(yù)測效能顯著高于LR模型或APACHEⅡ評分（P值均＜0.001）。Langmead等[24]開發(fā)了包含5個血清細(xì)胞因子的RF模型，結(jié)果顯示其AUC值為0.91，準(zhǔn)確度為89%，陽性預(yù)測值為0.89，陰性預(yù)測值為0.90，優(yōu)于單個細(xì)胞因子、實驗室檢查結(jié)果和傳統(tǒng)臨床評分（P值均＜0.05）。另有兩項研究用AI預(yù)測AP患者的多器官功能衰竭（multiple organ failure，MOF）。Qiu等[25]發(fā)現(xiàn)SVM、LR、ANN和APACHEⅡ評分預(yù)測MOF能力相近，在SVM、LR和ANN模型中，血細(xì)胞比容、K-time、IL-6和肌酐是MOF的共同重要預(yù)測因素。Xu等[26]通過多中心隊列驗證了自適應(yīng)增強(qiáng)算法（adaptive boosting algorithm，AdaBoost）模型能有效預(yù)測AP病程中的MOF（AUC=0.83，95%CI0.740～0.888），IL-6和肌酐是模型中兩個具有代表性的預(yù)測指標(biāo)。

來自南京的Fei及其團(tuán)隊[27]在應(yīng)用AI預(yù)測AP相關(guān)肺損傷與AP相關(guān)血栓方面做出了許多重要工作。2018年，通過ANN預(yù)測SAP患者發(fā)生急性肺損傷的風(fēng)險，結(jié)果顯示預(yù)測靈敏度為87.5%，特異度為83.3%，準(zhǔn)確度為84.43%，且ANN的預(yù)測性能顯著優(yōu)于LR模型（P=0.012）。2019年，通過ANN預(yù)測了SAP并發(fā)ARDS的風(fēng)險和嚴(yán)重程度，同樣，預(yù)測性能顯著優(yōu)于LR模型（P＜0.05），與柏林標(biāo)準(zhǔn)的ARDS定義相比，ANN顯示了較好的準(zhǔn)確度，對輕度、中度和重度ARDS的診斷準(zhǔn)確度分別為68.0%、61.5%、82.8%，總準(zhǔn)確度為73.1%[28]。該團(tuán)隊還運用AI預(yù)測了AP相關(guān)門靜脈血栓的發(fā)生，其中3項研究[29-31]采用ANN模型，1項研究[32]采用CART模型，結(jié)果發(fā)現(xiàn)AI模型的預(yù)測性能均優(yōu)于LR模型。

腎臟是AP患者最常受影響的器官之一，急性腎損傷（acute kidney injury，AKI）被認(rèn)為是AP常見和嚴(yán)重的并發(fā)癥，可降低AP患者的生存率，并增加醫(yī)療負(fù)擔(dān)。Toma?ev等[33]開發(fā)了一個深度遞歸ANN模型預(yù)測AKI，該模型成功預(yù)測了55.8%的AKI患者和90.2%的隨后需要透析的患者。Qu等[34]發(fā)現(xiàn)XGBoost對AP患者AKI的預(yù)測效果最好（AUC=0.92），且明顯優(yōu)于LR模型（AUC=0.87）。Yang等[35]基于RF、SVM、XGBoost、DT和ANN的算法建立AP并發(fā)AKI的預(yù)測模型，各模型AUC值在0.73(95%CI0.223～1.227)至0.90(95%CI0.400～1.403)之間，其中RF模型預(yù)測效果最佳。

有研究分別預(yù)測了AP發(fā)生腹腔感染與發(fā)展為急性壞死性胰腺炎的風(fēng)險。Qiu等[36]發(fā)現(xiàn)ANN能準(zhǔn)確預(yù)測MSAP和SAP患者的腹腔感染，且效果優(yōu)于LR模型（P＜0.001）。Kiss等[37]首次使用AI早期預(yù)測急性壞死性胰腺炎，結(jié)果顯示XGBoost模型的預(yù)測能力與現(xiàn)有臨床評分系統(tǒng)相當(dāng)。

3.人工智能在AP手術(shù)時機(jī)及預(yù)測復(fù)發(fā)中的作用：Lan等[38]發(fā)現(xiàn)基于IL-6、感染性壞死、發(fā)熱和CRP的RF模型準(zhǔn)確地預(yù)測了接受早期或延遲手術(shù)的患者。在此基礎(chǔ)上，Luo等[39]進(jìn)一步建立了基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(recurrent neural network，RNN)的時間感知相干長短期記憶（time-aware phased-decay long short-term memory，LSTM)模型，該模型直觀地顯示了AP患者從發(fā)病到出院的實驗室指標(biāo)的變化和具體手術(shù)過程。

Chen等[40]發(fā)現(xiàn)基于增強(qiáng)CT的SVM模型在預(yù)測AP復(fù)發(fā)方面表現(xiàn)良好。Mashayekhi等[41]發(fā)現(xiàn)基于增強(qiáng)CT的SVM模型可以區(qū)分復(fù)發(fā)性急性胰腺炎（recurrent acute pancreatitis，RAP）、功能性腹痛和CP。該模型在RAP組、功能性腹痛組和CP組的AUC值分別為0.88、0.79和0.90，總體預(yù)測準(zhǔn)確度為82.1%。

三、人工智能與CP

目前AI在CP領(lǐng)域的研究尚不深入，大多數(shù)研究為CP與胰腺癌的鑒別診斷。Yeaton等[42]采用DT模型分析CP與胰腺癌患者的ERCP刷檢細(xì)胞學(xué)標(biāo)本，該模型在訓(xùn)練集中的靈敏度為91%，特異度為87%，在測試集的靈敏度和特異度均為80%。Norton等[43]使用ANN及計算機(jī)輔助分析EUS圖像特征，將結(jié)果與實際EUS診斷以及回顧手術(shù)錄像的內(nèi)鏡醫(yī)師的診斷進(jìn)行比較，3種方式鑒別CP與胰腺癌的準(zhǔn)確度分別為80%、85%和83%，首次證明了計算機(jī)輔助圖像分析在EUS診斷中的可行性。之后的研究[44-47]均參考了此種研究模式，采用不同的圖像處理技術(shù)和AI方法對EUS圖像特征進(jìn)行提取和分析，結(jié)果都實現(xiàn)了較高的診斷效能。由此可見，AI技術(shù)在CP領(lǐng)域的應(yīng)用潛力巨大。

四、人工智能與AIP

AIP是一種獨特的CP亞型， 與胰腺導(dǎo)管腺癌有許多相似的臨床表現(xiàn)。目前AI在AIP領(lǐng)域的研究均與診斷相關(guān)。Zhang等[48]采用SVM結(jié)合Fisher準(zhǔn)則和序列前向浮動選擇算法（sequence forward floating selection algorithm，SFFS）從PETCT圖像中提取紋理特征并選擇最優(yōu)多模態(tài)特征子集。結(jié)果顯示，該模型運用病變紋理分析能準(zhǔn)確鑒別AIP與胰腺導(dǎo)管腺癌。Liu等[49]采用支持向量機(jī)遞歸特征消除法(support vector machine recursive feature elimination，SVM-RFE)從PETCT圖像中篩選出最優(yōu)放射組學(xué)特征集，并采用線性SVM構(gòu)建最終分類器。該模型在鑒別AIP和胰腺導(dǎo)管腺癌病變方面具有良好的性能。Marya等[50]建立的EUS-CNN模型能準(zhǔn)確區(qū)分AIP、胰腺導(dǎo)管腺癌、CP和正常胰腺，從而提供更早、更準(zhǔn)確的診斷能力。

五、思考與展望

隨著進(jìn)入21世紀(jì)這一大數(shù)據(jù)時代，AI在醫(yī)學(xué)及醫(yī)療領(lǐng)域煥發(fā)出新的活力，使用AI算法構(gòu)建的輔助診斷、治療決策、預(yù)后評估模型在諸多疾病中的應(yīng)用對傳統(tǒng)指南構(gòu)成挑戰(zhàn)。但仍有許多問題亟待解決：（1）高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是強(qiáng)大模型的基石，大多數(shù)研究從電子病歷和公共數(shù)據(jù)庫中獲得數(shù)據(jù)，其記錄方式和時間無法確定，各研究使用的評價指標(biāo)以及測量和測試的標(biāo)準(zhǔn)也未達(dá)成一致。隨著臨床實踐的發(fā)展，公共數(shù)據(jù)庫中的過時記錄可能不包含當(dāng)前和未來研究所需的所有特征。因此，應(yīng)重視數(shù)據(jù)管理，增加對數(shù)據(jù)來源、標(biāo)本采集和結(jié)果評價的詳細(xì)描述，以提高數(shù)據(jù)的可解釋性和質(zhì)量。其次，多數(shù)研究不僅樣本量較小，更缺乏獨立隊列外部驗證，不同醫(yī)療機(jī)構(gòu)與地區(qū)研究數(shù)據(jù)的規(guī)模和結(jié)果事件的發(fā)生率都不同，小樣本和不平衡的數(shù)據(jù)通常會導(dǎo)致模型過度擬合。此外，臨床記錄往往含有大量異常值與缺失值，這些混雜因素同樣會導(dǎo)致過度擬合。遺憾的是目前幾乎沒有研究詳細(xì)描述數(shù)據(jù)預(yù)處理以及異常值、缺失值和不平衡數(shù)據(jù)的處理過程，所以目前為止尚未得到廣泛應(yīng)用于臨床實踐的胰腺炎AI模型。（2）盡管基于AI算法的模型具有更好的性能，但其推導(dǎo)和演化過程均存在黑箱效應(yīng)，即工作原理和特征選擇過程的可解釋性低。因此，未來研究應(yīng)兼顧AI模型的預(yù)測性能和可解釋性。（3）與AI結(jié)合的影像組學(xué)技術(shù)正越來越多地應(yīng)用于胰腺炎研究，但影像組學(xué)技術(shù)仍處于發(fā)展的早期階段，需要建立統(tǒng)一的成像標(biāo)準(zhǔn)并開展多學(xué)科、多中心合作來減少因設(shè)備參數(shù)及操作不同造成的圖像異質(zhì)性。此外，目前的圖像分割和特征提取等步驟仍需依靠影像學(xué)醫(yī)師的人工判斷，使用AI算法直接對圖像進(jìn)行自動處理的技術(shù)仍有待開發(fā)。

總之，AI在胰腺炎輔助診斷、治療決策、預(yù)后評估等方面已經(jīng)展現(xiàn)出了巨大的潛力，隨著AI、大數(shù)據(jù)、影像組學(xué)等新興技術(shù)研究的不斷深入，相信以上問題將被逐一解決。臨床醫(yī)師也應(yīng)認(rèn)識到AI在挑戰(zhàn)傳統(tǒng)醫(yī)療實踐的同時也為診療提供了新的機(jī)遇，只有懷著兼容并包的態(tài)度，才能使AI在人類監(jiān)督下煥發(fā)出新的活力。

利益沖突所有作者聲明無利益沖突