人工智能将在这5个方向触发医疗变革

导读：几个世纪以来，医生一直在与骨折、伤病、感染等突发疾病抗争。IBM Watson Health的杰出工程师Balaji Krishnapuram指出，如果你遭遇传染病，得到医生的处方后便可回家静养。现代医疗健康的焦点已转向心脏病、糖尿病、哮喘等慢性病。

在现代社会追求高效率的背景下，传统的医疗服务模式已无法满足需求。Krishnapuram强调，我们需要大幅改善患者就医体验，将更多的治疗过程从医生的办公室转移到门诊甚至患者家中。这标志着医疗领域正在经历一场变革，从传统的劳动密集型转向知识驱动和数据密集的新兴模式。

在这种转变中，人工智能和机器学习技术发挥着至关重要的作用。以下是Krishnapuram所认为的人工智能/机器学习在医疗领域的五大应用：

1. 人口管理：识别风险，预测疾病发展趋势，并采取相应的预防措施。

2. 护理管理：为患者制定个性化的护理计划，缩小护理差距。

3. 患者自我管理：支持并帮助患者自我管理和调整治疗方案，实时监控健康状况，调整药物剂量，鼓励健康行为改变。

4. 系统设计：优化医疗流程，从基础治疗到医疗保险，降低成本的同时提高护理效果和质量。

5. 决策支持：基于最新的数据，为医生和患者提供药物剂量建议，辅助诊断疾病，分析医学文献以及推荐最佳手术方案。

人工智能和机器学习在医疗领域的应用潜力巨大，除了我们熟知的癌症治疗与诊断提升外，还涉及胎儿监护、败血症早期发现、药物风险识别和再住院预测等多个场景。斯坦福大学生物医学信息学负责人Russ Altman博士认为，机器在学习和发现知识方面的能力令人兴奋，特别是在处理大型生物数据库时，机器学习和神经网络非常有用。

机器学习在医学研究中最具前景的领域包括组学数据、电子病历以及通过可穿戴设备实时监控的个人健康等。实时或近实时的测试和分析在自我管理的场景中尤为重要。例如，糖尿病患者需要准确监测自己的血糖浓度，而AI/ML工具不仅可以快速有效地分析数据并调整药物剂量，还可以及时提醒患者调整生活习惯。

医疗领域在人工智能和机器学习方面的进展缓慢，但这并不意味着无需寻找解决广泛存在的医疗问题的有效方法。事实上，AI/ML技术为个性化医疗和结果导向的医疗提供了最优和最快速的实现途径。在Krishnapuram教授指出的四个主要障碍下，医疗领域在AI/ML技术的应用中面临着数据所有权和隐私性的困惑、功能失衡的刺激、责任不明确以及传统研究范例不支持个性化医学等问题。其中数据问题是加速AI/ML学习过程的“燃料”，但究竟谁应该拥有这些数据却成为争议的焦点。在缺少明确答案的情况下，医疗数据的利用远远不足。

在浩瀚的数据海洋中，我们面临着巨大的挑战。拥有上百万个多态性位点的数据，我们却无法确定哪一个位点真正引发疾病，它们是与疾病相伴而生还是独立存在？

传统的医疗实践中，医生们常常通过检测关键突变来与特定疾病建立联系，但这可能忽略了个性化医学的巨大价值。EricXing教授指出：“当我们从众多病人的突变中寻找共性时，我们就丧失了个性化的力量，因为每个人都是独特的，不应被一视同仁。”

为了克服这一难题，EricXing教授和他的团队正在开发一个机器学习项目。这个项目能深入分析每个病人的基因组、蛋白质组以及包括增量风险因子在内的新陈代谢数据，为病人构建高度个性化的健康档案。EricXing教授进一步表示：“借助机器学习模型，我们可以预测潜在疾病或症状，并识别药物的潜在靶点。”

可穿戴设备和其他健康科技设备的发展离不开人工智能的支持。这些设备不仅能够实时监控疾病信号，如脉搏、血压和呼吸等，还能提供个性化的实时反馈和建议，帮助我们调整行为以达到维护健康的目的。

EricXing教授及其团队开发的APP为帕金森综合征患者带来了福音。他解释道：“我们的APP不仅提醒病人按时服药，还能主动监测病人的活动情况、环境和风险等级。根据这些数据，APP会提出用药建议，包括剂量、时间和频率的调整，并给出预防措施以降低风险。”

在药物使用方面，预测药物间的相互作用至关重要。调酒师告诫我们不要混酒以防醉酒，但许多病人却无意中混合服用多种药物，不知道这样做可能会带来的未知风险。

哥伦比亚大学的NicholasTatonetti博士指出：“目前我们并不清楚两种药物混合使用时会发生什么相互作用和可能产生的问题。”某些药物单独使用可能对某个病人无害，但混合使用却可能引发不良反应。预测药物间的相互作用是一项艰巨的任务。

Tatonetti博士和他的团队利用机器学习算法寻找可能导致心律紊乱的药物组合。他们收集了大量的药物应用数据并训练了专门的算法来寻找可能的危险组合。通过数据分析，他们成功地缩小了范围并发现了一种头孢类抗生素和兰索拉唑混合使用时可能导致心律紊乱的情况。

在医学研究中，机器学习发挥着至关重要的作用。人类擅长从大局出发，发现联系和故事，但我们常常依赖直觉和“快思维”而忽视细节。机器学习擅长识别潜在的模式和联系，特别是在处理复杂疾病和生物过程时。从基因型到疾病表现型的关系复杂而微妙，机器学习成为寻找答案的关键工具。我们期待着机器学习的更多突破，为解决医学领域的复杂问题带来希望。基因型和表现型是生物学中的两个核心概念。基因型描述的是从母体继承下来的整套DNA分子基因组的特征，而表现型则是生物体物理性状的表现，涵盖了生理学、形态学和行为特征。

尽管我们已经拥有大量的基因型和表现型数据，但要深入挖掘二者之间的关系，仍需借助能够处理生物学内部复杂因果关系的运算模型。对此，Amplify Partners的负责人David Beyer指出，科研人员已经逐渐从应用浅层机器学习技术转向深度学习。深度学习的多层神经网络结构，已经在视觉等领域取得了突破性进展，其在生物与医药领域的应用前景也备受期待。

基因型与表现型之间的复杂关系成为了基因科学在治疗疾病方面的难题。有时，具有相同基因变异的人们在患有相同疾病时，会表现出不同的症状，甚至有的没有任何症状。为了深入理解这种现象，机器学习技术正在基因医学领域发挥着显著作用。例如，在Tatonetti博士的实验室中，科研人员通过研究酵母的基因来探索人类基因变异的无害与致命性之间的协同致死作用。这种作用对于利用基因信息治愈人类疾病造成了极大的困难。

为了开发个体化的癌症治疗策略，理解人类的协同致死作用至关重要。Tatonetti博士及其团队采用了一种独特的迁移学习机器学习算法，该算法能够从酵母中迁移知识并应用于人类基因。他们通过监督机器学习算法来预测可能具有协同致死作用的基因对。该团队的研究结果表明，机器学习算法在预测人类基因相互作用方面有着巨大的潜力。

人工智能在医学领域的应用正崭露头角。德克萨斯大学的副校长和首席创新官LyndaChin博士认为，人工智能将成为帮助人类提高认知能力的重要工具。人工智能对于医生来说就像是助理对于律师和法官一样重要，能够提高医疗效率和服务质量。虽然人工智能医疗解决方案还处于飞速成长阶段，但其在医疗领域的应用潜力巨大。

她观察到，数据在全球范围内广泛分布，却鲜有共享与标准化。许多宝贵的数据库因规模过小、样本狭窄，无法用于训练人工智能系统，导致资源的巨大浪费。这一观点，在她与IBM Watson共同开发MD安德森肿瘤学专家系统的经历中得到了印证。这一虚拟专家系统成功集结了癌症治疗的知识与经验。

Chin坚信，AI系统的可靠性取决于数据的共享程度。她指出：“数据的壁垒必须被打破，才能让AI在医疗领域发挥最大价值。”她进一步解释，单一医院或医疗系统的数据无法覆盖全面，因为没有一个机构能够拥有足够的数据。

面对数据挑战，Chin与普华永道合作，构建了一个“超级兼容”的云平台，旨在促进不同机构间数据的共享与安全分析。平台严格监管数据使用，向所有用户承诺数据仅用于特定目的，不得挪作他用。她强调：“数据隐私至关重要。我们必须明确数据的用途，避免无意中侵犯个人隐私。”

为确保数据传输与存储的安全，她的团队与美国电话电报公司合作，打造了一个专门用于传输医疗数据的网络。她说：“我们不仅要确保数据在存储时的安全，更要保证其在传输过程中的隐私。”

云平台的基础设施连接了医疗健康与其他行业的数据源，Chin期待更多患者、机构及网络的数据集汇聚于此。她展望了将这些技术应用到医疗服务边缘地区的能力，特别是为那些负担不起医疗费用的人提供质优价廉的医疗服务。“人工智能与可穿戴设备的结合，将为我们开辟新的医疗领域，”她说。

作为一个出生于婴儿潮时代的人，六十多岁的我越来越多地与医疗系统打交道。作为一个经常撰写数据科学文章的人，我对医疗信息的收集、审查、分析和共享常常感到惊讶和遗憾。小时候，大人们告诉我医学既是科学又是艺术。我已经见证了医学的神奇之处——医生们修复骨折、切除病变组织，如同见证奇迹。

与大多数人一样，我期待医学的进一步发展。先进的科技将为我们打开更健康的大门。人工智能无疑将在医疗的各个方面带来革命性的影响，但现在我们需要整个社会在医疗数据共享上达成共识。人工智能的潜力尚未被完全发掘。是时候展开一场关于医疗数据的大讨论了！我们是选择将其视为私人财产加以保护并出售，还是公开作为公共财产自由分享和使用？这将决定人工智能在医疗领域的未来命运。