人工智能时代，机器人如何改变你看医生的方式？

在医疗卫生科技市场，崛起了一批极具创新精神的新创公司，他们正在用科技的力量延长人类的寿命，提升生活质量。这些公司的创新技术，得益于软件和移动性的推动，让卫生部门得以对传统的手动操作和缓慢的服务流程进行数字化改造。我们将探讨如何利用人工智能和机器学习，推动医疗信息化的发展。

医学，既是艺术的创作，又是科学的探索。尽管医生们经过严格的医疗培训，了解人体的运作原理，他们做出诊断、选择最佳治疗方案的决定，却常常依赖于一些无形的因素：前人的经验、多年的观察和学习。

将机器引入医学的想法曾被视为不切实际。一个机器人，无论接受了多少训练，又怎能替代医生的角色呢？

机器学习——人工智能最基本的形式，已经在医疗领域发挥了重要作用。它帮助我们更准确、更快速地做出诊断，寻找更好的治疗方法，节省时间和金钱，预防副作用。实际上，随着现代医学越来越多地依赖于大量数据和信息，机器可能比人类更擅长处理和理解这些数据。

在医学中，人工智能并不是要替代医生（至少在短期内），而是通过提高医生的专业知识来辅助他们。AI程序掌握了大量优秀医师的知识，包括在医学院的学习、培训中的经验积累，以及实际医疗中的宝贵经验。这些专业知识被AI规模化应用。

今天，医生需要处理的数据量越来越大，从疾病症状到新药信息，不同药物间的相互作用，以及针对不同个体的同样治疗方式可能产生截然不同的结果。访问和消化这些信息的能力正在成为医生必备的技能，这正是机器学习擅长的领域。哈佛大学的Francesca Dominici教授说：“如果医生想要理解大量数据，机器学习是他们从数据中学习的一种有效方法。”

哈佛大学并非唯一一家探索如何结合人与机器，以利用前所未有的医疗信息的学术机构。在德克萨斯大学的MD安德森癌症中心，APOLLO计划正在分析癌症患者的遗传数据，指导医生进行治疗，以给患者带来更长的生存期。波士顿的Neurala公司正在模拟大脑的神经网络。其CEO Massimiliano Versace说：“我们可以利用老鼠的复杂性来设计大脑，这是非常聪明的。”

在心理健康领域，一些创业公司正在开发机器学习应用，帮助用户检测抑郁、双相情感障碍等症状。

机器学习的核心在于机器本身。IBM和Google的机器通过学习Jeopardy答题秀的冠军、国际象棋大师和AlphaGo的知识来不断进步，这已成为机器编程的一部分。现在，IBM正在将医学知识引入医疗领域。他们与Memorial Sloan Kettering癌症中心的专家合作，开发了三种IBM Watson肿瘤学产品，用于解决不同类型癌症患者的问题。这些产品提供了一个数据库，收录了医生的知识库和最关键的癌症研究文献。

在医生提供治疗选择之前，这个系统会将患者的症状、家族病史和癌症阶段等重要信息考虑在内。它提供了从标准治疗方法到试验性治疗方法的多种选择，帮助医生和患者做出决策。对于那些已经尝试过标准疗法但效果不佳的晚期癌症患者，机器学习可以推荐新的临床试验、遗传解决方案等可能有效的方法。

随着更多关于不同癌症患者和他们的肿瘤的信息被纳入Watson系统，医生将能够看到将特定患者概况与生存率和更好结果相匹配的模式。这种深入分析可以为人们提供更精确的建议，指导哪些治疗途径对患者最为有利。

一些IBM合作伙伴发现，Watson在处理患者全面信息时虽然稍显繁琐，但其独特之处在于能够将患者的所有信息融入治疗建议之中。尽管流程稍显复杂，但得到了医生们的支持，他们认为这种方法对于收集、整理和分类每位患者产生的海量信息至关重要，这将在未来几年内极大改善癌症护理。

机器学习的威力在另一个医学领域同样大放异彩：心理健康领域。对于抑郁症和双相情感障碍患者来说，精神科医生与治疗师的核心任务之一是帮助患者避免陷入难以康复的情绪漩涡。确定患者最容易陷入抑郁或躁狂的时间点，可能有助于预防其遭受精神症状的困扰。令人振奋的是，智能手机借助机器学习技术，或许能比精神科医生更早发现这些迹象。

研究显示，抑郁症患者在言语和行为上会出现明显变化：他们可能变得少言寡语，语气平淡单调。他们可能会疏远朋友和家人，减少社交媒体互动。即使是经验最丰富的精神科医生也难以全面监控所有患者的行为变化，而智能手机却能胜任这一任务。

以机器学习为基础的心理健康应用Cogito正在波士顿的Brigham and Women's Hospital等地接受测试。该应用安装到智能手机上后，会监控社交媒体和电话活动，分析通信模式以检测用户是否出现抑郁症状。该应用还配备了语音分析器，能够搜索声音模式的影响和音调变化，这可能是抑郁症的初步征兆。人工智能在长时间收集数据方面表现出优势，为我们提供了一个人的心理健康问题风险指标，并提示是否需要精神科医生介入。

机器学习特别有助于在关键时刻向医生或患者家人发出警报。借助Cogito等技术，我们可以开发一个预警系统，针对有抑郁症或自杀企图病史的高危人群进行监控，捕捉行为模式的变化来识别风险，预防自我伤害或危险行为的发生。人工智能可为人们的健康带来巨大福祉，通过预测疾病的严重程度以及确定哪种治疗方法最为有效，机器学习将成为医疗保健领域不可或缺的一部分。我们需要认识到，人类与机器智能相结合的能力能够最大限度地提高人类健康水平。