2020 年元旦前夜，一家位于加拿大多倫多市的人工智能（AI）企業(yè) BlueDot 捕捉到一些異常：中國(guó)武漢市海鮮市場(chǎng)周邊出現(xiàn)多起罕見(jiàn)肺炎病例，BlueDot 迅即反應(yīng)，運(yùn)用自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，結(jié)合大數(shù)據(jù)和定位追蹤，迅速向合作的政府部門(mén)和公共衛(wèi)生機(jī)構(gòu)客戶(hù)傳送警報(bào)并報(bào)告擴(kuò)散狀況。

　　BlueDot 所監(jiān)測(cè)到的異狀，正是數(shù)月后撼動(dòng)全球的新型冠狀病毒肺炎（Covid-19），這比世界衛(wèi)生組織首度公開(kāi)警示新冠病毒的時(shí)間還要早上 9 天。

　　BlueDot 的 AI 平臺(tái)示范了人工智能技術(shù)對(duì)重大疫情能起到早期預(yù)警的功用，過(guò)去幾個(gè)月里，AI 在這場(chǎng)全球抗疫戰(zhàn)的許多方面發(fā)揮了獨(dú)特作用：從疫情預(yù)測(cè)到篩檢，從接觸警示到快速診斷，從前線無(wú)人配送到實(shí)驗(yàn)室藥物研發(fā)，人工智能助力防疫派上了不少用場(chǎng)，為特定場(chǎng)景應(yīng)用賦能。

　　隨著疫情在全球蔓延，AI 技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用也在各地相繼落地。在韓國(guó)，基于地理位置的信息傳遞已經(jīng)成為控制病毒傳播的重要工具，當(dāng)人們靠近確診病例時(shí)，就會(huì)收到基于位置的緊急信息提醒。在中國(guó)，阿里巴巴推出的 AI 算法能夠在 20 秒內(nèi)診斷出疑似病例（比人類(lèi)檢測(cè)快了近 60 倍），準(zhǔn)確率高達(dá) 96%。無(wú)人配送車(chē)輛很快被投入到人類(lèi)難以承受的場(chǎng)景，代替人類(lèi)執(zhí)行高傳染風(fēng)險(xiǎn)的運(yùn)輸任務(wù)。湖北、廣東等省份的多家醫(yī)院相繼使用機(jī)器人為病人或被隔離家庭運(yùn)送食物、藥品和物資。而在美國(guó)加州，計(jì)算機(jī)科學(xué)家正在研發(fā)能遠(yuǎn)程檢測(cè)獨(dú)居老人健康情況的系統(tǒng)，一旦老人出現(xiàn)身體異常癥狀，系統(tǒng)就會(huì)發(fā)出即時(shí)警報(bào)。

　　不過(guò)，目前人工智能在公共健康體系的應(yīng)用仍顯零散也未成體系。坦率說(shuō)，過(guò)去四個(gè)月內(nèi)，AI 在抗疫之戰(zhàn)中的表現(xiàn)并不十分突出，我最多只能給它打分“B-”。新冠大流行暴露了我們的醫(yī)療系統(tǒng)的脆弱性：預(yù)警響應(yīng)不充分、通報(bào)信息不精確、醫(yī)療物資分配不均、醫(yī)務(wù)人員超負(fù)疲憊、醫(yī)院病床緊繃、疫苗研發(fā)周期長(zhǎng)等諸多痛點(diǎn)。當(dāng)然，AI 的零散表現(xiàn)也有客觀原因：醫(yī)療體系可說(shuō)是現(xiàn)代社會(huì)各類(lèi)運(yùn)轉(zhuǎn)體系中最為復(fù)雜、陳舊不堪且難以變通的體系；且在新冠疫情襲來(lái)之前，我們并沒(méi)有真正意識(shí)到醫(yī)療體系問(wèn)題的緊迫性，沒(méi)有提前采取相應(yīng)的技術(shù)預(yù)防措施；最為關(guān)鍵的是，我們?nèi)鄙俳?gòu) AI 解決方案所需的大數(shù)據(jù)。

　　把目光投向未來(lái)，我看到以下兩個(gè) AI 賦能醫(yī)療的樂(lè)觀因素。

　　首先，作為 AI 燃料的醫(yī)療大數(shù)據(jù)已被激活。舉例來(lái)說(shuō)，機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái) Kaggle 組建了新冠病毒開(kāi)放研究數(shù)據(jù)集，名為 CORD-19。它將相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯編，并把最新研究集中收錄，匯總的格式可被機(jī)器讀取和解析，以便于 AI 進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)。至今這個(gè)數(shù)據(jù)集收錄了 12.8 萬(wàn)篇包含 Covid-19、冠狀病毒、SARS（非典型肺炎）、MERS（中東呼吸綜合癥）等關(guān)聯(lián)術(shù)語(yǔ)的醫(yī)學(xué)專(zhuān)業(yè)學(xué)術(shù)文章。

　　其次，眼下全世界的醫(yī)學(xué)專(zhuān)家和計(jì)算機(jī)科學(xué)家都將精力集中在解決疫情問(wèn)題。X大獎(jiǎng)基金會(huì)創(chuàng)始人彼得·戴曼迪斯（Peter Diamandis）估計(jì)，全球現(xiàn)在有多達(dá) 2 億名的醫(yī)師、科學(xué)家、護(hù)士、技術(shù)專(zhuān)家和工程師投入防治冠狀病毒的相關(guān)研發(fā)中，他們正在進(jìn)行數(shù)以萬(wàn)計(jì)的實(shí)驗(yàn)，并以“前所未有的透明度和速度”共享信息。

　　3 月 16 日 Kaggle 發(fā)起“新冠病毒研究挑戰(zhàn)”，匯集與疫情相關(guān)的大量信息，包括病毒的自然歷史、傳播和診斷方法、以及從過(guò)往流行病學(xué)研究中汲取的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，幫助全球各地衛(wèi)生機(jī)構(gòu)及時(shí)掌握最新情況，以做出基于數(shù)據(jù)的分析決策。該項(xiàng)目發(fā)布后的五天內(nèi)被瀏覽超過(guò) 50 萬(wàn)次，下載量逾 1.8 萬(wàn)次。在國(guó)內(nèi)疫情爆發(fā)后不到一個(gè)月，阿里巴巴便推出了一種 AI 算法，該算法基于 5000 多個(gè)新冠肺炎確診病例進(jìn)行訓(xùn)練，并關(guān)聯(lián)到治療后續(xù)諸如肺部白色陰影縮小等的成效追蹤。隨后，阿里巴巴將其云端 AI 平臺(tái)向全球醫(yī)療專(zhuān)業(yè)人員開(kāi)源，與合作伙伴聯(lián)手部署更大批量的匿名數(shù)據(jù)，推出包括疫情預(yù)測(cè)、CT 影像分析、冠狀病毒基因組測(cè)序等模塊。

　　據(jù)估計(jì)，現(xiàn)今全球醫(yī)療數(shù)據(jù)的規(guī)模每隔幾個(gè)月就翻一倍。2019 年一份覆蓋 19 個(gè)國(guó)家 AI 醫(yī)療市場(chǎng)的研究估計(jì)，AI 醫(yī)療市場(chǎng)的年復(fù)合增長(zhǎng)率為 41.7%，從 2018 年的 13 億美元將增長(zhǎng)至 2025 年的 130 億美元，主要分布在六大領(lǐng)域：醫(yī)院工作流程、可穿戴設(shè)備、醫(yī)學(xué)影像和診斷、診療計(jì)劃、虛擬助手、以及最重要的藥物研發(fā)，新冠疫情期間浮現(xiàn)的種種需求，將加速 AI 賦能醫(yī)療的場(chǎng)景落地。

　　在后疫情時(shí)代，我期待 AI 將加速融入醫(yī)療體系，賦能并推動(dòng)醫(yī)療改革。其中深度學(xué)習(xí)（Deep Learning），即以一種高效方法運(yùn)算海量、多維數(shù)據(jù)的能力，是 AI 結(jié)合醫(yī)療最為可期的機(jī)遇之一。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Networks）作為 AI 的一個(gè)子領(lǐng)域，已經(jīng)被用于醫(yī)學(xué)掃描、病理切片、眼科檢查甚至結(jié)腸鏡檢查，以得出準(zhǔn)確而快速的算法判讀。十幾年后，不少?lài)?guó)家和地區(qū)的醫(yī)療體驗(yàn)在 AI 賦能的作用下將發(fā)生根本性改變。

　　AI 賦能醫(yī)療，首先能簡(jiǎn)化及優(yōu)化現(xiàn)有的醫(yī)療流程，例如醫(yī)院的作業(yè)流程，保險(xiǎn)履約的繁復(fù)流程。將 AI 與 RPA（Robotic Process Automation 機(jī)器人流程自動(dòng)化）結(jié)合，可對(duì)某項(xiàng)工作流程進(jìn)行智能拆解及優(yōu)化，進(jìn)而大大提高醫(yī)療系統(tǒng)的運(yùn)營(yíng)效率，預(yù)約看診、保險(xiǎn)理賠及其他流程性工作都會(huì)得到效率提升。AI 還能加快早期診斷信息的收錄并實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，AI 技術(shù)所能處理的文本、語(yǔ)言、數(shù)字的體量，無(wú)論在數(shù)量上還是精度上都是機(jī)器級(jí)別，遠(yuǎn)非人類(lèi)所及。

　　有了充分的醫(yī)療大數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)，AI 還能為每個(gè)人或者每個(gè)群體建立健康數(shù)據(jù)基準(zhǔn)量表。當(dāng)我們掌握個(gè)體健康數(shù)據(jù)，就可以根據(jù)跟蹤動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的波動(dòng)變化，進(jìn)行數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的診斷，并對(duì)潛在大流行疾病的征兆進(jìn)行早期追蹤研判。然而，再先進(jìn)的技術(shù)系統(tǒng)要做到真正有效，勢(shì)必需要與既存的公共衛(wèi)生警示和匯報(bào)機(jī)制形成高效鏈接，此類(lèi)信息斷層即是新冠疫情在早期爆發(fā)期間存在的具體缺失。

　　再上一個(gè)層次的 AI 賦能體現(xiàn)在助力新藥研發(fā)、基因組測(cè)序、干細(xì)胞、CRISPR（基因編輯）等醫(yī)學(xué)突破方面， AI 模型和算法應(yīng)用都有其用武之地。在制藥行業(yè)，研發(fā)一種新藥往往需要付出高昂的投入，某次成功前必有多次付諸流水的失敗試驗(yàn)，也連帶消耗巨大的時(shí)間和金錢(qián)成本。現(xiàn)在，科學(xué)家們可使用 AI 機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)模擬上千個(gè)變量，測(cè)試它們的復(fù)合效應(yīng)會(huì)對(duì)人類(lèi)細(xì)胞反應(yīng)產(chǎn)生何種影響，這類(lèi) AI 新藥研發(fā)的技術(shù)已被用于新冠病毒疫苗和其他療法。創(chuàng)新工場(chǎng)所投資總部位于香港的 AI 藥物研發(fā)公司 Insilico Medicine 是首批對(duì)新冠病毒快速響應(yīng)的企業(yè)之一，這家公司利用生成式化學(xué) AI 平臺(tái)設(shè)計(jì)出新藥物小分子，以復(fù)制主要病毒蛋白為靶標(biāo)，早在 2 月 5 日便公布了這些小分子結(jié)構(gòu)。AI 為新藥發(fā)明開(kāi)辟了一個(gè)新時(shí)代，用人工智能技術(shù)來(lái)?yè)Q取藥品研發(fā)周期的時(shí)間和成本，整個(gè)制藥行業(yè)勢(shì)將迎來(lái)翻天覆地的變革。

　　不久的將來(lái)，隨著醫(yī)療科學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)進(jìn)一步融合，我們將進(jìn)入一個(gè)全面自動(dòng)化的 AI 時(shí)代，到時(shí)人們可以通過(guò)可穿戴設(shè)備、生物傳感器、智能家居檢測(cè)設(shè)備等來(lái)確保自身和家人的健康。可穿戴設(shè)備和其他物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)質(zhì)量和多樣性大幅提高，將能產(chǎn)生一個(gè)有效的良性循環(huán)。穿越到未來(lái)，下一場(chǎng)疫情在大范圍蔓延之前就應(yīng)該能夠被跟蹤、追溯、攔截并消滅無(wú)蹤。

　　或許再過(guò) 15 年，許多人的家里都會(huì)有 AI 個(gè)人助理照料我們，幫著解決全家人的日常健康所需。機(jī)器人或者無(wú)人機(jī)會(huì)把我們的藥品送上門(mén)，如果需要進(jìn)行手術(shù)或者外科治療，通常會(huì)由機(jī)器人操作，或由機(jī)器人輔助人類(lèi)外科醫(yī)師完成。在未來(lái)，醫(yī)生和護(hù)士將把更多的精力放在機(jī)器無(wú)法勝任的任務(wù)上，醫(yī)療專(zhuān)業(yè)人員及富有同情心的護(hù)理人員，將同時(shí)具備護(hù)士、醫(yī)療技師、社會(huì)工作者、甚至心理咨詢(xún)師的技能。他們會(huì)使用經(jīng) AI 強(qiáng)化的診斷工具和系統(tǒng)，但更多的時(shí)間會(huì)與患者溝通，安撫他們的傷痛，為他們提供情感扶持。在我的想象里，15 年后的醫(yī)療健康場(chǎng)景可能是這個(gè)樣子的：

　　2035 年一個(gè)冬季早晨，我醒來(lái)后就覺(jué)得有點(diǎn)兒喉嚨痛。我起身去洗手間，刷牙的時(shí)候，洗手間的鏡子通過(guò)紅外傳感器測(cè)量了我的體溫。刷完牙后一分鐘，我的私人 AI 醫(yī)師助理發(fā)出了警報(bào)，顯示我的唾液樣本部分指數(shù)異常，并在輕微低燒。AI 醫(yī)師助理建議我在家進(jìn)行指尖探針采血。我在泡咖啡時(shí)，醫(yī)師助理返回了分析結(jié)果，判斷我可能是得了這個(gè)季節(jié)正在流行的兩種流感其中一種。之后，我的 AI 醫(yī)師助理建議，如果我覺(jué)得有必要聯(lián)系家庭醫(yī)生的話，有兩個(gè)時(shí)間空檔可以跟她視頻通話。通話之前，家庭醫(yī)生已經(jīng)收到我所有癥狀的詳細(xì)信息。她給我開(kāi)了一種減充血?jiǎng)┖蛽錈嵯⑼矗粫?huì)兒無(wú)人機(jī)會(huì)把藥品送到家門(mén)口。

　　當(dāng)然，凡涉及到病患醫(yī)療記錄，就得談?wù)勲[私和數(shù)據(jù)保護(hù)的關(guān)鍵問(wèn)題。我認(rèn)為，任憑有用的數(shù)據(jù)各自孤島式的存在，不善加利用，不從中提煉有價(jià)值的信息，不用以推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步，是相當(dāng)不負(fù)責(zé)任的做法。技術(shù)產(chǎn)生的問(wèn)題應(yīng)該由技術(shù)解決。隨著 AI 技術(shù)浪潮而出現(xiàn)的諸如數(shù)據(jù)保護(hù)等問(wèn)題，應(yīng)該由更為創(chuàng)新的技術(shù)方法來(lái)應(yīng)對(duì)。

　　好消息是，近年聯(lián)邦學(xué)習(xí)（也被稱(chēng)為分布式學(xué)習(xí)）已經(jīng)在數(shù)據(jù)保護(hù)上取得了顯著的進(jìn)展。基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)，患者的數(shù)據(jù)將永遠(yuǎn)不會(huì)離開(kāi)所在的醫(yī)療機(jī)構(gòu)、醫(yī)院或個(gè)人設(shè)備服務(wù)器等原始存儲(chǔ)設(shè)備，機(jī)器學(xué)習(xí)模型將在獨(dú)立的數(shù)據(jù)集基礎(chǔ)上進(jìn)行訓(xùn)練處理，再進(jìn)行后續(xù)整合。聯(lián)邦學(xué)習(xí)、同態(tài)加密，結(jié)合可信硬件執(zhí)行環(huán)境等技術(shù)，將進(jìn)一步確保數(shù)據(jù)的計(jì)算、傳輸、存儲(chǔ)過(guò)程能夠適配不同的隱私偏好，以因應(yīng)不同國(guó)家與文化對(duì)于隱私保護(hù)的需求差異。

　　這次新冠肺炎疫情還驗(yàn)證了一個(gè)事實(shí)：整體人類(lèi)命運(yùn)是共同體，人們對(duì)未來(lái)運(yùn)用 AI 等先進(jìn)技術(shù)共度難關(guān)寄予一致的期盼。過(guò)去，國(guó)際合作曾消滅了全球延燒的天花，也幾乎根除了小兒麻痹癥。公共衛(wèi)生無(wú)國(guó)界，控制及消除流行病是個(gè)毋庸置疑的共同目標(biāo)。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，每個(gè)國(guó)家都能從他國(guó)的研究基礎(chǔ)上學(xué)習(xí)受益并攜手并進(jìn)，全球化的數(shù)據(jù)科學(xué)，將進(jìn)一步幫助人類(lèi)獲取對(duì)健康和疾病最為深刻、最為全面的洞悉。

　　AI 有潛力協(xié)助我們?yōu)橄乱淮渭膊〈罅餍凶龈浞值臏?zhǔn)備。這需要醫(yī)學(xué)專(zhuān)家、AI 科學(xué)家、投資者和決策者傾力協(xié)作，也需要關(guān)注醫(yī)療保健領(lǐng)域的投資人為聰明的企業(yè)家和科學(xué)家注入新一波動(dòng)能。

　　經(jīng)歷這次疫情，我們應(yīng)清醒地意識(shí)到，要將人類(lèi)醫(yī)療體系推往新的高度，著實(shí)需要傾盡全球之力。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的李开复《连线》杂志专栏：新冠大流行将加速医疗AI革新的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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