盧曉菲

一直以來，醫(yī)療行業(yè)的數(shù)字化進程似乎是落后于其他行業(yè)的，人們生病的時候總是第一時間想要見到一位“人類的”醫(yī)生，而不是一個機器人。然而，這種情況，在即將過去的一年里，因為新冠疫情開始發(fā)生了變化。

由于一些國家新冠疫情肆虐，各級醫(yī)療機構(gòu)不堪負荷接待能力有限，病人稍微有點頭疼腦熱也不知該不該冒著交叉感染的風(fēng)險擠到醫(yī)院那人滿為患的急診室看病。而如果這時候有個人工智能（AI）醫(yī)生可以給你先聊聊，你告訴人工智能哪里不舒服，由TA來初步判斷病人需不需要去醫(yī)院，以及去看哪個科室哪個醫(yī)生，你會選擇TA嗎？衛(wèi)生部門的管理人員，又能否提前知道新冠病毒的傳播風(fēng)險，在醫(yī)院病床耗盡之前采取措施調(diào)集資源呢？

以色列的一家診斷機器人公司Diagnostic Robotics在五周的時間里，使用人工智能驅(qū)動的患者分診平臺分診了250萬人次患者，為醫(yī)療系統(tǒng)節(jié)省了大量人力成本。人工智能平臺數(shù)據(jù)也準(zhǔn)確預(yù)測到了幾個以色列城市的新冠疫情發(fā)展，為衛(wèi)生管理人員評估和決策提供了依據(jù)。

人工智能分診平臺緩解了醫(yī)療系統(tǒng)壓力

以色列的這家診斷機器人公司成立于2017年，訓(xùn)練人工智能的數(shù)據(jù)動用了數(shù)百萬份電子健康記錄數(shù)據(jù)，2700萬份患者就診記錄，以及來自美國和以色列的數(shù)十億個數(shù)據(jù)點，此外還包括急診患者和居家患者填寫的簡單問卷。這個通過機器學(xué)習(xí)的AI分診系統(tǒng)，能指導(dǎo)患者求醫(yī)的全流程，人工智能會結(jié)合患者的病史，整合多個感應(yīng)設(shè)備的輸出數(shù)據(jù)，通過分析患者當(dāng)下的自述癥狀，給出不同的診斷建議，為病人的住院風(fēng)險評級，從而為醫(yī)生的決策提供實時補充。

2020年6月，該公司跟美國梅奧診所（Mayo Clinic）展開了合作，用人工智能者分診和預(yù)測平臺減輕醫(yī)生負擔(dān)并優(yōu)化急診室流程。進入梅奧診所的病人會先在平板電腦上跟人工智能進行聊天，回答一系列問題，然后由人工智能分診給相關(guān)的科室或醫(yī)生，而且系統(tǒng)還也可以先安排例如糖尿病人去做血液檢查或是尿液檢查。目前，該系統(tǒng)處理的是不會立即危及生命的問題，如果病人胸痛持續(xù)半小時并加重放射到肢端，那就不是通過這個應(yīng)用程序App分診了。

公司首席執(zhí)行官和聯(lián)合創(chuàng)始人喬納森·阿米爾（Jonathan Amir）在接受以色列科技媒體采訪時說，該系統(tǒng)減少了急診室的等候時間，也減輕了醫(yī)生的工作量，每年可為醫(yī)療機構(gòu)節(jié)省數(shù)百萬美元。

此外，該公司還新開發(fā)了一個針對新冠肺炎的數(shù)字評估和監(jiān)控工具，跟美國的客戶關(guān)系管理軟件公司軟營（Salesforce）和英國咨詢公司德勤（Deloitte）合作為多國政府和醫(yī)療系統(tǒng)提供服務(wù)。在跟以色列衛(wèi)生部合作的項目里，機器學(xué)習(xí)模型利用了衛(wèi)生部的健康數(shù)據(jù)和中央統(tǒng)計局的人口數(shù)據(jù)，以及人口出行數(shù)據(jù)，預(yù)測哪個區(qū)域會有傳染病擴散的跡象。

該系統(tǒng)減少了急診室的等候時間，也減輕了醫(yī)生的工作量，每年可為醫(yī)療機構(gòu)節(jié)省數(shù)百萬美元。

目前，公司的線上人工智能工具已被整合進公立醫(yī)療保健組織HMO以及急救組織Magen David Adom等醫(yī)療急救機構(gòu)。人工智能平臺線上工具提供包括英語、希伯來語、俄語和阿拉伯語四種語言的患者問卷，收集癥狀數(shù)據(jù)，定期評估和遠程監(jiān)控，提供個性化的全程醫(yī)療指導(dǎo)。系統(tǒng)會生成可視化的流行病熱力圖，直觀展示每日癥狀監(jiān)測，讓衛(wèi)生管理人員對流行病的社區(qū)傳播風(fēng)險進行預(yù)測，了解疾病傳播路徑方式，以及醫(yī)療系統(tǒng)哪里產(chǎn)生了壓力，從而進行干預(yù)。

例如，2020年4月一個星期六的晚上，人工智能平臺數(shù)據(jù)顯示以色列的幾個城市米格達·勒埃梅克（Migdal HaEmek）、提比利亞（Tiberias）和阿什克?。ˋshkelon）的新冠病例數(shù)據(jù)令人擔(dān)憂，接下來的星期一早晨政府就頒布了這些城市的封鎖令。

這個工具也跟美國羅得島州衛(wèi)生部展開了合作，羅得島州的居民都可以使用這個工具進行自檢，回答有關(guān)新冠肺炎的癥狀、潛在暴露和其他風(fēng)險因素的問題，得到人工智能指引是否應(yīng)該接受新冠檢測或者就醫(yī)。

無獨有偶，擁有50多間醫(yī)院的美國醫(yī)療集團普羅維登斯（Providence Health & Services）也在使用一個叫“Grace”（格蕾絲）的聊天機器人來分診患者，僅在今年3至4月就有大約20萬人次使用了Grace（格蕾絲）應(yīng)用程序。

人們坐在家里跟聊天機器人講述自己的癥狀，回答諸如是否有出國旅行史，是否與其他新冠病人有接觸之類的問題，然后AI會告訴他們是否需要進行新冠測試，它還能安排臨床醫(yī)生進行線上診療。

美國梅奧診所還跟以色列另一間初創(chuàng)公司Vocalis Health展開了合作，作為梅奧-以色列初創(chuàng)公司計劃的一部分，這間2019年才成立的公司正在研發(fā)基于語音的人工智能新檢測工具。

梅奧診所心血管研究中心主任阿米爾·勒曼（Amir Lerman）博士指出，肺動脈高壓是種很難在早期發(fā)現(xiàn)的疾病，大多數(shù)肺動脈高壓患者在初期都沒有癥狀。常規(guī)的體檢也沒有針對肺動脈高壓，它的癥狀通常跟其他的心肺疾病很類似。但肺動脈高壓可能會危及生命，而且有些類型的肺動脈高壓目前尚無法治愈。它可能還會引發(fā)其他心肺問題、血液問題或炎性疾病。對肺動脈高壓的治療方案包括緩解癥狀，諸如呼吸急促、眩暈、疲勞、胸悶和下肢腫脹之類的。

初創(chuàng)公司Vocalis Health希望能通過在手機、平板電腦、個人電腦等終端記錄患者的聲音上傳，在云端讓人工智能把聲音作為生物標(biāo)志物來分析，然后對患者的健康狀況和肺動脈高壓疾病的進展作出判斷，對病情惡化和重癥風(fēng)險進行預(yù)警。這項新技術(shù)很有潛力，因為采用的是非侵入性和遠程檢測方式篩查患者，成本低廉便捷。如果這項研究成功的話還能幫助追蹤肺動脈高壓患者的治療情況。

此外，今年3月初創(chuàng)公司Vocalis Health進行了一項對新冠患者癥狀分類篩查和檢測的大規(guī)模研究，試圖找出獨特的聲紋用于發(fā)現(xiàn)新冠肺炎患者健康惡化的跡象，并標(biāo)記潛在的指征。該公司的多中心研究已經(jīng)完成，并找到了有效的新冠患者聲音生物標(biāo)志物，目前正應(yīng)用于臨床驗證研究中。

隨著新冠疫情暴發(fā)，很多醫(yī)療機構(gòu)取消了常規(guī)門診和非緊急醫(yī)療服務(wù)以集中資源應(yīng)對激增的新冠患者，遠程醫(yī)療服務(wù)和網(wǎng)上咨詢的使用量大幅增長，預(yù)計遠程醫(yī)療服務(wù)到2025年將增長7倍。

除了聲音，現(xiàn)在還有很多其他檢測面部表情、心率，精神狀況等指標(biāo)的移動端輔助檢測工具。比如有些智能手表內(nèi)置的傳感器能自動檢測并提醒人們發(fā)生了房顫，還有些工具能篩查抑郁癥、帕金森癥等等。這些數(shù)字醫(yī)療工具在短期內(nèi)并不能取代醫(yī)生，但能幫助醫(yī)生了解患者的狀況。有些傳感器是內(nèi)置在藥丸里的，患者吞服之后可以檢測體內(nèi)的癌癥基因、腸道微生物排放的氣體、胃出血等等，檢測數(shù)據(jù)會傳輸并記錄到相應(yīng)的應(yīng)用程序App中。

人工智能可以取代醫(yī)生嗎？

隨著人工智能在醫(yī)療保健領(lǐng)域的應(yīng)用越來越多，有些人認為，人工智能最終可以發(fā)展到取代人類醫(yī)學(xué)專家的地步。而另一些人則對此持保留態(tài)度，他們認為跟機器進行交流并確定一個治療方案，永遠比不上跟人類醫(yī)生溝通，因為人類醫(yī)生的專業(yè)知識水平和培訓(xùn)是機器學(xué)習(xí)替代不了的。

波蘭的醫(yī)療技術(shù)公司Infermedica使用人工智能平臺為保險公司、醫(yī)院和醫(yī)療系統(tǒng)提供初步診斷和分類服務(wù)，今年6月它宣布向微軟（Microsoft）的醫(yī)療保健機器人提供其技術(shù)。波蘭醫(yī)療技術(shù)公司Infermedica的首席執(zhí)行官彼得·奧澤喬夫斯基（Piotr Orzechowski）認為，人工智能目前只是協(xié)助醫(yī)生提高患者護理水平，人工智能是醫(yī)生的同伴而非威脅。醫(yī)生可以通過人工智能增加知識、提升經(jīng)驗和加強時間管理。

隨著新冠疫情暴發(fā)，很多醫(yī)療機構(gòu)取消了常規(guī)門診和非緊急醫(yī)療服務(wù)以集中資源應(yīng)對激增的新冠患者，遠程醫(yī)療服務(wù)和網(wǎng)上咨詢的使用量大幅增長，預(yù)計遠程醫(yī)療服務(wù)到2025年將增長7倍。在2020年第三個季度歐洲的醫(yī)療科技初創(chuàng)企業(yè)總共募集到了高達16億歐元的投資，展示了醫(yī)療科技業(yè)服務(wù)的成長潛力。

奧熱霍夫斯基認為，醫(yī)療從業(yè)者和科創(chuàng)公司合作是大勢所趨，接下來的幾個月人們將會看到人工智能快速地融入傳統(tǒng)的醫(yī)療流程。一直以來醫(yī)療系統(tǒng)都是過于擁擠的，急診科醫(yī)生經(jīng)常需要處理一些其實并不是那么緊急的病人，擠占了那些更為嚴重的病人的診療時間。人工智能分診則可以把一些不那么緊急的病人分流出來，比如讓他們?nèi)で笏巹煄椭?，而不是看醫(yī)生，從而避免醫(yī)療系統(tǒng)的患者爆滿，快速跟進真正緊急的病患，讓醫(yī)生有更多時間去處理復(fù)雜問題。

誤診也是醫(yī)療系統(tǒng)繞不開的問題，經(jīng)過多年培訓(xùn)的醫(yī)生也難免會有忙中出錯或者遺漏重要疾病癥狀的狀況。比如說，在英國一個子宮內(nèi)膜異位癥患者通常會被誤診為腸易激綜合征，而從他們反復(fù)去醫(yī)院治療到最后被正確診斷出來平均要耗時8年。人工智能則能通過分析患者的癥狀，考慮各種風(fēng)險因素，像是年齡、性別和居住地，為醫(yī)生提供更有針對性的患者信息，給出一些有著類似癥狀的罕見病的診斷建議，從而提高醫(yī)生的診斷效率。

最近挪威的一項針對數(shù)字醫(yī)療服務(wù)的研究表明，72%的被訪者認為在使用網(wǎng)絡(luò)醫(yī)療服務(wù)后，他們的全科醫(yī)生有了更好的隨訪，58%的受訪者認為他們的治療質(zhì)量得到了提升。當(dāng)然人們也許仍然不愿去看AI醫(yī)生，在面對面跟人類醫(yī)生溝通時，那些從眼神表情中傳達的非語言信息，也的確能讓醫(yī)生更好讀取患者的真實感受。但是，人工智能經(jīng)過訓(xùn)練也能讀取人們的細微動作和表情，并將這些信息轉(zhuǎn)達給人類醫(yī)生。最終，引入人工智能來協(xié)助醫(yī)生就好比讓會計師使用計算器一樣，醫(yī)生的技能得到了可靠的工具支持，完成工作也更有效率。而且人工智能通過對新病例數(shù)據(jù)的不斷學(xué)習(xí)完善，性能也會不斷提升。

隨著人工智能逐漸成為醫(yī)療健康行業(yè)的重要支撐部分，未來醫(yī)護人員的培養(yǎng)也會發(fā)生改變，終身學(xué)習(xí)、數(shù)字工具和人工智能的使用將會變成基本的職業(yè)技能。

醫(yī)護人員培養(yǎng)將變局

歐盟支持的歐洲創(chuàng)新技術(shù)學(xué)院健康組織（EIT Health）跟麥肯錫聯(lián)合發(fā)布了一份研究報告，探討人工智能會如何改變醫(yī)療保健，以及會對醫(yī)療行業(yè)從業(yè)者產(chǎn)生什么樣的影響。這項研究調(diào)查了醫(yī)務(wù)工作者和管理人員，近1/4的被訪者認為，臨床診斷（包括影像、病例、測序等）是目前受人工智能影響最大的領(lǐng)域，其次是臨床決策領(lǐng)域，再之后是數(shù)據(jù)管理、教育和處方。但很多人認為在未來的5到10年，臨床決策受到人工智能的影響會反超臨床診斷，緊隨其后的是自我護理/疾病預(yù)防/保健、分診和診斷，以及運營管理方面。

該報告認為人工智能不會取代醫(yī)療從業(yè)者，相反能提升他們對患者和醫(yī)療系統(tǒng)的影響力。據(jù)預(yù)測，通過人工智能分流甚至解決20%至80%的工作量，能減少醫(yī)務(wù)人員花在行政上的時間，從而讓他們可以把精力集中在患者身上。而且隨著臨床數(shù)據(jù)的拓展，在未來醫(yī)生也能為患者提供更復(fù)雜的護理。

比如，通過人工智能診斷工具篩查眼部疾病，已被證明可以媲美眼科專家的準(zhǔn)確率，這可以讓更多患者及早發(fā)現(xiàn)病情從而得到治療最大限度保留視力。今年美國人工智能眼部疾病篩查公司Eyenuk旗下的EyeArt AI在跟英國國家醫(yī)療服務(wù)體系（NHS）合作的項目里，為6萬名患者做了糖尿病視網(wǎng)膜病變的眼底篩查，在采集患者眼底圖像提交后，只需要60秒就可以得到檢查結(jié)果的電子報告。人工智能可以分擔(dān)那些機械重復(fù)和基礎(chǔ)認知的工作，因而社交和情感技能對人類醫(yī)務(wù)工作者來說顯得尤為重要。人類醫(yī)生需要教育病人使用人工智能解決方案，并掌握患者的反饋，特別是那些需要人工智能輔助管理疾病的慢性病患者。因為人工智能系統(tǒng)能幫助輕癥患者自行在家治療，而去到醫(yī)院的患者都是病情相對復(fù)雜的，醫(yī)療從業(yè)者也需要知道如何使用AI來幫助他們提供更高質(zhì)量的治療。

歐洲創(chuàng)新技術(shù)學(xué)院健康組織（EIT Health）和麥肯錫指出，隨著人工智能逐漸成為醫(yī)療健康行業(yè)的重要支撐部分，未來醫(yī)護人員的培養(yǎng)也會發(fā)生改變，終身學(xué)習(xí)、數(shù)字工具和人工智能的使用將會變成基本的職業(yè)技能。新的專業(yè)學(xué)科也將整合到醫(yī)療保健體系中，比如吸納人工智能工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家，醫(yī)療機構(gòu)需要為他們提供靈活清晰的職業(yè)發(fā)展道路。未來在醫(yī)療保健領(lǐng)域，需要更多的跨學(xué)科人才，擁有不同知識技能的人一起合作才能最大限度開發(fā)人工智能的潛能。

在即將過去的2020年里，因為疫情醫(yī)療人工智能呈現(xiàn)爆發(fā)性增長趨勢，醫(yī)療科技的發(fā)展也為更好的患者服務(wù)帶來了曙光。人工智能不會代替人類醫(yī)生，像科幻電影里那種被人工智能殺死的情形并不會出現(xiàn)。但是新的擔(dān)憂也并非沒有，比如培訓(xùn)人工智能需要大量的病例數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)從哪里來？不同的醫(yī)療科技公司、醫(yī)療組織和醫(yī)院之間是否會各自為政？如何讓數(shù)據(jù)在不同機構(gòu)間順暢共享，且有效保護患者隱私？健康大數(shù)據(jù)接入醫(yī)療保險公司，是為患者提供更好的醫(yī)療保障，還是讓系統(tǒng)篩出患病風(fēng)險大的人不讓他們投保？這些都是醫(yī)療科技進一步發(fā)展需要面對的挑戰(zhàn)。