走进智能医学新时代

走进智能医学新时代

刘荣

Stepping into the intelligent medicine age

刘荣

，解放军总医院全军肝胆外科研究所所长，肝胆外 二科主任，主任医师，教授，博士研究生导师，荣获总后勤部科技银星，荣立二等功、三等功各一次，享受国务院政府特殊津贴。国内开展机器人手术的先驱之一，已开展机器人手术2 000余例。长期从事肝胆胰外科临床和基础研究，取得了20余项创新性成果，建立了技术特色鲜明的微创肝胆胰手术技术体系,以第一完成人获国家科技进步二等奖、中华医学科技一等奖、北京市科学技术奖二等奖、军队医疗成果二等奖各一项。承担国家863项目课题、军队“十二五”重大专项课题、国家自然科学基金及其他北京市及军队多项课题。现任中国医学装备协会智能装备技术分会会长、中国医药教育协会肝胆胰外科专委会主任委员、中国研究型医院学会微创外科学专委会副主任委员、全军医学科学委员会肝胆外科分会副主任委员、中华医学会外科学分会委员、《中华腔镜外科杂志(电子版)》总编辑等职务。

一、智能医学的概念

近年来，人工智能正在迅速走进我们的生活。我们的日常生活已经很难脱离人工智能的范畴，其在医学中也得到了越来越广泛的应用。结合人工智能和医学的发展方向，我们提出了智能医学的概念，即，使用人工智能的工具和方法，辅助或替代人类实施医疗行为的科学。那么，为什么要发展智能医学?智能医学能做什么?其发展思想应该是什么?这都是我们在智能医学的发展阶段应该着重思考的问题。

二、为什么要发展智能医学

可以从医疗产业面临的现状分析智能医学的必要性。老龄化是目前医疗行业面临的重大问题，而且在可预见的未来，这一问题只会越来越严重。1970年，日本65岁以上老年人占整体人口的比例大概是7.1%;2010年，65岁以上老年人比例达到了23%;预计2060年，日本会有40%超过65岁的人口[1]。我国虽然老龄化尚未如此严峻，但老龄化的速度非常惊人。自2012年到2015年，我国65岁以上老年人从9.4%迅速升至10.5%[2]。据预测，到2050年，中国的老龄化水平会达到日本当前的水平。

老龄化进程的加快意味着更多的医疗需求，也就意味着需要更多的医师。然而，我国医师数量的增却远远无法满足要求，2012至2017年，我国每千人的医师数量仅从1.6人增加到1.8人[2]。既无法应对老龄化加速的趋势，也和中等发达国家的目标相去甚远。因此，寻找一种技术来辅助或替代人类进行医疗行为是医学发展的必然需求。人工智能，相较于以往的技术，可以在更广的范围、更深的程度上模仿人类行为，是实现这一目标的可行方法。

医疗行业面临的另一大问题是医疗资源分配不均衡。粗略地说，医疗结构可以分为医院和基层卫生机构。各级别医疗机构无论在规模上还是水平上都有很大差距。28 261家各级医院共有病床533.06万张。但是数量达到927 147家之巨的基层卫生机构却只有141.38万张病床。基层卫生机构的薄弱导致分级诊疗制度落实困难。另外，医疗资源在城乡之间的分布也极为不均，城市每千人有病床8.27张;农村每千人却只有3.71张。大医院人满为患、基层医院门可罗雀，使得不同级别医疗结构的水平差异越来越大。基层卫生机构无法起到医疗体系“守门人”的作用，大医院的医师工作量大、负担重。医疗资源分配不均是医疗体系结构的巨大隐患。

与人类不同，人工智能模型具备在不同终端之间无差别传输的能力。不仅如此，人工智能模型还可以使用从不同终端收集的数据进一步训练模型，进一步优化模型的性能。因此，人工智能具有减小不同级别医疗机构之间诊疗水平差距的潜能，对解决医疗资源分配不均的问题具有重要的意义。

人工智能以数据为根基[3]。当前，医疗数据呈现出爆炸性增长的态势。尽管医疗数据的结构化程度依然存在很大的不足，但随着医疗数据的载体逐步由纸质向数字存储设备转移，医疗数据的调取越来越方便。当前医师和数据工程师可以分析的数据量远比以往要大得多。数据量的增大，加之调用难度的降低，为智能医学的发展提供了良好的数据基础。而硬件性能的不断提升与算法，尤其是神经网络这类“黑箱”算法的不断进步，又使人们可以从既有数据中提取比以往更多、更有用、更准确的信息(尽管在很多时候我们不知道其原理)，为智能医学的发展奠定了技术基础。在可见的未来，医疗数据的爆炸性增长还会持续下去。据预测，到2020年，医疗数据将达到1010TB;而2020年以后，医疗数据每73天就会翻一番[4]。这意味着智能医学具有广泛的应用前景。

综上可以看出，智能医学的发展有着深刻内生需求和外部动力。智能医学绝不只是一个时髦的概念，而是解决当前医疗行业困境的有效方法，也是未来医疗行业必然的发展方向。

三、智能医学能做什么

“智能医学”的概念非常简单，但是如何理解这一概念却陷入了两极分化的局面，一部分人认为，人工智能在医学中的应用是万能的，未来可以替代医师的绝大多数工作;另一部分人则认为，智能医学能力有限，很难在医学中有太大作为。一部分人认为，智能医学将推翻现有的医疗模式，是质变;另一部分人则认为，智能医学只是效率上的提高，是量变。

对于智能医学理解上的巨大差异，究其本质，其实还是源于对人工智能的能力及应用范围理解上的偏差。从概念上说，人工智能是“让计算机像人脑一样工作”;而技术角度讲，人工智能则只是一种性能强大的分类器。对于人工智能的理解，从不同的理解角度可以分为5派：①结构派，将忠实模拟人脑结构作为实现人工智能的可靠途径;②行为派，认为计算机只要在外部行为表现上和人类一样就够了;③能力派，认为人工智能就是能解决以前只有人脑才能解决的问题的计算机;④原则派，认为人工智能和其他领域一样可以被建立在一个相对简单的统一基础之上;⑤方法派，认为每一种认知功能都可以作为解决一类问题的独立方法来研究。

而将这5派的观点进行总结，可以发现其争论的焦点在于人工智能的目的究竟是要使计算机真的具备人类一样的思维能力，还是并不关心人工智能的机制如何，而只是关心人工智能是否可以完成既定的任务。当前，在人工智能的研究中，以后者为思想指导的方法派是绝对的主流。这其实从侧面反映出的是人工智能开发者在目前的技术条件下，更倾向于不追求原教旨的“人工智能”，而是更倾向于利用已有的技术手段，解决现有的问题。

这种“利用已取得的一定成果，解决部分现有问题”的发展思路同样体现在智能医学中。从不同的认知功能来说，当前智能医学的主要发展分支包括自然语言识别、数据分析、图像识别、视频解析等。相关的一些成果已经投入了应用，例如，以自然语言识别为技术基础的智能导诊已经形成数个产品并投入应用，在一定程度上替代了导诊护士的工作。在图像识别领域，有研究利用迁移学习的方法对视网膜的OCT图像进行分析，达到了99%以上的准确率[5]。这一成果被放在了国际期刊《细胞》的封面，被认为是智能图像识别技术应用于疾病诊断的重要突破。在视频解析领域，有研究引入深度学习提取特征的模式，用预训练的Alexnet迁移到医疗领域使用，配合复合隐马模型在胆囊识别视频中取得了92.2%的离线正确率，但整体来说，视频识别在医学领域的应用还处在初级阶段，具有较大的发展空间[6]。而在数据分析方面，目前最成熟的应用当属IBM公司的Watson Oncology智能诊断系统。Watson的训练数据包括了500份医学期刊和教科书、数千万患者病历和1 200多万页的医学文献。Watson可以用训练好的模型对患者的数据进行分析，给出初步诊断，并同时给出有排序的几种治疗方案供医师选择。另外，在手术导航、预后研判等方面，人工智能也得到了一定的应用[7]。

智能医学目前的发展方向已经或多或少的涵盖了疾病的诊断—治疗—预防3个方面。再回到“智能医学能做什么”这一问题。毫无疑问，随着人工智能技术的不断进步，智能医学一定会在越来越多的方面替代人类。所以这个问题可以替换为“智能医学不能做什么”。

1. 能 力

在目前可预见的技术条件下人工智能并不具备全面创新的能力：以外科手术为例，也许人工智能可以在“如何切”上规划出比现有术式更便捷的手术路径，但人工智能无法通过改变“切什么”达到改善患者的预后的目的。以目前的技术发展趋势，我们可以想象所有的有规律可循的经验、所有的可重复的操作在有朝一日都可以被人工智能掌握。人工智能可以消除一切“无聊”的工作，但无法替代人类“创新”的能力。因为从本质上来说，人工智能的根本目的是提高当前标准下的正确率，而创新本身，就是改变当前的标准，且创新本身出错的可能要远高于利用现行技术。所以“创新”是智能医学不能完成的第一个

2. 情 感

患者在治疗的过程中，需要的不仅是治疗本身，还有来自医护人员的安慰和精神支持。“有时是治愈，常常是帮助，总是去安慰”说的正是这样的道理，医患之间的沟通与交流有时在疾病的治疗中会起到很大的作用[8]。人工智能可以识别人类的语言、情绪并做出相应的反馈，但是由于人工智能没有情感(指的是现行技术条件下的弱人工智能)，这样的反馈无法替代人与人之间的交流。

3. 责 任

在医疗行为中，无论结果如何，都需要有人来为治疗行为承担相应的责任。这是一个令人沮丧的，但又是无法回避的现实。所以即使在智能影像诊断准确率超过影像科医师的时候，我们仍然需要医师对诊断的结果进行审核;即使智能手术的效果和效率都优于外科医师，也仍然需要外科医师对手术机器人进行监督，并承担相应的责任。人工智能无法承担医疗责任，人类医师对人工智能进行监督也是未来所必须的。

四、走进智能医学新时代

人工智能等技术的大规模应用被很多人称为“第四次工业革命”，与前三次工业革命类似，智能革命会极大地提高生产效率和标准化程度;但与前三次工业革命不同的是，智能革命强调个性化的柔性生产。我们曾经提到过，智能医学的发展趋势将是个体化的医疗设计 + 标准化的医疗行为，而这样的医疗模式无论对医师还是医疗产业都是颠覆性的[9]。

对于医师来说，智能医学会带来两方面的影响：①最直接的影响，医护人员的劳动价值。现在，医院可以没有某种药品，可以没有某种设备，甚至可以没有病房，但是无论如何都不能没有医护人员。然而，随着人工智能多领域不断地取代人类，医护人员若仍维持当前的工作模式不变，必然面临劳动价值下降的窘境。这时医护人员只有两种选择：自己做出改变，学习新技术、新方法;固守原有技术，退出历史舞台。模式化、标准化的操作性工作将越来越多的被机器取代，可以提供个体化医疗产品或服务的产业才能体现出人的价值，这可能将是智能时代的医护人员面临的普遍状况。②更为隐性的影响，随着越来越多的医疗从业人员从操作型岗位转到创新型岗位之后，医学无论是在创新速度还是成果转化速度上都会大大加快，会进一步促使医师往创新型的岗位上迁移，而且对医疗知识的更新速度的要求会大大提高，这也给未来的医师提出了新的要求，创造了新的挑战。

智能医学在技术上依赖人工智能，但又不可能脱离医学。尽管两个专业跨度极大，但是无论如何，发展智能医学的最终目的都是服务临床，服务患者。越是被新兴事物冲击的时候，我们就越要保持审慎和冷静。美丽的故事和令人激动的概念并不一定代表它会成为一款适合市场的产品。就好比为老旧的诺基亚手机研发一款新型人体工程学键盘一样，是没有市场的。所以说，在医工结合共同进行智能医学相关领域研发生产的时候，不应秉持本专业的固有认知，而应该以研究的内容或生产的产品是否能够满足智能医学的具体应用场景作为指导思想，指导智能医学的发展。人工智能与医学的结合应该是一辆四驱车，共同驱动智能医学的前进;而不应该是一辆大卡车，由一方拉着另一方前进。

总之，智能医学时代的到来将会对现有的医学模式带来颠覆性的改变，经验性、重复性的操作将在很大程度上由机器替代医师来完成，医师将从实施者、操作者变成设计者、监督者。与此同时，智能医学时代需要的医师会越来越少、知识更新的速度也会越来越快，这将会给医师带来前所未有的挑战。新时代的医师应该主动投入智能医学时代的发展中，为医学的进步作出应有的贡献。

参考文献（略） 本文图片来源于网络

（收稿日期：2018-03-10）

（本文编辑：薛瑞华）

刘荣.走进智能医学新时代[J/CD].中华腔镜外科杂志（电子版），2018,11（2）：65-67.

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