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    人工智能+醫(yī)療:推動醫(yī)療顛覆式變革

    2017-01-22 14:06:17史勇紅
    張江科技評論 2017年5期
    關(guān)鍵詞:人工智能手術(shù)

    ■ 文/史勇紅

    史勇紅,復(fù)旦大學(xué)基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)院數(shù)字醫(yī)學(xué)研究中心及上海市醫(yī)學(xué)圖像處理與計算機(jī)輔助手術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室副教授。

    隨著數(shù)據(jù)量的空前增長,加上自然語言處理和社會認(rèn)知算法的進(jìn)步,人工智能的應(yīng)用將變得越來越有益于消費(fèi)者。

    人工智能起源

    人工智能(Artificial Intelligence, AI)是一個通用術(shù)語,其含義是在最少人為干預(yù)條件下,使用計算機(jī)對智能行為建模。人工智能這個術(shù)語來源于捷克語robota,含義為令生物合成機(jī)器作為勞動力。早在文藝復(fù)興時期,達(dá)·芬奇對人體解剖學(xué)進(jìn)行了詳細(xì)的研究,并設(shè)計了他的類人機(jī)器人。這是一個由滑輪和電纜操作,能夠站起來、坐下來、揮動手臂、移動頭部和下巴的騎士機(jī)器人。相對于達(dá)·芬奇在機(jī)器人領(lǐng)域所取得的成就,20世紀(jì)50年代發(fā)現(xiàn)的他于1495年所畫的機(jī)器人速寫具有更深遠(yuǎn)的影響,這是當(dāng)代機(jī)器人研究者的靈感來源,也是今天機(jī)器人輔助手術(shù)蓬勃發(fā)展的原動力。因此,為了對其進(jìn)行表彰和紀(jì)念,美國Intuitive Surgical公司制造的手術(shù)系統(tǒng)就命名為達(dá)·芬奇,該系統(tǒng)于2000年獲得美國食品藥品監(jiān)督管理局的批準(zhǔn),目前在世界各地的醫(yī)療單位裝機(jī)量約為5 000臺。

    在手術(shù)過程中,達(dá)·芬奇系統(tǒng)由頭戴“沉浸式3D目鏡”的外科主刀醫(yī)生在一個遠(yuǎn)離手術(shù)床的控制臺上控制手術(shù)操作,3D目鏡呈現(xiàn)給醫(yī)生的是內(nèi)窺鏡傳回的高清3D視頻,這為醫(yī)生創(chuàng)造出鉆進(jìn)病患肚子的“既視感”。而數(shù)字變焦功能使其能在不繼續(xù)向病患體內(nèi)推進(jìn)的情況下,將手術(shù)視野放大10倍以上,解剖結(jié)構(gòu)、組織分層,通通可以看得一清二楚,手術(shù)自然更有準(zhǔn)頭,這是微創(chuàng)技術(shù)的重大創(chuàng)新。如今,達(dá)·芬奇機(jī)器人手術(shù)系統(tǒng)已經(jīng)成功用于復(fù)雜的泌尿、婦科以及心臟瓣膜修復(fù)手術(shù)中。

    AI作為官方術(shù)語是由約翰·麥卡錫(John McCarthy)在1955年創(chuàng)造的,其定義為“制造智能機(jī)器的科學(xué)與工程”。1956年在達(dá)特茅斯學(xué)院人工智能會議上,約翰·麥卡錫與同事一起創(chuàng)立了人工智能領(lǐng)域。由此,誕生了一個新的跨學(xué)科研究領(lǐng)域,它為所有后續(xù)的計算機(jī)研究和開發(fā)工作提供了一個智力框架。

    隨著計算機(jī)運(yùn)行速度、存儲容量和軟件編程的不斷進(jìn)步,以及探索機(jī)械、物理、生物和社會的系統(tǒng)調(diào)節(jié)、結(jié)構(gòu)約束、信息反饋的當(dāng)代控制論的突出貢獻(xiàn),今天的人工智能被認(rèn)為是實(shí)現(xiàn)新穎概念和應(yīng)對復(fù)雜挑戰(zhàn)的解決方案的工程分支,也許有一天,計算機(jī)會像人一樣聰明。

    人工智能在醫(yī)學(xué)上主要有“軟件信息應(yīng)用”和“硬件實(shí)體應(yīng)用”兩個分支。其中“軟件信息應(yīng)用”就是利用信息學(xué)方法,例如用機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)技術(shù)管理醫(yī)院信息系統(tǒng)、影像歸檔和通信系統(tǒng)(PACS)、電子健康記錄,并在醫(yī)生的治療決策中起積極引導(dǎo)作用?!坝布?shí)體應(yīng)用”指物理實(shí)體,最好的代表是機(jī)器人,比如可以協(xié)助老年患者、抑郁癥患者或參與手術(shù)治療的手術(shù)機(jī)器人,或者是獨(dú)特的輸送藥物的靶向藥物機(jī)器人等。

    人工智能在醫(yī)學(xué)上的軟件信息應(yīng)用

    人工智能在醫(yī)學(xué)中的軟件應(yīng)用利用了機(jī)器學(xué)習(xí)(或深度學(xué)習(xí)),機(jī)器學(xué)習(xí)利用數(shù)學(xué)算法對經(jīng)驗(yàn)建模并優(yōu)化學(xué)習(xí)。常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法有三種類型:一是能夠找到模式的無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法,二是基于樣例的有監(jiān)督分類和預(yù)測算法,三是在特定問題空間中使用獎勵和懲罰規(guī)則形成的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法。

    人工智能通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法和先驗(yàn)知識管理,推動了遺傳學(xué)和分子醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展。一個成功的例子是無監(jiān)督的蛋白質(zhì)—蛋白質(zhì)相互作用算法,這導(dǎo)致新的靶向治療方法的發(fā)現(xiàn)。該方法可以對自適應(yīng)進(jìn)化算法和聚類方法進(jìn)行優(yōu)勢互補(bǔ),形成“進(jìn)化增強(qiáng)的馬爾可夫聚類”方法,能預(yù)測超過5 000個蛋白質(zhì)復(fù)合物,其中70%以上的復(fù)合物能被至少一個基因本體函數(shù)增強(qiáng)。識別DNA變體的新的計算方法也在開發(fā)中,如作為疾病或性狀預(yù)測因子的單核苷酸多態(tài)性(SNPs),因?yàn)槭褂昧诵路f的進(jìn)化嵌入算法,當(dāng)模型中出現(xiàn)的參數(shù)遠(yuǎn)多于觀測次數(shù)時,這些算法具有更強(qiáng)的魯棒性,更不容易出現(xiàn)過擬合問題。

    其次,電子病歷或醫(yī)療健康記錄是進(jìn)行個性化醫(yī)療和早期檢測的重要工具,目的是提高臨床價值和降低醫(yī)療成本。人工智能同樣也可以管理電子健康記錄或電子病歷,比如使用特定算法來識別具有遺傳性疾病家族史或慢性疾病風(fēng)險高的對象。因此,電子病歷和醫(yī)療保健過程管理對于達(dá)到理想的診療效果至關(guān)重要。目前,醫(yī)療記錄的狀況大多是以衛(wèi)生系統(tǒng)錄入病患健康狀態(tài)的較為浪費(fèi)的信息孤島形式出現(xiàn)的,實(shí)驗(yàn)室和醫(yī)院需要合作加速實(shí)施電子健康記錄?;颊咝畔⑿枰詳?shù)據(jù)形式記錄下來,以作為個人數(shù)據(jù)以及流行病學(xué)研究和規(guī)劃的匯總形式。需要實(shí)時采集的數(shù)據(jù),研究機(jī)構(gòu)應(yīng)該促進(jìn)其智能化轉(zhuǎn)化。新的科學(xué)和臨床研究結(jié)果應(yīng)該開源共享,并且顯示匯總的數(shù)據(jù)供醫(yī)生和科學(xué)家開放使用。特別是即將增加的“基因組學(xué)”數(shù)據(jù),涉及倫理、法律和后勤在內(nèi)的整合和互操作性,工作量巨大,為此,數(shù)據(jù)集的簡化性、可讀性和臨床實(shí)用性應(yīng)當(dāng)明確,每個結(jié)果的臨床適用性必須受到質(zhì)疑。整個過程中,人工智能將使任一醫(yī)生了解、分享、應(yīng)用“醫(yī)生群體”的集體知識做出“最佳的實(shí)時決策”,從而提高整個醫(yī)學(xué)組織的績效。

    第三,除了患者和醫(yī)療機(jī)構(gòu)之間的經(jīng)典互動,醫(yī)療衛(wèi)生體系需要著眼于更大規(guī)模的組織和較長期的前瞻性研究,系統(tǒng)考慮和學(xué)習(xí)整個“醫(yī)療生態(tài)系統(tǒng)”的經(jīng)驗(yàn),努力實(shí)施持續(xù)的過程改進(jìn)。這就要求位于同一醫(yī)療環(huán)境中的多個相互作用的醫(yī)療單位,建立或參與一個因使用AI而取得顯著發(fā)展的多代理系統(tǒng)構(gòu)成的組織。例如,對于病情發(fā)展極為復(fù)雜的慢性精神疾病治療生態(tài)系統(tǒng)來說,應(yīng)采集個體病患的動態(tài)信息,包括他們對接受藥物的反應(yīng)以及他們在較大的社會生態(tài)系統(tǒng)中的行為相互作用。全方位的護(hù)理協(xié)調(diào)技術(shù)使治療過程便于控制,對藥物的反應(yīng)更加靈敏,降低成本,實(shí)施更有效的干預(yù),并更好地支持對系統(tǒng)的改變。這樣的系統(tǒng)可以使得衛(wèi)生系統(tǒng)管理人員能夠分析社會、醫(yī)療和司法方面的變化對系統(tǒng)性能的動態(tài)影響。

    人工智能在醫(yī)學(xué)上的另一項(xiàng)應(yīng)用是作為心理治療化身的“軟性機(jī)器人”。情感細(xì)膩的“軟性機(jī)器人”的使用正在得到醫(yī)學(xué)界的認(rèn)可,它能應(yīng)用于癌癥兒童的疼痛控制。它配有三維視覺的生物和物理監(jiān)測,可用于家庭護(hù)理,其最大的功能也許是照顧老人,在這些老人中,頻繁的安慰和善意是改善溝通的重要因素。

    人工智能在醫(yī)學(xué)上的硬件實(shí)體應(yīng)用

    人工智能在醫(yī)學(xué)中的硬件實(shí)體應(yīng)用形式以物理對象形式呈現(xiàn),包括醫(yī)療設(shè)備和日益復(fù)雜的參與護(hù)理過程的機(jī)器人。一種方式是使用機(jī)器人作為幫手,例如,令機(jī)器人成為認(rèn)知衰退或行動不便的老齡化人群的伴侶,日本的carebots就采用了這種形式。機(jī)器人可以在外科手術(shù)中被用作助手或者主刀醫(yī)生,甚至能夠用于自閉癥兒童的溝通和教導(dǎo)。

    目前,許多醫(yī)療環(huán)節(jié)受益于機(jī)器人的生物介入。然而,在現(xiàn)今的醫(yī)療環(huán)境中,欲使AI機(jī)器人得到常規(guī)使用,必須解決重要的倫理問題。醫(yī)療保健領(lǐng)域還面臨的一個重要挑戰(zhàn)是:機(jī)器人系統(tǒng)怎樣對健康指標(biāo),比如心理和身體狀態(tài)、副作用、預(yù)后變化測量等產(chǎn)生影響,怎樣實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化和得出可比較的評估結(jié)論。

    隨著數(shù)據(jù)量的空前增長,加上自然語言處理和社會認(rèn)知算法的進(jìn)步,人工智能的應(yīng)用將變得越來越有益于消費(fèi)者,尤其是在醫(yī)療和保健領(lǐng)域。許多數(shù)據(jù)可以從患者病歷中獲取,也可以從可穿戴健康傳感器中獲得,對這些龐大的數(shù)據(jù)詳細(xì)分析,不僅能為病患的生活方式提出有價值的建議,還可以根據(jù)患者的需求和習(xí)慣改善醫(yī)療規(guī)劃。

    對于人工智能,我們最大的顧慮就是隨著它智能化程度的提高,有一天會超越人腦,甚至最終掌控我們的生活。但是,如果我們能夠制定出行業(yè)的道德標(biāo)準(zhǔn),并采取有效的措施,使其成為主流應(yīng)用,例如使人工智能工具開源和用戶友好,人工智能將會產(chǎn)生良好的社會效益。

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