智能醫(yī)學(xué)時(shí)代醫(yī)生的轉(zhuǎn)型

劉 榮

(解放軍總醫(yī)院，北京，100853)

隨著智能革命的浪潮拓展至醫(yī)療領(lǐng)域，醫(yī)學(xué)將進(jìn)入智能醫(yī)學(xué)時(shí)代。目前，人工智能技術(shù)逐漸成熟，其在醫(yī)療行為中的應(yīng)用也越來(lái)越多，這必將給醫(yī)學(xué)帶來(lái)深刻變革[1]。我們?cè)岢鲞^(guò)智能醫(yī)學(xué)的概念：智能醫(yī)學(xué)，即使用人工智能的工具、方法，輔助或替代人類進(jìn)行醫(yī)療行為的科學(xué)。智能革命的發(fā)展方向除高效率與標(biāo)準(zhǔn)化外，還有個(gè)體化的靈活性生產(chǎn)。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，這種發(fā)展趨勢(shì)可體現(xiàn)為標(biāo)準(zhǔn)化的醫(yī)療行為與個(gè)體化的醫(yī)療設(shè)計(jì)。在這樣的大趨勢(shì)下，醫(yī)療產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)會(huì)發(fā)生巨大變化，人工智能會(huì)越來(lái)越多的承擔(dān)目前醫(yī)生的工作。很多人認(rèn)為，智能醫(yī)學(xué)時(shí)代的到來(lái)會(huì)沖擊現(xiàn)有的醫(yī)療體系，導(dǎo)致大量醫(yī)生失業(yè)。對(duì)此，筆者的觀點(diǎn)是，智能醫(yī)學(xué)沖擊現(xiàn)有醫(yī)療體系是必然，也必將會(huì)對(duì)醫(yī)生這個(gè)古老的職業(yè)帶來(lái)巨大的沖擊，但是如果說(shuō)智能醫(yī)學(xué)會(huì)導(dǎo)致醫(yī)生大量失業(yè)，則未必如此。這并不意味著醫(yī)生將會(huì)失去用武之地，智能醫(yī)學(xué)對(duì)醫(yī)生的工作價(jià)值造成沖擊的同時(shí)，也會(huì)創(chuàng)造大量新的需求，迫使醫(yī)生從現(xiàn)有的工作轉(zhuǎn)向新的、與智能醫(yī)學(xué)需求相適應(yīng)的工作。相應(yīng)的，醫(yī)生的培養(yǎng)模式也會(huì)發(fā)生巨大變化。因此，醫(yī)生應(yīng)努力適應(yīng)智能醫(yī)學(xué)的發(fā)展趨勢(shì)，為智能醫(yī)學(xué)的發(fā)展做出自己的貢獻(xiàn)。本文現(xiàn)詳細(xì)討論智能醫(yī)學(xué)發(fā)展的大趨勢(shì)及醫(yī)生應(yīng)如何轉(zhuǎn)型以適應(yīng)智能醫(yī)學(xué)的發(fā)展。

1 智能醫(yī)學(xué)的發(fā)展趨勢(shì)

目前，人工智能在各領(lǐng)域都展現(xiàn)出越來(lái)越廣泛的應(yīng)用前景。很多人將以人工智能為代表的新技術(shù)革命稱為“第四次工業(yè)革命”，即智能革命[2]。與前三次工業(yè)革命相同的地方是，智能革命的目的在于使用新技術(shù)提高生產(chǎn)力與生產(chǎn)效率、降低生產(chǎn)成本。而與前三次工業(yè)革命不同之處在于，智能革命首次強(qiáng)調(diào)了“生產(chǎn)靈活性”的概念[3]。提高生產(chǎn)靈活性的核心是根據(jù)愈發(fā)多變的市場(chǎng)需要進(jìn)行個(gè)性化的大規(guī)模制造及高效的柔性生產(chǎn)。智能革命要解決的矛盾是標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)與個(gè)性化需求間的矛盾，通過(guò)增強(qiáng)生產(chǎn)的可塑性，滿足個(gè)性化、定制化的需求，與此同時(shí)，通過(guò)智能化、自動(dòng)化滿足大規(guī)模的標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)。

目前，老齡化日益嚴(yán)重，加之醫(yī)護(hù)人員數(shù)量增長(zhǎng)緩慢[4]，導(dǎo)致醫(yī)療需求的增長(zhǎng)與醫(yī)療資源不足之間產(chǎn)生了巨大矛盾。此外，醫(yī)療受眾知識(shí)水平的普遍提高與信息互聯(lián)互通程度的加深，使醫(yī)患間的信息不對(duì)稱狀況逐漸減輕，為醫(yī)療提出了越來(lái)越高的要求。在這種醫(yī)療行業(yè)的大背景下，智能革命帶來(lái)的智能化高效生產(chǎn)與生產(chǎn)靈活性的提高為解決醫(yī)療行業(yè)面臨的矛盾提供了可行的思路。將智能革命的目的與特征應(yīng)用于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，筆者認(rèn)為，智能醫(yī)學(xué)的發(fā)展趨勢(shì)應(yīng)該是：標(biāo)準(zhǔn)化的醫(yī)療行為+個(gè)體化的醫(yī)療設(shè)計(jì)。

首先討論標(biāo)準(zhǔn)化的醫(yī)療行為。醫(yī)療行為的標(biāo)準(zhǔn)化始終是發(fā)展的大趨勢(shì)，也是我們一以貫之的追求。然而目前醫(yī)療行為的標(biāo)準(zhǔn)化程度依然較低。以手術(shù)為例，盡管目前對(duì)于各種疾病的手術(shù)治療均已形成規(guī)范與指南，但手術(shù)畢竟需要人來(lái)完成，這導(dǎo)致不同術(shù)者之間手術(shù)方法、水平均存在巨大差異。而如果使用人工智能控制設(shè)備，則可大大提高操作的精確性、標(biāo)準(zhǔn)化程度。目前使用人工智能代替人類進(jìn)行醫(yī)療操作仍處于探索階段，通過(guò)人工智能實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化醫(yī)療行為的過(guò)程依然任重而道遠(yuǎn)。

再來(lái)討論個(gè)體化的醫(yī)療設(shè)計(jì)。人不是機(jī)器，患者的情況不同，不可一概而論，一種治療方法不可能適于全部患者，個(gè)體化的醫(yī)療設(shè)計(jì)可大大提高醫(yī)療質(zhì)量。在醫(yī)學(xué)的起源時(shí)代，由于沒(méi)有任何標(biāo)準(zhǔn)化的依據(jù)可參考，醫(yī)生對(duì)患者所施行的醫(yī)療可能都是不一樣的。所有的醫(yī)療行為均是“個(gè)體化”的。但這種“個(gè)體化”顯然不是我們所追求的個(gè)體化；我們追求的個(gè)體化是建立在充分證據(jù)的基礎(chǔ)上，根據(jù)患者情況選擇最適合的治療方法。其目的不是追求每個(gè)個(gè)體都不同，而是追求與個(gè)體分別相適應(yīng)。

也就是說(shuō)，一方面我們應(yīng)根據(jù)個(gè)體的具體情況進(jìn)行不同的醫(yī)療設(shè)計(jì)；而另一方面一旦個(gè)體化的醫(yī)療設(shè)計(jì)得以確定，實(shí)施過(guò)程中的每一個(gè)流程都必須是標(biāo)準(zhǔn)化的，這樣的醫(yī)療行為才值得信賴。從這個(gè)角度而言，標(biāo)準(zhǔn)化醫(yī)療行為并不是個(gè)體化醫(yī)療設(shè)計(jì)的障礙，而是個(gè)體化醫(yī)療設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)。

2 智能醫(yī)學(xué)時(shí)代醫(yī)生的“轉(zhuǎn)型升級(jí)”

目前，很多人認(rèn)為，如果使用人工智能輔助或替代人類實(shí)施醫(yī)療行為，會(huì)導(dǎo)致醫(yī)生大量失業(yè)。筆者認(rèn)為這樣的觀點(diǎn)是不準(zhǔn)確的，智能醫(yī)學(xué)無(wú)疑會(huì)給現(xiàn)有的醫(yī)療模式帶來(lái)巨大沖擊，但其結(jié)果不是導(dǎo)致醫(yī)生無(wú)用武之地，而是迫使醫(yī)生轉(zhuǎn)向新的、與智能醫(yī)學(xué)的需求相適應(yīng)的工作崗位。可以將這個(gè)問(wèn)題放至更大的背景下來(lái)看，在人類文明的發(fā)展歷程中，尤其近代，使用工具替代人類是一個(gè)持續(xù)不斷的過(guò)程。但我們看到，在人口爆炸的今天，絕大多數(shù)的人依舊在工作并為社會(huì)創(chuàng)造價(jià)值。其原因在于技術(shù)不僅僅是在滿足需求，更是在創(chuàng)造需求。在農(nóng)業(yè)時(shí)代，沒(méi)有人會(huì)需求私家車、智能手機(jī)、筆記本電腦，這些都是隨著科技的進(jìn)步創(chuàng)造出來(lái)的。而新技術(shù)在創(chuàng)造新需求的同時(shí)，也會(huì)同時(shí)引導(dǎo)生產(chǎn)力的轉(zhuǎn)移。

以微創(chuàng)手術(shù)為例，在微創(chuàng)手術(shù)出現(xiàn)前，醫(yī)生、患者都希望有一種創(chuàng)傷小又美觀的手術(shù)方式，但這種需求是一種縹緲的需求，就像今天人們對(duì)于太空旅游的需求一樣。但在電視腔鏡出現(xiàn)后，很短時(shí)間內(nèi)患者就建立了對(duì)腔鏡手術(shù)的需求；而在Da Vinci手術(shù)系統(tǒng)問(wèn)世后，對(duì)于這種先進(jìn)手術(shù)方式的需求也隨之建立起來(lái)。與此同時(shí)，在手術(shù)臺(tái)之外，腹腔鏡與Da Vinci手術(shù)系統(tǒng)又帶動(dòng)了一大批產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。也就是說(shuō)，新的技術(shù)一方面在滿足醫(yī)生與患者的需求，另一方面也在創(chuàng)造新的需求。

智能醫(yī)學(xué)在滿足個(gè)體化醫(yī)療設(shè)計(jì)與標(biāo)準(zhǔn)化醫(yī)療行為實(shí)施的過(guò)程中，同樣會(huì)創(chuàng)造大量新的需求。如在個(gè)體化醫(yī)療設(shè)計(jì)、建設(shè)醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺(tái)的過(guò)程中需要進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、整理分析[5]；在醫(yī)療行為的標(biāo)準(zhǔn)化中需要的設(shè)備設(shè)計(jì)、制造、運(yùn)行與維護(hù)；以及我們?cè)谀壳凹夹g(shù)條件下無(wú)法想象的技術(shù)，這些都是智能醫(yī)學(xué)將創(chuàng)造的巨大需求。此外，患者不是機(jī)器，治療過(guò)程需要的不僅僅是治療本身，還需要安慰、溝通與交流[6]，這些工作都是人工智能在短期內(nèi)難以實(shí)現(xiàn)的，同樣會(huì)產(chǎn)生大量的相應(yīng)需求。

所以說(shuō)，智能醫(yī)學(xué)是使用人工智能替代或輔助醫(yī)生進(jìn)行的診療行為，但這并不意味著“無(wú)人醫(yī)院”，而是迫使醫(yī)生轉(zhuǎn)型，從目前的醫(yī)療崗位轉(zhuǎn)向新的、與智能醫(yī)學(xué)模式相適應(yīng)的崗位。隨著人工智能在醫(yī)療行為中逐漸取代人類，醫(yī)護(hù)人員如果繼續(xù)一成不變的進(jìn)行目前的工作，必然面臨勞動(dòng)價(jià)值下降的窘境。醫(yī)護(hù)人員面對(duì)這種情況只有兩種選擇：一是自己做出改變，學(xué)習(xí)新知識(shí)，轉(zhuǎn)向新的、符合智能醫(yī)學(xué)時(shí)代需要的工作；另一種就是固守原有技術(shù)，退出歷史舞臺(tái)。這將是智能時(shí)代的醫(yī)護(hù)人員面臨的普遍狀況。模式化、標(biāo)準(zhǔn)化的操作性工作會(huì)越來(lái)越多的被機(jī)器取代，可提供個(gè)體化醫(yī)療產(chǎn)品或服務(wù)的產(chǎn)業(yè)才能體現(xiàn)出人的價(jià)值。應(yīng)通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)技術(shù)，而不是傳統(tǒng)的抽樣方法，去發(fā)現(xiàn)個(gè)體的需求。以需求引領(lǐng)技術(shù)發(fā)展，反過(guò)來(lái)再利用技術(shù)的發(fā)展更有效的創(chuàng)造需求，進(jìn)而促進(jìn)醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的健康增長(zhǎng)[3。

對(duì)醫(yī)生而言，新的角色定位帶來(lái)新機(jī)遇的同時(shí)也會(huì)帶來(lái)新的挑戰(zhàn)。原有的醫(yī)生培養(yǎng)模式側(cè)重于記憶性、經(jīng)驗(yàn)性知識(shí)的培養(yǎng)[7]。而這部分內(nèi)容未來(lái)必將會(huì)越來(lái)越多的被人工智能所取代。那是否意味著未來(lái)的醫(yī)學(xué)生不再需要學(xué)習(xí)這些卷帙浩繁的、令人頭疼的醫(yī)學(xué)知識(shí)了呢？答案當(dāng)然是否定的。其原因在于，機(jī)器學(xué)習(xí)的模型可很完美的利用知識(shí)，但卻不能發(fā)現(xiàn)知識(shí)。我們很容易將課本上學(xué)到的東西當(dāng)成顛撲不破的真理，但事實(shí)上，知識(shí)都是在不斷更正的。有人說(shuō)依靠人工智能也能發(fā)現(xiàn)新的知識(shí)，但在目前的技術(shù)范圍內(nèi)，使用人工智能進(jìn)行“科研”的本質(zhì)是找到數(shù)據(jù)間的內(nèi)在聯(lián)系，如使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型去尋找某種因素與某種疾病間的關(guān)系是非常容易且高效的[8]。然而醫(yī)學(xué)中新知識(shí)、新方法的探索不只是尋找數(shù)據(jù)間的聯(lián)系這么簡(jiǎn)單，新方法的發(fā)現(xiàn)通常伴隨著新思路的應(yīng)用，而很多時(shí)候這些新思路的“發(fā)明”根本不在機(jī)器學(xué)習(xí)的范疇內(nèi)。如在青霉素的發(fā)明過(guò)程中，亞歷山大·弗萊明爵士是在一次偶然事件中發(fā)現(xiàn)了青霉菌的分泌物可殺滅細(xì)菌。那么應(yīng)如何讓人工智能去計(jì)算出這種將青霉菌落入細(xì)菌培養(yǎng)皿的情況呢？這是不現(xiàn)實(shí)的。

可以想象，如果醫(yī)學(xué)生放棄了上述知識(shí)的學(xué)習(xí)，上述學(xué)科會(huì)失去進(jìn)步的源泉，醫(yī)學(xué)知識(shí)將逐漸趨于固化，因此醫(yī)學(xué)知識(shí)對(duì)于未來(lái)的醫(yī)生而言仍是不可或缺的。但培養(yǎng)的重點(diǎn)則不應(yīng)放在知識(shí)的記憶、經(jīng)驗(yàn)性內(nèi)容的學(xué)習(xí)上，而是應(yīng)側(cè)重于學(xué)科思維、創(chuàng)新能力的培養(yǎng)。知識(shí)的記憶、數(shù)據(jù)的挖掘工作則可交給人工智能完成。此外，在目前的醫(yī)學(xué)教育模式下，醫(yī)學(xué)生不具備全面的對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、整理與分析的能力[9]。在智能醫(yī)學(xué)時(shí)代，對(duì)數(shù)據(jù)的處理、操作能力會(huì)成為醫(yī)生能力的重要組成部分。因此要想培養(yǎng)適于智能醫(yī)學(xué)時(shí)代的醫(yī)生，需要大幅提高公共基礎(chǔ)課程在醫(yī)學(xué)教育中所占的比例，加強(qiáng)醫(yī)學(xué)生在基礎(chǔ)學(xué)科方面的能力。

總之，在智能醫(yī)學(xué)時(shí)代，醫(yī)療模式會(huì)發(fā)生深刻變革，新時(shí)代的醫(yī)療環(huán)境將是人工智能與人類共存共生，互為補(bǔ)充。醫(yī)生在這個(gè)重大的變革歷程中既不應(yīng)惶恐，擔(dān)心自己被取代；也不應(yīng)固守現(xiàn)狀，反對(duì)或抵制技術(shù)的進(jìn)步，而是應(yīng)預(yù)判智能醫(yī)學(xué)的發(fā)展方向，及時(shí)轉(zhuǎn)變角色定位，為智能醫(yī)學(xué)的發(fā)展、進(jìn)步做出自己的貢獻(xiàn)。

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