數(shù)字醫(yī)生與平行醫(yī)療：從醫(yī)療知識自動化到系統(tǒng)化智能醫(yī)學(xué)

王飛躍

中國科學(xué)院自動化研究所復(fù)雜系統(tǒng)管理與控制國家重點實驗室，北京 100190

自人類歷史有記錄以來，醫(yī)療和智能就是我們生存與發(fā)展永恒的主題，二者相互促進(jìn)、密切關(guān)聯(lián)，由此衍生出哲學(xué)、科學(xué)和今日形形色色的各種技術(shù)。追根溯源，西方現(xiàn)代醫(yī)學(xué)、哲學(xué)、科學(xué)和人工智能等學(xué)科和領(lǐng)域，同孕于古希臘文明，共生于文藝復(fù)興，成熟于近代和當(dāng)代的科學(xué)技術(shù)。此外，自人工智能研究正式成為一個較為獨立的科學(xué)領(lǐng)域起，其在醫(yī)療中的應(yīng)用是研發(fā)的核心主題。20世紀(jì)80年代，人工智能由于專家系統(tǒng)技術(shù)而有了歷史上的第一個“中興”時期，而醫(yī)學(xué)領(lǐng)域正是專家系統(tǒng)的主要用武之地，由此產(chǎn)生了著名醫(yī)用專家系統(tǒng)如MYCIN、DENDRAL、INTERNIST、CADUCEUS等[1]。

事實上，人工智能目前的“復(fù)興”也是基于20世紀(jì)40年代維納、McCulloch和Pitts等人對生物生理和人類大腦的研究，其所歸納形成的“循環(huán)因果(circular causality)”和人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型正是今日大數(shù)據(jù)因果革命和深度學(xué)習(xí)的思想及理論基礎(chǔ)[2-3]。更為重要和有趣的是，引導(dǎo)未來人工智能和智能科技進(jìn)一步深入發(fā)展的知識自動化理念與方法的正式提出，也是源自1987年《首都醫(yī)學(xué)院學(xué)報》對美國人工智能專家費根鮑姆在1986年第五屆世界醫(yī)學(xué)信息科學(xué)大會上所作報告題目之“誤譯”：把自主知識的英文 “AutoKnowledge”翻譯成“知識自動化”[4]。我們應(yīng)該慶幸這一“正確”的誤譯，不但把知識自動化的歷史提前了20余年，且讓我們從新的角度反思：為何幾乎是智能醫(yī)學(xué)領(lǐng)域最需要的醫(yī)學(xué)知識自動化，其研發(fā)反而嚴(yán)重滯后，其配套的基礎(chǔ)設(shè)施至今依然是不成規(guī)模、難以流程化的“碎片”“孤島”式系統(tǒng)？

回顧西方現(xiàn)代醫(yī)學(xué)的發(fā)展，醫(yī)護(hù)工作者和相應(yīng)學(xué)科的“專業(yè)分工”是其科學(xué)化的關(guān)鍵一步。然而，醫(yī)療的專業(yè)分工能夠達(dá)到今日的高效和可靠程度，各類醫(yī)用機器的引入功不可沒。特別是在醫(yī)用機器人引入之后，“人機分工”己成大局，并進(jìn)一步成為“專業(yè)分工”真正有效、可信的基礎(chǔ)和保障。人機分工之后，盡管醫(yī)學(xué)信息化得到了深入和普及，但為了實現(xiàn)醫(yī)學(xué)自動化的需求，我們必須進(jìn)一步考慮并引入“虛實分工”，利用智能科技和云端資源，推動醫(yī)學(xué)智能化，反過來以此確保醫(yī)學(xué)自動化的成熟、可靠、可信以及普及應(yīng)用，進(jìn)而提升人機分工的水平[5-7]。

我們認(rèn)為，從“專業(yè)分工”到“人機分工”，再到“虛實分工”，是智慧醫(yī)療發(fā)展的必由之路，而虛實分工的關(guān)鍵與核心是引入數(shù)字人醫(yī)生或數(shù)字醫(yī)護(hù)工作者，以及相應(yīng)的虛實互動平行智能醫(yī)學(xué)體系，其本質(zhì)上是通過虛實分離實現(xiàn)醫(yī)療知識自動化的過程(圖1)。這樣做的目的，首先是強化生物人醫(yī)生在整個醫(yī)療體系中的核心與指導(dǎo)作用；其次是減少醫(yī)護(hù)人員和患者家庭不必要的工作量與負(fù)擔(dān)，平衡生物人醫(yī)生、機器人醫(yī)生和數(shù)字人醫(yī)生之間的關(guān)系，有效地從醫(yī)學(xué)小數(shù)據(jù)中生產(chǎn)出醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)，進(jìn)而從中提煉出針對具體患者病情及場景的“醫(yī)學(xué)智數(shù)據(jù)(smart data)”；最后，以可持續(xù)的方式，實現(xiàn)“6S”的新一代智慧醫(yī)療體系，即基于虛實互動的平行健康、平行藥物、平行醫(yī)學(xué)、平行醫(yī)療、平行醫(yī)院，實現(xiàn)人類健康系統(tǒng)在物理空間中的安全(Safety)、在信息空間里的安全(Security)、生態(tài)的可持續(xù)性發(fā)展(Sustainability)、個性化優(yōu)化(Sensitivity)、全面服務(wù)(Service)和深度智慧(Smartness)[5-7]。

圖1 數(shù)字醫(yī)生與智慧醫(yī)療的虛實分工

本文將就新一代智慧醫(yī)療系統(tǒng)進(jìn)行初步討論，以期面向人民生命健康，共同推進(jìn)智能醫(yī)學(xué)和智慧醫(yī)療的深入發(fā)展與應(yīng)用。

1 智能醫(yī)學(xué)研究現(xiàn)狀與問題

以圖像處理為主的疾病診斷智能化是目前智能醫(yī)學(xué)研發(fā)的絕對主流[2,7-9]，熱點依然是精度和可靠性問題，深度學(xué)習(xí)和對抗生成是其主要的研究方法和工具。隨著深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造的不斷演化、算法的不斷提高和圖像數(shù)據(jù)庫的不斷擴大，精度將成為非主要問題，特別是相對生物人醫(yī)生水平而言。然而，依據(jù)現(xiàn)代算法的水平，可靠性和穩(wěn)定性問題依然難以獨立解決，人機混合的方式不但可以解決可靠性和穩(wěn)定性問題，且可顯著提高醫(yī)療圖像識別的精度。綜合考慮法律、倫理和人性化，人機混合智能和視覺推理方法應(yīng)是疾病診斷智能化研究的主要方向。平行醫(yī)學(xué)圖像處理和計算知識視覺方法[8-10]是沿此思路發(fā)展起來的一種新的醫(yī)學(xué)圖像處理方式，可以方便地將醫(yī)護(hù)人員的行為模式、醫(yī)療診斷流程和面向患者的可視化工程等涉及人的環(huán)節(jié)納入基于圖像的診斷過程。

以語言文本分析為主的疾病咨詢智能化是人工智能醫(yī)學(xué)研究的另一個重要且日益受到關(guān)注的方向，語言交互和自然語言處理(natural language processing，NLP)是其主要方法和工具，已在智能導(dǎo)診和心理咨詢等方面發(fā)揮了重要作用。實際上，這一方向的工作不但涉及人工智能的核心技術(shù)NLP和正在興起的腦機接口與人機交互，且與剛剛起步的敘事醫(yī)學(xué)[5-7]、患者健康數(shù)據(jù)的有效利用及進(jìn)一步提升息息相關(guān)，是改善醫(yī)療效率和醫(yī)患關(guān)系的重要手段和創(chuàng)新途徑，十分值得關(guān)注和投入。

疾病預(yù)測與干預(yù)智能化和疾病治療與醫(yī)學(xué)服務(wù)智能化是智能醫(yī)學(xué)研究的2個重要領(lǐng)域，但難度相對較大，且很難靠智能算法單獨解決，必須有醫(yī)學(xué)知識和專家的深度介入。在預(yù)測和干預(yù)方面，主要方法是較為傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)信息檢索、信號處理、大數(shù)據(jù)分析與模型預(yù)測，以及新興的知識圖譜方法。在治療和服務(wù)方面，主要手段是NLP、人機交互、醫(yī)用機器人、機器學(xué)習(xí)和增強現(xiàn)實等。

人工智能在衛(wèi)生健康管理智能化領(lǐng)域的研究正在引起廣泛關(guān)注，且在引入NLP、社會計算、機器學(xué)習(xí)、知識圖譜、機器人過程自動化等方法與技術(shù)后，取得了顯著成果[7]。另一個相對被忽略但十分重要的方向是人工智能在健康及醫(yī)學(xué)教育方面的應(yīng)用。盡管中外許多創(chuàng)業(yè)公司和跨國企業(yè)已大力開展醫(yī)學(xué)教科書和論文的知識圖譜構(gòu)建，但相關(guān)教學(xué)與示教應(yīng)用仍然滯后，應(yīng)引起關(guān)注。人工智能在健康、醫(yī)學(xué)、醫(yī)療教育和管理方面的應(yīng)用極其重要，也是智能科技易真正發(fā)揮效益的地方，但利益沖突和體制慣性是其相對落后的重要原因。

總之，盡管近年來人工智能在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域取得了重要進(jìn)展，但在數(shù)據(jù)質(zhì)量、監(jiān)管與評估、成果轉(zhuǎn)化與商業(yè)化、法規(guī)與倫理等方面依然存在諸多問題和挑戰(zhàn)。宏觀上看，目前研究涉及的醫(yī)學(xué)知識和醫(yī)療流程并不深入，人和社會因素考慮不足，在本質(zhì)上難以整體處理醫(yī)學(xué)所面臨的科學(xué)性、人文性、社會性交融的復(fù)雜問題，必須集跨學(xué)科醫(yī)學(xué)、復(fù)雜性醫(yī)學(xué)和系統(tǒng)化智能醫(yī)學(xué)為一體，在傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)與現(xiàn)代醫(yī)學(xué)的基礎(chǔ)上，創(chuàng)立新一代的智慧醫(yī)療。結(jié)合平行智能方法，沿此方向的一些初步研討可見文獻(xiàn)[5-10]。

2 智慧醫(yī)療：學(xué)科交叉、復(fù)雜性科學(xué)與系統(tǒng)智能科技

被稱為西方“現(xiàn)代醫(yī)學(xué)之父”的奧斯勒曾言：“行醫(yī)是一種以科學(xué)為基礎(chǔ)的藝術(shù)?！边@句話在一定程度上點破了醫(yī)學(xué)的本質(zhì)：醫(yī)學(xué)，特別是醫(yī)療，僅有科學(xué)還不夠，人們必須同時面對醫(yī)學(xué)的科學(xué)性、人文性和社會性，以及這些屬性共同糾纏所產(chǎn)生的不定性(Uncertainty)、多樣性(Diversity)、復(fù)雜性(Complexity)，即UDC。智慧醫(yī)療的歷史使命就是利用智能科技創(chuàng)出一條新路，化UDC為保障人類生命健康的AFC能力，即針對各種疾病處理的靈捷(Agility)、向具體醫(yī)療任務(wù)聚焦(Focus)、向健康目標(biāo)收斂(Convergence)的能力。為此，我們必須融跨學(xué)科醫(yī)學(xué)、復(fù)雜性醫(yī)學(xué)和系統(tǒng)智能醫(yī)學(xué)為一體，集生物人醫(yī)生、機器人醫(yī)生、數(shù)字人醫(yī)生于一身，開創(chuàng)醫(yī)學(xué)發(fā)展新的歷史階段。

為何采取這一途徑？源頭即是醫(yī)學(xué)問題的復(fù)雜性和當(dāng)前已經(jīng)出現(xiàn)的一些難題。人類經(jīng)過長期的探索和努力，從宗教或經(jīng)驗式的傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)啟航，終于使現(xiàn)代醫(yī)學(xué)成為現(xiàn)代科學(xué)的核心之一，特別是在基因信息學(xué)和分子生物學(xué)的推動下，正向集防御(Preventive)、主動(Proactive)、精準(zhǔn)(Precision)和個性化(Personalized)為一體的“P4”醫(yī)學(xué)邁進(jìn)。然而，在醫(yī)學(xué)的科學(xué)進(jìn)程中，技術(shù)至上的思潮涌現(xiàn)，甚至愈演愈烈，致使有些地方的醫(yī)療實踐嚴(yán)重偏離醫(yī)學(xué)的人文和社會屬性，特別是對不斷重復(fù)的LUC(law of unintended consequences)現(xiàn)象視而不見。這些問題充分表明，醫(yī)學(xué)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展，只能回答可否做到，但依然無法真正回答需要做什么的問題。這就是必須融合復(fù)雜性科學(xué)、系統(tǒng)化智能科技和交叉學(xué)科方法構(gòu)建智慧醫(yī)療的根本原因。

針對醫(yī)學(xué)科學(xué)屬性中的還原困境和循環(huán)困境，醫(yī)學(xué)人文屬性中價值的主觀性、效果的心理性和應(yīng)用的有界性，醫(yī)學(xué)社會屬性中發(fā)展的資本性、倫理性和一致性等一系列主要問題，除現(xiàn)行的方法與實踐外，新一代智慧醫(yī)療應(yīng)考慮下列研究課題：(1)基于復(fù)雜性科學(xué)的復(fù)雜性醫(yī)學(xué)；(2)基于交叉學(xué)科的跨學(xué)科醫(yī)學(xué)；(3)基于系統(tǒng)工程的系統(tǒng)智能醫(yī)學(xué)或元體系智能醫(yī)學(xué)。

總之，復(fù)雜性醫(yī)學(xué)的目標(biāo)是利用復(fù)雜性科學(xué)的研究，將復(fù)雜性任務(wù)交給虛擬的人工系統(tǒng)解決，而醫(yī)學(xué)工作者的工作必須盡可能簡單化，最終希望人僅處理高心智卻“簡單”的人文性和社會性任務(wù)?？鐚W(xué)科醫(yī)學(xué)的任務(wù)是建設(shè)新的醫(yī)學(xué)基礎(chǔ)設(shè)施，培養(yǎng)新的醫(yī)學(xué)范式和醫(yī)療文化，實現(xiàn)交叉學(xué)科醫(yī)學(xué)知識自動化，其目的依然是減輕醫(yī)生和患者的負(fù)擔(dān)，提高醫(yī)療效益。系統(tǒng)智能醫(yī)學(xué)希望利用數(shù)據(jù)智能和智能科技，通過人機結(jié)合虛實平行的方式，將復(fù)雜性醫(yī)學(xué)和跨學(xué)科醫(yī)學(xué)的理念、方法、技術(shù)、流程付諸實踐，成為可信、可靠、易用、高效的分布式自主自動化醫(yī)療組織和系統(tǒng)，變革現(xiàn)行醫(yī)學(xué)和健康體系，更多更好地服務(wù)人類。

3 平行醫(yī)療和平行醫(yī)院體系

所謂平行醫(yī)療，就是利用平行系統(tǒng)和平行智能方法研究與醫(yī)學(xué)相關(guān)問題的方法與體系，主要由基于人工社會(artificial societies)+計算實驗(computa-tional experiments)+平行執(zhí)行(parallel execution)，即ACP方法的醫(yī)療流程和平行醫(yī)學(xué)框架平臺組成。目前風(fēng)行的“數(shù)字孿生”是平行系統(tǒng)的簡單例子，而元宇宙是平行系統(tǒng)較復(fù)雜的情況。首先，需要構(gòu)建與實際現(xiàn)行的醫(yī)學(xué)研究和醫(yī)學(xué)服務(wù)對應(yīng)的人工或虛擬醫(yī)學(xué)研究步驟和醫(yī)學(xué)服務(wù)過程模型，即將其軟件化定義或數(shù)字化孿生。一般而言，一個或多個實際醫(yī)學(xué)系統(tǒng)(實際系統(tǒng))可以對應(yīng)于一個或多個人工醫(yī)學(xué)系統(tǒng)(人工系統(tǒng))，一是完成醫(yī)學(xué)醫(yī)療模型的形式化和知識表示，二是將模型的功能從傳統(tǒng)的分析轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)生成。在人工系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，開展醫(yī)學(xué)的計算實驗，將具體問題的“小數(shù)據(jù)”，通過這一實驗過程和對抗生成等方法變成“大數(shù)據(jù)”，再利用機器學(xué)習(xí)和各種人工智能方法凝練出針對具體問題的精準(zhǔn)知識，即“智數(shù)據(jù)”。醫(yī)學(xué)的最終任務(wù)是解決患者的問題，因此，還需要在人工系統(tǒng)和計算實驗的基礎(chǔ)上實施平行執(zhí)行：實際醫(yī)療系統(tǒng)與對應(yīng)的人工醫(yī)療系統(tǒng)各行一步，然后交換其結(jié)果并進(jìn)行比較，根據(jù)差別進(jìn)行虛實反饋，實現(xiàn)虛實閉環(huán)，如此反復(fù)進(jìn)行，利用虛實平行互動，形成虛實之間的雙反饋和雙閉環(huán)醫(yī)療系統(tǒng)。

平行醫(yī)學(xué)的基本思路為：利用虛實的相互作用，由“單一世界”轉(zhuǎn)變成“多重世界”，完成對實際醫(yī)療過程的管理與控制，包括對有關(guān)醫(yī)學(xué)人員的培訓(xùn)和系統(tǒng)學(xué)習(xí)，對相關(guān)醫(yī)學(xué)決策和行為的實驗與評估，使過去“摸著石頭過河”的實踐方式升華為科學(xué)化、系統(tǒng)化、精細(xì)化水平的科學(xué)管理，并能夠以可計算、可實驗、可驗證的方式不斷改善、不斷提高。

平行醫(yī)學(xué)系統(tǒng)的基本框架主要由實際醫(yī)學(xué)系統(tǒng)和人工醫(yī)學(xué)系統(tǒng)所構(gòu)成的平行系統(tǒng)，以及學(xué)習(xí)與培訓(xùn)、實驗與評估、管理與控制3個功能平臺組成(圖2)。利用平行系統(tǒng)的虛實互動和平行驅(qū)動，對虛實之間的行為進(jìn)行交換、對比和分析，完成對各自未來狀況的借鑒、預(yù)估和優(yōu)化，相應(yīng)地調(diào)節(jié)各自的運行管理與控制方式，實現(xiàn)相關(guān)人員和算法的學(xué)習(xí)與培訓(xùn)、相關(guān)決策和行為的實驗與評估、相關(guān)過程與服務(wù)的管理與控制。

圖2 平行醫(yī)療系統(tǒng)的基本框架

盡管在科學(xué)上已取得了許多重大進(jìn)展，但醫(yī)學(xué)在本質(zhì)上還是一門實驗學(xué)科，依然按照“吃一塹，長一智”的方式進(jìn)化發(fā)展。在一定意義下，平行醫(yī)學(xué)就是利用信息和智能技術(shù)，把在物理世界的“吃一塹”，換成在知識虛擬世界的“吃一塹”，把在虛擬世界認(rèn)知上的“長一智”，換成在物理世界實踐上的“長一智”，特別是虛擬的“吃一塹”可以通過知識自動化和數(shù)字人醫(yī)生的形式大范圍地快速進(jìn)行實驗，把醫(yī)學(xué)的“小數(shù)據(jù)”變成“大數(shù)據(jù)”，再凝練成“智數(shù)據(jù)”，實現(xiàn)低成本、高效益、廣智慧。目前，平行系統(tǒng)和平行智能的方法已在軍事、國防、經(jīng)濟、制造、教育等領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用[5-10]，并在痛風(fēng)、皮膚、眼科、手術(shù)、制藥和醫(yī)學(xué)圖像等方面開始了一系列的探討[5-10]，有待進(jìn)一步開展更加深入細(xì)致的系統(tǒng)化研究與實踐。

顯然，針對平行醫(yī)療技術(shù)，現(xiàn)存的醫(yī)院管理與服務(wù)體系也應(yīng)進(jìn)行相應(yīng)的變革，其關(guān)鍵是引入數(shù)字人醫(yī)生的理念和方法，實現(xiàn)醫(yī)療服務(wù)的知識自動化。因此，醫(yī)院本身也必須虛實一體，將目前的醫(yī)院信息系統(tǒng)進(jìn)一步數(shù)字化、平行化和智慧化。此外，醫(yī)院之間也應(yīng)形成一種新型的合作關(guān)系，在“孤島”和保護(hù)隱私的前提下，實現(xiàn)共同提高、共享服務(wù)。聯(lián)邦醫(yī)院體系就是面向這一方向的一種新的技術(shù)[5]。其核心就是利用區(qū)塊鏈和DAO技術(shù)，以及面向人類的編程(HOP)和操作系統(tǒng)(HOOS)，特別是引入數(shù)字人的數(shù)字人格與相應(yīng)人類性格的適配算法，通過共識算法和聯(lián)邦控制實現(xiàn)聯(lián)邦數(shù)據(jù)，進(jìn)而由智能合約和聯(lián)邦管理實現(xiàn)聯(lián)邦服務(wù)和聯(lián)邦智能，構(gòu)成智慧醫(yī)院體系，走向真正集預(yù)防、主動、精準(zhǔn)、個性化于一體的平行系統(tǒng)智能健康與醫(yī)療，即“P5”醫(yī)療。

4 展望

畢寶德(Peabody,1881—1927)是西方現(xiàn)代醫(yī)學(xué)史上的傳奇醫(yī)生，他的傳世名言是：“臨床醫(yī)生的一個基本品質(zhì)就是人道精神，因為照顧好患者的秘訣就在照顧的過程之中(One of the essential qualities of the clinician is interest in humanity,for the secret of the care of the patient is in caring for the patient)”。一百多年前，正是畢寶德幫助洛克菲勒基金會制定了創(chuàng)立北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院和醫(yī)院的決策和規(guī)劃。為了使“照顧好患者”從一門藝術(shù)成為一門科學(xué)，從而更好地救助患者，畢寶德引領(lǐng)美國醫(yī)院和醫(yī)學(xué)院發(fā)起從傳統(tǒng)向近代科學(xué)變革的運動，在醫(yī)院中引入實驗室探索和案例研究制度，推動醫(yī)生從傳統(tǒng)匠人轉(zhuǎn)為研究型學(xué)者。彼時正值傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)向現(xiàn)代醫(yī)學(xué)過渡的關(guān)鍵時期。他不但在哈佛醫(yī)學(xué)院和波士頓城市醫(yī)院推行并實踐其理念，還力推將其納入北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院和醫(yī)院的建設(shè)方案和實施之中，認(rèn)為“協(xié)和不但在人員、設(shè)備和設(shè)制上屬世界一流，而且其選擇和照顧患者的方法、醫(yī)護(hù)人員學(xué)習(xí)與交流的方式尤具特色，可與當(dāng)時世界上最先進(jìn)的醫(yī)學(xué)院在科學(xué)醫(yī)療前沿攜手共進(jìn)”[11]。

一百年后的今天，醫(yī)學(xué)科技發(fā)生了天翻地覆的變化，但畢寶德 “照顧好患者”的信念依然是醫(yī)學(xué)的起源和目標(biāo)。在巨大的科技進(jìn)步之后，人們發(fā)現(xiàn)我們必須綜合考慮醫(yī)學(xué)的科技性、人文性和社會性，否則將無法“照顧好患者”。這正是以人工智能和智能科技為基礎(chǔ)的智慧醫(yī)療的歷史使命和動力：從復(fù)雜性科學(xué)、多學(xué)科交叉和組織系統(tǒng)化智能的角度，統(tǒng)籌人類健康的科學(xué)、人文、社會等屬性，不但推動從“P4”至“P5”的精確智能醫(yī)療進(jìn)程，還要加速實現(xiàn)“6S”的新一代人類智慧健康體系。