百科：阿爾法圍棋與智能醫(yī)療

2016年3月15日，韓國圍棋九段棋手李世石與谷歌人工智能軟件“阿爾法圍棋”（AlphaGo）在韓國首爾進(jìn)行第五局對(duì)弈，經(jīng)過5個(gè)小時(shí)的博弈，最終李世石輸?shù)袅吮緢?chǎng)比賽，圍棋人機(jī)大戰(zhàn)的總比分為1∶4。在與“阿爾法圍棋”前三局的對(duì)弈中，李世石以0∶3連續(xù)失利。3月13日雙方進(jìn)行的第四局比賽中，李世石實(shí)現(xiàn)驚天逆轉(zhuǎn)，挽回人類棋手顏面，將總比分改寫為1∶3。
　　智能醫(yī)療的興起
　　人機(jī)大戰(zhàn)1∶4的比分讓相當(dāng)多的人感到失望和悲觀，還有人感到了恐懼，認(rèn)為人工智能戰(zhàn)勝人和主宰人類社會(huì)的時(shí)代已經(jīng)開啟。
　　然而，即便“阿爾法圍棋”最終以5∶0的大比分大勝李世石，也不意味著人工智能主宰世界和人類被奴役時(shí)代的到來，理由也并非只是“阿爾法圍棋”是人類設(shè)計(jì)出來的，而是因?yàn)?，“阿爾法圍棋”其?shí)開啟了人類利用人工智能的新時(shí)代，準(zhǔn)確地說，是拓寬了讓人工智能為人類干活的新天地，并有可能深入而廣泛地讓人類文明迅速發(fā)展。

　　“阿爾法圍棋”是靠深度學(xué)習(xí)、蒙特卡洛樹搜索算法和自我進(jìn)化三招戰(zhàn)勝人類棋手的，這三大功能也是人類駕馭人工智能為人類服務(wù)的途徑。由于人工智能能夠自我學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)能力會(huì)越來越強(qiáng)，而且搜集和貯存的數(shù)據(jù)會(huì)越來越多，將會(huì)在更多的方面成為人的助手或替代人的工作。例如，除了替代一些體力勞動(dòng)以及低級(jí)崗位外，會(huì)學(xué)習(xí)的人工智能還會(huì)接手一些需要?jiǎng)?chuàng)造性、技術(shù)性和復(fù)雜運(yùn)算的工作。此外，在各個(gè)領(lǐng)域的新產(chǎn)品的研發(fā)、預(yù)測(cè)分析、推廣等方面，人工智能也能產(chǎn)生巨大的作用，創(chuàng)造不可估量的效益。
　　設(shè)計(jì)“阿爾法圍棋”的深度思想公司（Deep Mind）的CEO杰米斯·哈薩比斯提出了人工智能的通用性，即通用人工智能，這種智能與人類專家協(xié)作可以解決和處理更多需要智慧才能解決的問題，如診治疾病，處理氣候變化、能源、基因組學(xué)、宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融系統(tǒng)、物理等方面的幾乎所有問題。哈薩比斯稱，人類想要掌握的學(xué)科越來越復(fù)雜，即使是最聰明的人，窮其一生也難以掌握其中一個(gè)領(lǐng)域。如果將“阿爾法圍棋”看成一個(gè)能夠自動(dòng)將非結(jié)構(gòu)化信息轉(zhuǎn)化為可用知識(shí)的過程，那么通過篩選泛濫的數(shù)據(jù)得出合理的觀點(diǎn)就指日可待。研究人員正在努力研究的是一種可以解決任何問題的人工智能超級(jí)解決方案。
　　具體而言，如果“阿爾法圍棋”的自我學(xué)習(xí)能力、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析功能應(yīng)用到醫(yī)藥領(lǐng)域，將誕生一種新的醫(yī)療和醫(yī)藥模式，即智能醫(yī)療（有人稱智慧醫(yī)療，但由于智慧似乎為人類所特有，以人工智能為基礎(chǔ)的新型醫(yī)療稱智能醫(yī)療更好）。
　　智能醫(yī)療是指通過打造健康檔案區(qū)域醫(yī)療信息平臺(tái)，利用最先進(jìn)的計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)患者與醫(yī)務(wù)人員、基礎(chǔ)研究（醫(yī)學(xué)和藥物研究）與臨床治療、醫(yī)療機(jī)構(gòu)、醫(yī)療設(shè)備之間的互動(dòng)，逐步達(dá)到信息化防治疾病和健身強(qiáng)體的目標(biāo)。
　　例如，通過無線網(wǎng)絡(luò)，使用掌上電腦便捷地聯(lián)通各種診療儀器，醫(yī)務(wù)人員能隨時(shí)掌握每個(gè)病人的病案信息和最新診療報(bào)告，隨時(shí)隨地快速制定診療方案；在醫(yī)院任何一個(gè)地方，醫(yī)護(hù)人員都可以登錄距自己最近的系統(tǒng)查詢醫(yī)學(xué)影像資料和醫(yī)囑；患者的轉(zhuǎn)診信息及病歷可以在任意一家醫(yī)院通過醫(yī)療聯(lián)網(wǎng)方式調(diào)閱；任何科學(xué)研究，包括醫(yī)學(xué)和與醫(yī)學(xué)相關(guān)的物理、化學(xué)等領(lǐng)域的研究最新成果能在互聯(lián)網(wǎng)上及時(shí)公布等，讓診斷、治病和用藥以及公眾的保健得到最有效、最迅速、最適宜、最廉價(jià)和最科學(xué)的處理。
　　智能醫(yī)療的具體表現(xiàn)
　　以“阿爾法圍棋”為例，可以知道什么是智能醫(yī)療。
　　研發(fā)出“阿爾法圍棋”的深度思想公司并非只是專注于讓“阿爾法圍棋”與人類棋手過招，而是注重把人工智能通過學(xué)習(xí)解決實(shí)際問題的能力貫穿應(yīng)用到醫(yī)學(xué)領(lǐng)域。2016年2月深度思想公司就已經(jīng)發(fā)布了在醫(yī)護(hù)領(lǐng)域使用的深度學(xué)習(xí)程序——深度思想健康（Deep Mind Health）。這是一款手機(jī)應(yīng)用程序（APP），包括“識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)病人”（Stream）和“早期臨床護(hù)理管理”（Hark）兩個(gè)模塊。
　　這種手機(jī)應(yīng)用程序當(dāng)然也是一種人工智能，它們需要學(xué)習(xí)和幫助醫(yī)護(hù)人員監(jiān)護(hù)一些表面上不嚴(yán)重但實(shí)際很危險(xiǎn)的病人，或者一些急性發(fā)病者。例如，深度思想健康的“識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)病人程序”可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)急性腎衰竭高風(fēng)險(xiǎn)病人，以便讓醫(yī)生及時(shí)治療并改善對(duì)病人的護(hù)理。這個(gè)程序是通過檢讀血液檢查報(bào)告，以辨別哪些病人存在風(fēng)險(xiǎn)。結(jié)果表明，有25%的急性腎衰竭死亡可以通過這個(gè)程序避免。“早期臨床護(hù)理管理程序”則能幫助醫(yī)生制定治療方案和采取行動(dòng)。使用該項(xiàng)程序能避免38%的患者病情惡化。
　　當(dāng)然，這些只是人工智能開發(fā)和應(yīng)用的冰山一角。實(shí)際上，在醫(yī)藥領(lǐng)域利用計(jì)算機(jī)技術(shù)和人工智能最早和進(jìn)展較大的是藥物的研發(fā)與監(jiān)控。計(jì)算機(jī)和人工智能對(duì)于藥物的研發(fā)在很多方面都起到了作用，如研發(fā)新藥、老藥新用、藥物篩選、預(yù)測(cè)藥物副作用、藥物跟蹤研究等。這實(shí)際上已經(jīng)產(chǎn)生了一門新學(xué)科，即藥物臨床研究的計(jì)算機(jī)仿真（CTS）。
　　一種新藥的開發(fā)一般估計(jì)需要15年時(shí)間，耗資10億美元，但最近的估計(jì)是可能耗資40億～120億美元，還不能保證成功。因?yàn)?，除了要求新藥要有療效外，還需要安全性的保障。如何監(jiān)控和預(yù)測(cè)藥物的副作用或不良反應(yīng)就成為研發(fā)一種新藥或老藥新用的重要保證。
　　對(duì)于傳統(tǒng)的藥物研發(fā)來說，一種藥物必須經(jīng)過動(dòng)物試驗(yàn)和人體的Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ期臨床試驗(yàn)。而且，即便Ⅲ期試驗(yàn)后批準(zhǔn)上市，還有Ⅳ期臨床研究，即新藥上市后進(jìn)行的臨床研究，而且一類新藥要求進(jìn)行2000個(gè)病例的IV期試驗(yàn)。這也是造成藥物研發(fā)周期長、費(fèi)用高的重要原因。
　　但是，在今天有了計(jì)算機(jī)程序，特別是以“阿爾法圍棋”為代表的能自我學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)程序（軟件），就為人們提供了一個(gè)檢測(cè)藥物的人工智能安全專家。首先是在新藥篩選時(shí)可以獲得安全性較高的幾種備選物質(zhì)。當(dāng)很多個(gè)甚至成千上萬個(gè)化合物都對(duì)治療肝癌顯示出某種療效，但又對(duì)它們的安全性難以判斷時(shí)，便可以利用“阿爾法圍棋”的策略網(wǎng)絡(luò)和評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)，以及蒙特卡洛樹搜索算法來挑選最具有安全性的化合物，成為新藥的最佳備選者。同樣，對(duì)于尚未進(jìn)入動(dòng)物和人體試驗(yàn)階段的藥物，也可以利用類似“阿爾法圍棋”這樣的人工智能來檢測(cè)新藥的安全性。因?yàn)?，每一種藥物作用的靶向蛋白和受體都并不專一，如果作用于非靶向受體和蛋白就會(huì)引起副作用。類似“阿爾法圍棋”的程序可以通過對(duì)既有的數(shù)千種已知藥物的副作用進(jìn)行篩選搜索，以判定一種藥物是否會(huì)有副作用，或副作用的大與小以及最小，由此選擇那些副作用概率最小和實(shí)際產(chǎn)生副作用最小的藥物進(jìn)入動(dòng)物和人體試驗(yàn)，就會(huì)大大增加成功的概率，節(jié)約時(shí)間和成本。當(dāng)然，利用“阿爾法圍棋”等程序還可模擬和檢測(cè)藥物進(jìn)入人體內(nèi)的吸收、分布、代謝和排泄、給藥劑量-濃度-效應(yīng)之間的關(guān)系等情況，讓藥物研發(fā)進(jìn)入快車道。
　　大數(shù)據(jù)和信息共享
　　大數(shù)據(jù)和信息共享同樣是智能醫(yī)療的核心。信息共享成為智能醫(yī)療的重要性在于，全球的科研人員只有科研共享，才能對(duì)各種危害人們健康的疾病和頑癥，如艾滋病、癌癥等進(jìn)行有效的治療，挽救人們的生命。這一點(diǎn)在突發(fā)公共衛(wèi)生事件，尤其是暴發(fā)危害人們生命的疾病時(shí)，具有重大的作用，例如最近在南美爆發(fā)的寨卡病。
　　由于醫(yī)護(hù)人員對(duì)寨卡病的發(fā)病機(jī)理、傳播途徑和危害胎兒和孕婦的機(jī)理并不清楚，對(duì)待這種疾病既無有效的藥物，也沒有疫苗，因此需要更多更新的研究結(jié)果來指導(dǎo)防治疾病，而對(duì)于最新研究信息的共享，則有助于指導(dǎo)全球醫(yī)務(wù)人員和公共衛(wèi)生專業(yè)人員，并通過醫(yī)護(hù)人員向公眾提供科學(xué)的防治方法。
　　正是在寨卡病的防治上，信息共享得以突破。現(xiàn)在，美國威斯康星大學(xué)麥迪遜分校病毒學(xué)家康納研究團(tuán)隊(duì)用寨卡病毒感染猴子進(jìn)行試驗(yàn)，并在網(wǎng)上公開了首批數(shù)據(jù)。這一行為改變了過去研究人員只是在學(xué)術(shù)期刊發(fā)表研究結(jié)果和數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)做法。美國研究人員在網(wǎng)上發(fā)布的是2016年2月15日他們將寨卡病毒注射進(jìn)3只印度恒河猴體內(nèi)獲得的血液、唾液和尿中所檢測(cè)到的病毒數(shù)量的原始數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)能讓每個(gè)人都看到，并且每天都會(huì)更新研究結(jié)果。
　　此次康納等人首先在網(wǎng)上公布動(dòng)物試驗(yàn)的數(shù)據(jù)意味著，生物醫(yī)學(xué)已經(jīng)正式踏入智能醫(yī)療門檻。與此同時(shí)，中國研究人員也借寨卡的防治和研究而跨入智能醫(yī)療和大科技的門檻。中國疾控中心與江西省疾控中心、浙江省疾控中心、軍事醫(yī)學(xué)科學(xué)院等單位合作，分別對(duì)寨卡病毒感染病例血液和尿液標(biāo)本中的寨卡病毒基因組進(jìn)行了全面解析，獲得病毒全基因組序列，并發(fā)布到網(wǎng)上。
　　這種科研的資源共享顯然為人們認(rèn)識(shí)寨卡病的病理、研制藥物和疫苗奠定了基礎(chǔ)。而且，基于對(duì)不同來源的寨卡病毒特點(diǎn)的認(rèn)識(shí)，將進(jìn)行針對(duì)性的藥物和疫苗研發(fā)。例如，中國疾控中心和江西省疾控中心合作測(cè)序的寨卡病毒基因組有10676個(gè)堿基，與目前在美洲的流行病毒株具有高度同源性。但是，浙江省疾控中心測(cè)序的寨卡病毒核酸序列與太平洋島國法屬波利尼西亞地區(qū)報(bào)道的病毒基因組序列高度同源，而與中國其他省份報(bào)告的輸入病例的病毒核酸序列存在差異。
　　不過，美國研究人員在網(wǎng)上公布恒河猴試驗(yàn)的數(shù)據(jù)還具有更多的意義。寨卡病是一起非常緊急的公共衛(wèi)生突發(fā)事件，所有人都在與寨卡病毒賽跑，也與時(shí)間賽跑。除了不應(yīng)讓科學(xué)家的競(jìng)爭(zhēng)成為保密理由而延緩對(duì)寨卡病的認(rèn)知和防治外，還要意識(shí)到，對(duì)人的研究有很多倫理限制而無法獲得相應(yīng)的數(shù)據(jù)和知識(shí)。
　　由于寨卡病毒感染的形式和機(jī)制在人和恒河猴體內(nèi)相似和相同，研究人員能通過向猴子體內(nèi)注射不同劑量的寨卡病毒而獲得該病有價(jià)值的第一手相關(guān)信息?？茖W(xué)家能對(duì)懷孕恒河猴體內(nèi)的羊水反復(fù)取樣，以判斷寨卡病毒能否以及多快感染胎兒。這些數(shù)據(jù)一方面不可能從人身上快速且合乎倫理地獲取到，另一方面也可能因此而延誤人們對(duì)寨卡病毒是否導(dǎo)致小頭兒等的認(rèn)知。
　　有了對(duì)恒河猴的研究結(jié)果，并且能發(fā)布在網(wǎng)上，就能較快地獲得諸如寨卡病毒是否與小頭兒關(guān)聯(lián)的確切信息和機(jī)理，例如，正在發(fā)育的胎兒可能何時(shí)會(huì)被寨卡病毒侵襲而導(dǎo)致出生缺陷，也就能為人們提供防治的線索和方式。
　　此外，由于世界一些國家反對(duì)動(dòng)物試驗(yàn)，尤其是反對(duì)用靈長類動(dòng)物進(jìn)行醫(yī)學(xué)試驗(yàn)的呼聲越來越大，浪潮越來越高。歐洲一些國家，如德國已經(jīng)在減少靈長類動(dòng)物的醫(yī)學(xué)試驗(yàn)，美國國立衛(wèi)生研究院（NIH）也已決定結(jié)束其下屬一家實(shí)驗(yàn)室存有爭(zhēng)議的猴子試驗(yàn)，并終止了對(duì)黑猩猩侵入性試驗(yàn)的經(jīng)費(fèi)支持。
　　在這樣的情況下，美國研究人員在網(wǎng)上公布寨卡病毒感染猴子的數(shù)據(jù)就更具有意義，因?yàn)檫@是在實(shí)現(xiàn)一個(gè)共同的目標(biāo)，資源共享能讓那些并沒有進(jìn)行動(dòng)物試驗(yàn)的研究人員了解動(dòng)物試驗(yàn)的情況和數(shù)據(jù)，也就會(huì)減少使用靈長類動(dòng)物進(jìn)行試驗(yàn)。
　　當(dāng)然，大科技時(shí)代的資源共享也會(huì)讓科研人員產(chǎn)生疑慮，其中最核心的是，研究成果的界定和歸屬，以及其他研究人員是否采信網(wǎng)上發(fā)布的動(dòng)物和其他研究數(shù)據(jù)及結(jié)果。
　　對(duì)于第一個(gè)問題，也許可以用網(wǎng)上公布的時(shí)間來判斷一項(xiàng)研究結(jié)果的最早時(shí)間和進(jìn)行研究的科研人員，至于對(duì)網(wǎng)上公布的研究結(jié)果的采信與否，可能會(huì)隨著大科技時(shí)代的進(jìn)展由實(shí)踐做出回答。無論其他研究人員是否采信網(wǎng)上公布的結(jié)果和數(shù)據(jù)，都會(huì)進(jìn)行驗(yàn)證，因此，可能會(huì)有效地檢驗(yàn)網(wǎng)上公布的研究結(jié)果。
　　患者也要利用智能醫(yī)療
　　一般而言，智能醫(yī)療通常指的是計(jì)算機(jī)、大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)+如何讓醫(yī)生和專業(yè)機(jī)構(gòu)對(duì)病人的疾病診治更準(zhǔn)確和更科學(xué)，讓人們既能看病有效，又能少花錢。
　　例如，現(xiàn)在飛利浦公司設(shè)計(jì)了一個(gè)智能軟件飛利浦健康套件數(shù)字平臺(tái)，希望將消費(fèi)者、患者和醫(yī)療服務(wù)人員三方進(jìn)行串連，在互聯(lián)的護(hù)理領(lǐng)域進(jìn)行嘗試。這個(gè)平臺(tái)是一個(gè)基于云技術(shù)的開放安全平臺(tái)，能夠收集和分析從健康手表、血壓計(jì)、耳式體溫計(jì)和身體分析儀等多個(gè)設(shè)備源頭的健康數(shù)據(jù)。醫(yī)生也可以在第一時(shí)間了解到患者的情況并做出醫(yī)療判斷和治療方案，從而大大降低醫(yī)療成本和漏診誤診的發(fā)生率。
　　智能醫(yī)療的另一個(gè)維度是患者和家屬，以及需要保健的正常群體，他們也需要大數(shù)據(jù)和智能分析來選擇自己所需的診治疾病的方式和程序，以及正常人需要選擇的保健措施。
　　在這方面，利用大數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)成智能軟件，為患者和公眾提供就醫(yī)和保健的信息也格外重要?，F(xiàn)在，美國已經(jīng)出現(xiàn)了主流醫(yī)院評(píng)價(jià)平臺(tái)的智能軟件，供廣大公眾選擇。這個(gè)平臺(tái)對(duì)美國近5000家醫(yī)院、約14萬醫(yī)生以及16個(gè)醫(yī)療領(lǐng)域的137家專業(yè)醫(yī)院排名。這個(gè)排名對(duì)醫(yī)院聲譽(yù)、患者存活率、患者安全性以及其他醫(yī)療相關(guān)指標(biāo)在內(nèi)的數(shù)十項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行綜合排序，由第三方公司或組織進(jìn)行多方位、多元化評(píng)價(jià)，更加關(guān)注醫(yī)療產(chǎn)出以及患者滿意度。如此，這種智能平臺(tái)可以向公眾提供他們可以選擇和信賴的醫(yī)院進(jìn)行就診和治病。
　　現(xiàn)在，中國對(duì)醫(yī)院和醫(yī)生的評(píng)價(jià)還是采用最普遍的醫(yī)院等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)（3級(jí)10等）。醫(yī)院評(píng)審分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)包括醫(yī)院的規(guī)模、技術(shù)水平、醫(yī)療設(shè)備、管理水平、醫(yī)院質(zhì)量等5個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，但由于其他評(píng)審內(nèi)容設(shè)置缺乏直觀指標(biāo)，容易量化的硬件標(biāo)準(zhǔn)（床位、科室設(shè)置、醫(yī)療設(shè)備、人員配備等）成為劃分醫(yī)院等級(jí)的決定因素，暫時(shí)未能考慮醫(yī)院的綜合醫(yī)療效果、患者存活率、患者安全性等。
　　現(xiàn)在，中國研究人員意識(shí)到醫(yī)院評(píng)價(jià)和大數(shù)據(jù)的重要性，復(fù)旦大學(xué)醫(yī)院管理研究所已經(jīng)邀請(qǐng)全國30個(gè)臨床?？频膸浊恢麑＜覍W(xué)者共同參與評(píng)審中國最佳醫(yī)院排行榜。其中，醫(yī)院專科聲譽(yù)主要由專家提名心目中名列前茅的醫(yī)院，而在科研學(xué)術(shù)方面，得分主要來自于國家級(jí)獎(jiǎng)項(xiàng)和科學(xué)引文索引（SCI）影響因子。
　　相比而言，美國對(duì)醫(yī)院評(píng)價(jià)的智能軟件主要是為患者服務(wù)，醫(yī)院排名的宗旨就是讓患者選擇合適的醫(yī)院、醫(yī)師。這也是為什么美國的第三方評(píng)價(jià)機(jī)構(gòu)選取的眾多評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)中多數(shù)是關(guān)于患者安全、醫(yī)療質(zhì)量及就醫(yī)滿意度的，而這些指標(biāo)正是一個(gè)排行榜見功力、需要大量數(shù)據(jù)分析支撐的地方。
　　中國的醫(yī)院評(píng)價(jià)大數(shù)據(jù)尚未引進(jìn)醫(yī)療質(zhì)量和安全評(píng)價(jià)，這是需要進(jìn)一步深化和發(fā)展的地方。如果這些要素都能整合到智能軟件中，公眾就可以通過這樣的智能軟件選擇適宜自己的就醫(yī)機(jī)構(gòu)和醫(yī)生?；颊吆凸娎弥悄苘浖侵悄茚t(yī)療不可或缺的部分。
　　【責(zé)任編輯】張?zhí)锟?/p>