李開復:2042年 放射科醫生工作將被AI 接管

除藥物及疫苗的研發外,AI 還會以多種方式重塑醫療行業。

得益於史無前例的科學突破,二十世紀的「現代醫學」在各個方面都有了極大的改善,人類的平均預期壽命也從1900 年的三十歲提高到了2017 年的七十二歲。我相信,我們今天正處於另一次醫療領域的顛覆性革命的風口浪尖。這場革命將以醫療數位化為基礎,把近年的革命性數位技術,包括計算、通訊(包括移動通訊)、機器人、資料科學,當然還有AI,應用到醫療領域。

首先,現有的醫療資料庫和流程將實現數位化,包括患者紀錄、藥效、醫療器械、可穿戴設備、臨床試驗、監測醫療品質、監測傳染病傳播,以及對藥品和疫苗供應的跟蹤等。數位化所形成的大量資料,將使AI 更能把握新的應用機會。

最近,有些醫療機構的放射科已經實現了數位化。背光膠片檢視器已升級為可以進行3D 精密掃描的視覺化設備,使放射科的遠端診斷和AI 輔助診斷成為可能。個人病歷和保險紀錄正在快速彙集成巨大的匿名資料庫(前提是法律允許)。利用這種資料庫,AI將可以精準地追蹤患者的病情,對醫生進行評估,提高治療效率,輔助進行醫學教學,及早發現和預防疾病等。對藥物使用情況的詳細、完整的紀錄,將有助於醫生和AI 了解每種藥物的適用條件,進而提高療效並避免藥物濫用。透過數十億個實際案例(尤其是那些包括最終治療結果的案例)的訓練,AI 將可以實現更精準的自我提升。透過對患者完整的病史和家族史的分析,AI 將可以實現個性化治療。同時,AI 還可以對大量的新藥、治療過程和研究進行完整的追蹤。這些工作都是用傳統的人工方式難以完成的。

其次,那些新的革命性的醫療設備/技術從誕生時起就是數位化的。比如,在診療過程中,透過可穿戴設備持續監測心率、血壓、血糖,以及愈來愈多的生理信號,這將彙集成龐大的資料庫。

這些資料庫可用於對AI 進行訓練,進而實現精準監測、預警、診斷和維護。

再次,在醫學研究領域,突破性的新技術也會為我們帶來大量的資料。比如顛覆生物學的DNA 測序技術會為我們帶來關鍵的基因資料資訊;利用數位聚合酶鏈式反應(ddPCR)技術,我們可以準確地獲取病原體(例如新冠病毒)和基因突變(癌症標誌物)的資料;利用下一代基因測序(NGS)技術,可以快速地進行人類基因組測序,而基因測序所產生的資料量非常龐大,AI 能夠「讀懂」這些資料,但人類卻無法「讀懂」。CRISPR 是突破性的基因編輯技術,在未來,人類有望利用該技術根除許多疾病。最後,藥物和疫苗研發也正在走向數位化,並開始與AI 結合(我在本章後面的部分將對這一點做詳細的介紹)。所有這些醫療進步所產生的資料,都可以與AI 及其他數位技術深度結合,產生巨大的價值。

那麼,為什麼像IBM Watson 這樣的用於癌症治療的AI 計畫沒有成功呢?當IBM 與德州大學安德森癌症中心(MD Anderson)和紀念史隆凱特林癌症研究中心(Memorial Sloan Kettering)等備受尊敬的AI 醫療機構合作時,IBM 錯誤地決定主要依靠這些機構的醫療專業知識資料來對Watson 進行訓練。的確,這些資料庫囊括了由最頂尖的醫生耗費多年心血精挑細選出來的大量經典教學案例,特別適合醫生學習用,因為每個案例都可以幫助醫生學會一些關鍵概念,在與其他知識點融會貫通之後,醫生可以將其應用於臨床診療。但AI 是透過大量數據來學習的,不是透過概念來學習的,而這些資料庫對於AI 來說實在太小了,所以Watson 無法達到人類醫生診斷癌症的水準。IBM Watson 也曾經試圖用大量的醫學文本(如教科書和研究論文)來增加其知識,但這些文本也是為人類閱讀而寫的,而AI 需要的是大量的關於真實患者實際的療程和效果的資料。癌症的診斷和治療是一項艱巨複雜的任務,AI 醫療應該從擁有大數據集且適合AI 的較簡單的任務開始。

我相信AI 和醫學界已經從Watson 這個AI 計畫上吸取了教訓,開始務實地將注意力轉移到更適合使用AI 的領域,比如藥物和疫苗研發、可穿戴設備的資料獲取、DNA 測序的應用、放射科的輔助看片、病理科的輔助診斷。精準醫療方案,以及智慧化的醫生助手。同時,特別重要的是,相關的研究和探索需要符合醫療產業的特性(比如說有合適的管道,不需要教育市場等),並採用將AI與人工相結合的方式來推進(不要過於激進,不要一開始就用AI取代醫生或科學家)。在未來二十年,這樣一個務實的、由資料驅動的AI 醫療產業必能蓬勃發展。下面我們就來深入探討幾個既務實又有價值的領域,比如新藥研發。

AI 與精準醫療及診斷:讓人類活得更加健康長壽

除藥物及疫苗的研發外,AI 還會以多種方式重塑醫療行業。精準醫療,指依據患者的個人實際情況,為其制定最適宜的治療方案,而非盲目使用某種重磅藥物。隨著包括患者病史、家族病史以及DNA 序列等在內的資料愈來愈多地被AI 系統採集,精準醫療的思想也會被愈來愈多地實現。這種根據個人情況提供優化客製的服務,正是AI 的優勢所在。

我預計,在今後二十年中,AI 在診斷能力方面將超越絕大部分人類醫生,而且這一趨勢將率先在放射學一類的領域中有所體現。目前,在利用某些特定類型的MRI 和CT 影像進行診斷方面,電腦視覺演算法就已經比優秀的放射科醫生做得更為出色。

在〈無接觸之戀〉中,二十年後,絕大多數放射科醫生的工作已經被AI 接管,由AI 輔助的自動化放射科,能夠承擔從拍片看片到分診的全流程工作;此外,我們還看到AI 在病理學和眼科診斷上也表現出卓越的能力。AI 診斷將逐個攻克不同的疾病,陸續進駐不同的科室,最終代替全科醫生對患者進行診斷。

醫療工作關乎患者的生命,責任十分重大,所以,AI 對醫療行業的覆蓋,需要循序漸進地推進。最初,AI 可能只做為人類醫生的輔助工具,或者僅在人類醫生人手不足的情況下使用。但隨著時間的推移,透過在更大量的資料上進行更多的訓練,AI 的診斷能力將變得更強大。多年後,可能大多數醫生,會從親自診療轉向審閱AI 系統的診療結果;他們的工作重心,將放在給予患者更多同理心和關懷上,放在與患者進行更多溝通與交流上。

未來,即便是高度依賴人類醫生審慎判斷和靈活操作的複雜手術,AI 也能在其中發揮作用。2012 年,機器人輔助手術僅占所有手術的1.8%;到2018 年,這一數據已增至15.1%。同時,機器人醫生已經能夠在醫生的監督下完成一些半自動化手術,如結腸鏡檢查、縫合術、小腸切斷與吻合術、植牙等。

根據這種趨勢,我們可以預測,二十年內,在某種程度上所有手術都將包含機器人的參與,而由機器人全權負責的手術比例也將大大提高。奈米醫療機器人更會具備多種人類醫生無法具備的醫療能力。這些肉眼看不見的「機器人醫生」(僅有1 ∼ 10 奈米大小)可以修復受損細胞、對抗癌症、改善基因缺陷,或者替換DNA 分子以根除疾患。

可穿戴設備將為AI 在醫療領域的發展提供沃土,就像〈無接觸之戀〉中能夠採集加西亞的生物資料的各類感測器一樣。未來,我們會住在帶有溫度感測器的房間,用智慧馬桶、智慧床鋪、智慧牙刷、智慧枕頭,還有各式各樣的隱形設備⋯⋯這些設備都將定期採集人類的生命體徵及其他相關資料,從而檢測一個人是否會出現健康危機。

AI 系統將匯總、整合所有設備採集到的資料,然後準確判斷一個人的健康狀況,無論是發燒、中風、窒息,還是心律失常,哪怕僅僅是跌了一跤,都逃不過AI 的「眼睛」。而且,所有這些物聯網資料都將與人們的醫療資訊(如病史、接觸者追蹤紀錄、感染控制資料)結合起來,用來加強對未來可能發生的大流行病的預測和防控。

在這個過程中,隱私安全可能成為使用者最擔憂的問題,因此在訓練過程中,AI 系統需要對資料進行匿名化處理,比如用難以溯源的化名對使用者加以區分和指代。同時,我們應該開發相應的技術解決方案,讓人們在隱私安全得到保障的前提下,享受到集中式AI 帶來的便利(更多相關內容詳見第九章)。最後,我們還需要一些創新性的法案,例如賦予人們在去世後捐獻自己資料的權利。

2019 年的研究顯示,到2025 年,全球AI 醫療市場的年複合增長率將達到41.7%,市場規模將超過一百三十億美元,包括醫院工作系統的建設、可穿戴設備及虛擬醫療助理的開發、醫療成像和診斷、治療方案的擬定等,以及最重要的藥物及疫苗研發。而新冠病毒的出現,正在加快這增長速度。

最後,我認為AI 有助於人類長壽─ 它不僅幫助我們活得更久,而且會提升生活品質。AI 將利用大數據和個性化資料,為每個人提供客製化的營養和膳食計畫、睡眠和運動建議,以及藥物和診療方案,從而達到延年益壽的效果。先進的生物技術將不再是超級富豪「返老還童」的特權,而是所有人都有機會享受的福利。

有專家認為,隨著醫學、生物學和AI 領域的技術反覆運算與升級,人類的壽命可能會延長二十年。讓我們期待見證AI 長壽的奇跡吧!

AI 2041:預見10個未來新世界

(本文摘自李開復、陳楸帆著《AI 2041:預見10個未來新世界》,天下文化提供)


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