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辽宁女排丁霞受伤对话乔尔·杜德利:中国有望成为数字医疗的领军者 | 智能生活

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    乔尔·杜德利(Joel Dudley)对未来医疗的形态充满憧憬。作为美国西奈山伊坎医学研究所所长,他致力于数字健康和人工智能领域,曾通过大数据分析出阿尔茨海默病的可能病因是疱疹病毒。他还在西奈山医学院创立了下一代医疗研究所,并于今年担任西奈山卫生系统精准医疗执行副总裁。

    

    在他的未来健康体系蓝图中,数字医疗占据了相当大的板块。在高度信息化的当代社会,数字医疗综合了计算机技术、人工智能,不仅精准服务个人,还为公共卫生管理创造了巨大利好。无疑,数字医疗将成为未来医疗生态中不可或缺的一环。

    

    在“2018腾讯WE大会”之前,我们有幸对话了杜德利教授,并和他一同探讨数字医疗的现状和前景。

    

    在聊到中国是否会引领数字医疗时,他认为答案是肯定的,因为中国的环境有利于数字医疗的创新。事实上,我们已经能在国内看到一些创新了,例如结合人工智能和医学的“腾讯觅影” ,就在尝试帮助医生分担观察切片在内的一系列工作。

    

    当然,数字医疗在未来不仅仅是一种医疗辅助手段。在杜德利的畅想中,数字医疗还包括新型的智能诊所,它们将独立于中心化的传统医院和诊所,未来甚至可能出现在每家每户中。

    Q果壳:首先,我们想请教一个关于数字医疗的伦理问题。AI是数字医疗的重要组成部分,如果它在临床诊断中,为病人开了错误的药,那谁该承担责任呢?杜德利:好吧,这确实是个值得思考的问题。实际上,目前数字医疗中的AI不会直接面对患者。它只能提供建议,医生对此有选择的权力。如果开错了药,那么AI就是横在患者和医生之间的障碍。因此,很难说谁该负责。

    

    而且并不是只有AI犯错,医学里还有其他容易出错的地方。比如,为了预防乳腺癌的乳房造影术。临床推荐每次执行都要隔一段时间。然而,随着时间的流逝,人们发现这种筛查太频繁,而且花费也不少。同样的例子还有前列腺癌筛查。所以这个问题的确很难回答。好在美国食品药品监督管理局(FDA)已经开始制定一系列的法规解决这类问题。

    

    我们对很多药物的作用原理都不是很清楚。和AI一样,药物也处于一个黑箱中。但两者的不同之处在于,药物获得新信息时并不会改变自己,而AI可以。所以一个想法是,算法开发者应该确保AI的内部运作不会改变太多,来防止这种情形发生。

    Q果壳:您认为如何降低数字医疗的成本呢?

    杜德利:总的来说,数字医疗最好的一点就是其成本低于药物。因为它不必涉及化学物质的生产。而且,药物需要考虑供应链带来的成本,因此APP要比药物更便宜。

du de li: zong de lai shuo, shu zi yi liao zui hao de yi dian jiu shi qi cheng ben di yu yao wu. yin wei ta bu bi she ji hua xue wu zhi di sheng chan. er qie, yao wu xu yao kao lv gong ying lian dai lai de cheng ben, yin ci APP yao bi yao wu geng pian yi.

    

    此外,我们缺乏临床证据表明数字医疗能起作用,而相关临床试验的花费是很大的。所以,我们需要在这方面加大投资。不过一旦投资得到回报,数字医疗应该会比药物便宜。Q果壳:您觉得如何在发展中国家或地区建立数字医疗体系?

    杜德利:某种意义上,在这些地区建立数字医疗体系更容易些。可以用短语“跨越”(leap-frogging)来解释。举个例子,中国的支付系统比美国好,原因恰恰是因为中国曾经没有支付系统。

    

    所以,中国需要跨越到新的支付系统——和过去几十年发展起来的旧系统一样完善,并抛开旧系统的负担。一些欧洲国家的支付系统比美国还糟。比如德国,那里只接受现金,抗拒任何数字支付手段。所以同样的道理,如果一个地方没有像样的医疗设施,恰好给了数字医疗设施建立的契机。Q果壳:如果未来某一天,数字医疗的成本变得极低,那它会取代人类医生吗?

    杜德利:更有可能是辅助医生。随着越来越多的信息进入医疗保健领域,医生们如何整合信息成为难题。很长一段时间内,数字医疗都会是医生的辅助工具,帮助他们接触更多病人,并改善患者的就医体验。

    

    至少目前,美国的医生们都忙着在电脑前录入数据,和患者沟通的时间不多。在我看来,人类总还是喜欢沟通的。但这不意味着人们也喜欢和聊天机器人对话。当聊天机器人更先进时,它们可能会接管医生的一些工作。

    Q果壳:所以在未来数字医疗会成为简便的医疗助手?

    杜德利:有可能,它会使医疗所需要的教育和经验的积累越来越低。打个比方,在上世纪七十年代,你的电脑坏了,想修好它得读个计算机科学或者电气工程师的博士学位。但今天,随便一家百思买电脑城或者电子产品店,甚至一些高中生都能修好。因为他们有了强有力的工具。同样的事或许也会发生在医疗领域,你可能不再需要内科医生和护士了。

    Q果壳:那数字医疗在今天取得了哪些突破性的进展呢?

    杜德利:我想大概是心血管疾病领域。可穿戴设备之类的数码工具能够远程监控心脏功能。例如,最新的Apple Watch就有ECG传感器。假设苹果有人试图通过手表获得你的血压数据,这是很难实现,因为他们只能在手腕上做文章。不过,我依然认为血压和心脏病是数字医疗最容易取得成果的地方。

    

    癌症领域也是,虽然在这方面有所进展更难一些。此外,别忘了精神健康领域。一些研究表明,有些APP确实能减少抑郁等。对经济状况和个人福祉来说,精神疾病属实是个沉重的负担。

    Q果壳:您认为中国会在数字医疗领域成为领先国家吗?

    杜德利:我觉得中国很有把握成为领头者。原因并不是有人所说的不注重隐私带来的数据共享,而是中国的环境更适合某些创新。比如说,中国人比美国人更习惯体检。在美国,人们只有生病才去看医生,因此错失在发病前干预的机会。

    Q果壳:在医学研究领域,AI如何取代研究人员?

    杜德利:在AI方面,有许多激动人心的进展,比如深度学习。不过这种神经网络不是最近才有的,我们能够实现的神经网络规模取决于加速算法的GPU等。而一些算法在强化学习方面取得了进步。再有就是生成对抗网络,算法能模拟出以假乱真的图片。这意味着,算法不仅能从现有的海量数据中学习,还能从这些数据中模拟未来的情况。

    

    接着加上强化学习的部分。最早出现在大众媒体上的强化学习,据我回忆应该是谷歌的一个算法——机器自学如何快速过关《超级马里奥兄弟》。机器先读取屏幕,然后随机按下按钮,如果马里奥走对了,或者说游戏得分上涨,机器学习就会得到正确操作的强化。而有的随机操作没有让得分上升的话,神经网络就会选择别的方法。

    

    不断的尝试,不断的犯错,算法能靠自己学会玩《超级马里奥兄弟》。AlphaGo也是同样的道理,只不过难度有所提升。可见强化学习的力量有多大。因为它不需要人教它规则,自己就能学会怎么做。在生物医学研究领域,它同样会发挥巨大作用。这是研究者们的巨大机会。

    

    事实上,目前已经有一些美国的公司在做这些事了,比如斯坦福大学人工智能专家、在线教育平台Coursera联合创始人达芙妮·库勒(Daphne Koller)创办的公司。她致力于研究与高通量方法结合的机器人学,使AI能直接和机器人连接。

    西奈山医院的Lab100智能诊所 | Cactus

    Q果壳:您对数字医疗的展望?

    杜德利:我的兴趣在于,我们如何打造全新的医疗保健体系,打造一个去中心化的体系。现在的医疗保健都还围绕着医院和诊所。我们设计了一个电话亭原型机,能实现健康检查功能,比如测量血压什么的。我认为健身房、药店甚至家中都能安装这样的智能诊所。打造全新的医疗保健网络,便是我的兴趣所在。

    

    作者: W,Eon

    编辑:W, Eon, Iris

    配图均来自腾讯WE大会

    一个AI 家家装上智能诊所,有需要就召唤AI!

    

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