Nature最新書評：無情的演算法如何為醫療帶來人性
大資料文摘出品
來源：nature
編譯：Stats熊、錢天培
究竟人工智慧是如何在醫學領域進行應用的？他們是否可以解放醫生的雙手，可以讓他們全身心的投入到病人身上？
在醫學領域，人工智慧還有多長的路要走，那就要從埃裡克託波爾的《深度醫學》一書中尋找答案。
現在市面上有太多關於人工智慧的書籍，很難再寫一本從中脫穎而出。這當中不乏有將人工智慧列為第四次工業革命來大肆宣傳，也有一些將其列為現代社會的最大威脅，當然更多的是形容它們具有智慧卻缺乏人性。
最近，埃裡克託波爾的《深度醫學》著實是一本久違的佳作，更是獲得了《Nature》書評專欄的表揚。
埃裡克.託波爾是加州拉霍亞市的斯科利普斯翻譯研究所主任，同時也是一名心臟病專家。《深度醫學》一書總結了人工智慧的優缺點，並將我們帶到了一個未來世界。
在那裡，醫患關係將由人工智慧重新塑造。
託波爾的觀點可以被概括為：“人工智慧可以為醫療系統帶來更多的人性和溫情。”
雖然說人工智慧近幾年來改變了人們搜尋、購物、互聯的方式，但相比而言，在醫療健康領域這些影響少之又少，難以得到實現。現如今，電子醫療化記錄、賬單資料採集、還有其他類似於機器人手術這樣的高科技反而讓醫療健康變得不再人性化。
那我們不禁要問：人工智慧這樣的發展趨勢能否被逆轉，醫患關係又能否被修復？還是說這些問題會因為原來越多的人被機器所取代而加劇惡化？
託波爾對此持樂觀態度。
《深度醫學》一書對人工智慧在醫學領域的應用做了頗為廣泛的調查，其中最顯而易見的應用就屬醫療影像了。我們知道，影象識別演算法被應用在放射學、病理學和面板病學領域，能在這些領域裡識別X光片、發現腫瘤細胞和推斷面板損傷。
託波爾在書中描述了在眼科和心臟科領域中相類似的應用，用人工智慧去識別糖尿病人的視網膜、通過追蹤腕管感測器資料去判斷心律不齊的狀況，如房顫。
更為與眾不同的應用是，把讓人工智慧用在提高心理健康上——通過機器人識別人類的聲音波動和表情變化來判斷情感變化。託波爾認為，那些整合線上行為（比如打字或者滾動模式）、感測器、醫學文獻和臨床記錄都是演算法成立不可或缺的一部分。
他認為，人工智慧將繼承機器最擅長的處理任務，而讓人類有時間去做他們更擅長的事情，比如為病人提供同情關心，並陪伴在他們身邊。
然而，託波爾也不得不承認，這個領域中相同的對照實驗很少。大部分研究還僅僅停留在科技公司進行演算法驗證的階段，所以我們對這些人工智慧技術應用在現實臨床實踐中的例項少之又少。
我們現在可能只在一場馬拉松中走出了第一公里。現在，這場馬拉松的主要參與者有：科技巨頭谷歌、百度、阿里巴巴、蘋果、亞馬遜、IBM和Microsoft，以及美國和歐洲近百家在醫療健康領域的初創企業，以及中國的130多家醫療人工智慧企業。
我們的問題很明顯：醫療健康已經變成一項昂貴的事業，不再滿足醫生和病人的需求。在那些富裕國家，成本越來越高，卻沒有相對應的改善。在那些貧窮的地方，隨著人口及其需求量擴大，衛生保障工作者缺少且不可持續。
這場馬拉松的背景也很吸引人：來自線上行為、感測器、智慧手機、基因組掃描、成像、實驗測試和臨床病理記錄的海量資料。如果說資料是新時代的“石油”的話，那這些健康資料就好比是精煉石油——人工智慧的出現讓這些精煉石油可以給診斷和治療提供決策的新驅動。
託波爾估計，這些資料價值是金融資料的6至10倍。
但是，大資料不等同於好資料。對於大多數醫療健康問題，我們可能沒有找到對應解決方案的資訊。比如，我們雖然知道社會決定因素在健康方面的作用，但卻很少收集他們相關資料。即使在資料很好、演算法精確、診療過程也得到改進的基礎前提下，醫生會選擇加入這場改變嗎？他們會表現出足夠的同情心嗎？
《深度醫學》指出，科技只是一種工具，我們真正需要的還是人與人之間的紐帶。
最後，託波爾提醒我們，如果我們想讓人工智慧服務於患者和臨床醫生，那就不能僅僅依託技術壟斷企業為我們帶來改變。我們自己也要成為這場變革的參與者。
《深度醫學》是託波爾的第三本科普書籍。他的第一本書是《醫學的創造性破壞》(2011)，側重於將感測器和測序作為醫學數字化的途徑。第二本是《即刻診斷》(The Patient Will See You Now, 2014)，描述了病人的實時健康資料能夠如何改變醫療系統。感興趣的讀者可以閱讀託波爾者的這三本著作，深入瞭解醫療變革新動向。
相關報道：