谷来丰：人工智能在医疗健康领域的应用
2017-05-24 MedSci MedSci原创
谷来丰是上海交通大学海外教育学院副院长、国际领导力研究所副所长。在2017年（第九届）中国医药战略峰会暨中国健康产业蓝皮书发布会上，他针对人工智能在医疗健康领域的应用发表演讲。受益于互联网和计算机新一代技术创新，人工智能（artificial intelligence, AI）在更加实用的层面上进入了发展快车道。作为人工智能赖以突破的三大要素，互联网大数据、强大的运算能力，以及深度学习模式的突
谷来丰是上海交通大学海外教育学院副院长、国际领导力研究所副所长。在2017年（第九届）中国医药战略峰会暨中国健康产业蓝皮书发布会上，他针对人工智能在医疗健康领域的应用发表演讲。
受益于互联网和计算机新一代技术创新，人工智能（artificial intelligence, AI）在更加实用的层面上进入了发展快车道。作为人工智能赖以突破的三大要素，互联网大数据、强大的运算能力，以及深度学习模式的突破，造就了语音、人脸识别准确率的惊人提升，这使得人机对话像人与人一样更加自然，乃至可以像“阿尔法狗（AlphaGo）”一样去找寻规律和自我决策。总之，近年来，人工智能称得上是当前科技界和互联网行业最为热门的话题。
一、人工智能的前世、今生和未来
1946年2月14日，世界上第一台计算机在美国宾夕法尼亚大学诞生。
1956年的夏天，在美国达特茅斯举行的一次被认为具有里程碑意义的讨论会上，约翰-麦卡锡首次提出了人工智能这一术语。当时，他与马尔温-明斯基、爱德华-费根鲍姆等10位年轻的学者提出了一个雄心勃勃且极富挑战性的研究计划：不仅希望通过程序使计算机能进行棋类游戏并完成其他任务，而且还可使人类智能的各种特点和学习的各个方面都能够在机器中得以实现。
1997年5月，IBM公司开发出的一台“深蓝”超级电脑击败了当时世界排名第一的国际象棋大师卡斯帕罗夫，这个人工智能技术的一个完美表现。
2005年，雷-库兹韦尔撰写的书籍《奇点临近》一部预测人工智能和科技未来的奇书。本书结合求解智能问题的数据结构以及实现的算法，把人工智能的应用程序应用于实际环境中，并从社会和哲学、心理学以及神经生理学角度对人工智能进行了独特的讨论。
2016年1月，由谷歌旗下人工智能公司DeepMind研发的计算机围棋程序“阿尔法狗”，这项程序在一项竞赛中以5比0的成绩战胜了欧洲围棋冠军樊麾。2016年3月，阿尔法狗在围棋游戏中战胜世界冠军棋手李世乭。
人工智能作为21世纪科技发展的最新成就，深刻揭示了科技发展为人类社会带来的巨大影响。
二、人工智能在医学的应用案例
近年来，科学家们纷纷投入人工智能开发，并且利用人工智能用于预测和检测儿童哮喘前兆、阿尔茨海默病、癌症、心脏病、病人死亡、血型、化学分子气味等。下面列列举几个案例来进行说明。
案例1：苹果公司Apple Watch的应用程度app
苹果公司Apple Watch的应用程序App，是由硅谷风险投资结构Andreessen Horowitz投资的初创公司Cardiogram开发出来的。尽管只有25万人下载这款App进行尝试，但是多达10万人会每天使用这款App，而且在那些没有卸载这款app的用户中，有多达73%的人会每天使用。
这款App程序利用apple Watch内置的心脏传感器给用户提供心脏健康方面的建议。与此同时，Cardiogram公司也会做一些研究，如关于非正常心率跳动的研究，并在由美国心律协会（Heart Rhythm Society）举办并且有心脏电生理学家参加的会议上发布了它的研究结果。
曾在谷歌工作后创办Cardiogram的Brandon Ballinge说道，“心脏病专家没有时间来看苹果公司和谷歌公司开发的智能可穿戴设备中的健康数据。但是机器可以查看所有这些数据。”。目前，苹果和谷歌这些科技巨头都已经发明了可以让用户用来安全存活以及分享健康信息的软件系统，这些信息主要是通过传感器来收集。
另外，Cardiogram还研发了一种基于AI技术的深度神经网络算法（一种可以从分析数据中学习的计算系统），该算法已经测量过几百万用户的心率情况。使用该网络的目标是识别出用户的心率颤动情况，通俗来说就是心跳不规律。上述研究发现，与医院使用的筛查试验相比，使用智能手表心率传感器进行测试的结果准确率高达97%。
案例2：人工智能诊断皮肤癌准确率达91%
斯坦福大学一个联合研究团队开发出了一个皮肤癌诊断准确率媲美人类医生的人工智能。他们通过深度学习的方法，用近13万张痣、皮疹和其他皮肤病变的图像训练机器识别其中的皮肤癌症状，在与21位皮肤科医生的诊断结果进行对比后，他们发现这个深度神经网络的诊断准确率与人类医生不相上下，在91%以上。
基于这一发现，未来手机当医生不是梦。在未来，我们或许可以在手机上下载一个app，开个摄像头让机器医生帮我们看一看，这是不是皮肤癌的早期症状。
案例3：IBM医疗机器人沃森
IBM公司DeepQA计划小组开发的人工智能系统沃森机器人（以IBM公司创始人Thomas Watson的姓氏命名）不仅可以提供可选择的诊疗意见，还能帮助医生总体评估该方案的疗效及风险。从肿瘤学角度而言，沃森的作用主要基于是大数据为临床医生进行决策参考，如最合适的手术时间、最合适的治疗方案。其主要技术原理是通过搜寻知识源并多角度运用小算法，对可能的各项答案进行基于多维度、可靠性的选择判断。
相比于人类医生，沃森的优势如下所示：
（1）将历史上所有已知疾病和药物存进数据库，浏览和更新每天的医学文章，获得实际上各个医院的统计数据。
（2）可以了解我的所有基因组和完整病历，了解我的家族病史。知道我最近去过热带国家。
（3）沃森永远不会说他累了，饿了，病了，情绪不好了。
案例4：机器人药剂师
人类药剂师开药方的错误率大约为1.7%。全美国，人类药剂师一年会犯5000万次错误。
旧金山医学院2011年使用机器人做药剂师，确认病人的处方信息，过敏史，计算哪些药物在一起可能产生不良反应。在开业第一年，机器药剂师就开出200万张药方，没有一例错误。
案例5：计算机服务器
位于剑桥大学附近的欧洲基因中心没有因为英国脱欧而受到影响。在该中心，人们希望看到的瓶瓶罐罐和测试设备都没有，代之以无穷无尽的计算机服务器。
依靠基因测序分析得癌症的概率而采取预防措施，已经被大众认知。
最著名的案例就是安吉丽娜-朱莉，由于她的母亲和外祖母都在相对年轻时死于乳腺癌，在接受基因测试后，结果发现她带有癌变基因BRCA1，患乳腺癌的概率是87%。她于是决定干预这种疾病。她陈述公开的原因，“我选择把自己的事情说出来，是因为很多女性并不知道自己活在癌症的阴影下，我希望她们也能够进行基因测试，如果发现自己患癌症的风险很高，也可以采取有效措施。”
这一说法是悖论的，毕竟如果经过基因检测，发现被测试者有脑瘤倾向，是否也会采取类似的行动？
案例6：达芬奇手术机器人
作为国际上最先进的外科设备，机器人“达芬奇”得名于500年前意大利奇才达芬奇在图纸上画出的最早的机器人雏形。后人以此为原型设计出了用于医学手术的机器人，并以“达芬奇”的名字命名。据了解，目前达芬奇机器人在国内仅60多台，并开始在普外科、泌尿外科、心血管外科、耳鼻咽喉科等多个学科使用，开展微创手术。
微创方法实施复杂的外科手术，由外科医生控制台、床旁机械臂系统和成像系统三部分组成。达芬奇机器人集成了三维高清视野、可转腕手术器械和直觉式动作控制的三大特性，在病人体内能准确无延时地重现外科医生的手部动作，完全实现了精准操作、精细切除和精准缝合，而且手术创口更小，病人术后可以获得最佳康复效果。
案例7：感知人体细微变化的传感器
2014年，耶鲁大学研究人员宣布成功地利用手机控制人工胰脏。52个病人参与实验，每位患者都在腹部植入小小的传感器和胰岛素泵。传感器将血糖信息发送给智能手机，手机靠安装的app计算胰岛素泵注入的胰岛素和胰高血糖素的量。
谷歌和制药巨头诺华开发特种眼镜来测量泪液中的血糖值。
精灵科学公司开发的智能尿布，测量分析婴儿的粪便，了解孩子的健康状况。
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#健康领域#
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学习了谢谢分享。
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很好的趋势，重大利好
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