英國(guó)《自然》雜志24日在線發(fā)表的一篇癌癥相關(guān)研究論文，描述了一種利用深度學(xué)習(xí)算法來根據(jù)照片分類皮膚癌的人工智能（AI）系統(tǒng)，表現(xiàn)不亞于專業(yè)臨床醫(yī)生。這項(xiàng)研究突出展示了人工智能支持、簡(jiǎn)化和擴(kuò)展皮膚癌診斷的潛力。
皮膚癌是為常見的人類惡性腫瘤，病因迄今不明。其根據(jù)腫瘤細(xì)胞的來源不同而有不同的分型，包括表皮、皮膚附屬器、皮膚軟組織、周圍神經(jīng)、黑素細(xì)胞、皮膚淋巴網(wǎng)狀組織和造血組織等；而臨床表現(xiàn)則分為鱗狀細(xì)胞癌、基底細(xì)胞癌、惡性黑色素瘤以及濕疹樣癌。皮膚癌通常由肉眼觀察診斷，然后通過活體組織切片和組織學(xué)檢查確診。研究人員過去曾試圖開發(fā)自動(dòng)分類系統(tǒng)，但由于皮膚病變的外觀差異很大，實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)并非易事。
美國(guó)斯坦福大學(xué)研究人員安德魯·伊斯特瓦及其同事，此次用來自2000例不同皮膚癌病例的12.9萬張圖像，形成了一種深度學(xué)習(xí)算法，攻克了這一難關(guān)。深度學(xué)習(xí)屬于機(jī)器學(xué)習(xí)的新領(lǐng)域，是可以建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在監(jiān)督學(xué)習(xí)或無監(jiān)督學(xué)習(xí)情況下，它能模仿人腦的機(jī)制來解釋數(shù)據(jù)、圖像、聲音和文本。研究團(tuán)隊(duì)在測(cè)試中評(píng)估了系統(tǒng)識(shí)別常見和死亡率高的皮膚癌類型（分別為角質(zhì)形成細(xì)胞皮膚癌和惡性黑素瘤）的能力，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，該人工智能系統(tǒng)與21位專業(yè)臨床醫(yī)生的表現(xiàn)相當(dāng)。
機(jī)器人醫(yī)生名叫沃森，在國(guó)際上已經(jīng)頗有名氣：在美國(guó)它在智力競(jìng)賽節(jié)目中打敗過人類冠軍，在日本它只花了10分鐘就確診了一例罕見白血病……
在天津市第三中心醫(yī)院的義診現(xiàn)場(chǎng)，在“聽”腫瘤科主任吳塵軒“講述”了患者的病情信息后，沃森醫(yī)生“思考”了10秒，隨即為這位胃癌局部晚期患者開出了一份詳細(xì)的西醫(yī)診療方案分析單。
“這與醫(yī)生給出的治療方案完全一致，即通過化療將腫瘤縮小后再進(jìn)行手術(shù)，”吳塵軒指著分析單上幾個(gè)綠色的條目說，這是沃森提供給醫(yī)生參考的佳診療方案，依據(jù)的是目前全球范圍內(nèi)對(duì)相關(guān)病例的大數(shù)據(jù)分析，其中包括詳細(xì)的用藥、治療建議、全文文獻(xiàn)參考等。
與人類醫(yī)生相比，沃森的反應(yīng)之快令人望塵莫及，“僅用了短短幾秒鐘，大大提高了診療效率。”吳塵軒說，沃森的分析單中還同時(shí)列出了橙色和紅色的部分，分別代表謹(jǐn)慎使用和不推薦使用，“甚至能比醫(yī)生考慮得更全面，把風(fēng)險(xiǎn)降到低。”
試想，芯片比全球好的實(shí)驗(yàn)室更厲害，可迅速拿出疾病的準(zhǔn)確診斷？微型攝影機(jī)能從分子層面上檢驗(yàn)藥片的真假？系統(tǒng)可以從語言中檢查出此人患有心理疾病？ IBM 認(rèn)為，這 3 件事都可以在幾年之內(nèi)做到，因?yàn)樗麄冇写罄鳎喝斯ぶ悄?+ 新型硬件。
IBM 研究室已經(jīng)開始著手把這 3 項(xiàng)研究變成成熟的醫(yī)療工具，將公司現(xiàn)存的機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能系統(tǒng)與芯片、毫米波相控陣感測(cè)器等結(jié)合。
AI + 超音波系統(tǒng)，“看”到疾病和危害
首先要提到的“超音波系統(tǒng)”，是一種廣范圍的電磁波譜成像技術(shù)，不僅可以獲取人眼可見光形成的圖像，還能模擬超出此范圍的電磁波圖像。
使用高性能相機(jī)和其他感測(cè)器，臨床醫(yī)生就能發(fā)現(xiàn)用藥是否適合患者。“用這種超音波技術(shù)，人們就像長(zhǎng)了第三只眼，能發(fā)現(xiàn)我們?nèi)粘Ｋ雎缘木€索。”IBM 技術(shù)總監(jiān) Rashik Parmar 說。
AI + 芯片實(shí)驗(yàn)室，精細(xì)疾病早診
似的，IBM 也有可能會(huì)在幾年內(nèi)推出一種新的人工智能分析技術(shù)：芯片實(shí)驗(yàn)室。這種設(shè)備也就荷包大小，用一滴血或任意體液就能分析出細(xì)菌、病毒或預(yù)示著某種疾病的蛋白質(zhì)。
Parmar 表示，IBM 從 6、7 年前就開始探索“納米纖維”這種概念了，那時(shí)是要做一種可以模擬氣味的工具。如果將納米纖維與其他種類的感測(cè)器相結(jié)合，就能用納米結(jié)構(gòu)來檢驗(yàn)體液，包括唾液、血液、液體活檢的樣品，從中分析潛在的疾病。再結(jié)合數(shù)碼化制造和 3D 打印等技術(shù)，IBM 就能把感測(cè)器放入定制化探針，幫助有效分析。
AI + 文字資訊，形成精神疾病模型
精神疾病，是一個(gè)需要人工智能技術(shù)仔細(xì)咀嚼大量數(shù)據(jù)、再化做有效醫(yī)學(xué)見解的領(lǐng)域。在接下來的兩年內(nèi)，IBM 會(huì)制造出能從人講話中診斷精神疾病的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)原型。
在精神疾病診斷中，患者的談話一直是醫(yī)生用以判斷病情的重要因素。語速、音量、用語特點(diǎn)，都可以用于判斷精神疾病。現(xiàn)在 IBM 把這個(gè)分析工作交給了人工智能，從患者與醫(yī)生的交流，或人們自己在社交網(wǎng)站上寫下的話語，都可以做為分析材料。
IBM 能做到這一點(diǎn)，前提是他們已花費(fèi)數(shù)年時(shí)間來研究精神、心理障礙與語言之間的關(guān)聯(lián)，建立起一套測(cè)量體系。“我們目前提上日程的研究，是要弄清這件事：對(duì)于特定的個(gè)體來說，某段話中的某些用語，能否幫助我們理解這個(gè)人的心理狀態(tài)？”技術(shù)總監(jiān) Parmar 說。
人工智能切入醫(yī)療領(lǐng)域
隨著人工智能技術(shù)的不斷推進(jìn)及醫(yī)療服務(wù)需求持續(xù)增長(zhǎng)，“人工智能+醫(yī)療”將成為解決醫(yī)療資源不足、提升醫(yī)療領(lǐng)域生產(chǎn)的重要推動(dòng)力。
阿里云研究中心的報(bào)告指出，未來3年至5年，在智能服務(wù)階段，數(shù)據(jù)可得性高的行業(yè)人工智能將率先用于解決行業(yè)痛點(diǎn)，爆發(fā)大量場(chǎng)景應(yīng)用。從應(yīng)用行業(yè)的角度來看，醫(yī)療、金融、交通、教育、公共安全、零售、商業(yè)服務(wù)等行業(yè)數(shù)據(jù)電子化程度較高，因此這些行業(yè)將會(huì)率先涌現(xiàn)大量的人工智能場(chǎng)景應(yīng)用。
“人工智能+醫(yī)療”是將人工智能及相關(guān)技術(shù)應(yīng)用在醫(yī)療領(lǐng)域。IDC Digital預(yù)計(jì)，到2020年醫(yī)療數(shù)據(jù)量將達(dá)40萬億GB，數(shù)據(jù)生成和共享的速度將迅速增長(zhǎng)，其中八成的數(shù)據(jù)為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。機(jī)構(gòu)認(rèn)為，未來人工智能將在醫(yī)療領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用，尤其在輔助診療、藥物挖掘、醫(yī)學(xué)影像、基因組學(xué)等細(xì)分場(chǎng)景。
從全球來看，在“人工智能+輔助診療”的應(yīng)用中，IBM Watson是目前全球較為成熟的案例。IBM Watson將基礎(chǔ)能力與人類醫(yī)生的一般醫(yī)療診斷模型進(jìn)行融合，提供輔助診療的處理邏輯能力。Watson已通過了美國(guó)職業(yè)醫(yī)師資格考試，并部署在多家醫(yī)院提供輔助診療服務(wù)。去年12月，浙江中醫(yī)院聯(lián)合思創(chuàng)醫(yī)惠與杭州認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)科技有限公司共同成立沃森聯(lián)合會(huì)診中心，這意味著IBM Watson for Oncology在中國(guó)醫(yī)療領(lǐng)域的商業(yè)試應(yīng)用正式落地，未來將開啟一個(gè)新型的智能化人工智能輔助診療時(shí)代。除了IBM在“人工智能+輔助診療”領(lǐng)域廣泛布局外，谷歌、微軟、百度等科技巨頭也在積極切入。
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