《人工智能关我什么事》

王文革 著

北京时代华文书局

2020.1

58.00元

王文革

中国人工智能学会高级会员，人工智能领域权威著作《情感机器》《第四次革命》中文版译者。在金融投资领域从业20多年，负责和参与过数十家企业的投资和上市工作，近年来专注于人工智能领域的投行和投资业务。涉猎甚广，对科学、文学等均有一定研究。现为多所大学兼职教授、多个地方政府和企业经济顾问，同时担任浙商全国理事会主席团成员、上海市科技翻译协会理事等。

本书从社会发展的进程和人工智能的起源开始，详细阐述了人工智能的算法，以及在文字和艺术、医疗、教育、零售流通、无人驾驶、餐饮、安防等领域的应用。同时，还介绍了人工智能与5G、物联网、区块链等技术结合。

人工智能与精准诊断

人工智能在医疗领域的一大应用，就是与医学影像结合，发展成为“智能医学影像”。据全球市场调查（Global Market Insight）的报告显示，智能医学影像已经成为人工智能医疗应用的第二大细分市场，而且人气还在不断升高。“医学影像”是什么呢？这可不是医生帮你摄影哦，其实它跟我们生病时经常会去的放射科有很大关系。比如X光、B超、CT等，这些医院的“透视眼”拍摄到的画面都算是“医学影像”。对于病人来说，拍摄这些“医学影像”并不是一件麻烦事，病人所要做的就是只是轻松地站在仪器对面或者躺在病床上让仪器扫描。但是，“拍片一时爽，诊断火葬场”，看似轻松的检测过程，背后可有一段影像科医生的辛酸血泪史！这些医学影像灰蒙蒙的，看起来好像都一样，实际上却暗藏玄机，只有专业的医师才能从这些图像里发现异常情况。怎么发现的呢？即使是久经沙场的医生也不能看一眼就下定论，而是要对一个病人的250～300张医疗影像进行比对，寻找发现问题。我们拿到的是一张薄薄的诊断书，但是医生却要看数百张影像。如果一个放射科医生每天要诊断超过60个病人的CT，那么他一天要看的影像就达到了15000～18000张，甚至到了疾病多发季节，一天要诊断的病人就超过了100个。不仅医生压力大，而且医患矛盾又容易发生：一方面，医生为了对病人负责，必须要仔细审查，不能遗漏任何一处异常，另一方面，病人等得心焦，容易闹脾气，这实在是一个苦差事。

但是，有了人工智能，医生的压力就能大大减少。“智能医学影像”能在很短的时间内完成对医学影像的初步筛选、判断，完成病灶筛查、靶区勾画、脏器三维成像、病理分析以及影像定量分析等，而且不需要休息，准确率不会因为疲劳受到影响。纽约大学兰恭医学中心（NYU Langone Health）发现，在找到并匹配特定的肺结节（通过胸部CT）方面，医学影像的自动化分析的速度比放射科医师要快62%～97%，据说每年能节省30亿美元。但是，这么高难度的医学诊断要如何通过人工智能来实现呢？我们先来看看智能医学影像的界定。它是将人工智能的图像识别、深度学习等技术应用在医学影像领域，帮助医生进行医疗诊断，以提高准确率和诊断效率的一种技术。图像识别，也就是对患者的影像进行识别，对影像进行分割、提取特征、标注关键信息。深度学习，就是能基于大量已有的影像数据和诊断数据，进而做出自己的判断，能够独立诊断疾病。简而言之，就是像一个普通的医生那样，先看图，找出关键信息，再做出分析。

目前已经有不少企业在这一领域大展拳脚，比如国内有初创公司Deepcare，提出利用机器学习实现对医学影像的智能诊断，从而解决三甲医院高级医生与普通医生的能力差距问题。腾讯首款人工智能医学影像产品“腾讯觅影”能对各类医学影像进行训练学习，智能识别病灶，辅助医生临床诊断的食管癌、肺癌、糖尿病视网膜病变等疾病的早期筛查，准确率都高达90%以上，糖尿病视网膜病变识别准确率更是达到了97%。在医学影像领域中最受关注的肺结节检测方面，国内的智能影像也有了重大突破。2017年，科大讯飞的智能影像产品，就在一场名叫LUNA的国际肺结节权威评测中夺得第一，获得平均召回率92.3%的检测效果，并刷新了世界纪录，真是一件值得骄傲的大喜事！

而在国外，美国的科技巨头IBM公司从2012年开始就已经与美国斯隆凯特琳癌症中心合作，打造了一位“沃森”（Watson）医生，倒是和大侦探福尔摩斯身边的华生（Watson）医生同姓。而且，这位沃森医生一点也不逊于华生医生，它在医疗影像方面前途无量，正在源源不断地吸收着医学影像资料：IBM公司已将众多的医学报告、论文“喂”给沃森，并斥几亿巨资收购了多家医疗影像公司、图像软件公司。在IBM的悉心培育下，这位医学影像界的“婴儿”将很快成长为“专家”。据说，沃森医学影像评估（Clinical Imaging Review）系统将用于诊断心脏类的疾病，首先将攻克“主动脉瓣狭窄”。不仅是诊断，沃森还能为病人制订后续治疗计划，为人类医生提供不少借鉴。

沃森的拿手好戏不仅在于医学影像，它还是一位肿瘤专家，有着超强的“特异功能”：它可以在17秒内阅读3469本医学专著、248000篇论文、69种治疗方案、61540次实验数据和106000份临床报告。说句实话，这个阅读量对于大部分人来说，那是几辈子都做不到的事啊！2012年，它通过了美国职业医师资格考试，曾10分钟诊断出一名60岁女性患有罕见白血病，10秒钟开出了一张胃癌局部晚期的诊疗方案分析单。10秒钟，对于人类来说，好像也就是发个呆，或者浏览一下书籍目录的时间。这么短的时间内，一部机器能做什么呢？它能翻阅超过300份权威的医学杂志、200多种教材，1500多万页资料，最后还贴心地为中国患者翻译成了中文。据沃森健康官网介绍，沃森肿瘤的治疗方案与顶级人类专家给出的治疗方案非常契合，符合度达到了90%以上，无论是肺癌、乳腺癌，还是直肠癌、结肠癌、宫颈癌或者是胃癌，它都有所涉猎。

对于病人来说，沃森还可以解决医生们“众口不一”的难题。在我们日常生活中，即使是小毛小病，医生们的建议都可能不一样：到底是打针、挂水还是吃药，到底听哪个医生的，有时我们会非常困惑。而当有人遇到了大病，就更加难以抉择了，有的医生认为吃药可以解决，有的医生认为必须要进行手术，这种选择就不仅仅是“选择恐惧”了，而是性命攸关的大事。而沃森“医生”则能给患者更加全面的方案，在它给出的诊断报告中，用绿色、黄色、红色分别标明了推荐、可考虑、不推荐的方案，而且每个方案都清晰地标明了来历、出处、所引用的指南或者是临床研究的证据，而且它所引用的方案有的还是美国顶级医院开出的方案，患者不出国门就能得到美国医生的建议，从而帮助患者做出选择，减少因犹豫徘徊而浪费的时间。在国内，已经有超过200家医疗机构“聘用”了这位沃森医生，23个省45座城市的医疗机构都已与它签约，这位机器人医生正在慢慢展现着它的实力。

当然，对于这位“沃森”医生是否真的可靠，也是众说纷纭。虽然它有出色的实验结果，但要真正实现技术落地也还有一段路要走。据称，沃森健康曾经历过一次大规模裁员，证明IBM在医疗领域遇到了不小的难题。而“沃森”医生推荐的癌症治疗方案也并非百分百可靠，沃森应用于临床的时机尚未成熟。根据美国医疗健康信息网站STAT的一份报告称，IBM沃森健康公司的一些产品，比如沃森肿瘤（Watson for Oncology），并没有达到预期的效果。在沃森肿瘤在投入使用近3年后，一些医院发现沃森偏重于美国的治疗方法，并不符合当地的实际情况。而且它在学习不同类型的癌症方面遇到了困难。也正是因为“沃森”医生的种种负面消息，使医生们在使用“沃森”时产生了不小的犹豫，甚至它被视作医疗界的一个“笑话”。但是，新事物的诞生总要经历不小的磨难，沃森肿瘤还在初级阶段，人们不应放弃或是嘲笑它，应该多给一些时间与耐心，以待它未来的成熟。

机器人诊病离我们还远吗？2017年，人工智能在满分600分的情况下，以456分的优异成绩，通过了国家职业医师资格考试。这一成绩高出合格线96分，在所有考生中名列前5%！這意味着什么呢？这意味着人工智能已经具备了当优秀全科医生的潜质。如今打着“辅助诊断”旗号的人工智能，未来是否将超越诊室医生，取而代之？这一切都还是未知数。