近幾個月，在AI賦能未來醫療的思考特別多，受美國「WIRED連線」雜誌邀請撰寫了一篇專欄文章。我相信十幾年後，不少國家和地區的醫療體驗在AI賦能的作用下將發生根本性改變。

原文刊於「WIRED連線」雜誌英文官網：
Covid-19 Will Accelerate the AI Health Care Revolution
https://www.wired.com/story/covid-19-will-accelerate-ai-health-care-revolution/

中文翻譯來自創新工場微信公眾號 2020-5-22

新冠大流行將加速醫療AI革新
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2020年元旦前夜，一家位於加拿大多倫多市的人工智能（AI）企業BlueDot捕捉到一些異常：中國武漢市海鮮市場周邊出現多起罕見肺炎病例，BlueDot迅即反應，運用自然語言處理、機器學習等技術，結合大數據和定位追踪，迅速向合作的政府部門和公共衛生機構客戶傳送警報並報告擴散狀況。BlueDot所監測到的異狀，正是數月後撼動全球的新型冠狀病毒肺炎（Covid-19），這比世界衛生組織首度公開警示新冠病毒的時間還要早上9天。

BlueDot的AI平台示範了人工智能技術對重大疫情能起到早期預警的功用，過去幾個月裡，AI在這場全球抗疫戰的許多方面發揮了獨特作用：從疫情預測到篩檢，從接觸警示到快速診斷，從前線無人配送到實驗室藥物研發，人工智能助力防疫派上了不少用場，為特定場景應用賦能。

隨著疫情在全球蔓延，AI技術的創新應用也在各地相繼落地。在韓國，基於地理位置的信息傳遞已經成為控制病毒傳播的重要工具，當人們靠近確診病例時，就會收到基於位置的緊急信息提醒。在中國大陸，阿里巴巴推出的AI算法能夠在20秒內診斷出疑似病例（比人類檢測快了近60倍），準確率高達96%。無人配送車輛很快被投入到人類難以承受的場景，代替人類執行高傳染風險的運輸任務。湖北、廣東等省份的多家醫院相繼使用機器人為病人或被隔離家庭運送食物、藥品和物資。而在美國加州，電腦科學家正在研發能遠程檢測獨居老人健康情況的系統，一旦老人出現身體異常症狀，系統就會發出即時警報。

不過，目前人工智能在公共衛生體系的應用仍顯零散也未成體系。坦率說，過去四個月內，AI在抗疫之戰中的表現並不十分突出，我最多只能給它打分“B-”。新冠大流行暴露了我們的醫療系統的脆弱性：預警響應不充份、通報信息不精確、醫療物資分配不均、醫務人員超負疲憊、醫院病床緊繃、疫苗研發週期長等諸多痛點。當然，AI的零散表現也有客觀原因：醫療體系可說是現代社會各類運轉體系中最為複雜、陳舊不堪且難以變通的一種；且在新冠疫情襲來之前，我們並沒有真正意識到醫療體系問題的緊迫性，沒有提前採取相應的技術預防措施；最為關鍵的是，我們缺少建構AI解決方案所需的大數據。

把目光看向未來，我看到以下兩個AI賦能醫療的樂觀因素。

首先，作為AI燃料的醫療大數據已被激活。舉例來說，機器學習數據科學平台Kaggle組建了新冠病毒開放研究數據庫，名為CORD-19。它將相關數據進行彙編，並把最新研究集中收錄，匯總的格式可被機器讀取和解析，以便於AI進行機器學習。至今這個數據庫收錄了12.8萬篇包含Covid-19、冠狀病毒、SARS（非典型肺炎）、MERS（中東呼吸綜合症）等關聯術語的醫學專業學術文章。

其次，眼下全世界的醫學專家和電腦科學家都將精力集中在解決疫情問題。 X大獎基金會創始人彼得·戴曼迪斯（Peter Diamandis）估計，全球現在有多達兩億名的醫師、科學家、護士、技術專家和工程師投入防治冠狀病毒的相關研發中，他們正在進行數以萬計的實驗，並以「前所未有的透明度和速度」共享信息。

3月16日Kaggle發起「新冠病毒研究挑戰」，匯集與疫情相關的大量信息，包括病毒的自然歷史、傳播和診斷方法、以及從過往流行病學研究中汲取的經驗教訓，幫助全球各地衛生機構及時掌握最新情況，以做出基於數據的分析決策。該項目發布後的五天內被瀏覽超過50萬次，下載量逾1.8萬次。在大陸疫情爆發後不到一個月，阿里巴巴便推出了一種AI算法，該算法基於5000多個新冠肺炎確診病例進行訓練，並關聯到治療後續諸如肺部白色陰影縮小等的成效追踪。隨後，阿里巴巴將其云端AI平台向全球醫療專業人員開源，與合作夥伴聯手部署更大批量的匿名數據，推出包括疫情預測、CT影像分析、冠狀病毒基因組測序等模組。

據估計，現今全球醫療數據的規模每隔幾個月就翻一倍。 2019年一份覆蓋19個國家AI醫療市場的研究估計，AI醫療市場的年複合增長率為41.7%，從2018年的13億美元將增長至2025年的130億美元，主要分佈在六大領域：醫院工作流程、可穿戴設備、醫學影像和診斷、診療計劃、虛擬助手、以及最重要的藥物研發，新冠疫情期間浮現的種種需求，將加速AI賦能醫療的場景落地。

在後疫情時代，我期待AI將加速融入醫療體系，賦能並推動醫療改革。其中深度學習（Deep Learning），即以一種高效方法運算海量、多維數據的能力，是AI結合醫療最為可期的機遇之一。深度神經網絡（Deep Neural Networks）作為AI的一個子領域，已經被用於醫學掃描、病理切片、眼科檢查甚至結腸鏡檢查，以得出準確而快速的算法判讀。十幾年後，不少國家和地區的醫療體驗在AI賦能的作用下將發生根本性改變。

AI賦能醫療，首先能簡化及優化現有的醫療流程，例如醫院的作業流程，保險履約的繁複流程。將AI與RPA（Robotic Process Automation 機器人流程自動化）結合，可對某項工作流程進行智能拆解及優化，進而大大提高醫療系統的運營效率，預約看診、保險理賠及其他流程性工作都會得到效率提升。AI還能加快早期診斷信息的收錄並實現自動化，AI技術所能處理的文本、語言、數字的體量，無論在數量上還是精度上都是機器級別，遠非人類所及。

有了充份的醫療大數據作為基礎，AI還能為每個人或者每個群體建立健康數據基準量表。當我們掌握個體健康數據，就可以根據跟踪動態數據的波動變化，進行數據驅動的診斷，並對潛在大流行疾病的徵兆進行早期追踪研判。然而，再先進的技術系統要做到真正有效，勢必需要與既存的公共衛生警示和匯報機制形成高效鏈接，此類信息斷層即是新冠疫情在早期爆發期間存在的具體缺失。

再上一個層次的AI賦能體現在助力新藥研發、基因組測序、幹細胞、CRISPR（基因編輯）等醫學突破方面，AI模型和算法應用都有其用武之地。在製藥行業，研發一種新藥往往需要付出高昂的投入，某次成功前必有多次付諸流水的失敗試驗，也連帶消耗巨大的時間和金錢成本。現在，科學家們可使用AI機器學習來模擬上千個變量，測試它們的複合效應會對人類細胞反應產生何種影響，這類AI新藥研發的技術已被用於新冠病毒疫苗和其他療法。創新工場所投資總部位於香港的AI藥物研發公司Insilico Medicine是首批對新冠病毒快速響應的企業之一，這家公司利用生成式化學AI平台設計出新藥物小分子，以複製主要病毒蛋白為靶標，早在2月5日便公佈了這些小分子結構。 AI為新藥發明開闢了一個新時代，用人工智能技術來換取藥品研發週期的時間和成本，整個製藥行業勢將迎來翻天覆地的變革。

不久的將來，隨著醫療科學和電腦科學進一步融合，我們將進入一個全面自動化的AI時代，到時人們可以通過可穿戴設備、生物傳感器、智能家居檢測設備等來確保自身和家人的健康。可穿戴設備和其他物聯網設備的數據質量和多樣性大幅提高，將能產生一個有效的良性循環。穿越到未來，下一場疫情在大範圍蔓延之前就應該能夠被跟踪、追溯、攔截並消滅無踪。

或許再過15年，許多人的家裡都會有AI個人助理照料我們，幫著解決全家人的日常健康所需。機器人或者無人機負責把我們的藥品送上門，如果需要進行手術或者外科治療，通常會由機器人操作，或由機器人輔助人類外科醫師完成。在未來，醫生和護士將把更多的精力放在機器無法勝任的任務上，醫療專業人員及富有同情心的護理人員，將同時具備護士、醫療技師、社會工作者、甚至心理諮詢師的技能。他們會使用經AI強化的診斷工具和系統，但更多的時間會與患者溝通，安撫他們的傷痛，為他們提供情感扶持。在我的想像裡，15年後的醫療健康場景可能是這個樣子的：

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2035年一個冬季早晨，我醒來後就覺得有點喉嚨痛。我起身去洗手間，刷牙的時候，洗手間的鏡子通過紅外傳感器測量了我的體溫。刷完牙後一分鐘，我的私人AI醫師助理發出了警報，顯示我的唾液樣本部分指數異常，並在輕微低燒。 AI醫師助理建議我在家進行指尖探針採血。我在泡咖啡時，醫師助理返回了分析結果，判斷我可能是得了這個季節正在流行的兩型流感其中一種。之後，我的AI醫師助理建議，如果我覺得有必要聯繫家庭醫生的話，有兩個時間空檔可以跟她視頻通話。通話之前，家庭醫生已經收到我所有症狀的詳細信息，她給我開了一種減充血劑和撲熱息痛，一會兒無人機就把藥品送到我家門口。
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當然，凡涉及到患者的醫療記錄，就得談談隱私和數據保護的關鍵問題。我認為，任憑有用的數據各自孤島式的存在、不善加利用、不從中提煉有價值的信息、不用以推動社會進步，是相當不負責任的做法。技術產生的問題應該由技術解決。隨著AI技術浪潮而出現的諸如數據保護等問題，應該有更為創新的技術方法來應對。

好消息是，近年聯邦學習（也被稱為分佈式學習）已經在數據保護上取得了顯著的進展。基於聯邦學習技術，患者的數據將永遠不會離開所在的醫療機構、醫院或個人設備伺服器等原始存儲設備，機器學習模型將在獨立的數據庫基礎上進行訓練處理，再進行後續整合。聯邦學習、同態加密，結合可信硬體執行環境等技術，將進一步確保數據的計算、傳輸、存儲過程能夠適配不同的隱私偏好，以因應不同國家與文化對於隱私保護的需求差異。

這次新冠肺炎疫情還驗證了一個事實：整體人類命運是共同體，人們對未來運用AI等先進技術共度難關寄予一致的期盼。歷史上，國際合作曾消滅了全球延燒的天花，也幾乎根除了小兒麻痺症。公共衛生無國界，控制及消除流行病是個毋庸置疑的共同目標。在醫學領域，每個國家都能從他國的研究基礎上學習受益並攜手並進，全球化的數據科學，將進一步幫助人類獲取對健康和疾病最為深刻、最為全面的洞悉。

AI有潛力協助我們為下一次疾病大流行做更充份的準備。這需要醫學專家、AI科學家、投資者和決策者傾力協作，也需要關注醫療保健領域的投資人為聰明的創業者和科學家注入新一波動能。

經歷這次疫情，我們應清醒地意識到，要將人類醫療體系推往新的高度，著實需要傾盡全球之力。

創新工場董事長兼首席執行官
李開復博士

👥安寧心理師隨筆👥

最近幾個病人和家屬都讓我印象深刻。
每天早上和住院醫師一起查房的行程，讓我有機會超越「心理治療」的視野，看到一個病人(甚至一個家庭)更多、更廣的面向。

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M是一位身材嬌小的年輕女性，從入院到現在也一個多月了。剛開始我們每天都會看到好幾次，親友陪著M繞著病房一邊聊天一邊散歩的畫面，但現在M的活動範圍僅剩下病床和床邊沙發。

「醫生，你看我這個樣子，未來可能會是什麼走向?」這陣子M幾度在我們告知檢驗報告數值一天比一天差後，問我們這句話。

「嗯，你可能會大出血，或者慢慢虛弱沒有力氣，漸漸昏迷。」住院醫師回答。

「是阿？那我知道了！」M總是用著平靜又堅定的語氣和眼神回答，彷彿這些事情不是發生在她身上一樣。

「你們覺得我今天有比較黃嗎？我每天都在觀察我的臉，看自己一天比一天黃(黃疸)，好像也蠻有趣的。」M笑著跟我們說，她覺得自己身體顏色逐漸變深的樣子，好像 "Hulk(綠巨人浩克)"。

看著M蠟黃得不成人形的面容和不再清澈的眼白，關於Hulk的形容大概也只有M自己能笑得出來。

M那不諳中文的先生總是在我們花了兩倍的時間，試圖用破碎的英語向他說明我們剛剛與M的談話內容時，默默地擦眼淚。

男人一般應該不輕易掉眼淚的吧。

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今天M再度向我們詢問自己邁向死亡的可能歷程後，告訴我們，她的信仰、她追隨的老師讓她深信:

「我們的細胞每一分一秒都在凋亡，即便現在的我和上一秒的我也不是一模一樣的。因此死亡對我來說只是一個平常的過程，每天都在發生的過程，所以我並不會害怕死亡。因為我們每一刻都在死亡都在改變，重要的是珍惜每一個當下。」

多麼有智慧的一番話，實習醫師用英文向先生說:「你太太的勇氣和精神，讓我們印象深刻，她非常特別。」

先生紅著眼眶說:「是的，我太太是一個勇敢的人。」

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上午的對話讓我憶起這一個多月斷斷續續閱讀的一本書 #二十一世紀生死課 ，作者Haider Warraich (譯者:朱怡康)於第一章《細胞之死》中，以細胞層次的觀點談生論死時，就曾提到:

✍️「在人體最為基本、屬於細胞層次的生與死，遠比人體層次的生與死更為複雜、更動態也更平衡。...只要我們還有一口氣，身體裡的細胞便不斷生滅...因此，即使我們活著，部分的我們也持續死去。...要是細胞真的『忘記』死亡，它反而會變成拖垮整個生物的禍患---癌症就是這種細胞造成的。」(p.35)

沒想到書上讀到的東西，今天就這樣在我眼前，從一個有智慧、將死之人的口中道出。

帶給我的震撼難以言喻。

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另一床一位年輕的兒子在和我們討論到母親後續的維生治療時，表情凝重，遲遲無法下決定...這時他突然問一句:

「醫生，如果是你媽媽遇到這樣的狀況，你會怎麼做!?」

我們的住院醫師很真誠地告訴兒子「如果是我的話，我不會繼續。」

「好吧那就以你們專業的判斷為主!」兒子臉上閃過一絲落寞。

我們都看得出來他仍然猶疑不定，害怕為母親做了一個「見死不救、放棄、加速死亡」的決定。

好個沉重的決定。

好巧不巧，我又在 #二十一世紀生死課 裡看到和兒子一模一樣的問句，「如果是你的家人遇到這樣的狀況，醫生，你會怎麼做？」。

第九章《斡旋死亡》便是討論醫療代理人制度的利弊與倫理:

✍️「醫療代理人是世上最難勝任的角色之一。」(p.275)

✍️「代理人的立場之所以艱難，常常是因為連病人自己都不曉得該怎麼處理將來的問題。」(p.281)

✍️「許多研究發現病人改變想法的可能性高得嚇人，甚至代理人的準確率不比擲銅板更好。...那為什麼我們還是選擇依賴替代判斷?...最重要的原因是，我們實在找不出別的辦法...」(p.282)

✍️「設立醫療代理人制度的目的，正是希望能借助他們對病人的認識，了解病人在個人、靈性、醫療、倫理等各個面向的偏好與價值觀，從而試著判斷病人在當前情境中可能做出何種選擇。」(p.280)

看著這些文字，我好像知道要怎麼繼續協助這個無助的兒子在這重要又艱難的時刻做出決定。

病人，也就是這位為難的兒子的母親，身體雖然虛弱，但也許還是能親自回答這個問題。
我想我們該試一試。

再者，如果我們稍退一步，慢下來，和兒子談一談:
「你心目中的媽媽是個怎麼樣的人?對媽媽來說，最重要的是什麼?在她面對疾病的過程中，有沒有說過或做過什麼，讓你們可以知道她希望接受哪些治療，什麼時候不希望再接受更多治療?」

也許這能帶給膠著的我們(醫療團隊與家屬)更多的彈性空間和思考。

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這些最基本的精神和概念，常常會藏匿在一個接一個會談的死角之中。

謝謝 #二十一世紀生死課 ，讓我回想起這些，關於病人自主、關於安寧療護的初衷。

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#沒有業配真心推薦
#留言有野生的編輯出沒需要團購者可以自行聯繫喔
#安寧療護
#病人自主權利法
#預立醫療照護諮商
#ACP
#歡迎分享

這是我當年的第二場 #中韓同步口譯，沒有口譯箱，小蜜蜂沒有派上用場，也不是耳語形式那麼小聲☺️
這場中提到的Leadership內容，當時跟學員們一起進行的練習們，我到現在還歷歷在目，內容超級實用，當時遇到的每一個客戶與講師和口譯夥伴也都讓人印象深刻！

這是一場讓我自己知道原來我可以做同步口譯，我真的成長了的一個機會。
（以前還在Kotra時，只是自己在上場前做做練習罷了，不敢真的接Case)
當時這場Workshop由於不是全天整場的口譯箱，小蜜蜂沒有使用，也沒有跟口譯箱操作手法一樣跟同場的口譯老師以兩人一組15分鐘交替上場的方式做進行。
所以儘管實際上以這種大聲耳語（？）的方式嘗試過同步口譯了，卻仍然對於長時間同步這個傷身且耗腦力的工作，以我的專業度來說是否真的可以勝任存有一絲懷疑！

而2018年的今天，雖然不是考到了證照。但在正式的工作場合上，我被尊稱為一個『中韓同步口譯老師』，還與鼎鼎大名的畢明燕老師一起搭檔。這下真的要有自信地告訴自己「我真的可以了」。不只如此，身為一個同步口譯，事前功課要做足，也要抱著更謙虛、更認真、更加努力的態度不斷精進腦中的知識以及雙語能力才可以！

真心感謝每一場中韓同步口譯結束的當下，都能接收到客戶大力的稱讚，讓我時常會出走的自信心總是可以順利找回♥️

往後的每一天都要告訴自己，中文、韓文都要更努力學習以及記得練習說話的速度與美好詞彙～
才不會在正式上場時loss掉任何一個細節！

매순간을 사랑하고 감사하게~
每個瞬間都值得我們去愛與感謝💛

#shana33 #interpreter #中韓同步口譯 #同步口譯 #人生的里程碑

🌵去年的今日口譯工作記錄🌵
早上九點到下午六點的教育訓練(偽)同步口譯Day1順利(?)結束😎
為什麼是(偽)同步呢？
因為同步設備小蜜蜂雜音太重，韓國學員們聽不清楚，所以從耳機同步改成坐桌邊同步。正好有兩桌韓國學員，和口譯拍檔就分兩桌咫尺天涯，也從同步變成類同步&逐步口譯了😏
講師是香港人，也是今天口譯最大困難，老實說有時候聽不大懂講師在說什麼😳只好半矇半猜地加上螢幕PTT(還是英文非中文！)及前兩天資料準備的個人理解來翻譯😆講師普通話說的不輪轉，好處是，說的也比較慢，讓我有時間思考和補全(?)😂😂😂
結束後和口譯拍檔交換心得，發現我們倆聽不懂的部分都一樣，所以真的不是我們的語言能力問題啊😝😝😝工作中我們聽得到對方的聲音，互相在心中默默佩服對方為啥聽得懂講師說什麼還能翻譯，原來我們都具備了幫講師補充的功力😂😂😂
呼，明天還有半天要努力，加油啊～
#不管是同步還是偽同步腦細胞都死很多
#資料超多肩膀很重!

😘可愛的33的Always夯美玩原來我們才認識一年唷～