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。
***

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

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每天盯著氣象預報
計較地拆開每個小時
精準監視各地即時影像
就是不想錯過任何一個無雨地乾的日子
畢竟北部冬日晴天數已經寥寥可數了
絕對不能因為自己的疏忽而錯過了晨騎最佳時機

今天清晨跟美秀的北47-1小冒險實在太驚喜了
路上竟然還有楓紅相伴🍁
莫名騎了坡度沒有10%以下的產業道路
在長滿青苔的背陽面
騎了個20%以上的急陡坡
輪胎空轉打滑到我們心慌
晨騎瞬間變為晨間散步
中途看了千島湖美景
回程遇到一幫派的狗令我發抖
還在完騎前碰到冬日盛開的櫻花🌸

最美的結尾是我們因為迷路時間沒抓好
趕著回到車子趕回市區上班時
美秀突然說出：「旅行就是這樣！處處是驚喜」
聽著美秀說出這句話的同一時刻
我心裡也正迴盪著一模一樣的感動

是呀！人生何必總是循規蹈矩呢？
順心而為偶爾來個小冒險
途中拾到的火種
會在生活中不經意地點亮火花
燃燒你的小宇宙

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（登在本期香港雜誌《字花》的短篇。）

｜中有身

他在做夢。夢裡他駕駛著坦克車，駛過平滑齊整的雪白大道，他正心猿意馬，大道原來是冰湖，他跌進零下的冰冷水域，再也無法上升。他醒來，聽見前院的鐵門被甩上的聲響，換班的看護抵達了。
春天還沒過完，他的身體就急速惡化。起先是在庭院散步失足，從此上午下午各一次的散步時段就被取消了。中午飯後，看護會扶著他，在日式平房的緣側走上一圈，然後將他安置，強迫睡上一個半小時的午覺。比起完全無法動彈，這似乎是個不錯的讓步，緣側是他喜歡日式住宅的原因，他喜歡這種內外不分的過渡空間。

日班的看護待他較為和善，可能是因為上次過年前，他心血來潮，用拖把沾水在木地板上寫過幾個字。那人的腦袋動得快，不知從哪弄來一大疊紅紙跟筆墨，給出一堆範例要他照著寫，看護賺了一筆不小的外快，不到好聲好氣，但態度客氣不少。

他醒著，卻像是在一場醒不來的夢，每個翻身，都能感覺到五臟六腑的位置，心臟的支架，他知道自己的身體正在陷落之路。日班看護總趁著他午睡的空檔出門，他順勢假裝睡下，聽見鐵門關閉的聲響，便爬至緣側催吐。晚餐後也是，睡前也是，如此一日數次，雖說食道的灼燒之勢加劇，他只求早日解脫。

大概是死期將至，往事酸蝕，漸漸湧起。他想起舊宅，和洋混搭的建築體，旁邊有網球場，他好懷念那些恣意活動筋骨的日子。

第二日，他想起辦公室，地毯的霉味。

第三日，他想起自己的名字，興奮不可自持。他問夜班看護，你知道我是誰嗎？夜班看護將菸在榻榻米上捻熄，前傾甩了他一巴掌。

第四日，因為羞恥或者其他更複雜的情緒，他臥床一天。

第五日，他被發現催吐之事。溫室那些他所愛之蘭花，皆被斷頭，聚集放置他床側。

第六日，他繼續臥床。他只能等，遠方有一緩慢推進之物，正一步步朝自己而來。

第七日，他睜開雙眼，發現此身仍存，尚未坐起，倒在被褥無可抑制地哭了一場。

終日懨懨，他臥床，醒或睡終究模糊成一片。他聽見日班看護外出，拄著長柄黑傘，他往外走。轉角竟是便利商店，光鮮潔白，他順手拈起報紙窺看，國家選舉剛落幕，頭版是個極為熟悉的臉孔，但他什麼都想不起來，他覺得困惑，蹲坐在報架前，哭泣，感受到有股熱流從西裝褲中透出。他迎來此生第一次失禁，參雜著眼淚鼻涕，他知道這不會是最後一次。

印象中是幾名鎮暴警察將他帶回宅子的，他恍惚中想，原來老人是如此危險之存在。他很想看看自己此刻的模樣，但屋內一面鏡子都沒有，他走到庭院的水池邊，水不知何時已被抽乾。

看護數量加倍了，他身邊隨時有人在側。他不願意進食，更不願意吃藥。那些人就用灌的。他每一天都命令自己的器官停止作用，心臟停止跳動，腸胃停止蠕動。數不清是第幾天，他感覺身體硬梆梆地，如同石塊，或者金屬。然後他想起銅像被拆除那一天，他就站在舊宅的制高點，看著自身的複製品被裝運送走。

更之前呢？他記得黨的建議，那些人保證他一生無虞，定將安享晚年。

新法通過那一天，他跟隨扈正在打網球，空拍機直接飛到場邊，他殺球的英姿立即直播到全國。與實際的年齡不甚符合，他極度注重身體保養，飲食與睡眠習慣俱佳。

出庭時有年輕的記者問：「你半夜不會做惡夢嗎？」他不回應。

宣判後他一時腳軟，實在想不到該如何自處，這時候該起身，還是對著直播鏡頭擺擺手呢，他知道這將是決定性的一刻，勢必會印上歷史課本，或者電子版面，無論形式如何改變，這個瞬間都將成為教育的環節。沒有他，故事將缺角。他終究沒有反應過來，只是靜靜坐著，無害且沈默，剪裁良好的西裝也掩蓋不住他枯瘦的身形，怎麼看，都只是個憂傷的老人。群眾已經不習慣長鏡頭了，審判的收視率一口氣掉到新低點。

往事快轉，在腦海一幕幕閃現，原來這樣是絕望，或者說，憤怒。覺得臀部冰涼，他猛然擔心椅子是不是被換成冰塊了，一摸，沒事，仍是實木的，只是全身都被冷汗浸透了。

走下法院的階梯，面前有五六個舉抗議標語的群眾，純粹溫和舉著，從他們的身體姿態能夠辨認出都是外行人，沒有攻擊性。他們沒有給他太多保護，畢竟在意這些往事的人已經死得差不多了。他始終沒有搬家，近年來上門的，多半是研究生，連記者都是重啟審判這兩年才出現。甚至不是一整組的，沒有那麼多資源，他意識到自己沒有想像中那樣重要。記者問問題，打開智慧型手機的錄音功能，他可能比對方在意收音良好與否。才一出口，記者好像誤會什麼，直接傳一個雲端鏈結給他，正色道，一切透明公開，所有的訪問內容，都將出自今日的談話。

即使不服，也沒有上訴機會了。一般來說是三次審判，因應新法，他擁有額外的第四次機會。也是徒勞一場。他坐進加長的黑頭車，前方有警車開道，透明的車窗照進正午的天光，他頻頻往窗外看。他曾經受洗，也領過聖餐，記得許多個在尖頂教堂度過的午後，彩繪玻璃的色澤，也記得島嶼氣候所致，口腔裡那枚受潮的聖餅。在那些莊嚴的時刻，他每每在心裡偷笑出聲。但老實說，他沒有信仰，他不相信任何人。此時此刻，車陣正在巡禮，開往他不確切理解的所在，恐懼再度來襲，大概是年老讓他失去防備，他覺得自己漸漸變成一個軟弱的人。

車陣在首都繞行一週，最後停在首府前的大道。表定結束時間是晚間六點三十分，天色已暗，雷射光束投影在紅磚牌樓，他必須站上講台。群眾從下午開始集結，大約幾千人，比主辦單位預料得少，但他們可以後製，在直播影像裡即時複製更改，畫面中黑壓壓擠滿人，目測有幾十萬，將被報導成這幾年群眾運動的新高峰。

他的臉被投影在大螢幕，現場一片鼓譟。群眾根本不知道他是誰，他實際做過什麼，過去二十年他能夠自在地上街，不會有人停下來要跟他握手或是合照。在他已經開始期待自己隆重的告別式或是紀念館的時刻，他突然又成為目光的焦點。氣氛太高張，有人投擲手上的水瓶，被電子防護罩截住。知覺跟不上現實，潛意識裡仍有個水瓶拋物線砸向他，他慌了，然後，一切正式開始。

知覺退潮，他倒臥，有人護住他的頭顱。在夢裡他再度駕起坦克車，駛往湖水盡頭。

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