【阿廸家書】
向大家報告一下廸的近況，以下文字由廸的3月底至4月初多封家書輯錄：

【健康】
📨之前那兩封信應該嚇親大家吧。等了一個多星期，今早突然說可以到黃竹坑葛量洪醫院睇眼科。
二十多年前讀大學時，我第一次到葛量洪，那時葛係胸肺科專科醫院，我的中學同學染了肺癆要住院，我去探病。之後我又無意中發現自己染了肺癆(應該是那個同學傳染的)，吃了半年藥才完事，很慘痛的經歷。
當年探病的大樓已經拆了，正在重建。葛量洪醫院眼科每天都人頭湧湧，我們一行X個犯，X個懲教，共X人，甚是觸目。但可能去得睇眼科隻眼都唔多好，而且大部分是老人家，還有害怕直望犯人的慣性，我見絕大多數人都對我們視而不見，反而有一個小女孩對手扣感興趣，看了一會兒。
護士替我滴了放大瞳孔的藥水，然後入房檢查，醫生將一塊鏡片塞入右眼，照了又照，結論是，視網膜沒有脫落或病變，只有飛蚊症。護士則說，檢查指晶狀體有老化，若情況持續，是有視網膜脫落的可能。現在要做的是再在赤柱驗眼，再配一副眼鏡，定時覆診，留意有冇出現異常，放風時避免被波打中頭。

📨操練身體方面也有了新發現，除了九式瑜伽，跑步和掌上壓的基本訓練，前兩日收到不知誰寄來的「自療法：五大功法演練圖解」小冊子，一試馬上喜歡，五大功法有「撞牆功」、「拉筋功」、「拍打功」、「扭腰功」、「貼牆功」(貼牆功好過癮)，其中「拉筋功」配合「拍打功」，多年來都拉不動的大腿筋，居然也拉鬆了，相當神奇。人老了就諗養生，冇偈。你們當中年紀過40的，可以自己上網尋找，自己練。我怕我咁練法，出番黎變番30歲，你們就個個變晒老公公老婆婆，咁唔掂喎！(CL除外啦［編按：CL是某位年輕同事］)

📨這三天每天都有做「拍打功」，即是由頭到腳拍打六位，其中頭部拍最多，挺神奇的是，雖然眼睛問題依舊，但不適感已減退了不少，可以如常讀書和寫信。

【生活】
📨這幾天午後氣溫達30C(CLS)，我也全面恢復了運動，暫時的項目有拉筋，跑20圈(約3km)，掌上壓，踢波(在場邊傳波)。我們期數大隻仔特別多，好波之人也多，每日都組到3至4隊比賽。監房的平均年齡比全港要低，和咁多靚仔一起運動，果然會刺激起健身的慾望，聽說有同案每天做100下掌上壓，看我多久後可破其紀錄。早兩日期數有個電子磅磅重，大部分人都說瘦了，我則維持入監的磅數－－127磅。
其實我由20歲開始到43歲，都是維持123磅的，是入冊前一個月跟X師傅做裝修，拎重野，食多飯(晚上回XX家大餐)、無憂無慮，體重才開始突破123魔咒。進監房時我還以為127磅難以維持，原來繼續心廣體胖(Lester肥得仲誇張，上一封信已提到)。
其中一個原因係食好多野。好多人成日問我為何不吃私飯，真正的原因是我挺滿意現在的食物組合，每日都有點不同，又夠飽，有一兩日仲可以用好味來形容。反正坐監都係金魚記憶，每星期有兩日好味，已經令整個禮拜都可接受。同埋，真係物以罕為貴，監房餐很少蛋，因此一見有蛋，馬上珍而重之，連剝殻時剩了些蛋白在殻上，也要回到吃得一乾二淨。其他人可能還在驚訝，「尊貴」的前議員怎會長出一個「垃圾肚」？
正餐之外，零食也吃得越來越多。傍晚晚飯完，再飲一杯大牛奶和吃提子包後，不到一個小時又開始開「零食4大」(即葱餅、朱古力、花生和魷魚絲）。連我自己都覺得誇張的是，昨晚因太早睡著，凌晨一點多醒來，居然又想到食餅！和同房也是零食怪，我哋便晚晚開餐，不亦樂乎。

📨我最近除了跟囚友討論案情和求情策略，也開始教人英文，我沒有KM那樣厲害開班，只是一對一教拼音和一起閱讀理解。有了這份新差事，本身的工作就需要再壓縮時間，快點完成。

📨4月3日是假期的第二天。疫情下香港人湧去郊野玩，但對於監犯而言，放假和不放假有什麼分別呢？原來還是有的，端看你怎樣理解監獄的生活，第一類人佔大多數，他們視工作為苦差，喜歡睇電視、睇戲和睇波，長假期代表不用工作，日日有戲睇有波睇，非常開心；第二類人是少數，視重複工作為修練，也是消磨時間的最好方法，這種人平日時間過得快，假期反而呼悶。咁我係屬於第二種，XX[編按：一位囚友］也是。今天他悶到整天坐在我身邊，將他在香港的經歷由頭講了一次。我再次確認，每個飄洋過海來香港謀生的，總是有過人之處。或者是應變力，或者是膽色。

【心情】
📨期數裡有幾個70多歲的老人家，幾十歲仲入赤柱，外人睇黎梗係覺慘，但其中有一位老人家，雙目有神，說話滔滔不絕。面對可能很長的刑期，面無懼色，他視監獄為修練場，赤柱監獄是Stanleyford University。有這樣的「人版」在，大家會明點解我都OK。

📨3月未完，午後天氣已達三十度，我估我在監房內將可見證夏天40C。感謝D幫我搵Bill Gates 本書「自我欺騙」下，左翼要先消滅資本主義，或右翼／自由派要先消滅中國才可解決，面對這些幻想式的政治議程，監獄裡消耗資源的速度根本不足掛齒。
改變不了世界，我們被迫改變自己以求存，要耐熱，要不怕太陽曬，要捱得過颶風。我會練，你們也要練。不是對世界仍存希望，而是在有事時減少身邊人的擔憂。

📨每天很多習慣都會令自己忘記正在坐牢，或正被困著。例如跟同房入房開床舖後，很自然就會把房門(即一道鋼閘)關上，然後聽收音機、吹水、食零食、寫信、睇書，通常8點多就睡著，也可以用意志力撐到10點熄燈時。
今晚當阿Sir替我們例行檢查閘鎖及再鎖上一下時，同房跟我解釋了程序，然後我才有一剎那跳離習慣被規訓的身心，意識到我是被關著，是「想」出去也出唔到的。但那也只是一時的感受，若把專注力回到已有的東西上，很快又會渾然不覺自己身處何方。
難道這就是傳說中，山不轉人轉的「終極正向自我欺騙」大法？

📨期數裡面也有一些在社會難以生存，覺得監獄反而比較溫暖的囚友，沒辦法把他們從循環中接上來。
大部份是二十多歲的年輕人，剛剛開始不斷進出監房的人生。他們自有自己的生存之道，在監房裡師兄弟多，就像寄宿學校一樣，紀律嚴格，同時又充滿生趣。他們是足球比賽的主力，踢到頭破血流也不介意。
今天氣溫稍高，又有太陽，嫩的自然脫光上衣踢球，老的如我也脫光上衣曬太陽。膚色都很健康，而我都有健身的衝動，想有朝一日好似班後生咁大隻。

(速寫credit to Lance Yan)

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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：

***
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

【關於蒙古產檢】

經過了一段時間才發現蒙古的產檢跟台灣的產檢好像有那麼一點點不一樣
太太沒有拿到什麼媽媽手冊、寶寶手冊
完全就是照著醫生說的時間產檢

當懷孕滿3個月時，醫生會請護士給妳一張紙條
裡面雖然有9項檢查，但卻要求把兩大項目分兩個禮拜做檢查，雖然有點浪費時間但也只能照做😅

頭四項是「尿檢、血檢、婦科檢查、心電圖」
後五項是「腹部超音波、心臟超音波、眼科檢查、耳鼻喉科檢查、營養評估」
最神奇的是要求完成檢查的日期似乎特別的隨性
並沒有要求哪個時間或指定時間內完成做哪些檢查

相對台灣的孕婦比起來，蒙古的孕婦們都特別的既來之則安之😂
大多看起來狀況都非常健壯良好，而且即使懷孕了也還是會打扮了一番自己到醫院產檢，丈夫陪同甚至有些連醫院都不進，直接在停車場車上等待或只坐在門診外指定的「丈夫小框框區」椅子上坐著玩手機，但基本上只會看到孕婦挺著大肚子自己一人到診間產檢
因爲蒙古醫生跟蒙古女人都覺得要跟丈夫解釋一些「太抽象派」的東西他們聽不懂，通常都是太太跟醫生溝通完後回去指揮丈夫做事，所以蒙古男人有些健康教育的知識不是更新的那麼快，因為大家都沒耐心跟他們解釋🤣🤣🤣🤣

而且周遭已生育過的蒙古女人們很少有剖腹產的經歷，寶寶到4000克都是輕鬆自然產生出來，並且生出來的小孩都超級壯😅
而且對於小孩有強烈的人格特質都會感到非常的驕傲說著「這就是蒙古人的寶寶」

太太每次照超音波的時候醫生都有莫名的民族血液驕傲說著「妳看看，蒙古的小孩就是這樣，在肚子裡面都是備戰姿勢」
太太都一臉尷尬不知道怎麼回答😅 因為好像我們在意的點有點不一樣🤣🤣🤣(我只想知道健不健康)

還有一點就是蒙古孕婦很少吃保健食品，只吃葉酸或鈣片就撐完整個孕期，像太太血檢出來醫生覺得太太體虛就額外開了超多保健食品要補充都感到不可思議

雖然太太到的是私人的國際醫院，但每次醫生看到我都很的緊張，因為他不會說英文🤣🤣🤣
所以一開門看到是我就會大聲呼喚小護士很慌張的說快幫忙翻譯，沒人有空他就會一直重複說他的英文不好，但也因為這樣促使我們兩個生長強烈的求生慾，翻譯機、破爛的蒙語混合英文跟肢體語言這樣度過了幾個月🤣🤣🤣

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#烏蘭巴托
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