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

咦？
怎麼玻璃杯和kaleidoscope 萬花筒，
扯上關係了？

原來北海道小樽運河這兒有好多玻璃工廠，他們的工藝手法靈巧，杯面上有一個透視圈圈，可以看到另一端杯面的圖片，隨光線角度不同，會有變化，好似萬花筒，實在精巧👏🏻

-scope，有「管鏡；窺看」的意思，
今天來學和-scope有關的字吧！
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🔬 俐媽英文教室—scope篇：
🔎 kaleidoscope (n.) 萬花筒
🔎 telescope (n.) 望遠鏡🔭
🔎 finderscope (n.) 尋星鏡
🔎 microscope (n.) 顯微鏡
🔎 stereoscope (n.) 體視鏡
🔎 periscope (n.) 潛望鏡
🔎 horoscope (n.) 星座
🔎 stethoscope (n.) 聽診器
🔎 endoscope (n.) 內視鏡
🔎 otoscope (n.) 耳鏡
🔎 rhinoscope (n.) 鼻腔鏡
🔎 stomatoscope (n.) 口腔鏡
🔎 laryngoscope (n.) 喉鏡
🔎 gastroscope (n.) 胃鏡
🔎 laparoscope (n.) 腹腔鏡
🔎 colonoscope (n.) 結腸鏡
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其實scope在很多領域都會出現的呦🤓🧐
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#俐媽英文教室 #俐媽英文教室scope篇

【科技】有了大數據 驗血取代大腸鏡

沒有人喜歡做大腸鏡檢查。對那些靠腸鏡及時查出結腸癌的患者來說，在50歲到75歲間，每隔五至10年就做一次的常規篩查至關重要。但對那些沒有查出患病的人來說（1000人中有993人是這種情況），大腸鏡檢查帶來的痛苦以及給沒有醫保的人造成的巨大花費都足以讓人放棄下一次檢查。然而，每年因結腸癌而失去生命的五萬美國人中，就包括了這些逃避檢查的人。「我們需要更多非侵入性的檢查，」克利夫蘭醫學中心（Cleveland Clinic）結直腸癌症部的聯合主任卡拉迪（Matthew Kalady）表示。「如果我們透過簡單的血液檢測就能及早查出是否患有結腸癌，那就太好了。」

以色列的醫學科技公司Medial EarlySign正在嘗試用機器學習軟件達到上述目的。發表在《美國醫學信息學會學報》（Journal of the American Medical Informatics Association）的一項2016年的研究顯示，Medial公司的首個產品ColonFlag雖然名字取得差，但該軟件的檢測效果卻是便檢這種最常用的大腸鏡替代檢查的兩倍。ColonFlag軟件可以把患者最新的血液檢測結果和其之前的診斷數據做比較，並參照Medial公司的私有數據庫（該數據庫儲存有來自三大洲、跨越30年的2000萬份匿名檢測數據），從而估算出患者的患癌幾率。以色列的第二大醫療保健組織已經在使用這一軟件，Medial公司（是「醫學」和「算法」這兩個英文單詞的組合）也在和美國凱撒醫療集團（Kaiser Permanente）及另外兩家頂級醫院開展合作，研究怎樣把旗下的數據庫和分析工具用於其他服務。

「我們的算法能自動掃描所有的患者數據並探測出一段時期以來的細微變化，從而能找到相關特徵來幫助我們預測，」Medial公司的聯合創辦人兼技術總監卡爾克斯泰因（Nir Kalkstein）用專業術語解釋道。數據庫讓他的團隊能夠「找到過去的類似情況，然後從這些數據中確定能預測病情的相關因素。」

其他公司也在創建著眼於預測醫學的大型數據庫，包括Google母公司Alphabet旗下的 DeepMind Technologies等行業領先公司。在科羅拉多州的博爾德市，創業公司SomaLogic的產品能基於心臟病患者體內某種蛋白質的結合來預測心肌梗塞的發作幾率。在鹽湖城，Myriad Genetics公司通過DNA基因圖來評估遺傳性癌症風險。DeepMind公司在英國提供的公共醫療檢測很大程度上是為了幫助人手不足的醫療系統紓解壓力；Myriad公司的檢測價格高達數千美元；大多數其他公司也難以交付切實可行的成果。相比之下，只有45名員工的Medial公司研發出的軟件透過簡單便宜的血液測試，成為了臨床診治中便捷重要的檢查手段，這在業內堪稱首創。

卡爾克施泰因之前和官僚體系打過交道，在大數據集方面也累積了一定經驗。在服兵役的幾年里，他效力於以色列國防軍（Israel Defense Forces）的高級網絡安全研究部門，後在2001年退伍的那一天成立了自己的公司Final（是英文「金融算法」的簡稱）。雖然對金融一無所知，但他很擅長寫代碼。他的代碼能基於市場過去對類似事件的反應對股市活動做出預測。「我們不需要任何經濟學模型，只看數據和數據告訴我們的信息，」卡爾克施泰因表示。

《耶路撒冷郵報》寫道，Final公司讓卡爾克施泰因成了億萬富翁，但並沒有讓他感到滿足。他在2009年表示，他決定「只把自己的時間和資源用在能對人類生活產生積極影響的事業上。」他和幾個大學同學及以色列國防軍的戰友一起，在特拉維夫郊區自家住宅附近的一間車庫里成立了Medial公司，聘請科技公司主管傑瓦（Ori Geva）擔任行政總裁，邀請請諮詢顧問艾瑞里（Ofer Ariely）擔任董事長。

他們的團隊缺乏對醫療的了解，但學得很快。2011年，Medial公司和以色列規模最大的拉賓醫學中心（Rabin Medical Center）的重症監護科醫生進行了一次非正式的比賽，看哪方能更好地預測患者的存活幾率。最後，數據科學家打敗了醫學博士。「要同時顧及很多方面是很困難的，」初級保健醫生沙萊夫（Varda Shalev）表示，她還管理著馬卡比醫療服務機構（Maccabi Healthcare Services）的研發部門，該部門當前已經在使用ColonFlag產品。「有了機器學習，工作變得簡單起來。」

2011年，沙萊夫提議卡爾克施泰因的團隊把結腸癌作為試驗場。幾年前，她未能輓救一名因為非常年輕而沒有做大腸鏡檢查的患者。「你會因此一直責怪自己，」她說。馬卡比醫療服務機構的200萬份匿名電子患者記錄成為了第一批進入Medial公司數據庫的數據，這也是第一家把ColonFlag軟件設置在預警系統的機構。凱撒醫療集團去年發表在《消化疾病與科學》（Digestive Diseases and Sciences）上的一項研究指出，ColonFlag軟件能持續地甄別出患癌風險高於正常水平10倍的患者，還能比醫生提早半年到1年發現腫瘤，而在此時，腫瘤往往處在尚可治癒的階段。Medial公司、凱撒醫療集團和牛津大學進行的多項研究加在一起，已經在馬卡比醫療機構甄別出了100名癌症患者和另外100名患有潛在癌前臨界瘤的患者。如今，凱撒醫療對那些拒絕大腸鏡檢查或化學測試的老年患者採用ColonFlag進行血液檢測。

Medial公司需要謹慎行動，因為其他同樣靠患者信息建立大型數據庫的公司遭到了公眾的強烈反對，當中就包括了Google旗下的DeepMind。「關鍵點是，去除身份識別信息這一環節要做得極其嚴謹負責，」曾在美國衛生及公共服務部負責衛生信息隱私的前副主任麥格勞（Deven McGraw）表示。一些醫生對此表示質疑，因為Medial的研究中納入了那些後來確診患有結腸癌的患者的血液檢測結果，而這些患者的信息是已知的。（一項完全匿名的研究正在進行中。）再者，電腦預測可能永遠比不上做一次大腸鏡檢查可靠。甚至連Medial的主管都承認，卡爾克施泰因過去的成績難以確保在這個全新的領域取得成功。「Final公司的業務簡單多了，」Medial的董事長艾瑞里表示。「他們的數據是乾淨的，而且即便錯了也沒有人會因此喪命。」

當前，卡爾克施泰因的團隊專注於研發。Medial公司已經拿到了4000萬美元的投資，主要投資者是香港億萬富翁李嘉誠的維港投資（Horizon Ventures）。Medial表示，公司的下一個產品將於今年第二季度亮相，新產品能預測前驅糖尿病發病。再下一步，該公司還要推出一款能預測癲癇發作的可穿戴設備，該產品能為患者爭取到性命攸關的幾秒鐘時間，讓他們有機會抓緊靠邊停車或爬出浴缸。公司當前還在研究如何對心臟衰竭、急性腎損傷以及敗血症做出預測。卡爾克施泰因表示，總是有更多的工作等著他們完成。「沒有別的領域具備像這個領域一樣的潛力，能大大增加我投入的資源的效益，不管是計算資源還是金融資源。」——Paul Tullis
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