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發(fā)布時間：2018-02-08
2017 年，國際著名期刊《Science》發(fā)表了一篇文章，在心血管領域引起了軒然大波：人工智能在預防心臟病風險上「擊敗」了人類。
心血管疾病是全球的首要死因，每年都有將近 2000 萬人由于中風和動脈阻塞等癥狀去世。雖然醫(yī)生有很多用于預測患者健康的方法和手段，但在心臟病發(fā)作方面仍然很難預測。
這項研究利用4種機器學習方法，分析大量數(shù)據(jù)，在將近38萬名患者的電子醫(yī)療記錄中發(fā)現(xiàn)與心血管事件相關的記錄，預測的準確率超過了當前的權威指南。
「人工智能，并不是我們選擇這條道路與否的問題，它一定會來到我們身邊，關鍵是我們怎么跟它去交融和共處。是作為旁觀者，僅僅看著它發(fā)展？還是作為參與者，親身加入發(fā)展過程中？」清華大學附屬北京清華長庚醫(yī)院心內科主任張萍選擇了后者。
清華大學附屬北京清華長庚醫(yī)院心內科主任張萍
「如果我不能做手術了，我的醫(yī)生職業(yè)生涯就終結了么？」
2011年，還在北大系統(tǒng)心血管內科就職的張萍，因為嚴重的腰間盤突出不得不臥床休息了兩周。在那兩周里，從事心律失常介入治療20余年的張萍做了職業(yè)生涯中最大的轉變抉擇。
張萍曾在北京大學第三醫(yī)院、北京大學人民醫(yī)院心血管內科就職。在北大人民醫(yī)院的11年中，她每天工作十幾個小時，每年的手術總量近千臺，練就了可靠的技術，積累了豐富的經(jīng)驗。
然而，46歲的那一年，張萍突然發(fā)現(xiàn)自己的眼睛花了，看不見細細的線和導絲，只能憑借手摸來感覺；嚴重的腰間盤突出，導致她難以穿上20多斤重的鉛衣，到手術室中完成介入手術，這意味著她要轉向后臺了。
盡管身處頂級醫(yī)院平臺，臨床經(jīng)驗豐富，擁有資深資歷和優(yōu)質資源，但是如果繼續(xù)工作在手術臺邊，再過幾年，她恐怕難以與年富力強的青年醫(yī)生相比。張萍忍不住自問，難道只能去做一個普通的出門診醫(yī)生么？
這并非張萍對自己醫(yī)生生涯的規(guī)劃。在張萍看來，醫(yī)生應該是拼腦力為主，而非拼體力為主。如今技術發(fā)展如此快速，或許介入醫(yī)生不穿鉛衣同樣可以做手術。她開始萌生了職業(yè)生涯轉型的想法：或許能夠找到方法不穿鉛衣就能做手術？或許是時候開始培養(yǎng)帶領自己的心血管內科團隊？
恰好在同一時期，張萍獲知了北京清華長庚醫(yī)院籌建招聘人才的信息。這為她打開了新的大門：一方面，在一家新醫(yī)院，她完全有機會去創(chuàng)建并培養(yǎng)新團隊；另一方面，清華大學在理工科上的優(yōu)勢，可以實現(xiàn)她所希望的醫(yī)工結合，將自己的創(chuàng)新想法付諸實踐。
「每一項新技術、新設備的發(fā)明問世都是醫(yī)務人員和技術人員的共同創(chuàng)造，比如起搏器、動態(tài)心電圖、心電圖機等設備的發(fā)明。醫(yī)務人員將自己的需求說出來，技術人員幫助醫(yī)務人員去實現(xiàn)，醫(yī)工結合不僅僅是創(chuàng)新想法的轉化，也是醫(yī)學發(fā)展的滋養(yǎng)點。」張萍感概。
張萍主任（中）和她的團隊
「人工智能不是替代醫(yī)生，而是解放醫(yī)生，消除醫(yī)療水平的異質化」
人工智能就是當前最火熱的醫(yī)學和技術結合滋養(yǎng)點。
當患者步入醫(yī)院，直接刷卡，就會有機器人前來引路；去采血的時候，只要一伸胳膊，藍光定位一下血管的位置和深度，針頭就可以自動采血；做透視的時候，患者在檢查室一站，圖像就直接出來；詢問病史的時候，患者只需要進入語音臺，回答設定問題，紀錄就會自動生成；根據(jù)采血結果、透視信息、病史紀錄，人工智能可以提供治療建議。在此基礎上，醫(yī)生再面對面向患者解釋診斷和治療方案。
張萍描繪的未來就醫(yī)流程就是如此簡單，但是，不要誤會，人工智能不是替代醫(yī)生，而是解放醫(yī)生，「把醫(yī)生的精力和智慧用在刀刃上」。
首先，人工智能有助于消除醫(yī)療水平的異質化。橫向來說，同在一家醫(yī)院同一科室的醫(yī)生也會因水平不一樣，診療也不一樣。縱向來說，醫(yī)療體系內不同級別的醫(yī)院存在著整體水平的差異，即便是常見病多發(fā)病也有可能存在診療水平的異質化。人工智能則能夠采集全面信息，獲取系統(tǒng)化知識，進行同質化的診斷，減少誤診漏診，節(jié)約醫(yī)療資源。
其次，人工智能有助于解放醫(yī)務人員勞動力。以心電圖診斷為例，80% 的答案是標準的，為何不用人工智能將這 80% 的答案統(tǒng)一起來？如此一來，醫(yī)務人員就能夠做更多更有創(chuàng)造性的工作。因此，張萍領導的團隊正在研發(fā)人工智能心電圖智能診斷，包括智能可穿戴設備、診斷流程設定、深度學習網(wǎng)絡、智能診斷網(wǎng)絡等。
心電圖直接上傳云端，由云端的智能診斷給出反饋；無法解決的疑難雜癥問題再由醫(yī)生解決。醫(yī)院不需設置心電圖室，節(jié)約空間；醫(yī)生將知識和精力留給復雜問題，節(jié)約人力資源；借助人工智能進行同質化診斷，偏遠地區(qū)醫(yī)院的診斷和大城市醫(yī)院的診斷保持一致，解決醫(yī)療資源分配不均的問題。
再次，人工智能有助于保護醫(yī)生。以心血管介入醫(yī)生為例，手術時不但要穿20多斤重的鉛衣，還會暴露在射線之下，因此發(fā)生神經(jīng)膠質瘤等惡性腫瘤的幾率較高，腰間盤突出、骨質疏松更是常見問題。
未來人工智能主導的機器人可以在射線下進行手術；或者通過多模態(tài)影像融合，在患者手術前先做三維動態(tài)影像，構建出心臟影像，同時做同步能控，獲取心臟收縮和舒張的狀態(tài)，再用電信號鏈接，即可反映出患者每一跳心博時心臟活動情況，形成立體影像，投射在手術空間，醫(yī)生可以據(jù)此在無射線環(huán)境下進行手術。
在張萍看來，人工智能目前在醫(yī)療領域的應用仍然處于起步階段，更重要的任務是建立大數(shù)據(jù)平臺。2014 年開業(yè)的清華長庚醫(yī)院在這方面反而后來居上，更具優(yōu)勢，因為從開業(yè)初始就建立標準化化的心血管大數(shù)據(jù)平臺。
要采集標準化、高質量的數(shù)據(jù)，一方面，是保障團隊成員的資質和質量，確保他們經(jīng)過規(guī)范的培訓，具備嚴謹科學的態(tài)度；另一方面，是數(shù)據(jù)采集流程得標準化和規(guī)范化，并確保數(shù)據(jù)有監(jiān)管。
「我所設想的人工智能在心血管領域的應用，是從預防、早檢、基本診斷，再到高尖技術，都可以用到。」張萍指出。
編輯： 陳詩文
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