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    【byb.cn 】（來源：中青報）一張張甲狀腺超聲片滑過屏幕，仿佛深邃的湖底，閃著幽幽的藍光。不大的會議室里鴉雀無聲。84名來自北京三甲醫院超聲科的醫生，正將目光牢牢鎖定在這些模糊晦澀的圖像上。

　　這是一場讀片競賽。與往常不同的是，人工智能（AI）要和醫生一決高下。一家遠程醫學教育平臺“心醫學院”全程直播。“人類戰隊”需要拿出最快的速度，憑肉眼揪出深湖中的“怪獸”，找到陰影處的結節，并判斷是否為惡性腫瘤。

　　比賽開始，醫生埋著頭，全神貫注盯著手機屏幕。不到4分鐘，穿著白大褂的“裁判”發出溫馨提示：“大家不要著急，機器已經答完了。”

　　醫生抬起頭，緊繃的身體放松下來。大家似乎都明白，在速度上，人類本就不占優勢。但結果還是讓許多人吃了一驚。第一輪比賽中，AI與一位從業30年的超聲科醫師得分相同。兩輪比賽廝殺下來，AI讀片準確率高達73％，比人類醫生團隊的平均得分還要高。

　　“之前很多權威的老醫生說，你們研發這玩意兒有什么用？這份工作我干了幾十年了，復雜得很，機器可能搞定嗎？”北京市計算中心“起宏圖”人工智能團隊創始人季紅回憶，最初研發這款名為“視診通”的AI輔助診斷系統時，他碰了一鼻子灰。

　　比賽結束后，投資人接踵而至。有醫生焦慮地問：“AI不會搶我們飯碗吧？”

　　在世界范圍內，AI就像一陣龍卷風，所到之處，帶來劇烈變革，也帶來莫名恐慌。投資人和研究者高談闊論著“第四次工業革命”，有人預言，人工智能的意義堪比蒸汽機、電燈，甚至比互聯網還要重要。

　　喧囂中，季紅感到確定的是，醫學影像學科即將面臨一場革命。醫療AI已經站在門外，敲門聲越來越急促。

　　AI的到來，讓醫學影像學面臨革命

　　“AI時代的到來，會比人們想象的更快。”季紅用毋庸置疑的語氣說。

　　這位人工智能專家已經57歲，但依然跟小伙子一樣，走路飛快，腳上蹬著跑鞋，身穿亮黃色文化衫。那是某次參加創新創業大賽留下的紀念品。他周末加班，大清早趕飛機出差。在他眼里，這樣的節奏一點兒都不算快，“北京的節奏實在太慢了，看看街上人們走路的樣子就知道！”

　　原先還是科幻概念的AI，也似乎跳上了快車道。他吹著酷炫而挑釁的口哨，朝我們飛馳而來。AI掌握的人類技能清單越來越長，如今它不僅會下圍棋、翻譯、速記、開車，甚至還能輕松解高考題。曾被認為“固若金湯”的醫生行當，也開始一點點被AI撬開。

　　當裁判宣布，個人冠軍由一位人類醫生摘取，現場爆發出掌聲。這位有著8年從業經驗的超聲科醫生，驕傲地走上了領獎臺，仿佛為人類保住了至高無上的尊嚴。

　　大屏幕上展示著所有選手的履歷信息。在眾多擁有5年以上經驗的專家當中，AI顯然是資歷最淺的一位，工作年限一欄寫著“1年”。

　　不過季紅覺得，一年不算短了。未來， AI“吃掉”的數據會越來越多，能力也會越來越強。

　　視診通AI之所以能迅速成長，歸功于深度學習技術

　　上世紀80年代，季紅在日本留學，專業便是人工智能。當年，人工智能主要用于開發專家系統，靠人由上而下地輸入一系列邏輯條件，最終導出正確的子集。換句話說，它還很死板，沒法自我學習。

　　“一個老套的程序怎么識別一只狗？程序員會寫出上千個‘如果——就——否則’的陳述：如果它有耳朵鼻子，并且它有毛發，并且它不是老鼠……如此無窮盡地循環反復。”有人打比方。

　　這并非人類自然學習的方式。“一個小孩怎么學會認識狗？他看見了狗，有人告訴它這是一只狗，就這么簡單。”

　　如今AI的成長方式，更像初生的人類嬰兒，睜開好奇的雙眼，跌跌撞撞地探索世界。人類并不直接教它規則。在懂得最基本的常識后，這個蹣跚學步的孩子，便被扔入情景學習的海洋中。

　　季紅的團隊給視診通AI“喂”了上千套甲狀腺結節超聲圖片。這些病例來自北京友誼醫院超聲科，全都經過醫學“金標準”檢驗確診。醫生事先標記出結節區域，技術人員對圖片做一定的技術處理，接下來便得靠AI自個兒消化。

　　仿佛水中隱秘的獵人，AI在像素的海洋里四處游弋，透過層層幽光，它要一眼識別出潛伏于暗處的獵物。

　　季紅堅信，經過無數次練習，AI終將練就人類達不到的火眼金眼。與人類的肉眼相比，AI之眼如金屬般冷靜，永不疲勞。讀片競賽結果顯示，AI的發揮比人類醫生穩定得多。

　　掃二維碼實現輔助診斷，離我們已經不遠

　　電影《超能陸戰隊》中的大白，可能是許多人眼中，醫療AI該有的模樣。它有著胖乎乎的柔軟身體，呆萌的面孔永遠微笑。嗖地一聲，它便能自動掃描你的身體，檢測你的情緒，提供最佳治療方案。當你感到低落時，它會主動聯絡你的親朋好友，用溫暖的充氣手臂摟住你，喃喃道：“你會好起來的，乖。”

　　回歸現實，AI診斷并非遙不可及。季紅希望，未來實現在微信平臺上輔助診斷。掃一個二維碼，將疑似甲狀腺結節、肺癌、乳腺癌等影像報告上傳，AI立馬便能告訴你，是惡性腫瘤的概率有多高。

　　在中國乃至世界范圍內，AI輔助診斷有著重大現實意義。中國國家衛生和計劃生育委員會2013年統計年鑒顯示，我國病理科執業醫師（含執業助理醫師）不到1萬人，崗位缺口高達10萬人。世界衛生組織則估計，全球醫護人員缺口高達430萬人，貧窮國家“醫生荒”尤為嚴重。

　　嗅到這一商機的不止中國公司。斯坦福大學給他們研發的AI喂了近13萬張皮膚損傷圖片，涵蓋2032種皮膚病。它識別良性及惡性病變的綜合靈敏度高達91％，與資深皮膚科醫生的水平不分仲伯。

　　或許在不遠的將來，醫院皮膚科分診臺前的長隊會解散。拿手機唰地給皮膚病患處拍個照，你立刻就能知道得了啥病。

　　IBM研發的沃森人工智能系統，很可能比任何一位醫生都要博學。它能自動閱讀最新的醫療文獻，抽取關鍵信息。通過比對2000萬份癌癥論文，沃森只花了10分鐘，便診斷出一位60歲婦女患上了罕見的急性髓性白血病。

　　“它能像專家會診一樣給出意見。”IBM中國研究院院長沈曉衛強調，AI甚至比單個人類醫生更具有優勢。在與一家國外醫院合作時，沃森針對乳腺癌案例給出的診療意見，竟與15個醫生的會診意見達到90％一致。

　　在季紅眼中，除了診斷，AI以后還可以干更多事兒，比如完成一臺精密的手術。國內已有公司研發出計算機輔助手術系統，能精確劃定腫瘤邊界。該公司稱將腫瘤切除率提高了7％，并減少了20％以上的輸血率。

　　2014年年底，中國已有15％的民眾在60歲以上，10％超過65歲。這意味著，中國已逐漸步入老齡化社會，這更是給醫療AI提供了市場。

　　季紅瞅準的是，中國有這么多獨居老人，他們肯定需要陪伴，也需要醫護。從他父母居住的樓層出來，到電梯口，還需要爬一段臺階。幾年前，他就開始設想：“如果研發一款AI機器人，能將老人背上樓，平時還能陪他們說說話，做做護理工作，該有多好？”

　　“現在主要是傳感器的研發跟不上，機器需要傳感器來洞察外界，就像人的感官一樣。”

　　未來，你只能從一個算法逃入另一個算法中

　　自打1956年人工智能概念誕生，各式各樣的警告從未消停過。

　　“人類創造了能毀滅世界的人工智能，卻至今對避免這個災難束手無策。”物理學家霍金癱坐在輪椅上，反復通過高科技設備對外警告。

　　一方面，人類被自己的血肉之軀所縛，必須得騎著這匹猛獸向前。另一方面，人類無從得知，鞭下的猛獸，有朝一日會不會失控。

　　受限于計算能力及基礎理論，歷史上一波波的AI熱，如同坐過山車。如今，AI似乎又跨過低谷，飛上了資本的風口。

　　烏鎮智庫理事長張曉東介紹，從2000年開始，全球約冒出8000多個人工智能企業，其中5000多個于過去5年創辦。砸入人工智能領域的320億美元中，有260億美元于過去5年投入。聚焦到亞洲，趨勢更加極端，過去17年內投向人工智能領域的51億美元中，有95％來自過去5年的投入。

　　將AI送上風口的，是深度學習技術。然而，對于科學家來說，深度學習的內在原理，仍然是一個“黑匣子”。

　　“就跟人類的神經網絡一樣，你壓根兒不知道它在學習什么。它們就像黑匣子，人類至今不知道內部是怎么工作的。”谷歌X實驗室聯合創始人塞巴斯蒂安·特龍解釋，教會醫療AI看病的，不是明確的醫學知識和診斷規則。這位獵人在像素叢林中穿行，不斷觀察實踐，最終學會分辨最普通的黑痣，識破黑色素瘤的兇險偽裝。

　　當醫療AI讀片的準確性超過最頂尖的人類醫生時，它就像“微笑著的上帝”，“知曉一切”，人類卻琢磨不透它的心思。

　　有人擔憂，AI醫生會砸了人類醫生的飯碗嗎？

　　“如果你是一個放射科醫生，那你已經站在懸崖邊上，但你還沒往下看。”在業界被稱為深度學習之父的杰弗里·希爾頓，在一家醫院演講時直言，“我們現在就應該停止培養放射科醫生。”

　　季紅描繪的圖景沒這么激進。他相信，目前AI只能充當醫生的助手，兩者相結合，才能給患者提供最大的保障。不過他認為，“有了AI，我們對醫生的要求，既可以說變低了，也可以說變得更高了。一些水平低下的醫生可能將被淘汰，放射科、超聲科、病理科等醫學影像科室首先會受到沖擊。”

　　塞巴斯蒂安·特龍指出了另一種風險：醫療AI和大數據可能會變成個體的囚籠，讓我們的身體無處可逃。

　　想象一下，對著手機說話，它能留意你語速的變化，診斷你是否患上了老年癡呆癥。握著汽車方向盤，它能體察最不經意的顫抖，告訴你這是不是帕金森癥的早期癥狀。躺在浴缸里，它能持續對你的身體進行無害掃描，及時發現器官潛藏的毛病。

　　在享受便利的同時，大數據也將始終凝視著你，絕不漏過你身體最微小的細節。打算雇傭你的機構，計劃給你提供保險的公司，都想設法獲得這些數據。

　　未來，從駕駛座躲入浴缸，你可能只是從一個算法逃出，卻又深深陷入另一個算法中。