导语：人工智能，这词时髦有一段时间了，医生自己却还是疑惑重重，要么认为离自己很远，要么担忧“被下岗”。这次，阜外心血管病医院外科ICU主任张海涛教授会清晰告诉你，医生借助人工智能看病有谱吗?

        还记得曾经风靡全球的电影《超能陆战队》里的健康管家大白吗?事实上在美国，用于协助医生治疗的“大白”已经诞生，这个起名为“沃森”的人工智能医生已可以对两种癌症进行治疗推荐，分别是肺癌和乳腺癌。在另一个大的学科——心血管，美国IBM和Welltok也开始深入其中，开始探索心脏管理的双向人工智能引擎。

        人工智能到底神在哪里?

        张海涛主任：

        的确，2015~2016一年多的时间里，现代医学发生了转折性的变化。大数据、精准医疗、人工智能这些成为医疗领域的“爆款”词汇。智能医疗已经不是从科幻片中看到，是真实世界的真实事件。人工智能有多神，要回答这个问题，得先了解医疗的人工智能完成了哪些了不起的事。

        第一是认知计算，人工智能可以24小时不间断的读取海量文献，具备最全面的基础知识和最新进展，这属于认知，很好理解。但重点在于智能要做到的不仅是录入，而是读懂，将海量外部信息转化为自身知识和结论。比如从文献中获取了他汀在某个数值下使用会减少冠心病发生，它会给出相应治疗建议，这是计算，即学习能力。人工智能能快速将患者病情的相关信息搜索一遍，通过统计运算给出最个性最优化的治疗方案。再拿现有的可穿戴设备举例，虽然它能监测人的心率运动量等，但无法给出进一步建议，未来的人工智是能根据不同患者的状况给出不同的解决方案的，告诉你食物摄入不足还是过多，运动量还需多少达标等等。

        第二是深度学习，等同于人类直觉。打个比方，我们让机器人对某个物品做出鉴别，它需要根据这个物品的大小、重量及其他特定属性做出判断并得出结论。而具备深度学习的智能机器可以不需通过数据和逻辑得出结论，当它看到一位急症患者，会根据患者的痛苦面容、喘气速度、所选医院和科室等，迅速反应出他是急性左心衰。这种推测不需要输入患者信息，反应快，但不一定准确。

        第三是智能数据。以前讲到的数据其实是小数据，我们对小数据进行抽样研究去寻找规律，但这种推理只能预测大概率事件，无法认识小概率事件。例如他汀输注后的横纹肌溶解是小概率事件，如果发病率为十万分之一，我们很难收据足够样本进行研究分析。相反，如果通过智能录入一千万例患者，按比例将有一百例患者，假设一百例都出现在北京，那么可认为发病与地域相关，如果其中九成是男性则可认为疾病与性别有关，如果其中又有九成是抽烟者，说明疾病与烟草有关。这对我们定位和救治小概率事件中的人群有重大意义。通过这种方式发现小概率事件的规律，可以理解为将架构师的脑袋放在大数据库中，可使我们的认识更接近真实世界。另一方面，通过大数据发现规律可以更好的预测未来。再比如，人工智能根据患者身高体重、血糖血脂以及个人生活方式进食方式等预测他在某个时间可能发生低血糖，可以在此之前提醒患者补充糖类来预防恶性事件发生。

        用于心脏疾病的人工智能可以实现什么?

        张海涛主任：

        现在来看至少能实现两方面的问题。我们知道心脏病患者在出院后要满足用药达标和生活方式达标，如果患者仅有高血压，用药达标是较容易实现的，如果患者在高血压基础上还合并高血脂、消化道出血，或合并前列腺问题，有阑尾手术史、脑梗史，有牙科问题等，这时需要综合各专科的知识来做决策。但人脑的知识储备是远远不足的，人工智能却可具备最全面正确的知识和诊疗标准，可以指导医生临床用药。另外，它可以连续观察患者出院后的运动状况，根据其身高体重心律血压用药状况等给予运动方式建议，并做出评估。

        在6月17-19日举办的第五届中国心脏重症大会上，人工智能作为会议的亮点之一会有很多精彩的报告。可以说，心脏重症领域要正式“触电”大数据、智能医疗、精准医疗，去拥抱新思潮、新设备、新话题和新模式，非常希望届时与更多医生探讨这一话题。

        人工智能可以治病，医生做什么呢?

        张海涛主任：

        智能医生只能为数字人看病。什么是数字人呢?从某种意义上，人具有生物人和数字人两种基本属性，血型、身高、体重等构成数字人。人工智能可像人一样读文献，超过人的精力，24小时不间断的读录文献，具备最全面的医学基础知识和最新进展，并且具备超强的运算能力，可快速将患者信息统计运算，给出最个体优化的治疗方案，但它无法与患者进行情感交流。说到底，医学是文明的产物，医生不是修理工，我们的医疗过程会涉及到感情、文化、患者意愿等，这是机器无法复制的。未来，人工智能是医生的助手，为医生的决策提供参考，医生根据患者意愿、经济能力、依从性等综合考量并做出决定。

        医生在临床决策出现冲突时怎么办? 医生的权威性会受到挑战吗?

        张海涛主任：

        这是个很关键的问题。首先，不但人与人工智能间会遇到决策不一致，人工智能本身也会遇到，它能录入巨大数据，其中必然有观点相悖的信息，但它比人更理性，会一遍遍学习从而得出最优建议，而人类在治疗中感性成分更多。从另外的角度想想，其实没有一种方式是非常完美的，任何一种方式都有利弊，所谓的决策的冲突和矛盾属于真实现象，是允许存在的。

        医生的决策与人工智能发生冲突时呢?通常觉得，医生对同一种疾病应该有相同的诊断、相似治疗方案，实际不同医生在同一疾病的诊疗方案会相差很大，这受医生教育、利益、地域文化的影响。比如女性更年期后服用雌激素的比例在美国是28%，在中国不到7%。中国女性的观念倾向于不用，因为服用雌激素可能引发肿瘤，而美国人对生活质量的要求高，她会选择使用。医生与智能出现决策冲突并不奇怪，医生需要根据不同需求确定医嘱，无关对错。所以，医生仍需查文献、不断学习，需要综合判断，智能给出的只是参考，它只是医生的助手或患者的顾问，绝不会取代。

        未来，手术也可以被机器取代吗?

        张海涛主任：

        手术操作其实是创造“艺术”的过程，需要更多层面的知识和技能，而且机器在精细操作方面远不如人类手指灵活，它的优势是运算速度和自我学习能力。虽然现在达芬奇机器人下的手术在很多医院开展，但真正实现机器人做手术还很长远。

        如果人工智能能可实现基本医疗任务，患者来院的刚需是什么?

        张海涛主任：

        患者需要医生的建议以及最终的处方权。人工智能得出的结论只是一个参考，医生可信可不信，如果它提供的数据比医生知识所涵盖的要准确，医生要考虑依从。

        医疗走向改变了，医生的教育体系会有变化吗?

        张海涛主任：

        人工智能辅助医生的模式本身也属于医生教育的范畴。原因很简单，将患者信息输入人工智能后它会给出全面的答案，这本身就是教育的过程。以后不论在三级医院或社区医院，医生都能参考同样的答案，这也是医生教育的一部分。