智能醫(yī)療過(guò)去20年來(lái)發(fā)展緩慢，但在AlphaGo名利雙收之后，谷歌DeepMind宣布進(jìn)軍醫(yī)療，是什么讓這家公司敢于“啃這塊硬骨頭”？

【編者按】本文由新智元編譯，來(lái)源：Business Insider、Guardian、TechCrunch，譯者：胡祥杰、李靜怡

智能醫(yī)療過(guò)去20年來(lái)發(fā)展緩慢，但在AlphaGo名利雙收之后，谷歌DeepMind宣布進(jìn)軍醫(yī)療，是什么讓這家公司敢于“啃這塊硬骨頭”？DeepMind聯(lián)合創(chuàng)始人、DeepMind Health負(fù)責(zé)人Mustafa Suleyman日前發(fā)表演講，表明其宗旨是“永遠(yuǎn)跟隨一線醫(yī)護(hù)人員”（Always be clinicians led）。NHS公共醫(yī)療數(shù)據(jù)風(fēng)波時(shí)，DeepMind Health也明確自己只作為“數(shù)據(jù)處理器”。服務(wù)于醫(yī)護(hù)人員而非病患，或許是DeepMind這個(gè)智能醫(yī)療新玩家最大的不同。

根據(jù)埃森哲最新報(bào)告預(yù)計(jì)，數(shù)字化醫(yī)療每年將為美國(guó)疾病診療開支節(jié)約100億美元。其中，改善最大的領(lǐng)域?qū)⑹翘岣哚t(yī)生問(wèn)診病人的數(shù)量（PCP）。上圖說(shuō)明了使用數(shù)字化醫(yī)療解決方案，將為主治醫(yī)生問(wèn)診病患平均節(jié)約5分鐘時(shí)間，由此節(jié)省的經(jīng)濟(jì)價(jià)值超過(guò)70億美元。

當(dāng)前，醫(yī)療領(lǐng)域正在經(jīng)歷從技術(shù)引導(dǎo)、體力勞動(dòng)為主的模式向以人為本、數(shù)字化驅(qū)動(dòng)的新模式轉(zhuǎn)型。隨著精準(zhǔn)醫(yī)療計(jì)劃的提出，健康醫(yī)療領(lǐng)域“以人為本”、“個(gè)性化”、“定制醫(yī)療”這類的詞語(yǔ)出現(xiàn)得愈加頻繁。將來(lái)，每個(gè)人都有適合自己的疾病治療乃至預(yù)防保健方案。

不過(guò)，最近大舉進(jìn)軍醫(yī)療領(lǐng)域的DeepMind卻認(rèn)為，智能醫(yī)療應(yīng)當(dāng)以工作在第一線的醫(yī)護(hù)人員為本。

今年2月份，谷歌DeepMind宣布成立DeepMind Health，與英國(guó)國(guó)家醫(yī)療服務(wù)體系（NHS）的倫敦帝國(guó)理工學(xué)院、倫敦皇家自由醫(yī)院（Loyal Free）展開合作。根據(jù)雙方簽署的協(xié)議備忘錄，DeepMind Health和皇家自由醫(yī)院簽訂的合作期為5年，DeepMind會(huì)獲得與急性腎損傷（AKI）檢測(cè)直接相關(guān)的數(shù)據(jù)，以及合作機(jī)構(gòu)過(guò)去3年的病人名字、NHS數(shù)、MRN、出生日期等數(shù)據(jù)的使用。

這引發(fā)了好幾輪針對(duì)病人數(shù)據(jù)隱私安全的討論，連英國(guó)政府調(diào)查也牽涉進(jìn)來(lái)。DeepMind Health 在一份聲明中稱：在這種情況下，共享數(shù)據(jù)是必要且妥當(dāng)?shù)淖龇?hellip;…如果醫(yī)護(hù)人員不能很好地獲取信息，就有可能為病患帶來(lái)危險(xiǎn)……DeepMind Health將且僅將處理數(shù)據(jù)。

上周，DeepMind聯(lián)合創(chuàng)始人、DeepMind Health 負(fù)責(zé)人的Mustafa Suleyman在倫敦的國(guó)王基金會(huì)（King's Fund）發(fā)表演講。Suleyman介紹了DeepMind是怎樣與NHS展開合作的，他還解釋了從長(zhǎng)遠(yuǎn)看來(lái)，人們可以從這一合作中期待什么。

DeepMind：發(fā)展通用人工智能

DeepMind聯(lián)合創(chuàng)始人Demis Hassabis曾多次在公開場(chǎng)合表示，DeepMind的目標(biāo)是發(fā)展通用人工智能。Suleyman也在演講中提到，DeepMind的業(yè)務(wù)是獨(dú)立于谷歌的，其主要目標(biāo)是創(chuàng)造能自我思考的軟件，為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，DeepMind利用多個(gè)大型數(shù)據(jù)庫(kù)，來(lái)幫助訓(xùn)練DeepMind的AI系統(tǒng)怎樣去執(zhí)行特定的任務(wù)。

Suleyman表示，一切都是從一個(gè)智能體開始。你可以把一個(gè)智能體看成是機(jī)器人手臂或無(wú)人駕駛汽車和推薦引擎上的一個(gè)控制系統(tǒng)。智能體有明確的目標(biāo)，并且會(huì)不斷嘗試進(jìn)行優(yōu)化。人類會(huì)手動(dòng)為這些目標(biāo)編代碼，這也是我們給予智能體唯一的東西。

在一些環(huán)境中，智能體能夠采取一系列的行動(dòng)，并嘗試獨(dú)立和自動(dòng)地進(jìn)行交互。作為智能體與給定環(huán)境相互作用的結(jié)果，環(huán)境本身會(huì)反饋一些觀察報(bào)告，反映其狀態(tài)發(fā)生了什么變化。當(dāng)然，智能體能夠從環(huán)境的反饋中進(jìn)行學(xué)習(xí)。所以，它們真的是從反饋或者增強(qiáng)的學(xué)習(xí)過(guò)程中進(jìn)行學(xué)習(xí)的。

《新科學(xué)家》獲取的DeepMind與NHS之間的協(xié)議 Memorandum of Understanding（MoU）?？梢钥闯?，DeepMind Health想要發(fā)展的是通用智能算法。

永遠(yuǎn)跟隨一線醫(yī)護(hù)人員

谷歌DeepMind想要做的，是用AI驅(qū)動(dòng)的軟件幫助醫(yī)生。近期來(lái)說(shuō)，則是幫助醫(yī)生及早發(fā)現(xiàn)疾病的早期信號(hào)。實(shí)際上，在DeepMind Health剛剛成立時(shí)，負(fù)責(zé)人Suleyman在Bloomberg采訪時(shí)就表示，DeepMind Health的雄心是開發(fā)出能讓醫(yī)生更好地處理數(shù)據(jù)的工具。

Suleyman說(shuō)：“關(guān)于醫(yī)療，最值得注意的是，如果我們能成功地把尖端和現(xiàn)代的技術(shù)運(yùn)用到其中的話，其改進(jìn)的空間是非常大的。”

“實(shí)際上，我認(rèn)為從技術(shù)的角度看來(lái)，世界上再?zèng)]有一個(gè)領(lǐng)域像醫(yī)療一樣離前沿技術(shù)那么遠(yuǎn)了。如果我們成功了，就意味獲得了一個(gè)巨大的機(jī)會(huì)，進(jìn)而產(chǎn)生積極的影響。正如許多人指出的那樣，在過(guò)去的20年間，健康醫(yī)療領(lǐng)域使用技術(shù)時(shí)遇到的失敗案例已經(jīng)太多了。”

“我想，在這樣的背景下，我們確實(shí)需要思考，我們能帶來(lái)什么不一樣的東西。當(dāng)然，我們有機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能，但是，我認(rèn)為，其中大部分取決于我們開發(fā)軟件的方法，以及你要如何把病人和醫(yī)生推到技術(shù)的最前線。”

DeepMind Health開發(fā)的Stream，一款能讓醫(yī)生實(shí)時(shí)檢測(cè)病人血液數(shù)據(jù)的App。這款A(yù)pp所使用的技術(shù)由DeepMind收購(gòu)的英國(guó)醫(yī)療初創(chuàng)公司Hark研發(fā)。目前這款A(yù)pp并沒有使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，因此也飽受詬病。Suleman表示，現(xiàn)階段DeepMind Health的人物主要是與醫(yī)生建立信任關(guān)系，之后會(huì)添加智能功能。

“我們花費(fèi)了大量的時(shí)間，走入病房，和護(hù)士進(jìn)行交流，嘗試觀察護(hù)士是如何工作的，我們希望能發(fā)現(xiàn)他們所面臨的挑戰(zhàn)，盡可能多地獲得見解，然后立即開始開發(fā)一些東西。盡可能快地，我們希望展示一個(gè)粗略的設(shè)計(jì)應(yīng)該看起來(lái)是什么樣的：先是有一些線框，隨后進(jìn)一步改進(jìn)，測(cè)試，再然后，我們開始設(shè)計(jì)解決方案，進(jìn)行嘗試和衡量、建造和學(xué)習(xí)、再然后是修正和重復(fù)。以非常非?？斓难h(huán)來(lái)做這些事。”

“所以，在去年9月和10月，在我們與第一名護(hù)士見面，并與Royal Free見面后的三個(gè)星期內(nèi)，我們有了一個(gè)工作模型。因?yàn)檫€沒有與任何數(shù)據(jù)連接，所以，醫(yī)生和護(hù)士能指出某一個(gè)按鈕放錯(cuò)了位置，某一個(gè)顏色很難辨認(rèn)，或者某個(gè)菜單的級(jí)別排錯(cuò)了諸如此類的問(wèn)題。我們能立即獲得反饋，做出醫(yī)生和護(hù)士告訴我們他們希望看到的東西。”

“這就是我們的信條，ABC（Always be clinicians led，永遠(yuǎn)跟隨一線醫(yī)護(hù)人員）。所以，我們將要開展的每一個(gè)簡(jiǎn)單的項(xiàng)目，以及我們目前已經(jīng)在做的項(xiàng)目，都是由護(hù)士或者醫(yī)生帶來(lái)的，他們對(duì)于這些項(xiàng)目怎樣可以改變他們的日常工作，以及技術(shù)解決方案如何才能起作用，都有著自己的主意和見解。”

那么，病人看護(hù)怎樣才能更好地獲得技術(shù)的支持？顯然，改進(jìn)的機(jī)會(huì)還有很多。每10個(gè)病人中，就有至少1個(gè)在醫(yī)院里遭受過(guò)傷害，這些傷害中，有一半都是完全可以預(yù)防和阻止的。在這些案例中，對(duì)病人病情惡化的探測(cè)，實(shí)際上都是延遲的。而這是溝通和協(xié)作的問(wèn)題。

我認(rèn)為，由于目前存在的局限，絕大多數(shù)具有價(jià)值的數(shù)據(jù)都只是在紙和圖表上，還沒有被記錄、追蹤或者存檔。目前還沒有可審計(jì)的日志，讓人可以證實(shí)被發(fā)出去的紙上的信息，以及發(fā)出去的日程提醒上的信息。

所以我認(rèn)為，有兩個(gè)病人安全上的核心難題，構(gòu)成了我們?cè)贒eepMind健康醫(yī)療部所做的全部事情。第一個(gè)是，我們?cè)鯓硬拍芨玫匕l(fā)現(xiàn)哪些病人的病有惡化的風(fēng)險(xiǎn)，這些惡化大部分都是實(shí)時(shí)發(fā)生的。第二個(gè)是，一旦我們確定了哪一個(gè)病人存在病情惡化的風(fēng)險(xiǎn)，我們?cè)鯓硬拍苷嬲剡M(jìn)行干預(yù)。我們不想最終只是發(fā)表一份報(bào)告，建議對(duì)病房的設(shè)施進(jìn)行而已。我們真正想做的是，在現(xiàn)實(shí)中運(yùn)用科技，讓醫(yī)生可以在對(duì)病人進(jìn)行階梯治療和干預(yù)時(shí)可以做得更好。

DeepMind Health 具體在做什么

DeepMind與NHS在兩個(gè)主要的項(xiàng)目上進(jìn)行合作。第一個(gè)涉及幫助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)急性腎損傷（AKI），第二，就是上周公布的，使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)發(fā)現(xiàn)眼疾。

Suleyman說(shuō)，我們?cè)诓∪税踩厦媾R的難題，第一個(gè)是，更好的探測(cè)。在過(guò)去12個(gè)月甚至更長(zhǎng)的時(shí)間中，我們研究了急性腎損傷的問(wèn)題。這是一個(gè)非常重要的難題。所有入院病人中，有25%的人都表現(xiàn)出了不同程度的急性腎損傷的問(wèn)題，并且，每年，在英國(guó)有超過(guò)4萬(wàn)人因?yàn)榧毙阅I損傷住院。據(jù)估計(jì)，這些病例中，有近20%是可以預(yù)防的。治療這些病人的花費(fèi)可達(dá)到15億歐元。

所以，在2年前的2014，NHS England 發(fā)布的一份病人安全警告規(guī)定在醫(yī)院中實(shí)施急性腎損傷算法。

我們做的第一件事是嘗試在用戶每天的生活中進(jìn)行觀察。我們深入到Royal Free醫(yī)院，找到了具體的方法，從病人當(dāng)天的反饋中學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)。事實(shí)證明，這真的是非常非常復(fù)雜的。

在病人獲得治愈的可能道路上，有許多不同的階段。我們注意到的是，在我們錯(cuò)過(guò)的關(guān)鍵性的惡化階段，存在著各種各樣的生命危險(xiǎn)和復(fù)雜的情況。所以，我們想要做的是，退一步，看看我們能不能更早地進(jìn)行干預(yù)，做出更好的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，更加實(shí)時(shí)的預(yù)防和監(jiān)管，然后重新引導(dǎo)病人走向通往完全康復(fù)的道路。

一旦我們把這些分解為這些步驟，我們和醫(yī)生在關(guān)鍵性的干預(yù)機(jī)會(huì)究竟存在于何處這一問(wèn)題上就擁有了一個(gè)共享的視野。

作為回應(yīng)，我們開發(fā)了Stream 應(yīng)用程序，這是我們的AKI預(yù)警系統(tǒng)，基于血液檢測(cè)結(jié)果。

這是目前為止我們所做的非常簡(jiǎn)單的干預(yù)，把其真正的關(guān)注點(diǎn)聚焦于一個(gè)非常具體的條件——使用血液測(cè)試結(jié)果。我認(rèn)為，這對(duì)我們來(lái)說(shuō)是一個(gè)真正的機(jī)會(huì)，會(huì)讓我們走得更遠(yuǎn)，把這一方法拓展到更加寬泛的以病人為中心的合作平臺(tái)上。

重要的是，這讓我們掌握了實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)存在病情惡化風(fēng)險(xiǎn)的病人的能力，而這還只是挑戰(zhàn)的一部分。下一個(gè)我們需要掌握的能力是進(jìn)行階梯治療和更好的干預(yù)，這也是信息和評(píng)論變得如此重要的原因。以X光為例，在軟件上，我們可以看到一位注冊(cè)用戶能夠?qū)Σz測(cè)報(bào)告中的X光部分進(jìn)行評(píng)論，并通過(guò)呼吸系統(tǒng)專家的咨詢，來(lái)獲得專家的觀點(diǎn)。

這樣的交換能夠以一種可計(jì)算的方式發(fā)生，如果有必要的話，我們可以相互證實(shí)資深的醫(yī)生說(shuō)了什么，接下來(lái)應(yīng)該采取什么行動(dòng)。

另外，獨(dú)立于這種方法，我們現(xiàn)在也開始啟動(dòng)一個(gè)研究項(xiàng)目，想看看我們的機(jī)器學(xué)習(xí)和AI技術(shù)是否能切實(shí)在某些方面幫助病情的診斷。

一個(gè)比較重大的發(fā)現(xiàn)是，如果你患有糖尿病，那么你失明的概率是正常人的25倍。但是，有意思的是，由于糖尿病視網(wǎng)膜病變導(dǎo)致的幾種類型的失明，可以通過(guò)早期的探測(cè)進(jìn)行預(yù)防，所以，我們想的是，怎樣才能在更好、更實(shí)時(shí)的放射線檢查進(jìn)行分類時(shí)發(fā)揮作用，讓更加靈敏的分診成為可能，在這中間，要求病人有更加實(shí)時(shí)的回應(yīng)。

當(dāng)下的現(xiàn)實(shí)是，如果由人類來(lái)完成這個(gè)工作，診斷報(bào)告會(huì)出現(xiàn)滯留，也就說(shuō)，在醫(yī)院中，四周之內(nèi)，診斷結(jié)果都是不能獲取的。在不同的級(jí)別間，也缺乏一致性。一些時(shí)候，報(bào)告會(huì)錯(cuò)過(guò)一些敏感的變化，在糖尿病視網(wǎng)膜病變 和AMG (年齡相關(guān)性黃斑病變)。

有了機(jī)器學(xué)習(xí)，我們希望可以做的一件事是，在即時(shí)的結(jié)果中進(jìn)行更快的處理，同時(shí)保持更高的一致性和更加標(biāo)準(zhǔn)化的表現(xiàn)。

我認(rèn)為，這也能幫助我們理解，通過(guò)調(diào)整一些我們認(rèn)為標(biāo)準(zhǔn)的變量，將會(huì)讓我們?cè)黾幼约旱膶Ｒ恍?。這還是一個(gè)很早期的工作，但是，我們會(huì)公開所有的工作，包括我們的算法，我們的方法論，以及技術(shù)上的實(shí)施。所以，當(dāng)我們準(zhǔn)備好了以后，你會(huì)聽到更多關(guān)于這些研究的消息，可能會(huì)是在今年年底。

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