讓聾啞人發(fā)聲？讓盲人看到圖像？今年上半年，兩項最新研究成果吸引了天津國際生物醫(yī)藥聯(lián)合研究院黨委書記黃亞樓的關注，促使他對智慧醫(yī)療的前景十分看好。

《自然》雜志發(fā)表了加州大學舊金山分校的最新成果，該?？茖W家設計出一種可以將大腦信號轉化為語音的設備。這套人類語音合成系統(tǒng)，通過解碼與人類下頜、喉頭、嘴唇和舌頭動作相關的腦信號，合成出受試者想要表達的語音。

《細胞》雜志又發(fā)表了一篇哈佛大學的研究成果?？茖W家把猴子的大腦與傳感器和神經網絡連接起來，刺激猴子大腦中負責識別面部的單個神經元，并向猴子播放人工智能（AI）系統(tǒng)生成的圖像，最終成功地激活特定的神經元，而不影響其他神經元。

也就是說，電影《盜夢空間》中的“造夢師”或許將成為現(xiàn)實，它可以還原猴子眼中的世界，同樣意味著也能讓盲人“看到”圖像，讓正常人體驗“夢境”。而通過大數(shù)據和機器學習，不久的將來，聾啞人可以發(fā)出聲音，正常人也可以把意念轉換成聲音傳遞出去。

“智能是一種賦能技術，可以為包括醫(yī)藥產業(yè)在內的各行各業(yè)提供發(fā)展助力，從這個角度來看，智慧醫(yī)療將是未來的大趨勢?！?日前，在天津濱海新區(qū)召開的第二屆京津智慧醫(yī)療創(chuàng)新論壇上，黃亞樓感嘆道。

賦能智慧醫(yī)療

近年來，“AI+大數(shù)據”已經跨越了醫(yī)療方面的許多核心領域，從診斷到健康治療，再到智能設備，從改善患者就醫(yī)體驗到提高醫(yī)療流程效率，“AI+大數(shù)據”已經成為醫(yī)療健康行業(yè)的有力輔助和支撐。

2017年，斯坦福大學開發(fā)出一種全新的人工智能成像軟件，該軟件本質上是卷積神經網絡，在檢測肺炎方面甚至優(yōu)于放射科醫(yī)生。2018年，美國食品藥品監(jiān)督管理局（FDA）批準了首個無需臨床醫(yī)生即可給出篩查決定的設備IDx-DR，該設備可以在幾分鐘內告訴受檢者是否患有糖尿病視網膜病變。

更具魔幻色彩的是，AI還可以實現(xiàn)“聽音診病”。以色列聲音分析公司Beyond Verbal將智能手機和便攜式麥克風設備轉換成心理健康傳感器，通過聲音就可以識別出是否患有冠狀動脈疾病；一款名為SkinVision的App，使用智能手機的攝像頭拍攝皮膚病變，通過圖片就能偵測出73%的黑色素瘤，并確定癌癥的風險。

天津國際生物醫(yī)藥聯(lián)合研究院副院長尹占春通過梳理近年來不斷涌現(xiàn)的智能醫(yī)療產品發(fā)現(xiàn)，從手術的未來到病人的未來，從醫(yī)療保健運營到醫(yī)學研發(fā)、精密醫(yī)學的未來，“AI+大數(shù)據”將從方方面面重塑醫(yī)療行業(yè)。

尹占春稱，在手術方面，AI、機器學習和大數(shù)據為醫(yī)生、科學家和患者提供最新、最準確的實時臨床理解、建議及修正；對于病人，可穿戴醫(yī)療設備、網絡、傳感器和虛擬現(xiàn)實技術促進患者及家屬參與診斷、康復和互利方面的協(xié)調，從而改變疾病管理；基因組學、精密醫(yī)學及個性化治療為醫(yī)療保健人員提供擴展的工具包，通過對疾病基因層面的了解，提供更精準的治療和更主動的風險管理。

而在醫(yī)藥研發(fā)方面，“AI+大數(shù)據”所起到的作用甚至可能是顛覆性的。天云大數(shù)據副總裁李從武表示，在新藥研發(fā)方面，用深度學習、神經網絡模型可以分析化合物的構效關系；另外，通過深度學習和自然語言處理，分析大量的生物科學信息，還可以對藥物活性、安全性和副作用進行預測。

“以前，試劑作為新藥研發(fā)的核心產品，而現(xiàn)在的核心在于數(shù)據?！崩顝奈湔f，在新藥研發(fā)中，以往針對適應癥或副作用的研究方式是通過實驗檢測藥物晶型，而現(xiàn)在則可以通過數(shù)據模擬快速檢測藥物晶型。

聰明但并不完美

人工智能擁有超強的學習能力，只要有大量的數(shù)據做支撐，它就可以被訓練成“永不疲倦的機器人”，協(xié)助醫(yī)生判斷疾病，讓病癥“無處遁形”。新藥研發(fā)的關鍵也已從實驗檢測轉向數(shù)據分析，“AI+大數(shù)據”在藥物靶點預測、藥物篩選、藥物適應癥預測方面都大有可為。

但是，在黃亞樓看來，智慧醫(yī)療還面臨很多的問題和困難。首先就是知識的缺乏，目前可用于機器的知識不足，而不只是算法的問題。另外，人類已有知識的工程化也欠缺?！叭斯ぶ悄芗词箍瓷先ピ凫`巧、聰明，如不能學習、進化，就只是一臺自動化機器?！?/p>

不僅如此，具有AI功能的醫(yī)療器械或診斷軟件還面臨審批障礙，黃亞樓稱，機器學習的最大優(yōu)點之一就是持續(xù)學習和改進的能力，那么，是否允許公司對其設備進行一些小的更改，而不必每次都提交申請？已經審批的具有機器學習能力的技術、產品，在后續(xù)應用中是否允許機器學習？是否還需要再次審批？這些都是目前亟待解決的問題。

尹占春則表示，在網絡安全方面，怎樣對付黑客的惡意攻擊；在醫(yī)學倫理方面，如果AI手術出錯，誰該負責任；另外，患者可能會對AI診斷或治療產生不信任，醫(yī)療保健工作者有可能對AI過度依賴而產生技能退化，這些都是未來必須要思考的問題。

“人工智能要改變的是人與機器的關系，人與機器不是相互排斥，而是在交互中互相提高?！秉S亞樓表示，AI用于醫(yī)療健康更具前景，也更具挑戰(zhàn)?！皺C器會替代人做很多事，包括學習，但它無法代替人類，而使用智能技術的人一定會取代不使用智能技術的人?！?br /> ? ? ? ? 責任編輯：tzh