AI医疗是“中医式”科学

从前的人们是如何寻找中草药的呢？以止血草药为例，人们割伤了一条蛇并将其放行，蛇游行后不久即止血，人们这才发现蛇爬过的地方生长了一种植物，取之一试，果然有止血效用。然后，一种中草药就这么被发现了。

是不是觉得很玄幻？其实这样的现象在中医内很常见了。比如被毒蛇咬伤后可以在就近寻找解蛇毒的草药。从本质上来看，中医其实就是自然现象的被捕捉并使用。

而现象也是AI医疗赖以发展的源泉，AI要达到某个医疗目的，总是需要依赖于某种可被开发或利用的自然现象。就在近日，Nature在线发表英国Deep Mind团队，阿法狗和阿法元的开发者，与UCL的一篇合作论文，题为Vector-based navigation using grid-like representations inartificial agents，在神经学和人工智能领域都引起轰动。

这篇高度抽象的论文题目背后，隐含的是一个事实，AI产生了类似于网格细胞活动特征的结构，而网格细胞则是动物和人类的与认路有关的细胞，是大自然经过亿万年才进化出的生命杰作。

精准医疗的智慧

精准医疗本质上是一种个性化医疗，既包括对疾病的早期筛查、预防和帮助医生做出准确的临床决策，也包括治疗的过程中所提供的一系列服务，比如合理用药、精准外科以及针对重症和疑难杂症的精准的靶向治疗。

中医治病讲究一人一方，辨证施治。在诊疗过程中，通过理、法、方、药的精准应用，使患者获得最精准的个体化治疗。其中，辨证论治作为中医诊病的基本法则，是理法方药在临床的具体运用，并最终落实在患者的个体化。

AI医疗似乎也更看重个体化医疗。将理法方药换一个说法，在AI医疗里，似乎就是预防、诊断、临床医学手段、药剂四个方面，对抗生成网络就是AI医疗内里的辩证法论治了。

在早筛和预防方面，各种AI医疗影像和健康管理系统在市面上可以说是屡见不鲜了。在诊断上，美国食品和药物监管局（FDA）也曾批准了一种人工智能诊断设备IDx-DR，该设备可以通过观察视网膜的照片来检测一种眼科疾病，并且不需要专家医生的参与。

而在医治手段和药剂上，AI医疗要做到真正的精准，就用到了两个试验——“篮子试验”和“雨伞试验”。“篮子试验”是指将某种靶点明确的药物看作一个篮子，将带有相同靶基因的不同癌症放进这个篮子里进行研究，用一种药物治疗不同的肿瘤。“雨伞试验”是指同一种疾病基于不同驱动基因分型的临床研究，对病理分型类似的肿瘤，通过分子分析进行分子分型，进行不同的治疗。

这集中体现在药物研发上，最著名的药物研发深度学习模型可能是IBM的Watson机器人。IBM早就于2016年12月与Pfizer公司签署协议，协助Pfizer的免疫肿瘤药物研发，除此之外，IMB还和多个药企有合作协议。今年5月，苏格兰Exscientia公司与法国Sanofi也签署了一项潜在价值约2.8亿美金的合作和许可交易，旨在开发针对代谢疾病的双特异性小分子药物。

我们还可以从腾讯布局的AI医疗逻辑中看到AI精准医疗的影子。从腾爱APP实现医患线上沟通，到腾讯最新发布的微信智慧医院3.0，将原来碎片化、断裂的就医链条全部打通，贯穿了AI导诊，在线挂号，在线咨询，线下AI辅助诊断和检查，支付，治疗，AI随访等环节。通过精准医疗信息来联接医生和患者，而不是颠覆线下医疗实体和利益格局，一直以来都是腾讯的一种渗透式长远布局。

唯一不同的是

人的存在应该和自然，和我们生存的环境，以及最初使我们成为人的那些条件融合。我们熟悉自然，依赖自然，缘于自然是我们300万年的家，人类从骨子里信任自然。

所以，当我们看到中医用某剂不知名的药方救人于生死之间，我们不会觉得这不符合自然，贴近自然的中医让我们追求延年益寿的愿望更加坦荡。但是，当我们邂逅某项技术时，比如冷冻人体，我们即使心怀希望，也会马上反思：这样延长人的生命是否自然？而机器伦理也一直是我们讨论的热点。

对于AI医疗这一命题，人们寄托在技术上深切的希望和对自然的最深切的信赖一直在碰撞，如何让二者达到和解？AI需要“亲生物”的设计，而使用AI技术的医院也需要给患者亲近大自然的感觉。

[完]

智能相对论（微信id:aixdlun）：深挖人工智能这口井，评出咸淡，讲出黑白，道出vb深浅。重点关注领域：AI+医疗、机器人、智能驾驶、AI+硬件、物联网、AI+金融、AI+安全、AR/VR、开发者以及背后的芯片、算法、人机交互等。