機器人醫生來了 醫療行業迎來一場“人機之戰”

　　國外推出超小醫用機器人。這種直徑1厘米、長2厘米、重僅5克的醫用機器人可以到達人體內患病處，並能與其它醫療器械配套使用（圖片來源：新華社）

　　中山大學附屬第一醫院醫生操作達芬奇手術機器人進行手術（張梓望/《南方日報》）

　　醫院配送機器人“諾亞”在手術區運送醫療物資（張梓望/《南方日報》）

　　2016年，“白酒女孩”在京實施腦部微創手術。醫護人員調節機器人（圖片來源：新華社）

　　達芬奇手術機器人（張梓望/《南方日報》）

　　11月6日，訊飛科技研發的“智醫助理”機器人以456分的成績通過臨床執業醫師綜合筆試。在全國53萬名考生中，這一成績屬於中高級水平。

　　千百年來，在與疾病搏斗的歷史上，人類是當之無愧的主角。如今，機器人來了。隨著時間推進、科技進步，它們通過“人工智能”加持，依靠計算機視覺、智能語音技術和自然語言處理等技能殺入醫療界。

　　醫療行業，迎來了一場“人機之戰”。

　　機器人來了

　　一份2017年醫療人工智能產業報告顯示，2015、2016兩年新成立的人工智能+醫療公司數量是過去18年的兩倍。

　　在世界享有盛譽的畫家達芬奇去世400多年后，一款同名的手術機器人在美國誕生。

　　1999年1月9日，第一代達芬奇手術機器人在美國面世，2000年被美國藥監局正式批准投入使用。

　　創造“達芬奇”的Intuitive Surgical公司對它寄予厚望。專家們也期待著它能輔助醫生完成復雜外科手術。他們希望，“達芬奇”能成為行業裡的佼佼者，就像畫家達芬奇一樣，在歷史上留下濃墨重彩的一筆。

　　很快，“達芬奇”風靡全球，在世界頂級醫院“攻城略地”。

　　2006年，它來到了中國。

　　2015年，它來到了廣東。

　　中山大學附屬第一醫院引進的第三代達芬奇手術機器是華南地區首台。很快，包括中山大學附屬腫瘤醫院在內的頂級醫院也將它請進了手術室。如今，它被廣泛用於外科大部分領域微創治療，包括腫瘤科、胸外科、婦產科、泌尿外科以及心臟手術等。

　　中山大學附屬第一醫院的肝膽外科主任醫師殷曉煜是“第一個吃螃蟹”的人。兩年前，在達芬奇手術機器人的配合下，他成功幫助患者切除胰腺體尾部的腫瘤。

　　“患者的脾臟血管被腫瘤壓迫得很嚴重，腫瘤與脾靜脈、脾動脈粘連得很緊密，需要將胰體尾和脾臟連帶腫瘤一並切除。”殷曉煜說，過去他會為患者做傳統開腹手術，手術切口會達到二三十厘米，患者創傷大，術后感染幾率也增大。有了“達芬奇”，手術切口變小了、患者失血變少。患者在術后恢復更快，愈合更好，能縮短住院時間。

　　眼前的“達芬奇”由外科醫生控制台、床旁機械臂系統和成像系統三部分組成。其機械臂系統如同一隻章魚，共有四條可實現540度旋轉的可交互式“操作臂”和“鏡頭臂”。

　　手術過程中，殷曉煜坐在手術無菌區之外的操控台上。眼前的顯示器呈現放大10倍的三維立體高清影像，使他能清晰地關注到手術視野中的每一個細節。

　　“手術機器人具有高穩定性和精准度，超越了肉眼和人手的局限，能輔助外科醫生完成高難度的手術。”殷曉煜說。

　　如今在廣東的三甲醫院，“達芬奇”在手術中已佔有一席之地，成為外科專家不可或缺的助手。

　　除了這些“大塊頭”，更多小而精的人工智能產品也不斷被投入到臨床使用。它們主要運用於智能診療、智能影像識別、智能健康管理等三大場景。

　　11月14日，在廣州南方醫科大學珠江醫院內分泌科，一位病人正在與“糖小護”機器人進行溝通對話。

　　“咪卡，咪卡，什麼是糖尿病？”

　　“糖尿病是指人體分泌器官胰島受到嚴重影響而產生問題，比如某人半年時間經常有應酬，飲食大魚大肉，或者每天都喝可樂、果粒橙等甜飲料……”

　　內分泌科主治醫師陳容平說，機器人“糖小護”不僅能解答患者的提問，還能一站式採集患者健康數據，合理為患者搭配飲食，評估產生糖尿病並發症的概率。它還是一名健康管家。若患者出現低血糖，它還能“一鍵通知”家屬和醫生，爭取搶救患者的“黃金時間”。

　　“糖小護”開發企業的相關負責人李雪梅說：“小機器人裝載了領先語音收集和處理系統，能與患者直接語音對話。接收提問后，‘糖小護’就能調動知識庫內容，回答病人問題，幫助病患了解糖尿病。在未來，‘糖小護’有望用方言與病患進行溝通互動。”

　　在智能影像識別領域，眾多巨頭瞄准了這一細分市場。如科大訊飛股份有限公司開發了一款人工智能醫學影像輔助診斷系統。2016年6月以來，該系統通過學習68萬張肺部CT影像資料，已在醫院CT室輔助醫生診斷了約11000人次的CT。

　　機器人在解放人力和流程優化上挑起了大梁。廣州市婦女兒童醫療中心首次啟用物流機器人“諾亞”，用於配送藥品、標本以及手術器械。

　　“諾亞”自如地穿梭在醫院側樓：“我要出發了！”“我現在進入電梯了！”“我被擋住了”……在醫院副院長張志堯看來，“諾亞”搭載的藥箱使用了密碼鎖，保証重要的醫院設備和藥物無污染運輸，進一步降低人為錯誤的風險。

　　醫療健康創新創業大數據平台火石創造發布的2017年醫療人工智能產業報告顯示，2015、2016兩年新成立的人工智能+醫療公司數量是過去18年的兩倍。

　　這背后是市場嗅覺敏銳的資本的助推。

　　老齡化社會到來、慢病高速增長、大健康意識增強等因素催生了人們對醫療服務更進一步的需求。另一方面，醫療資源短缺、地域分配不均等問題，讓投資人更看好人工智能在未來醫療市場上的作為。在他們看來，人工智能嫁接醫療能提高醫療效率和生產力，緩解供不應求的情況。

　　BAT、谷歌、IBM和Facebook等國內外巨頭均紛紛布局人工智能+醫療市場，搶奪醫療市場這塊“大蛋糕”。一場人機博弈愈演愈烈。

　　人機之爭

　　人工智能應用大多體現在影像資料和數據分析上，但人工智能如何通過與病人的直接接觸和互動交流來實現精准診斷和治療，仍是一道技術難題。

　　“狼來了！”廣州中醫藥大學臨床醫學專業研究生蔣豪（化名）在看到機器人通過臨床執業醫師綜合筆試的新聞時，不禁發出這樣的感慨。作為一名醫學生，他會擔憂無法通過臨床執業醫師考試，這樣他將無法到正規醫院行醫。

　　這份擔憂並非毫無道理。中山大學附屬第一醫院院長肖海鵬說，數據顯示我國國家執業醫師資格考試的通過率僅為50%到60%，即有約一半的醫學專業學生沒能通過資格考試。

　　機器人果真比人厲害嗎？

　　外科醫生殷曉煜不以為然：“機器人並非萬能。以達芬奇機器人為例，一些復雜、疑難的手術，仍需要外科醫生以傳統的方式處理。說到底，手術機器人也是由醫生來操作的。”

　　內科醫生陳容平認為，人工智能的最大價值在於解放醫生。“過去但凡接收一名新病人，醫生、護士就得給他科普什麼是糖尿病、應該注意什麼、為什麼要注射胰島素等共性問題。如今引入了擁有語音交互功能的‘糖小護’后，醫生、護士就可以從這些繁瑣的事務中解脫出來，去做更有價值事情。”

　　在一些業界人士看來，人工智能需要用大量數據支撐，醫學影像、醫療病例、基因突變、診斷病例、術后跟蹤、健康行為數據均為醫療人工智能行業應用的前提。

　　然而，在2017人工智能＋醫藥健康創新峰會上，浙大睿醫人工智能研究中心吳福理表示，目前不同醫療機構間數據差別非常大，為人工智能處理徒增困難。缺乏標准化的數據，人工智能就無從談起。

　　吳福理提出設想，未來的醫療數據尤其是臨床數據，應像今天移動支付領域的數據一樣，由國家成立類似金融“網聯”那樣的醫療數據連接中心並將這些數據聚集起來，統一制定數據標准、標注標准、病種影像數據標准。

　　一種共識是，人機之爭，爭在病患。

　　目前，人工智能應用大多體現在影像資料和數據分析上。但人工智能如何通過與病人的直接接觸和互動交流來實現精准診斷和治療，仍是一道難題。

　　在廣州一家三甲醫院從業21年的內科醫生張鑫（化名）說，病患表達五花八門，要實現機器人與病患之間有效的溝通，實非易事。再者，人體本是復雜系統，如牙痛可能是冠心病的“信號”。機器人能否擁有望聞問切的能力，有待商榷。

　　邁過技術關，還有心理關。在醫患關系緊張的當下，要病患相信人工智能的診斷並不容易。如果人工智能出錯或是醫生採用人工智能錯誤建議，誰來負責？

　　張鑫還認為，在這場人機之戰中，醫護人員也需要學習如何與機器人共處。“對於醫生來講，若是不了解人工智能的算法，那他們就難以信服軟件提出的診斷方案。”他說。

　　就醫院的管理層而言，IBM全球咨詢服務部醫藥行業負責人周德標在接受媒體採訪時直言，機器人要拿到“通行証”沒有想象中容易。它們勢必會打破原有規則，改變醫院原有的管理方式。他的直觀感受是，目前三甲醫院對其積極性並不高。醫院院長傾向認為真實醫生比人工智能有用多了。人工智能的下一個主戰場不在三甲醫院，而是在基層醫院。

　　但醫療初創企業Airdoc市場副總裁張京雷則認為，人工智能進入基層醫療市場困難重重。中國基層差距很大。病患對人工智能接受度也低，企業需要很大精力和投入科普人工智能和摸索商業模式。

　　未來之路

　　未來人工智能醫療的發力點很可能主要在基因分析和精准醫療、智能藥物研發上。

　　資本的熾熱和醫患的觀望並存。在這個十字路口，人機之爭的未來在何方？

　　廣東省第二人民醫院院長田軍章說，不遠的未來，醫院會上線交互性機器人。它能取代醫生回答病人的常見問題，把醫護人員從重復繁瑣的工作中解放出來。

　　珠江醫院血液科的李玉華醫生提出了她的想法：未來，人類醫生將潛心科研，攻克疑難雜症。病人來醫院看病，接待他們的醫生、康復師都有可能是機器人。

　　梅奧診所的創始人之一、美國醫師和外科醫生威廉·梅奧（William J. Mayo）曾說，醫學的終極目標是消除病人對醫生的需求，讓醫學承擔預防疾病和延長生命的角色。北京康夫子科技公司CEO張超在接受南方日報記者訪問時表示，席卷全球的人工智能浪潮，似乎表明人類正在往這一目標邁進。

　　張超說：“研發人工智能是為了代替醫生從事重復性的工作，例如導醫和影像識別等，而非取代醫生。想實現梅奧的終極目標，人類就要把人工智能與更多醫療行為結合起來。”

　　在2016年舉行的第三屆烏鎮互聯網大會上，百度董事長李彥宏提出了發展人工智能醫療的想法。他認為未來人工智能醫療的發力點主要在基因分析和精准醫療、智能藥物研發上。

　　在基因分析和精准醫療方面，業界人士認為，計算能力強大的人工智能會為醫生梳理最新基因研究成果。在基因領域，經機器人整理和清洗數據后，醫生能在第一時間了解科研成果，並將其用到臨床實驗中去。

　　智能研發藥物已有先例。根據中國青年網等媒體報道，2015年，在抗擊埃博拉病毒的“戰役”中，人工智能發揮了關鍵作用。彼時，為了研究能抵抗埃博拉的疫苗和藥物，科研人員夜以繼日工作，卻千頭萬緒、進展緩慢。大洋彼岸傳來了好消息。在美國硅谷一家初創公司Atomwise內，工作人員利用了IBM超級計算機，成功尋找到控制埃博拉病毒的兩種候選藥物，成本不超過1000美元。

　　在新藥篩選時，Atomwise的程序員利用復雜算法挑選出最具有安全性的化合物，作為新藥的最佳備選者﹔隨后，他們利用人工智能對近千種已知藥物的副作用進行判定，了解它們副作用的大小，從中選擇副作用小的藥物進入到臨床實驗中。不僅如此，Atomwise還可以模擬和檢測藥物進入體內后的吸收、分布、代謝和排泄、給藥劑量-濃度-效應之間的關系等等。通過使用這一方法，新藥研發的時間成本大為降低。藥物研發從此進入“快車道”時代。

　　我們再來回看一組數據：美國塔弗茨藥物開發研究中心2014年的報告顯示，一款成功上市的新藥前后需要消耗掉29億美元資金。其中包括約14億美元直接投入和研發失敗導致的約12億美元的間接投入。新手段節約時間和經濟成本不言而喻。

　　目前，借助深度學習的技術，人工智能已在心血管藥、抗腫瘤藥和常見傳染病治療藥等多領域取得了新突破……

　　在醫學生蔣豪的朋友圈，有這樣一段話：“人工智能，是否會讓醫生感到恐慌甚至取代醫生，不得而知。至少，它們是人開發的。而沒有人比人更了解人”。（記者 曹斯 見習記者 黃錦輝）