人工智能医疗给外科医生带来的挑战

　　近年来，人工智能医疗已迅速进入人们视野并在智能影像、智能病理、智能决策等方面得到应用，在外科领域也已逐步成为一项可普及、可推广的技术。转变工作、接受智能技术、加强转型学习、规范医疗行为、鼓励跨域合作以实现职业生涯的可持续发展，是人工智能医疗带给外科医生最大的挑战和机遇。

　　外科医生如何适应人工智能时代的来临、医疗大数据从何获取、如何选择和利用人工智能经验、推广人工智能医疗可能面临的障碍、哪些外科医生更容易被时代所淘汰、如何应对人工智能可能引发的医学伦理和法律问题、人工智能是否是解决医疗难题的最佳答案？这些方面都将是值得外科医生探索与思考的问题。

　　人工智能（artificial intelligence，AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。AI的概念其实并不新颖，于1956年首先提出。早期人工智能技术迟迟无法实现突破性进展，而陷入沉寂，尽管有过偶发的成功案例，如IBM深蓝超级计算机击败国际象棋冠军卡斯帕罗夫，但始终不足以在现实世界支撑起大规模商业化应用。进入21世纪，尤其是近5年，大数据、算法和计算能力这三个人工智能的核心要素取得了长足进步，促进了AI技术的性发展。2016年，在以往被认为是机器“无法取胜”的围棋比赛中，Google公司的AlphaGo成功击败人类世界冠军李世石，从而赋予这场胜利历史性的意义，使AI迅速进入大众视野。越来越多的人相信，AI将会带来一场深刻的社会变革，事实上变革已悄然发生，当人们用自己的脸解锁iPhone X时，当人们使用微信的“语音转文字”功能时，甚至在最传统、最保守的健康医疗领域，AI已开始出现并无时无刻不介入到人们日常生活的许多领域。

　　2017-07-20，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，强调到2030年，我国的AI理论、技术与应用要达到世界领先水平，成为世界主要AI创新中心，这标志着发展AI正式上升到国家战略的高度。

　　我们只知道大势将至，谁曾想未来的格局和变化竟来得如此之快，OpenAI投资人Elon Musk曾预言：“一旦AI达到一个临界值，即达到相当于人类中最聪明、最富有创造力的人的智力水平时，那么它将在极短的时间内超越人类智力的总和”；Facebook创始人Mark Zuckerberg也预言，AI将在听、说、读、写等核心力上5~10年内超越人类。在我们毫无察觉的世界里，人工智能正在读取人类社会的天量数据，日夜不息地迭代进化，新的时代已经渐行渐近，人们根本无力，与其坐以待毙，不如紧跟人工智能下的新时代、新机遇，面对如此汹涌极速的人工智能大潮，整个医学界如何应对这样的机遇和挑战？外科医生的我们是否已经在心理和能力上做好了必要的准备？

　　近年来，人工智能医疗已逐步成为一项可推广、可普及的应用技术。在国外，大量科研机构和高科技公司早已布局AI医疗，并收获丰厚。在智能辅助医疗领域，2015年，北卡罗来纳大学研究认为，深度学习分割脑MR图像优于传统方法；2016年，Google研究表明，AI诊断糖尿病视网膜病变精度已可应用于临床；2017年，斯坦福大学研究显示，AI皮肤癌诊断精度可达专家级水平。在智能决策领域，2014年，Microsoft利用可穿戴设备采集分析健康数据，为使用者提供饮食、锻炼和就诊；2015年，IBM开始分析医学文献和病患诊疗记录，为病人提供高质量、循证型个体化的诊疗方案；2016年，Google建立健康风险系统，借助移动终端推送健康风险，并及时通知医生。在国民健康管理领域，2015年，荷兰开始使用AI技术为特定病人群体寻找最有效的治疗方案，并通过分析数字化的医疗档案来减少医疗失误；2016年，美国拉斯维加斯卫生部门利用AI技术进行公共卫生监测，通过社交的追踪来确定疾病爆发的源头。在药物研发领域，大型医药厂商也将AI技术应用于新药开发与更新换代中。

　　在国内，AI医疗领域的发展和投资同样如火如荼，据《2017医疗大数据与人工智能产业报告》统计显示，中国目前已有83家企业投身AI医疗领域。2016年，IBM沃森医生被引入中国，引发关注；2017年，中国HTC将增强现实（augmented reality，AR）与AI结合，简化心、脑、脊椎等极精密手术的流程；2017年，上海交通大学医学院附属瑞金医院联合英国约克大学启动全球最大规模单中心临床，以验证可穿戴设备有助于诊断、监测帕金森病；2017年，杭州云栖大会上，阿里巴巴宣布进军人工智能医疗领域，目标指向医生、病人、医院管理这三个重点：开发AI医生，主要作为专业医生助手发挥作用，力争10年内减轻医生一半工作量；研制AI“虚拟病人”，方便医护人员提高医术；利用大数据、云平台、全流程移动支付等，打造“智慧医院”。此外，有专家提议，将AI技术应用在实时医保基金的使用情况上，以杜绝不合理的医疗费用支出，缓解我国医保基金支出近几年迅猛增长带来的压力。

　　由上可见，当前AI医疗的成熟应用主要集中在智能影像学、智能病理学和智能决策三个方面。现代医学中，医生的诊疗结论建立在相应的诊断数据中，作出既正确且快速的判断对临床医生来说是一项挑战，这依靠的不仅是不懈的训练，更是经验和数量的积累。智能影像是计算机深度学习MRI、CT、X光等影像数据进而协助医生完成诊断、治疗工作的一种辅助工具，可以在3d内学类10年才能阅读的片子；智能病理学协助病理科医生做到更好的数据分析，既弥补了年轻医生经验上的不足，帮助他们在业务方面迅速成长，也可以提高资深医生的工作效率，节省了诸如术中冰冻病理学检查这样的等待时间；当外科医生面对需要进行复杂手术的病人时，需要阅读几百种文献和资料才能制定出放疗、化疗、靶向等综合治疗方案，智能决策可以在1min内从所有相关的研究文献中推荐出病人所需要的治疗方案，所以从智能影像学、智能病理学、智能决策这三点上来看，人工智能医疗一定能成为外科医生的好助手。那么AI在外科领域的发展现状如何？AI的发展目标究竟是帮助还是替代外科医生？我们能否在这次技术变革中而退？这些是全体外科医生共同关注的话题。

　　人工智能技术是由认知、预测、决策和集成解决方案四部分共同组成。认知是指通过收集及解释信息来并描述世界，如最近兴起的影像组学，就是利用数据挖掘技术，自动从影像学、病理学、基因等海量数据中萃取、提炼并量化肿瘤海量特征并进行解析的新方法，其超强的学习能力弥补了医生时间和经验上的不足。

　　预测是指通过推理来预测行为和结果。2014年，AI通过阅读美国外科协会国家手术质量改进计划的数据来预测手术并发症，准确性远远优于其他单项指标或量化评分；2015年，中国科学院自动化研究所和广东省人民医院放射科通过回顾500例结直肠癌病人数据，将影像特征、血清肿瘤标记物和临床指标相结合，构建并验证了基于影像组学标签的术前预测模型，将结直肠癌淋巴结清扫的假阳性率从70%降低到<30%；2016年，浙江大学医学院附属邵逸夫医院通过提取48例新辅助放化疗后直肠癌病人多模态磁共振成像数据中的影像特征，利用人工神经网络方法建立模型，实现了直肠癌新辅助放化疗效果的定量化精准评估。

　　决策则是关心如何做才能实现目标。沃森医生（Watson for Oncology）是一款IBM公司打造的医疗认知计算系统，被称为肿瘤学界的AlphaGo，目前已用于乳腺癌、胃癌、结直肠癌等8种肿瘤的治疗决策。医生只需输入病人的一般情况、基础疾病、手术、病理学、治疗过程、复发转移等信息，沃森医生就能通过300种以上医学期刊、250本以上医学书籍、1500万页的论文的筛选，列出最符合当前条件的数个治疗方案，并按照优先级推荐给临床医生，同时注明各方案的循证支持和指南来源。此外，沃森医生还能接收病人的肿瘤活检基因学检测报告，通过强大的认知与计算能力，发现与病情发展情况相关的基因突变，并提供针对这些突变的可选治疗方案列表，以供主治医生参考。同时，它还能为病人推荐符合入组条件的临床试验，给予病人更多选择的机会。目前上海交通大学医学院附属仁济医院、瑞金医院和上海市第十人民医院等已将沃森医生应用于乳腺癌和结直肠癌的MDT多学科讨论，数据显示沃森医生和人类专家方案的一致率高达85%以上。

　　最后，当人工智能与其他互补性技术结合时，可生成集成解决方案，如全自动机器人手术。经过30多年的快速发展，手术机器人已在神经外科、腹外科、胸外科、骨科、血管外科、整形外科等多个领域得到了广泛的应用，美国的da Vinci是惟一商用的手术机器人系统，目前已发展到第五代产品，全球装机量截止2017-09-30已达4271台；英国Cambridge Medical Robotics研制中的Verslus不仅适用于微创手术，还可应用于传统开腹手术；美国Auris Surgical的ARES专注于肺肿瘤的精准化微创治疗；和威高联合研发的“妙手S” 于2017年3月进入注册检验阶段；工业大学产业的苏州康多机器人公司也在2017年5月宣布即将进入临床阶段。是否搭载人工智能是新一代机器人区别于上一代机器人的重要特征：日本已开始使用机器人作为助手参与外科手术；美敦力旗下Mazor Robotics的手术机器人已经可以提示骨科医生最佳的脊柱值钉部位；中国HTC公司的AI结合增强现实技术（augmented reality，AR），配合示踪剂，可在屏幕上标示关键的解剖结构以及的手术步骤，并提示可能存在的手术风险；STAR （the Smart Tissue Autonomous Robot）成为全球首台全自动手术机器人，2016年其在无人工协助下完成了小肠端端缝合的动物实验。

　　由上可见，AI技术的认知、预测、决策在外科领域的许多应用已经成型甚至商业化，然而最关键的集成解决方案技术尚处于并且将在未来相当长的一段时间内仍处于研发阶段。相比于看不见摸不着、运行在各种仪器设备中的AI程序，人们对人工智能更具体的印象其实是“机器人”，理论上，只要给予足够多的数据量，AI将能够胜任人类所有的工作，而机器人便是AI最完美的搭档和载体，首例全自动机器人手术将成为人工智能医疗应用在外科领域标志性的事件和突破，但目前看来仍然需要10年以上的技术积累和临床试验。这决定了AI短期内将更多地以助手而非竞争对手的身份出现在手术室，这同时也给了外科医生难得的喘息时机和间歇时期，能否利用这段缓冲期适应人工智能时代的新要求，避免被科技进步所淘汰，成为一名具有可持续发展潜力的外科医生，将是所有外科医生——尤其是青年医生不得不共同面对的挑战和机遇。

　　手术机器人和影像识别技术是人工智能外科的基础，但发明他们的不是外科医生，而是工程师和电脑专家，我们只是在应用层面助了一臂之力。毫无疑问，人工智能医疗将在外科领域引发变革，但背后的推手一定不是外科医生，我们在整个过程中，可能只属于“食物链”的底层。在人工智能医疗时代，如何发挥主观能动性存求发展？如何将发展的潜力为立足的实力？值得我们每一位外科医生思考。

　　笔者深深感受到，首先外科医生要做好工作转变的思想准备。某些关键技术的突破在短短几年内就可以让一些职业退出历史舞台，医疗领域虽然有一定的特殊性，但世界上别的领域走过的，医疗领域没有任何理由以其特殊性而独善其身。笔者医院乳腺疾病中心医生体会到沃森医生的优势在于效率比人类更高，但缺点同样明显，AI不通情感，无法分析病人的喜怒哀乐，理解疾病过程与预测转归。智能医疗为医生提供了更丰富的资源和工具，提高了行业标准和要求，减少了从业者的工作量，将促使医生将工作内容从单纯的“吃技术饭”转向情感交流和人文关怀。社交能力、沟通能力、协商能力、同情心和职业素养在医生综合能力中所占的比重将越来越高，是否掌握人情练达的艺术以及是否对他人实意的扶助和关切在未来将左右一名医生的风评、口碑和受欢迎程度，因为这些都是人工智能缺乏或许永远无法提供的。外科医生不但妙手，更要仁心；社会进步需要速度，更要温度。

　　其次，外科医生需要接受并利用技术进步的。过硬的业务能力是任何一名外科医生的立足之本，而AI技术的发展有望帮助外科医生更有效率地提升自己的手术技巧。随着腹腔镜手术的普及以及可穿戴智能摄像头的发展，我们可以非常方便地记录自己手术的全过程，并与之前或其他人的进行比较和揣摩；各种新型传感器有望精确地记录术者的眼球运动、手指运动，并且量化评估器械使用以及和助手配合的合，找出改进方向；优秀的手术示范甚至有机会被机器完整地学习并拷贝，专利化甚至商品化，应用到未来的全自动机器人手术中去，这些都是人工智能时代，新技术带来的无限可能性。此外，互联网医疗时代诞生了一批“网红”医生，他们或许不是本专业知名、繁忙的专家医生，但肯定是最有热情与接受并利用技术的、最会利用新平台扩大个人影响力的青年医生。人工智能时代将建立起全新的医疗信用体系，医生的水平和服务质量将时刻接受医疗大数据和病人评价的双重监督。在互联网医疗简化就医流程和提高就医效率的背景下，复旦大学医院管理研究所所长高解春估计，网络就医将使医院减少30%~50%的门诊病人，届时医疗资源的相对宽裕也会促使病人集中到知名度高、有品牌、口碑好、服务佳的医生那里去。因此，利用新技术好内功，利用新媒介做好个人宣传和品牌建设应该成为当代外科医生——尤其是青年外科医生的必修课。

　　接着，外科医生要新时代的转型学习。人工智能的兴起推动了所谓的“技能偏好型科技变革”——即拥有数字技能的人才将特别受到重视，财富分配也将向这些具备合适技能的人才聚拢。不仅在医疗领域，目前全中国都面临着巨大的人工智能人才缺口，很多公司甚至到国际学术会议上直接挖人。的现实情况是，中国医疗界现在很难招募并留住人工智能领域的人才，因为他们在互联网公司有更好的待遇和前景。国务院下发的《新一代人工智能发展规划》中提出，要从中小学教育开始，建立未来数据科学家和工程师储备库，这种自下而上、激进的人才培养模式可能需要5~10年甚至更长时间的蛰伏期才能看到，而这可能是留给我们这一代外科医生提高自己最后的好时光、好机会。中国对人工智能人才教育的关注必须包括让现有劳动力更新知识结构并能享受发展红利，外科医生——特别是青年外科医生，有必要做好数学、统计、控制、工程、计算机编程等AI相关学科的知识储备，并深入学习自己有兴趣或涉及自身研究方向的专业知识；绝不能满足于单纯作为人工智能医疗的使用者和者，而应当勇于成为人工智能医疗的参与者、实践者、开发者乃至创新者。从长远来看，国家则有义务进一步提升医疗、改善医患关系、增加医疗工作者收入，这样才能吸引源源不断的青年才俊投身医学事业。

　　然后，外科医生必须规范医疗行为，告别过去一些习以为常的。在医保基金近年来越发吃紧的大背景下，医保监测在人工智能的下逐步自动化、实时化、精准化，即借助医保信息化系统建立一套涵盖诊疗前、诊疗中、诊疗后等全流程，管理药品、检验检查、医用材料等全处方，监督参保人、医师、医院和药店等全体人员的医疗保险监管体系。一旦发现医保基金使用出现违规问题，或医院和医师在服务过程中不按规则办事，系统就会立即或者，医疗保险经办机构则会立即管理。最终目的是有效控制医保基金的，进而杜绝“乱诊断” 、“乱收费”以及不合理的利益输送等现象。新形势下，我们必须“病人利益高于一切”的，在医疗服务安全、有效、专业的同时，尽可能地控制医疗成本，不为病人增添负担，不去触碰法律红线。

　　最后，鉴于人工智能对专业知识广度和深度提出了前所未有的严要求、高标准，外科医生有必要加强跨领域的多学科交叉合作。没有高水平的数据专家把关算法，就无法把最前沿的人工智能理论应用到外科领域；同样，没有专业医生的深度参与，人工智能就完全不可能进入医院落地应用。为达到这个目标，国家力量可能需要介入，启动人工智能医疗方面的重大研发计划，组织各领域有基础的学科强者，组建一支真正的研发梦之队，真正实现技术上的突破。

　　人工智能医疗的终极目标就是让人类更健康，让病人更满意，让医生更，而“可持续发展”的期待将倒逼外科医生在服务、技术、工作模式、品牌、思想、等多个维度都要符合人工智能医疗时代的标准，盲目坚守传统思维模式的必然结果就是优胜劣汰。当然，探索的道上一定伴随着和困惑，这需要我们勇于面对、勤于思考。

　　外科医生为什么需要人工智能？医疗领域的难题有时经过几代人花费几十年的努力还没有找到突破性的解决办法，以肿瘤为例，尽管NIH每年投入的研发经费巨大，大量抗癌新药被研发，但是大部分癌症的5年存活率并无实质性进步；作为对比，艾滋病的5年存活率，在找到有效治疗措施后，5年存活率从0上升到75%。早发现、早治疗是提高癌症治愈率的关键，影像组学技术结合医学影像、基因和临床大数据，利用人工智能方法挖掘肿瘤信息，实现癌症、癌前病变甚至潜伏期肿瘤在CT、MRI、X光等影像或血液数据上的早期诊断，为早期手术创造了条件，有望成为癌症治疗领域的突破性技术。该技术所需要的庞大样本量是传统的数据处理方法（如回归和多变量分析）无法负荷的，而且输入的样本数越多，AI算法能够改进或学习的空间越大，最后的结果也越准确，可以说，人工智能是临床“大数据”得以变废为宝的基础和核心技术，为外科医生解决医疗难题提供了新思和强有力的工具。

　　那么，外科医生的“大数据”又从何而来？正如人类需要从食物中获得能量，人工智能的“食物”则是稳定的数据流，AI系统必须通过大量的数据来“训练”自己，才能不断提升输出结果的质量。中国庞大的病人基数以及问诊、检查、诊断、手术、随访、辅助用药等丰富的医疗行为可以为外科医生提供海量的临床数据。为了尽可能充分地利用这些数据，我们有必要构建一个更为完善的数据生态系统：（1）建立并落实数据规范并鼓励跨医院、跨地区的数据交流，我国特别行政区医院的经验表明，使用统一并可以被人工智能直接读取的的信息系统将显著提升临床数据的价值，如大学肿瘤医院季加孚教授领衔的中国胃肠肿瘤外科联盟，在中国众多医疗中心之间分享统一格式标准的胃肠肿瘤临床数据，跨出了“小数据”整合的重要一步。（2）改进并丰富数据录入方式，数据要在人工智能医疗领域发挥大作用，必须做到真实、完整、精确，中国医生的工作强度很高，很难抽出时间详细记录所有数据，未来在成熟的语音技术帮助下，我们可以使用语音设备记录医生和病人的对话，自动生成电子病历，既减少医生的工作量，又提高数据的完整性，未来医疗可穿戴设备有望全天候地监测病人的心跳、血压、血糖、胎动等生理数据以及服药情况等，排除病人依从性对数据的干扰。（3）外科医生要善于发现新型数据来源，计算力的空前提高使计算机视觉已经能像阅读体育比赛一样，对手术视频（这是从未利用过的大数据）进行定量分析，完成自动分割、注释并记录数据，1 min高分辨率手术视频包含的数据量，是同一病人CT数据量的25倍，可谓不折不扣的数据金矿，因此，手术视频在大数据时代极其重要。

　　只有让人工智能应用在外科领域的方方面面，其神秘感才会逐渐消失，其临床潜力和社会价值才会充分彰显，但在推广工作中必然会遇到种种障碍。如很多医院还没有意识到采集人工智能医疗数据的重要性，依然在使用陈旧的手写门急诊病历，但人工智能很难直接读取这样非结构化的自然语言，从而失去了解病情起因、发展、转归的重要信息来源。此外，越来越多的医院管理者和学科带头人开始意识到，收集并分析临床数据将有助于提升临床实力和科研竞争力，但由于缺乏既懂医学，又懂人工智能的跨界人才，这一想法往往不能付诸实施。还有，目前的智能医疗系统无法完全替代人工，但其使用和费用居高不下，远高于人力支出，因此，基于成本的引入先进技术、精简人工流程的需求就显得并不那么迫切。

　　哪些外科医生在人工智能时代可能面临失业？有分析曾预言，人工智能医疗的发展意味着医生的淘汰和失业，笔者认为这句话并不正确。在一个团队里，不同层级医生所负责的具体工作存在很大不同，初级医生不会失业，因为他要负责很多繁琐纷杂的基础工作，虽然技术含量不高，但这些事情必须要有人来做，而且他们的人力成本最低；有专业品牌的著名医生也不会失业，因为他们是制定规则、作出决策并有大量病人资源的人；而真正需要担心的是那些没有，不思进取，又不转型学习，未能跟上时代步伐、无所事事、可有可无的中间段医生。

　　目前的人工智能正在朝着我们可预料和不可预料的方向飞速发展，AlphaGo Zero从零起步，左右互搏，摸索出人类穷极数千年也未曾想到的新棋法，以100∶0的总比分战胜上一代AlphaGo。未来外科医生可能也要面临类似挑战: 在一些关键的临床决策上，人类经验和机器经验同时存在却又有很大差别，甚至产生冲突，我们应该如何选择和利用？鉴于医疗工作保守、严谨的特征，病人依从性各不相同，以及当前相对紧张的医患关系，究竟是选择基于最新的机器经验去实施科学治疗，还是采取最保险的人类经验和习惯治疗，仍然需要时间的而做到具体问题具体分析。

　　人工智能医疗势必会带来大量的医学伦理和法律问题：健康数据属于病人还是医生？收集数据是否病人的隐私？数据应以何种方式共享？面对日趋严峻的网络安全又该如何数据？人工智能是否会无意识下继承大数据中的种族歧视、性别歧视和？人工智能的决策导致医疗，医生是否需要担责？今后这些问题都会随着人工智能医疗的发展而不断浮出水面。

　　至于人工智能医疗究竟能走多深走多远，归根到底还得看它能解决多少实际问题。20年前神经网络学习曾引发广泛关注，但最终能被其解决的问题寥寥无几，研究者在新技术面前应该保持一份冷静，审时度势，在充分利用已知方法的基础上，逐渐熟悉、采纳、比较人工智能技术的适用范围，切忌盲目追求流行。

　　综上所述，笔者要再次强调外科医生的重要性、独特性和难以替代性。裘法祖院士曾说，“外科学是一门科学、技术和艺术的综合”。研究显示，科学家、艺术家将是最难被AI取代的职业之一，赋予人类灵巧的双手和聪慧的头脑，而外科医生则是将此两者完美结合的典范。当然，技术的发展是没有边界的，外科学正从基于能力的艺术，逐渐转变为数据驱动的科学，生产力的发展必然带来生产关系的改变。我们可以思考，自己今天所从事的工作是否AI有一天也能完成，甚至做得更好？外科医生急需一次彻底全面的集体学习和提升，这样才能在被称为“第四次工业”的人工智能浪潮中牢牢占据主动，掌握核心竞争力，不被科技公司和资本投资左右，作为专业人士真正主导技术应用发展的并分享更多属于新时代外科事业的。

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