第四章 AI时代：人类将如何变革？（第21/27页）

对于人工智能为制药业提供的帮助，《经济学人》撰文评论道：“制药公司越来越难在寻找新产品方面取得突破，原因之一是大多数明显有用的分子已被发现，这导致开发周期长，失败率高。同时，科学成果的数量每九年翻一番，要理解所有不同类型的数据已非人力所及。这正是AI可以发挥作用的地方——它不仅可以‘摄取’从论文到分子结构、基因组序列和图像的一切信息，还能自主学习，建立关联，形成假设。AI可以在几周内阐明突出的关联，提供新的想法，而人类要想取得同样的成果，可能会穷尽毕生之力。”120

大数据和基于大数据的人工智能，为医生辅助诊断疾病提供了最好的支持。例如，Celmatix公司是一家为妇女健康提供医疗解决方案的初创公司。Celmatix公司首席执行官派瑞·Y.贝姆（Piraye Yurttas Beim）博士说：“大数据在Celmatix中引领我们的工作。它让内科医生可以根据每个人的多项数据，而不止于年龄，对女性怀孕的概率提供诊断。”121

根据硅谷银行2016年9月举办的Health Tech活动对超过200名医疗或相关行业创业公司高管的调查，有46%的被调查者认为大数据是未来医疗行业里最有前景的技术，而35%的被调查者则认为人工智能是最有前景的技术。

IBM则将其著名的人工智能系统Watson用于辅助癌症研究。IBM公司联合了20多个顶尖的癌症研究机构，用这些机构提供的大数据，来教会Watson理解基因学和肿瘤学。研究小组只花了一个星期，就教会Watson读完了2500篇医学论文。参与此项研究的北卡罗来纳州立大学教堂山分校的诺尔曼·沙普利斯（Norman Sharpless）评论道：“要知道我们每天发表的研究论文有8000多篇，你知道，没有人能够每天阅读8000篇论文。所以我们发现我们提出的最新治疗方案往往是基于过去的信息，落后了一两年的信息。然而，这正是适合Watson的任务。”基于Watson系统的实验颇有成效，诺尔曼·沙普利斯说：“在30%的病人中，Watson发现了新的东西。也就是说，有大约300多人，Watson找到了治疗方法，但是一群认真工作的医生却没有找到。”122

2017年2月，发表在《自然》杂志上的一篇论文介绍了一次有关皮肤癌诊断的人与机器的“较量”。在该论文所揭示的研究中，科学家们让一个卷积神经网络分析了将近13万张临床上的皮肤癌图片，这个数字比现在最大的研究用图片集高出了两个数量级。在大量学习资料的支持下，这个神经网络迅速成为一名皮肤癌方面的专家。

研究者让这个计算机皮肤癌专家与21名资深的皮肤科医生“同场竞技”。在第一场挑战中，这个神经网络与医生们一同区分两种不同的皮肤疾病——角质细胞癌与良性脂溢性角化病。前者是最为常见的皮肤癌。综合灵敏性和特异性来看，这个神经网络的表现比大部分参与研究的皮肤科医生都要好。不服气的人类做了第二项测试，这次他们比较的是恶性黑色素瘤与良性的痣。前者是最具杀伤力的皮肤癌。但在这场比试中，人类同样败下阵来。123

图50　《自然》杂志封面文章介绍皮肤癌诊断领域的“人机竞赛”

用A I来辅助疾病诊断，并不是要在所有领域都超越顶尖医生。其实，AI可以给经验不足的医生提供帮助，减少因为经验欠缺而造成的误诊。或者，AI可以帮助医生提高判读医疗影像、病理化验结果的效率，让高明的医生可以在相同时间内给更多的病人提供服务。随着基因测序和基因诊疗技术的完善，AI技术还可以帮助医生针对每个人的基因序列，制订个性化的医疗方案。

今天，世界医疗资源分布严重不均衡，很多国家医生数量不足，发展中国家社区医生的水平与顶尖医生相差甚远。在AI的帮助下，我们看到的不会是医生失业，而是同样数量的医生可以服务几倍、数十倍甚至更多的人群。医疗资源分布不均衡的地区，会因为AI的引入，让绝大多数病人享受到一流的医疗服务。

更重要的是，在AI的帮助下，顶尖的医生和科学家可以腾出时间来，从事那些真正有挑战性的科学研究。比如说，AI可以大大地节省医生们诊断癌症所花费的时间，提高癌症的早期诊断效果，大大降低癌症死亡率。这时，基础研究就可以向其他威胁人类生存的疾病倾斜，也可以有更多资源来研究如何延长人类寿命。例如，今天的科学界大致认为人类的自然寿命可以延长到120岁左右，那么，未来如果有更多80岁、90岁以上的老人，就会有更多的人面对阿尔茨海默病等老年疾病的威胁。在AI的帮助下，我们可以更有效地分配医疗资源，帮助人类既延长寿命，又拥有健康的生活品质。