人工智能面前AI医疗要跨界更需要想象力
嘉宾：葛均波（中国科学院院士、上海市心血管病研究所所长、复旦大学附属中山医院心内科主任）
当达芬奇机器人辅助手术系统在临床应用，人们对机器人参与医疗场景的畅想就从未停止过——机器人自动修正人为偏差、机器人超越人类的记忆极限、机器人计算利弊风险给出“最佳治疗方案”……在人工智能（AI）面前，所有这些想象正一步步逼近现实。
眼下，健康医疗领域已成为AI技术较为成熟的落地应用场景。在上海大型三甲医院里，医生们已将一些肺部CT影像、癌症病理切片、脑功能图谱等让“AI医生”解读，以测试它们的准确性。这将证明它们未来能否“上岗”，成为医生们的“AI医生”同事。从现有数据看，“AI医生”的表现不容小觑，准确性在90%以上，有的高达98%到99%，这意味着它们可能击败现有的大量低年资医生。
而这一切，可不是多一些机器人医生这么简单，它将对医疗格局与现状带来深远影响。近年来十分关注“AI+医疗”发展的中国科学院院士、上海市心血管病研究所所长、复旦大学附属中山医院心内科主任葛均波在接受记者专访时表示，AI助飞医学，需要跨界，更需要想象力！
“老葛”对话“小葛”：这个未来同事不止有点潮
谈起“AI+医疗”，葛均波想起了一次作为评审专家的往事。在那次面试环节，他对一名待评审专家提及一则病例，几经提示，对方给出的答案——急性冠状动脉综合征、心肌梗死……都不是他心里的正确答案。
“其实是肺栓塞，有些线索已经很明确，但这位医生就是没想到，或许经验有限，或许考虑不周。”葛均波有些遗憾，他说，根据这么多的线索，如果有好的算法进行人工智能分析，很可能比教授的分析结果要精准得多，这就是AI的突破。
医学本是经验之学，“经验”二字是体现医生水平高低的一个重要分水岭。而今，这个需要时间累积的要素在AI面前似乎迎刃而解了。如今，利用基于深度学习的图片识别技术，AI诊断某些皮肤病或眼科疾病的正确率已达到、甚至超过普通专业医师的水平。2018年的东方心脏病学会议上还出现了特别的一幕：一位名叫“小葛”的AI医生表示想跟着葛均波挑战高难度，学习冠脉慢性完全闭塞病变（CTO）相关操作。
这一幕被业内形象地称为：“老葛”对话“小葛”，可见AI在医院和医疗场景中应用、落地的脚步与进程。
对医生们来说，这个未来同事不止有点潮，“小葛”分析起专业医学案例头头是道，且已高分通过了国家执业医师临床考试。“随着我国对AI发展的高度重视，以及世界人工智能大会在上海召开的助推力与影响力，中国医学AI的发展也驶入快车道。”葛均波院士看好医疗AI的发展，在他看来，在慢病管理、辅助诊断、辅助手术等领域，AI大有可为。
“学识渊博”“不会疲劳”，将赋能基层医疗
当“初级围棋”（Al phaGo）击败人类顶尖围棋选手时，人们很快联想到，AI与医生之间未来或许也会有一场比赛。但眼下，在更多医学专家看来，AI更多时候是“帮手”“助手”，而不是“对手”。
葛均波是将经导管主动脉瓣膜植入术（TAVI）引入中国的第一人。TAVI运用心脏导管微创技术，无需开胸，给主动脉瓣狭窄患者提供了一种新的解决办法，但目前仍属于高风险的复杂操作。葛均波说，除了操作本身的技术难度，TAVI的风险评价也十分重要，因为客观的风险评价能让医生做好充分准备，做出更佳手术决策，减少并发症的发生。
而在这点上，人工智能可能比医生做得更好：AI可根据患者的年龄、心功能、主动脉环的大小、瓣膜钙化程度、冠状动脉的高度等，比医生更客观、快捷地评估TAVI的风险，从而协助医生得出更佳判断。
葛均波进而谈到，在“辅助”医生的角色上，AI医疗应用前景十分广阔，这将给目前的一些医疗困局提供较为理想的解决方案，比如赋能广大基层医疗。
一方面，我国基层医疗技术相对薄弱，导致病患过度集中到大医院。而研究实践证明，AI通过学习后能达到高年资主治医生的水平。因此，在基层单位配备AI助手，将有助于弥补技术和知识结构短缺，成为基层医生的医疗“好帮手”，当遇到疑难危重病例时，再通过分级诊疗体系向上转诊。另一方面，AI还具有思维客观快捷、不会疲劳的优点，通过AI筛选、诊断病人，能让资深医生从繁琐的工作中脱离出来，从而更有效地医治疑难、危重病人。
对于人工智能的期待，想象力比知识更重要
英国《经济学人》杂志曾刊文称，未来20年，AI将替代水管工、汽车调度、屠宰工人、保安等岗位，但艺术家、作家可能不太会被替代。葛均波说：“这提示我们，有公式可循的工种可能最先被AI替代。”
他并不回避“医生可能被AI取代、受到冲击”等话题。“有人说，外科医生可能被AI取代；也有人说，影像学科受到的冲击最大；病理、检验科医生甚至可能失业。我认为，短期内都不会，医疗毕竟是一份涉及生命与健康的事业，AI在面对瞬息万变的生命时，还无法做到‘全能’，并且这其中还涉及伦理的考量。”在葛均波看来，当下，应发挥社会各界、尤其是人工智能跨学科的资源优势，共同改进包括心血管疾病在内的慢病预防-诊疗-康复模式，依托AI大幅提升效率和诊治力。
“医生对AI的理解还有待提高，需要更多地与研究AI的科学家进行讨论与合作。”他谈到，跨界融合是大势所趋，而且这种跨界不是单纯的生物学、临床医学、基础医学的融合，还需要数学、图像学、软件、算法、设计乃至人文学科的深度交叉。
他透露，目前复旦大学附属中山医院心内科正在通过徐汇-中山医联体，希望率先在徐汇区内探索建立慢病管理模型。除了记录患者慢病进程，还将依据患者的身体数据“预测”未来发生疾病的风险乃至时间点，这是AI惠及健康的一大功能。
这些年，葛均波每年都会在安徽合肥待一些时间，也是为了促成上海与安徽两地的合作，与中国科技大学等高校合力开发“小葛”的升级版功能。
“希望至少培养一个副教授水平的AI。”谈及AI理想，他感慨，AI的学习能力已有目共睹，30秒“读完”一本医学专著，一天“记忆”百万字医学文献……但人们对它的期待远不止这些，尽管目前真正成熟的产品尚未出现，从医疗AI样品到产品确实需要时间，但他更愿意与大家分享爱因斯坦的这句名言：“想象力比知识更重要。”
“对人工智能，我们需要一些想象力。”葛均波说。
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