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隨著科技發(fā)展，醫(yī)療科技也會相應(yīng)進步，更好地幫助人類實現(xiàn)健康和長壽。本文討論了新興科技在醫(yī)療中的應(yīng)用。這些技術(shù)包括傳感技術(shù)、人工智能、機器人技術(shù)、微納米技術(shù)、基因技術(shù)等，應(yīng)用場景涵蓋了醫(yī)療傳感、醫(yī)學(xué)成像、智能診斷、人機交互、遠程醫(yī)療和個性化醫(yī)療。基于對新興科技和醫(yī)療場景的分析，本文展望了醫(yī)療領(lǐng)域未來的發(fā)展趨勢，即從治病轉(zhuǎn)向健康管理，并且走向更精細的診療。此外，本文也提出了一些在技術(shù)落地過程中存在的難點，包括審查機制的冗雜與不完善、人工智能算法的局限性以及潛在的醫(yī)療倫理問題等。 新技術(shù)與醫(yī)療 隨著人類文明的進步，人們的預(yù)期壽命（Life Expectancy）越來越長。根據(jù)網(wǎng)站Our World in Data的統(tǒng)計[1]，從1770年至2019年，世界范圍內(nèi)人們的預(yù)期壽命從30歲左右增加到73歲，其中重要的增長開始于20世紀(jì)。過去的一百年里，預(yù)期壽命從32歲增加到73歲。世界范圍內(nèi)人類預(yù)期壽命的增長，得益于和平的環(huán)境、豐足的飲食，更來自于醫(yī)療技術(shù)的進步以及公共衛(wèi)生事業(yè)的發(fā)展。聯(lián)合國也曾根據(jù)現(xiàn)狀對人類預(yù)期壽命做出預(yù)測：這一數(shù)值在2050年可以達到77歲，而到了2100年則能達到81歲[2]。未來世界里，人人皆可長壽，這離不開醫(yī)療科技的進步。 從一些新技術(shù)的發(fā)展和它們在醫(yī)療的應(yīng)用中，我們可以大致窺見未來醫(yī)療的樣貌。這些新技術(shù)包括傳感技術(shù)、人工智能、機器人技術(shù)、微納米技術(shù)、基因技術(shù)等。人體信息分析技術(shù)由傳感技術(shù)和人工智能主導(dǎo)，可以讓我們更加了解身體的不同器官、組織、細胞以及各個部分的狀態(tài)。機器人技術(shù)結(jié)合微納米技術(shù)可以實現(xiàn)不同功能的機器人在各種納米尺度進行醫(yī)療操作，通過對各個物種基因的了解以及可控范圍內(nèi)的基因編輯，甚至可以從根本上杜絕一些疾病的發(fā)生。 在新技術(shù)的幫助下，醫(yī)療會朝著更準(zhǔn)確、更精細、更快捷、更個性化的方向發(fā)展。準(zhǔn)確是指提高診斷準(zhǔn)確度，減少誤診或疑難雜癥出現(xiàn)的概率；精細是精確地定位病灶并且進行精細化的靶向性治療；快捷是指可以縮短從診斷到治療再到治愈的時間，這是醫(yī)療發(fā)展的必然方向；個性化是可以根據(jù)不同人的不同病癥表現(xiàn)采取特異化的措施。同時，新技術(shù)還可能改變醫(yī)療本身。一方面，我們可以借助新技術(shù)增加對自身的了解，從而提供新的治病思路。另一方面，世界范圍內(nèi)更便捷的合作，可以有效緩解醫(yī)療資源在世界范圍內(nèi)的巨大差異，尤其可以幫助非洲等欠發(fā)達地區(qū)以及防控新冠這類流行病。 新技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用 醫(yī)療傳感 獲取身體的信息是一切醫(yī)療活動的開始。對于人體日常生理的表征，如體溫、脈搏、血壓，測量技術(shù)已經(jīng)從早期的物理式測量（水銀溫度計、水銀血壓計等）進化到現(xiàn)在常用的電子式測量（電子溫度計、電子血壓計），從接觸式測量已經(jīng)發(fā)展到了非接觸式測量（比如新冠疫情期間紅外線非接觸式熱像儀、溫度計等被廣泛使用）。 一些原本需要抽血才能測量的指標(biāo)，逐漸轉(zhuǎn)為了微創(chuàng)甚至無創(chuàng)測量。比如血氧飽和度，是除了心率、血壓、呼吸、體溫之外的第五項重要健康指標(biāo)，現(xiàn)在已經(jīng)不需要抽血分析，而是采用紅外傳感器根據(jù)不同組織和液體的光傳導(dǎo)強度無創(chuàng)得到結(jié)果。這大大降低了對身體監(jiān)測的難度，以至于一些穿戴設(shè)備如Apple Watch已經(jīng)加入了這項功能。類似的方法也即將用在血糖、酒精檢測上。 醫(yī)學(xué)成像 醫(yī)療領(lǐng)域另一個重要的發(fā)展是更快捷、準(zhǔn)確地讀取人體表面無法直接觀測的信息，其中具有代表性的是對大腦的成像。除了基礎(chǔ)的CT和磁共振影像（MRI）之外，功能性磁共振影像（fMRI）用來測量神經(jīng)元引發(fā)的血液變化，從而獲得大腦的活動區(qū)域；擴散加權(quán)影像（DWI）和擴散張量影像（DTI）可以追蹤水分子的移動方向，從而揭示神經(jīng)細胞的走向（如圖1）。 
圖1:人類大腦的擴散張量影像示例 (Image Credit: Zeynep Saygin, http://www.zeynepsaygin.com/) 同時，測量儀器也逐漸便攜化。美國的Butterfly公司在2018年推出了一臺可以進行全身超聲掃描的便攜式B超儀器IQ，它通過自身的超聲芯片進行超聲波的發(fā)射和接收，并且通過圖像識別和增強現(xiàn)實技術(shù)，實時指導(dǎo)用戶控制探頭，并自動提升掃描質(zhì)量[3]。 智能診斷 很多智能診斷的核心是對醫(yī)學(xué)圖像的分析，這是人工智能比較擅長的領(lǐng)域。最基本的圖像分類系統(tǒng)可以被用在CT中，以快速檢測腦部出血、檢測新冠肺炎，或者可以依據(jù)圖像和病歷信息判斷病癥嚴重程度，并幫助實現(xiàn)分級診療。圖像分割和定位系統(tǒng)可以用來找出磁共振影像中腦部腫瘤的位置、找到肺部CT中肺結(jié)節(jié)的位置并計算數(shù)目等。更進一步，人工智能系統(tǒng)還可以對圖像進行定量分析和預(yù)測，比如計算腦部萎縮的程度、預(yù)測未來是否會得病以及疾病未來的發(fā)展?fàn)顩r等。 人機交互 機器人在日常醫(yī)療中的角色會愈發(fā)重要。在問診階段，導(dǎo)診機器人可以直接跟患者對話，并完成患者病癥的評估甚至診斷。在公共衛(wèi)生方面，機器人可以參與大型建筑內(nèi)的環(huán)境監(jiān)測和消毒清潔，降低人工成本，尤其是降低相關(guān)人員的感染風(fēng)險。在護理階段，機器人可以參與到從生理到心理的方方面面，包括日常對話、送藥、洗澡等等 [4]。 在大病治療中，手術(shù)機器人越來越普及。手術(shù)機器人可以把多個設(shè)備（如內(nèi)窺鏡、手術(shù)刀、縫合器械等）集成在機械臂上，在醫(yī)生操控下完成切除和縫合等動作。相比于醫(yī)生，手術(shù)機器人可以實現(xiàn)更小的創(chuàng)口、更穩(wěn)定快速精準(zhǔn)的操作。比如著名的“達芬奇”手術(shù)機器人至今已經(jīng)更新了四代，在全球售賣了超過5500臺。盡管“達芬奇”手術(shù)機器人的效果仍然依賴于操作醫(yī)生的經(jīng)驗，而且其高昂的費用飽受詬病，但由于其更清晰的成像和更精細的操作，它已經(jīng)成為了前列腺切除術(shù)的常用設(shè)備，并且可以讓病人比傳統(tǒng)手術(shù)更快恢復(fù)到正常[5]。 利用人工智能對聲音和視覺的處理能力，人機交互的方式可以更加多樣。醫(yī)生可以通過手勢、語言、注視等方式控制手術(shù)機器人，機器人的攝像頭也可以傳送回內(nèi)部畫面，輔助醫(yī)生手術(shù)。護理機器人的語言功能越來越像真人，而且還可以采用觸覺反饋進行物理交互。 與微納技術(shù)結(jié)合，機器人可以用來完成更精細的操作。比如把注射機器人（如專利[6]）與微針陣列（如專利[7]）相結(jié)合，可以實現(xiàn)快速無痛注射。這對于現(xiàn)在全世界都急需快速接種新冠疫苗的情況具有重要實用價值。另外，納米機器人結(jié)合集群智能并利用電勢和光照進行控制，可以把藥精準(zhǔn)地投放在體內(nèi)病灶上[8]。 遠程醫(yī)療 如上所述，在人工智能和機器人技術(shù)的幫助下，醫(yī)學(xué)咨詢已經(jīng)可以實現(xiàn)機器人分診。導(dǎo)診機器人可以根據(jù)病人提供的全方位信息（語音、視頻、文字等）完成對患者的初步診斷和分流，這樣可以遠程直接解決輕癥病人的簡單問題，減輕了醫(yī)生的負擔(dān)。手術(shù)機器人可以結(jié)合更快速的5G甚至6G網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)幾乎沒有延遲的遠程手術(shù)。 聯(lián)邦學(xué)習(xí)和區(qū)塊鏈的應(yīng)用，可以讓人工智能模型在遠程訓(xùn)練并用于本地。在聯(lián)邦學(xué)習(xí)的框架下，醫(yī)院只需要對外分享由本地數(shù)據(jù)訓(xùn)練過程中產(chǎn)生的梯度信息，第三方機構(gòu)可以收集各個醫(yī)院的梯度信息并聚合成一個整體的模型，再送回給所有醫(yī)院開始新一輪訓(xùn)練。如此往復(fù)多輪，最終的模型再經(jīng)過加密送回給醫(yī)院進行微調(diào)。這樣訓(xùn)練的人工智能模型，在不分享醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的前提下，理論上也已經(jīng)整合了不同醫(yī)院的信息，實現(xiàn)了模型整體表現(xiàn)的提升。數(shù)據(jù)的傳輸過程可以由區(qū)塊鏈技術(shù)進行加密和追蹤，實現(xiàn)了大數(shù)據(jù)融合的同時也保證了數(shù)據(jù)隱私。 個性化醫(yī)療 個性化醫(yī)療是通過對患者的病歷、基因、蛋白質(zhì)、代謝等多方面信息綜合考察，為病人量身定制治療方案的醫(yī)療方法。比如同樣是肺癌，不同的病人可能有完全不同的發(fā)病表現(xiàn)和發(fā)病原因，因此很難找到適用于所有患者的特效藥。通過對患者的全面數(shù)據(jù)收集整合（包括癌細胞類型、個體基因序列、生成蛋白、病歷數(shù)據(jù)等），再結(jié)合制藥過程中對各個有效成分的分析與高效的工業(yè)化生產(chǎn)，可以針對不同的患者給出合適對癥的治療方案和特效藥。 除此之外，對于個人的康復(fù)理療也可以實現(xiàn)定制化。比如腦卒中病人的不同腦區(qū)均有可能發(fā)生病變，康復(fù)訓(xùn)練效果也會因人而異。最近的研究[9]表明，通過腦機接口接收患者的運動意圖，并配合機械臂的運動，可以較快地重新建立患者運動意圖與肌肉反應(yīng)之間的反饋閉環(huán)，提高康復(fù)訓(xùn)練的效率。 未來醫(yī)療展望 立足當(dāng)今，展望未來。如果把現(xiàn)有的技術(shù)推向極致，我們能實現(xiàn)什么？筆者認為，大概有以下兩個趨勢： 從患病治療到預(yù)防患病 隨著萬物互聯(lián)的普及，每個人的身上未來會穿有各種各樣的身體監(jiān)測設(shè)備，這些設(shè)備可以實時與醫(yī)院或家庭醫(yī)生聯(lián)系，醫(yī)生或人工智能系統(tǒng)就可以通過健康大數(shù)據(jù)及時甚至提前發(fā)出預(yù)警并采取措施，病人自己可能都還沒有任何感覺。基于窄頻物聯(lián)網(wǎng)（NB-IoT）技術(shù)的芯片在未來可能可以實現(xiàn)這種可穿戴設(shè)備的普及。與一般物聯(lián)網(wǎng)不同，這類芯片避免使用Wi-Fi和藍牙等高能耗通訊方式，可以用較低成本實現(xiàn)低功耗、大范圍和高密度的連接，而且它不依賴智能手機、數(shù)據(jù)丟失率低，已經(jīng)用在了一些智能醫(yī)療可穿戴設(shè)備上。 人類對自己健康的了解可以從基因中直接獲得。隨著人類基因測序的基本完成，加上DNA芯片等檢測方法的推廣，現(xiàn)在的人們已經(jīng)可以很方便地獲得對自己未來可能存在的疾病提前知曉。未來很可能通過更有效的提前干預(yù)的方式，防止相關(guān)基因的表達或者提前在體內(nèi)設(shè)置納米機器人或抗體。另外，以 CRISPR為代表的基因編輯技術(shù)，可以從根本上治療由基因突變或遺傳帶來的嚴重疾病，比如鐮刀型細胞貧血癥、杜氏肌營養(yǎng)不良等。 從基于器官到基于分子 現(xiàn)階段幾乎所有病癥的診斷、分析和治療，基本仍然是基于器官。但隨著人類對自己身體的了解越來越深入，診斷和治療可能可以基于更深層、更精細的部分。最近，谷歌開發(fā)了人腦組織路線圖[10]，僅用到了一立方毫米的大腦數(shù)據(jù)，但存儲空間已經(jīng)用掉了1.4PB。現(xiàn)在還難以估量整個人腦的組織細胞的信息可以被如何產(chǎn)生、存儲和利用，但如果人類對自己的每一個細胞都了如指掌，那么人類對醫(yī)療的認知將會邁進新紀(jì)元。 同樣是谷歌，2020年DeepMind的團隊成功用人工智能AlphaFold預(yù)測了蛋白質(zhì)的構(gòu)造[11]。在生命體中已知的約2億種氨基酸序列中，只有約17萬種蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)得以確定。而AlphaFold以及其未來版本的迭代，可以結(jié)合成像技術(shù)幫助科學(xué)家更好地了解蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，從而發(fā)現(xiàn)更多疾病的發(fā)病原因和治療方法。 新技術(shù)落地難點 新技術(shù)突飛猛進的發(fā)展令人可喜，但落實到應(yīng)用仍然存在難點。 審查機制 無論哪個國家或地區(qū)都對醫(yī)療設(shè)備（包括軟件和硬件）的審查十分嚴格，比如美國的食品與藥品監(jiān)督管理局（FDA）、中國的國家藥品監(jiān)督管理局（NMPA）、歐洲藥品管理局（EMA）等。這些區(qū)域性機構(gòu)之間雖然擁有相似的標(biāo)準(zhǔn)（其中以FDA的標(biāo)準(zhǔn)最為普適），但繁瑣的審查過程極其耗時耗力。盡管為了盡可能地保證技術(shù)的安全與有效，這些審查過程幾乎必不可少，但也因此延緩了新技術(shù)的落地。比如一款新藥從化合物研發(fā)到真正作為新藥上市，要經(jīng)過藥理研究、動物實驗、臨床試驗、申請上市、上市后安全監(jiān)測等步驟。對于專利藥，這期間的花費將達到數(shù)億美元。新藥需要在不足20年的專利期內(nèi)收回所有成本，這便無形中推高了藥價。如何提高審查的效率，將是影響新技術(shù)落地的重要因素。 隨著新技術(shù)的逐漸投入應(yīng)用，過去的審查機制也可能不適用于評估新技術(shù)的水平。以最重要的人工智能技術(shù)為例。在最近發(fā)表的一篇Nature Comment[12]中，作者分析了130個近年來從FDA獲準(zhǔn)上市的人工智能診斷設(shè)備[13]，其中有54個被作者認為具有高風(fēng)險。最大的原因是實驗不足，大部分的實驗只在本地已有的數(shù)據(jù)上進行訓(xùn)練和測試，僅有極少數(shù)設(shè)備在模型建立之后重新采集數(shù)據(jù)進行測試，只有不到五分之一的設(shè)備在多個醫(yī)院的數(shù)據(jù)上進行測試。盡管實驗不足，相關(guān)的產(chǎn)品已經(jīng)獲準(zhǔn)上市，這說明審查機制并不完善。這樣的現(xiàn)象也導(dǎo)致了醫(yī)生、患者等對于以人工智能為主的新技術(shù)的不信任。現(xiàn)有的大量人工智能診斷系統(tǒng)只能作為輔助系統(tǒng)，另一方面，醫(yī)生和患者都希望人工智能算法不止給出結(jié)果，還要能給出做出相應(yīng)判斷和預(yù)測的原因和解釋，這也提高了技術(shù)難度。 人工智能的局限性 如上所述，人工智能很難得到現(xiàn)有醫(yī)療體系的完全信任，這與人工智能自己的局限性也有關(guān)系。雖然人工智能在很多單獨的任務(wù)中都已經(jīng)趕上甚至超過了人類（比如下棋、識圖、物體分割、圖像生成等），很多人工智能讀圖應(yīng)用可以既快速又準(zhǔn)確地實現(xiàn)疾病的診斷甚至預(yù)測，但是其中的一些結(jié)論很可能是荒謬的。比如2019年的一篇文章[14]，作者用算法來根據(jù)胸部CT預(yù)測患者的壽命。結(jié)果顯示，被預(yù)測為高風(fēng)險的人群中，有53%會在12年內(nèi)因病去世，這個概率遠高于被預(yù)測為低風(fēng)險的人群（4%），說明算法本身是有效的。但經(jīng)過另一篇文章[15]的分析，模型中判斷風(fēng)險高低的依據(jù)居然是肩胛骨下方的區(qū)域，而在醫(yī)學(xué)上這一區(qū)域與壽命幾乎毫不相關(guān)。也就是說，人工智能可能會根據(jù)完全錯誤的依據(jù)獲得似乎正確的結(jié)論。這就迫使相關(guān)算法的使用者要求獲得算法判斷的依據(jù)，進而盡可能地打開算法的黑盒。 也就是說，提升機器和算法普適性將是新技術(shù)落地的關(guān)鍵。任何智能都只是在小范圍內(nèi)數(shù)據(jù)上的智能，更換數(shù)據(jù)中心、更換標(biāo)記的醫(yī)生、甚至更換掃描儀器上的某些參數(shù)，都可能會直接影響人工智能的準(zhǔn)確度。一項針對新冠胸片檢測的算法的討論文章[16]甚至表示，在已有的兩千多篇文章中，幾乎沒有能真正落地的算法，因為大多數(shù)文章都只是在自己能看到的小范圍數(shù)據(jù)中獲得不錯的效果，但幾乎都沒有普適性。這就要求開發(fā)者在有限的數(shù)據(jù)內(nèi)努力提升算法的泛化能力，這是另一個技術(shù)難題。 醫(yī)療倫理 當(dāng)新技術(shù)對數(shù)據(jù)的要求越來越高，數(shù)據(jù)本身帶來的隱私等倫理問題在未來也可能會成為新技術(shù)投入應(yīng)用的阻礙。每個人的健康數(shù)據(jù)極其敏感，一旦泄露將會暴露個人健康甚至身份信息。這就要求醫(yī)院、開發(fā)者和用戶建立更快捷、安全的數(shù)據(jù)共享平臺。 新技術(shù)還可能帶來其他倫理問題。比如一個分診程序如果把正常人的順序放在了危重病人之前，因此導(dǎo)致了危重病人不能及時得到醫(yī)治而死亡。這是否造成醫(yī)療事故，如果是，那么事故的責(zé)任該如何認定？另外算法本身是從數(shù)據(jù)中獲取知識，而一旦數(shù)據(jù)本身有偏見，那么算法也有可能存在偏見。比如訓(xùn)練數(shù)據(jù)中如果大多患者都是某種性別或某種膚色，那么算法有極大可能會傾向于把未來數(shù)據(jù)中的這種性別或膚色界定為患者。還有一些濫用技術(shù)的投機者，已經(jīng)觸及了人倫底線。比如賀建奎對兩名新生兒的基因進行了并不嚴謹?shù)木庉嫞@很可能導(dǎo)致某些人造的基因在未來會永存于人類基因庫中。 更現(xiàn)實的問題是，醫(yī)生的職業(yè)會不會被被人工智能等新興技術(shù)所取代？短時間內(nèi)，新興技術(shù)的精確度和普適性還達不到醫(yī)生所能實現(xiàn)的分析、診斷、治療，醫(yī)生的職業(yè)會相對安全。但與此同時，無論醫(yī)生還是患者都需要接受與這些新技術(shù)共存。了解原理、利用技術(shù)，新興技術(shù)才會更好地幫助人類實現(xiàn)更準(zhǔn)確、更精細、更快捷、更個性化的未來醫(yī)療。 來源：貿(mào)澤電子 作者：王東昂 |
