你能想象每一天就有三架載滿乘客的大型飛機(jī)墜落全員身亡的事故么？這聽(tīng)起來(lái)十分可怕，但全球每年被瘧疾奪走生命的人數(shù)高達(dá)60萬(wàn)~80萬(wàn)，就等同于這樣的墜機(jī)事故發(fā)生的概率。雖然在發(fā)達(dá)地區(qū)，瘧疾幾乎已經(jīng)被消滅，但在某些欠發(fā)達(dá)地區(qū)瘧疾卻仍然是災(zāi)難，在處理瘧疾的挑戰(zhàn)中，其中一項(xiàng)來(lái)自于缺少足夠的專業(yè)病理醫(yī)師，導(dǎo)致患者難以得到及時(shí)的診斷和治療。 目前正在研發(fā)的技術(shù)，將可以幫助判斷出病人是否感染了瘧疾，感染的是瘧疾中的哪一類，以及可能是從哪些渠道感染的，相比傳統(tǒng)方式下需要大量人力看樣本、做分析，該技術(shù)讓醫(yī)生的效率大為提升。即便是在醫(yī)療人員匱乏的地區(qū)，也可以不再那么捉襟見(jiàn)肘了。

　　所以計(jì)算機(jī)與醫(yī)療的結(jié)合，遠(yuǎn)不止智能手環(huán)、血糖儀或是Xbox、HoloLens等可能會(huì)與醫(yī)療產(chǎn)生關(guān)聯(lián)的智能硬件，其覆蓋范圍非常廣泛，從前端設(shè)備到后端系統(tǒng)，再到隱藏在最后端的各類算法，每個(gè)分支都可以是一個(gè)獨(dú)立的學(xué)科。事實(shí)上在微軟內(nèi)部，已經(jīng)有接近100個(gè)與醫(yī)療相關(guān)的項(xiàng)目，他們中既包括十分具有前瞻性的，也有已經(jīng)步入實(shí)際應(yīng)用層面的。

　　在我看來(lái)，如今計(jì)算機(jī)在醫(yī)療領(lǐng)域的進(jìn)展其實(shí)都是基于同一個(gè)基礎(chǔ)，即“數(shù)據(jù)改變醫(yī)療”為核心展開(kāi)的。不管是中醫(yī)還是西醫(yī)本質(zhì)上都是實(shí)踐科學(xué)，醫(yī)生通過(guò)無(wú)數(shù)次的實(shí)踐總結(jié)、統(tǒng)計(jì)出規(guī)律，最終達(dá)到醫(yī)病救人的效果。當(dāng)人類收集、處理和分析數(shù)據(jù)的能力隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的發(fā)展而日漸增強(qiáng)時(shí)，人們利用大數(shù)據(jù)像醫(yī)生一樣去分析或輔助分析病情的能力自然也會(huì)與日俱增。

　　人工智能幫助推展精準(zhǔn)醫(yī)療

　　癌癥一直是人類最需要迫切解決的醫(yī)學(xué)難題之一，由于同一類癌癥的每位患者表現(xiàn)也各不相同，因此也可以說(shuō)每位患者的癌癥都是一種獨(dú)立的疾病，即便是醫(yī)生擁有豐富的經(jīng)驗(yàn)也很難做出100%準(zhǔn)確的分析和判斷，更別說(shuō)相對(duì)個(gè)性化的精準(zhǔn)醫(yī)療了。因此微軟亞洲研究院一直將數(shù)字醫(yī)學(xué)影像識(shí)別作為主攻方向之一，希望通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的最新技術(shù)加速推動(dòng)精準(zhǔn)醫(yī)療。

　　從2014年起，微軟亞洲研究院的團(tuán)隊(duì)開(kāi)始鉆研腦腫瘤病理切片的識(shí)別和判斷，通過(guò)細(xì)胞的形態(tài)、大小、結(jié)構(gòu)等，去輔助分析和判斷病人所處的癌癥階段。而近兩年在該領(lǐng)域我們基于“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)＋深度學(xué)習(xí)”的模式取得了兩大突破：

　　首先，實(shí)現(xiàn)了對(duì)大尺寸病理切片的圖片處理。通常圖片的尺寸也就是224*224像素，但腦腫瘤病歷切片的尺寸達(dá)到了20萬(wàn)*20萬(wàn)、甚至40萬(wàn)*40萬(wàn)像素。對(duì)于大尺寸病理切片影像的識(shí)別，我們沒(méi)有沿用業(yè)內(nèi)常用的數(shù)字醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)庫(kù)，反而在ImageNet這個(gè)計(jì)算機(jī)領(lǐng)域最為成熟的圖片數(shù)據(jù)庫(kù)的基礎(chǔ)之上利用盡可能多的圖片，通過(guò)自己搭建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)算法不斷進(jìn)行大量訓(xùn)練而成，最終實(shí)現(xiàn)了對(duì)大尺寸病理切片的圖片處理。

　　其次，在解決了細(xì)胞層面的圖像識(shí)別之后，又實(shí)現(xiàn)了對(duì)病變腺體的識(shí)別。所謂腺體，可以簡(jiǎn)單理解為多細(xì)胞的集合體，它更接近“器官“的概念。相對(duì)于細(xì)胞病變，腺體病變的復(fù)雜性和可能的組合都呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，但對(duì)腺體狀態(tài)的準(zhǔn)確識(shí)別，則可以大大提高對(duì)癌癥分析的準(zhǔn)確程度，意義更加深遠(yuǎn)。

　　對(duì)病變腺體的識(shí)別，主要是基于醫(yī)學(xué)角度三個(gè)可以衡量癌細(xì)胞擴(kuò)散程度和預(yù)后能力的指標(biāo)：細(xì)胞的分化能力，腺體的狀況和有絲分裂水平。我們針對(duì)這三個(gè)角度，通過(guò)多渠道(Multi-Channel）的數(shù)據(jù)采集和分析，希望在未來(lái)幫助醫(yī)生實(shí)現(xiàn)了對(duì)病人術(shù)后、康復(fù)水平乃至復(fù)發(fā)的可能性做出預(yù)估和判斷。

　　以往醫(yī)生都是憑借”肉眼”和經(jīng)驗(yàn)去觀察病理切片影像并判斷病情，如今人工智能中的兩大核心技術(shù)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)則讓計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)惡性腫瘤細(xì)胞與正常細(xì)胞間的差異以及癌癥病情的分析和判斷標(biāo)準(zhǔn)，同時(shí)能夠在掃描病理切片之后，給出判斷結(jié)果，供醫(yī)生參考。計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的運(yùn)算能力彌補(bǔ)了部分醫(yī)生由于經(jīng)驗(yàn)不足引起的誤判，或是對(duì)罕見(jiàn)病及疑難雜癥的思慮不周。而且計(jì)算機(jī)還能發(fā)現(xiàn)人眼不易察覺(jué)的小細(xì)節(jié)，并總結(jié)出一些出乎醫(yī)生意料之外的規(guī)律，從而不斷完善醫(yī)生和計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的知識(shí)體系。因此，正是人工智能讓精準(zhǔn)醫(yī)療能夠繼續(xù)往前推進(jìn)。

　　目前，微軟亞洲研究院對(duì)二維醫(yī)學(xué)影像識(shí)別結(jié)果的準(zhǔn)確性已經(jīng)處于國(guó)際領(lǐng)先水平。除了腦腫瘤以外，該研究結(jié)果也可以擴(kuò)展至其他疾病的二維醫(yī)學(xué)影像的識(shí)別和判斷，例如我們正在研究的腸癌等。此外，我們還在研究肝腫瘤患者的CT三維影像，雖然三維影像與二維影像的識(shí)別技術(shù)有本質(zhì)區(qū)別，但基于微軟亞洲研究院在人工智能領(lǐng)域多年來(lái)的深入積累，相信我們?cè)谌SCT影像識(shí)別上的突破也指日可待。

　　超級(jí)電子病歷，醫(yī)生的“辭典”

　　除了醫(yī)學(xué)影像識(shí)別，我們?cè)卺t(yī)療文字處理方面也做了不少研究。

　　在與國(guó)外同行交流時(shí)我們發(fā)現(xiàn)，原來(lái)全世界的醫(yī)生所寫(xiě)的病歷都是最難懂的書(shū)法，由于時(shí)間有限，醫(yī)生們不得不在寫(xiě)病歷的時(shí)候龍飛鳳舞。在病歷電子化之后，雖然書(shū)寫(xiě)的問(wèn)題得以解決，但病歷上記載的各種描述性語(yǔ)言——有的簡(jiǎn)潔，有的啰嗦，有的甚至不完整——對(duì)于醫(yī)生后續(xù)進(jìn)行病情查閱、檢視或?qū)W習(xí)參考來(lái)說(shuō)都非常不便。

　　因此我們團(tuán)隊(duì)研究語(yǔ)音和自然語(yǔ)言理解技術(shù)，讓醫(yī)生可以口述病歷，隨后計(jì)算機(jī)將語(yǔ)音轉(zhuǎn)換為文字再進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，從而形成一個(gè)囊括了所有關(guān)鍵詞的樹(shù)狀圖，清晰、簡(jiǎn)潔地總結(jié)所有有用信息，讓患者或其他醫(yī)生對(duì)所有病理歷程一目了然，如有何病史，用過(guò)什么藥物，排除了哪些疾病可能，待排查的疾病有哪些等等。

　　基于這樣的電子病歷，醫(yī)生的更換將不再會(huì)影響不同醫(yī)生對(duì)于患者完整病情的掌握；年輕醫(yī)生還可以通過(guò)學(xué)習(xí)各種病歷快速成長(zhǎng)；結(jié)構(gòu)化的電子病歷甚至能夠自動(dòng)總結(jié)出被醫(yī)生忽略的細(xì)節(jié)和推斷，獲得對(duì)病情了解的新線索；當(dāng)然，大大減輕醫(yī)生寫(xiě)病歷的工作量更是無(wú)需多言。

　　AI（人工智能）+HI（人類智能）=超級(jí)醫(yī)生

　　可以看到，無(wú)論是圖像識(shí)別還是自然語(yǔ)言理解，計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的很多技術(shù)都可以與醫(yī)療應(yīng)用密切結(jié)合。而隨著計(jì)算能力的日益強(qiáng)大、人工智能技術(shù)的穩(wěn)步發(fā)展，未來(lái)計(jì)算機(jī)將能夠?qū)Ω鄰?fù)雜、高級(jí)的信號(hào)進(jìn)行處理，人類的醫(yī)療水平也必將邁入新的時(shí)代。

　　但是，醫(yī)生永遠(yuǎn)不會(huì)被替代。在醫(yī)療這個(gè)專業(yè)科學(xué)與藝術(shù)相融合的領(lǐng)域，人工智能技術(shù)將成為醫(yī)生的“左膀右臂”，幫助醫(yī)生更便捷的獲取信息并輔助醫(yī)生做出更加正確的診斷，而醫(yī)生除了積累豐富的專業(yè)知識(shí)，還需要更多的發(fā)揮高情商的能力與病患溝通交流。最終，計(jì)算機(jī)的人工智能和醫(yī)生的人類智能將互相結(jié)合，成為一個(gè)既有精準(zhǔn)的專業(yè)判斷又有情感交流的“超級(jí)醫(yī)生”。讓我們共同期待人工智能所引領(lǐng)的醫(yī)療發(fā)展新時(shí)代！