經濟學人·商論 經濟學人
疫情危機當前，老齡化加速，長短期需求都意味著人類醫護可能面臨資源短缺的處境。AI能從哪些方面幫助人類？其實，現代醫療對病人身體各處的監控仍然處在“盲人摸象”階段，如今即使在富裕國家也有50%到80%患阿爾茨海默病的病人被漏診。英國醫學界的一個新項目試圖利用眼睛作為窗口探測其他器官健康狀況，開發AlphaGo的DeepMind也參與其中，通過基於AI機器學習的系統在視網膜圖片上尋找痴呆症、心臟病等的早期跡象。
《經濟學人·商論》二月刊
《iScanning》
醫療衛生系統的不同部分關注的重點不同。通常，醫院的痴呆部門記錄病人的心智能力。卒中科室監測大腦中的血液流動。心臟科室只對流經和流出心臟的血流感興趣。每一系列設備和數據在它自己的領域內都是有效的，但大多數情況下與身體的其他部位和核心疾病幾乎無關。因此，現代醫療對病人的瞭解往往是“盲人摸象”，很少有綜合全面的有用信息。最重要的是，對於醫療系統來說，這樣的綜合成本太高了，因此無法對有痴呆、心臟病或卒中風險的病人進行定期篩查以發現早期跡象。倫敦莫菲爾茨眼科醫院（Moorfields Eye Hospital）與倫敦大學學院（UCL）合作開展的一項名為阿爾茨眼（AlzEye）的特殊研究項目可能會改變這一現狀。它試圖利用眼睛作為窗口，來探測其他器官健康狀況的信號。項目的想法是觀測人們眼睛十年內的變化，並將這些變化與同一病人出現的病症聯繫起來。在機器學習算法的幫助下，眼部掃描圖片會和病例信息被對比研究。如名稱所示，研究者首先關注阿爾茨海默病。團隊將與英國人工智能公司DeepMind合作。如果這種模式能夠被可靠地識別出來，可能會產生巨大的影響。要做大數據醫療，病人數據和實驗倫理如何保證？
歡迎訂閱商論獲取《經濟學人·商論》二月刊文章《iScanning》雙語版+原聲音頻。放眼當下，危機能否促成醫學界儘快擁抱數字化？
上週的綜述中我們提到，醫學行業內的技術派認為某些工作可以率先轉向。心臟病學家埃裡克·託普爾（Eric Topol）在《深度醫療：人工智能如何讓醫療重新人性化》（Deep Medicine: How Artificial Intelligence Can Make Healthcare Human Again）中指出，AI對於“重複性的、易出錯的任務尤其有用”，它能夠利用大量數據制定出治療某種疾病以及特定個體的最佳方案，並改善醫院的工作流程。關鍵在於，人類仍將是算法的指揮官和監督者。
AI擁有速度優勢，能辨別人類觀察者察覺不到的差異。一家名為Viz.ai的公司想運用AI的機器學習分析急診病人送醫時的大腦掃描，以分辨哪些人需要搶救。像這樣想要利用機器學習來改變醫生救治方式的項目已經大量湧現。它們的目標一致——“爭分奪秒”識別緊急病情，呼叫值班的醫療專家並直接向他們發送掃描結果，改善救治結果。其他已經適合運用AI輔助技術的領域還包括腫瘤學、乳腺癌檢測、眼科疾病和心臟病。瞭解更多，請閱讀商論2018年七月刊文章《從急診到AI》（From A&E to AI）。
疫情當前，一線醫護人員的感染甚至犧牲令人扼腕，南京等地出現的“機器人發藥助手”也引發了新的思考：機器人能否上前線？
護理可能是最接近自動化的領域之一。在有四分之一以上人口超過65歲的日本，護工非常短缺，令許多公司看到了老年護理機器人的巨大潛力。政府預計2015年到2020年間護理機器人的市場規模將達到543億日元，不過這仍遠低於工業和服務機器人的銷售額。其中一大原因是價格——很少有個體能買得起自己的機器人。私營企業部分依靠政府補貼來研發機器人，主要客戶是同樣享受政府補貼的養老院。現在約有5000家養老護理機構正在測試機器人護工。
在此類機構，很多機器人幫助護工搬移老人，監控他們的狀況。松下公司製造的機器輪椅床可拆分成兩半，一半可以折成輪椅。Cyberdyne的腰部支撐服可對穿戴者身體的生物電信號做出反應，在護工彎腰搬抬重物時提供助力。當病人靠近床邊、有跌落的危險時，病床上方的傳感器會向工作人員發出警報。在一些養老院，老人身上的排洩傳感器會監測其腸道運動的情況，預測何時需要提供潔具。
中國的老齡化也不容小覷。據聯合國統計，2015年至2040年，中國的勞動年齡人口將大幅減少1.24億，降幅超過13%。研究發現老齡化和機器人之間的關係比此前以為的更密切：最近的兩項研究量化了這種關係。麻省理工學院和波士頓大學的研究者表示，在1993年至2014年期間，對機器人投資最多的國家是老齡化進程最快的國家（按56歲以上人口與26至55歲人口之比的增幅計算）。他們提出了一個經驗法則：這些國家的老齡化速率每提高10個百分點，每千名工人對應的機器人數量就增加0.9個。
老齡化以兩種方式創造了對自動化的需求。首先，隨著越來越多的人退休，為了防止產出下降，必須用機器替代減少了的勞動力或輔助老齡工人繼續從事體力勞動。其次，一旦人們退休，就會為新型自動化創造市場，包括滿足無法自理人士的醫療及其他護理要求。
作為目前全球最大的機器人制造國，中國2017年生產了13.79萬臺工業機器人。而隨著人口結構變化加快，目前佔比不大的服務機器人將變得愈發重要，但它還需要“快速進化”，學會執行大量新出現的任務。對機器人養老感興趣的讀者可以打開商論App免費閱讀往期的兩篇文章：2019年三月刊《照顧祖母的機器人》（Robots that look after grandma）和2017年十二月刊《機器關懷》（Machine caring）。
個人能做什麼？現行醫療系統的另一個基本問題是病人對自身情況缺乏知識和掌控，而讓他們自由獲取數據可以解決這兩點。但移動互聯網和智能手機正為人們提供前所未有的知情權，帶來更好的診斷與治療。隨著智能手機和可穿戴設備不斷獲得各類數據，人工智能可以更好地訓練醫療算法，進一步改善所有人的健康狀況。
信息的流動可能會在多個方面產生效果。首先是更便捷的診斷，其次是對複雜疾病的管理上。最後一個好處來自於生成和聚合數據：數據的聚合讓個體更容易找到其他罹患類似疾病的人，瞭解他們對各種治療的反應。移動健康時代，中國能走在前面嗎？數據隱私保護又該如何跟上？歡
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