人工智能AI落地英美各類醫療機構

編譯/本刊記者 黃柳

人工智能AI落地英美各類醫療機構

編譯/本刊記者 黃柳

從急癥護理到ICU重癥監護室，從兒童醫院到腫瘤醫院，英美兩國全面拉開了人工智能AI融合醫療的實踐。

綜合醫院：智能病房改善急癥照護

據多家媒體報道，為了減輕患者和臨床醫生的壓力，總部設在費城的托馬斯·杰斐遜大學醫院（Thomas Jefferson University Hospitals）2016年推出了由IBM沃森物聯網（LoT）支持的智能病房。

智能病房希望解決的首要問題是診斷壓力和醫院的繁忙氣氛給患者及其家屬造成的焦慮感。使用IBM的認知計算和自然語言性能，患者能夠向周圍的醫護人員要求某類具體信息的提供與行動協助，甚至可以自己發出口令實現調光、調節溫度和開啟音樂來完善病房環境。

為了進一步協助醫生和護士，該平臺甚至可以與患者進行互動對話，并記錄和存儲起來供以后進行醫學檢查。平臺核心技術之一，IBM沃森揚聲器系統，旨在通過更深層次的個性化、靈活和反應性護理來提高患者體驗。

杰斐遜大學醫院下屬三個分支共擁有900間急癥病房，部分病房已開始部署這些系統，患者將使用室內揚聲器來操作燈光和百葉窗，或者與系統對話，詢問自己的醫療護理問題。

腫瘤中心：協助臨床探尋藥物效能

眾所周知，IBM沃森在腫瘤精準診斷方面具有突出的進取之心。與紀念斯隆-凱瑟琳腫瘤中心的多年深度合作，使沃森具備了在研究技術平臺的“閱讀”、分析大數據和生成循證臨床建議的能力。

而沃森在另一家機構——北卡羅來納大學萊恩伯格綜合癌癥中心（UNC Lineberger）的應用，更讓人體會到沃森與臨床醫生在診斷、科研方面的完美配合。

2014年，72歲的退休家具商哈爾被診斷患有晚期膀胱癌后進入UNC Lineberger進行復診。此前，他已經專業泌尿科醫生確診并切除了部分腫瘤?！暗t生無法去除所有的癌細胞，于是我來到UNC討論我的治療方案?！惫柦忉屨f。

Kim醫生說：“按照程序，我醫院對哈爾的腫瘤進行了活檢，以進行排序或解碼，與正常的組織樣本進行比較。那個分析告訴我，哈爾很可能會對一種稱為依維莫司（Everolimus，商業上稱為Affinitor）的藥物有很好的反應，這個藥物被FDA批準用于其他癌癥，但不是用于膀胱癌。哈爾同意嘗試，并很快開始感覺狀態變好，隨后的掃描顯示原來在淋巴結中的癌細胞減少了?！钡t生坦言，原因何在，他們并不清楚。

IBM沃森可以給出答案?！?015年12月，我從哈爾的腫瘤活檢中獲取了測序數據，并通過沃森技術進行了測試。在24小時內，沃森提供了科學的解釋，說明哈爾被認為是‘特殊應對者’。這是沃森的價值！

兒童醫院：增強溝通 暢通診療

位于英國利物浦的Alder Hey兒童醫院，日前與英國科技設備委員會(STFC)哈特里中心合作研發出一個醫患溝通的應用軟件。在未來幾個月里，患兒及其父母將被問及一系列問題，包括停車、餐飲、最喜歡的游戲與電影、喜歡的顏色及臥室環境等。

患兒家屬還將被問到診療程序的問題、麻醉和外科手術等方面的問題。隨后，這些信息將被哈特里中心和IBM的一個專家團隊用來訓練“沃森”，以完成與患兒及家屬入院前溝通的環節。

醫院神經外科醫生、醫院創新處主任告訴BBC，幫助患兒家屬在孩子入院之前了解必要的信息，能減少他們的焦慮感，可以使整個醫療流程更順暢、更省時。他中肯地表示，“醫療的很大部分是關于照顧人，約占我們所做工作的三分之一，但這部分是常被忽略的。我們怎么和患者溝通在過去的一百年變化并不大。相較于一本宣傳折頁，一個裝載患者信息的互動平臺效果更好?！?/p>

他隨后提到這個平臺可提供“更核心的診斷”，并表示，“我想盡快開始這個項目，但使用患者的記錄需要時間，很昂貴還可能引起爭議。但出于患者的利益，值得去做?！?/p>

眼科醫院：機器辨識視覺疾病

使用患者信息確實會引來爭議，在英國，一項人工智能技術在眼科的應用撬動了信息保護的格局。媒體關注到，進入2017年，無論是NHS還是此項眼科技術研發的支持方谷歌，都不需要事先征得患者許可就可以使用他們的醫療數據。官方給出的理由是，如果是出于改善醫療的研究目的，NHS有權傳遞一些匿名患者信息。

在合作落地的機構——NHS旗下的Moorfields眼科醫院，2016年，顧問醫生Pearse Keane與谷歌DeepMind長期的合作迎來階段性成果，一套能辨識視覺疾病的機器學習系統宣告開發成功。

該應用程序被命名為Streams，其誕生源于眼科醫生Pearse Keane致力于對導致視力喪失的兩大疾病實現早篩：糖尿病性視網膜病變和年齡相關性黃斑變性（AMD）。要知道，它們對625萬英國人和全球范圍內超過1億人的視力構成了威脅。

據英國媒體報道，NHS同意將超過160萬名患者的記錄交給谷歌開發基于Streams技術的新的移動診療平臺；谷歌稱，移動平臺的應用將每年挽救1萬名患者免于視力喪失。在此項合作中，雙方就獲取數據的范圍及前提條件簽署了協議。

重癥監護室：AI讓醫療更敏銳

在美國，ICU的年均入住患者數為570萬，其中230萬需要呼吸機幫助呼吸，但又有大約80萬ICU患者會經受身體機能與呼吸機節奏不同步而產生的“人機對抗”問題。

AreteX公司的工程師發明了一項學習工具，它可以基于患者使用呼吸機的數據辨識出不同類型的人機不同步，并將信號及時發送給護士或呼吸治療師，繼而將患者從自身無法控制的與機器的對抗中解脫出來。這項臨床試驗已經在美國東南部的佐治亞醫學中心展開。

此外，大多數ICU患者通過靜脈滴注來增加使血容量和血壓升高的流體。AreteX工程師同時指出，當前的流體管理過程是低效的，“通常醫生下令護士手動改變輸液速度。許多個小時后，醫生重新評估患者?！被颊唠S時可能因液體過少或過多而出現嚴重的并發癥。

由該公司研發的自動流體管理系統日前也在佐治亞醫學中心進行臨床試驗。這套系統應用機器學習個體患者身上持續發生的對液體流量控制的反應，繼而學習隨時調整流量讓患者情況恢復穩定。

在洛杉磯兒童醫院的新生兒重癥監護室，醫院也自主研發基于以往醫療數據的智能軟件，實現患兒危險預警。

CDC：社交媒體數據分析提前預警

早在2009年，美國疾病預防控制中心（CDC）將傳統媒體和社交媒體相結合，邀請公眾報告與H1N1病毒爆發相關的癥狀。這樣可以監測受影響地區，指導衛生服務部門快速反應。

目前，研究人員正在進一步研究如何利用社交媒體搜集關于心理健康的信息，建立社會政策決策者可使用的人口模型，并根據系統學習的交叉應用的關鍵字觸發紅色警報，甚至發現有自殺傾向者。更為商業化的應用方向是，社交媒體與機器學習一起發揮效能，搜集關于藥物不良反應的信息，提高制藥公司關于可能被忽略的副作用警報快速反應的能力。

當然，社交媒體作為信息來源，存在的問題是原始數據是否夠好。而通過使用移動和可穿戴設備，有更準確的獲取醫療數據的方法，且它們作為高度連接的、多功能的計算設備所具備的強大功能，對醫療行業的意義愈加珍貴。