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計算機與醫(yī)療的結(jié)合，其覆蓋范圍非常廣泛，從前端設備到后端系統(tǒng)，再到隱藏在最后端的各類算法，每個分支都可以是一個獨立的學科。

你能想象每天有三架載滿乘客的大型飛機墜亡的事故嗎？“這聽起來十分可怕，但全球每年被瘧疾奪走生命的人數(shù)高達60萬~80萬，就等同于這樣的墜機事故發(fā)生的概率。”微軟亞洲研究院副院長張益肇在接受《中國科學報》記者采訪時說。

目前在發(fā)達地區(qū)，瘧疾幾乎已經(jīng)被消滅，但在某些欠發(fā)達地區(qū)瘧疾卻仍然是災難。而在處理瘧疾的挑戰(zhàn)中，缺少足夠的專業(yè)病理醫(yī)師就是一大難題，這使得患者難以得到及時診斷和治療。

據(jù)介紹，目前微軟正在研發(fā)的技術(shù)可判斷病人是否感染瘧疾、感染哪類瘧疾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)生的效率大幅提升，有效緩解醫(yī)療人員匱乏地區(qū)的問題。

人工智能有助推進精準醫(yī)療

“計算機與醫(yī)療的結(jié)合，遠不止智能手環(huán)、血糖儀或是Xbox、HoloLens等可能會與醫(yī)療產(chǎn)生關(guān)聯(lián)的智能硬件，其覆蓋范圍非常廣泛，從前端設備到后端系統(tǒng)，再到隱藏在最后端的各類算法，每個分支都可以是一個獨立的學科。”張益肇說。在微軟內(nèi)部，已有接近100個與醫(yī)療相關(guān)的項目，它們中既包括十分具有前瞻性的，也有已經(jīng)步入實際應用層面的。

在張益肇看來，如今計算機在醫(yī)療領(lǐng)域的進展其實都是基于同一個基礎(chǔ)，即以“數(shù)據(jù)改變醫(yī)療”為核心展開的。當人類收集、處理和分析數(shù)據(jù)的能力隨著云計算、大數(shù)據(jù)、機器學習、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的發(fā)展而日漸增強時，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與日俱增。

癌癥一直是人類最需要迫切解決的醫(yī)學難題之一，由于同一類癌癥的每位患者表現(xiàn)也各不相同，可以說每例癌癥都是一種獨立的疾病，即便是醫(yī)生擁有豐富的經(jīng)驗也很難作出100%準確的分析和判斷，更別說相對個性化的精準醫(yī)療了。

微軟亞洲研究院一直將數(shù)字醫(yī)學影像識別作為主攻方向之一，希望通過計算機視覺領(lǐng)域的最新技術(shù)加速推動精準醫(yī)療。

張益肇介紹，近兩年微軟亞洲研究院團隊在腦腫瘤病理切片的識別和判斷，基于“神經(jīng)網(wǎng)絡＋深度學習”模式，已取得了兩大突破。其一是實現(xiàn)了對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，但腦腫瘤病理切片的尺寸卻達到了20萬×20萬，甚至40萬×40萬像素。”張益肇說，該機構(gòu)通過自己搭建的神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習算法不斷對大量圖像進行識別訓練，實現(xiàn)了對大尺寸病理切片的智能處理。

其二是實現(xiàn)了對病變腺體的識別。他表示，所謂腺體，可簡單理解為多細胞的集合體，它更接近于“器官”的概念。相對于細胞病變，腺體病變的復雜性和可能的組合都呈指數(shù)級增長，但對腺體狀態(tài)的準確識別，則可以大大提高對癌癥分析的準確程度，意義更加深遠。

電子病歷成醫(yī)用“辭典”

除了醫(yī)學影像識別，該機構(gòu)在醫(yī)療文字處理方面也作了不少研究。

在與國外同行交流時張益肇發(fā)現(xiàn)，全世界的醫(yī)生所寫的病歷都是最難懂的書法，由于時間有限，醫(yī)生們不得不在寫病歷的時候“龍飛鳳舞”。在病歷電子化之后，雖然書寫的問題得以解決，但病歷上記載的各種描述性語言——有的簡潔，有的啰唆，有的甚至不完整——對于醫(yī)生后續(xù)進行病情查閱、檢視或?qū)W習參考來說都非常不便。

“我們團隊通過語音和自然語言理解技術(shù)，讓醫(yī)生可以口述病歷，隨后計算機將語音轉(zhuǎn)換成文字再進行結(jié)構(gòu)化處理，從而形成一個囊括了所有關(guān)鍵詞的樹狀圖，清晰、簡潔地總結(jié)所有有用信息。”張益肇說，它可讓患者或其他醫(yī)生對所有病理歷程一目了然，如有何病史、用過什么藥物、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)生的更換將不再會影響不同醫(yī)生對于患者完整病情的掌握，年輕醫(yī)生還可以通過學習各種病歷快速成長。張益肇表示，結(jié)構(gòu)化的電子病歷甚至能夠自動總結(jié)出被醫(yī)生忽略的細節(jié)和推斷，獲得對病情了解的新線索。“當然，它同時大大減輕醫(yī)生寫病歷的工作量。”他說。

“超級醫(yī)生”

可以看到，無論是圖像識別還是自然語言理解，計算機領(lǐng)域的很多技術(shù)都可以與醫(yī)療應用密切結(jié)合。而隨著計算能力的日益強大、人工智能技術(shù)的穩(wěn)步發(fā)展，未來計算機將能夠?qū)Ω�多復雜、高級的信號進行處理，人類的醫(yī)療水平也必將邁入新的時代。

“以往醫(yī)生都是憑借肉眼和經(jīng)驗觀察病理切片影像判斷病情，如今人工智能中的兩大核心技術(shù)——神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習，則讓計算機系統(tǒng)能夠自動學習惡性腫瘤細胞與正常細胞間的差異以及癌癥病情的分析和判斷標準，同時能在掃描病理切片之后，給出判斷結(jié)果，供醫(yī)生參考。”張益肇說。

他表示，計算機強大的運算能力彌補了部分醫(yī)生由于經(jīng)驗不足引起的誤判，或是對罕見病及疑難雜癥的思慮不周。而且計算機還能發(fā)現(xiàn)人眼不易察覺的小細節(jié)，總結(jié)出一些出乎醫(yī)生意料的規(guī)律，從而不斷完善醫(yī)生和計算機系統(tǒng)的知識體系。因此，正是人工智能技術(shù)讓精準醫(yī)療能夠繼續(xù)向前推進。

但是張益肇表示，醫(yī)生永遠不會被替代。在醫(yī)療這個專業(yè)科學與藝術(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”，幫助他們更便捷地獲取信息并輔助醫(yī)生作出更加正確的診斷，而醫(yī)生除了積累豐富的專業(yè)知識，還需要更多地發(fā)揮高情商的能力與病患溝通交流。

“讓我們共同期待人工智能所引領(lǐng)的醫(yī)療發(fā)展新時代。”張益肇表示，“最終，計算機的人工智能和醫(yī)生的人類智能將互相結(jié)合，成為一個既有精準的專業(yè)判斷又有情感交流的‘超級醫(yī)生’。”

（來源：中國科學報）