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医护短缺,AI+机器人何时能上前线?

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疫情危机当前,老龄化加速,长短期需求都意味着人类医护可能面临资源短缺的处境。AI能从哪些方面帮助人类?其实,现代医疗对病人身体各处的监控仍然处在“盲人摸象”阶段,如今即使在富裕国家也有50%到80%患阿尔茨海默病的病人被漏诊。英国医学界的一个新项目试图利用眼睛作为窗口探测其他器官健康状况,开发AlphaGo的DeepMind也参与其中,通过基于AI机器学习的系统在视网膜图片上寻找痴呆症、心脏病等的早期迹象。


医护短缺,AI+机器人何时能上前线?

《经济学人·商论》二月刊

《iScanning》


医疗卫生系统的不同部分关注的重点不同。通常,医院的痴呆部门记录病人的心智能力。卒中科室监测大脑中的血液流动。心脏科室只对流经和流出心脏的血流感兴趣。每一系列设备和数据在它自己的领域内都是有效的,但大多数情况下与身体的其他部位和核心疾病几乎无关。因此,现代医疗对病人的了解往往是“盲人摸象”,很少有综合全面的有用信息。

最重要的是,对于医疗系统来说,这样的综合成本太高了,因此无法对有痴呆、心脏病或卒中风险的病人进行定期筛查以发现早期迹象。伦敦莫菲尔茨眼科医院(Moorfields Eye Hospital)与伦敦大学学院(UCL)合作开展的一项名为阿尔茨眼(AlzEye)的特殊研究项目可能会改变这一现状。它试图利用眼睛作为窗口,来探测其他器官健康状况的信号。

项目的想法是观测人们眼睛十年内的变化,并将这些变化与同一病人出现的病症联系起来。在机器学习算法的帮助下,眼部扫描图片会和病例信息被对比研究。如名称所示,研究者首先关注阿尔茨海默病。团队将与英国人工智能公司DeepMind合作。如果这种模式能够被可靠地识别出来,可能会产生巨大的影响。

要做大数据医疗,病人数据和实验伦理如何保证?欢迎订阅商论获取《经济学人·商论》二月刊文章《iScanning双语版+原声音频。

放眼当下,危机能否促成医学界尽快拥抱数字化?


上周的综述中我们提到,医学行业内的技术派认为某些工作可以率先转向。心脏病学家埃里克·托普尔(Eric Topol)在《深度医疗:人工智能如何让医疗重新人性化》(Deep Medicine: How Artificial Intelligence Can Make Healthcare Human Again)中指出,AI对于“重复性的、易出错的任务尤其有用”,它能够利用大量数据制定出治疗某种疾病以及特定个体的最佳方案,并改善医院的工作流程。关键在于,人类仍将是算法的指挥官和监督者。


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AI拥有速度优势,能辨别人类观察者察觉不到的差异。一家名为Viz.ai的公司想运用AI的机器学习分析急诊病人送医时的大脑扫描,以分辨哪些人需要抢救。像这样想要利用机器学习来改变医生救治方式的项目已经大量涌现。它们的目标一致——“争分夺秒”识别紧急病情,呼叫值班的医疗专家并直接向他们发送扫描结果,改善救治结果。其他已经适合运用AI辅助技术的领域还包括肿瘤学、乳腺癌检测、眼科疾病和心脏病。了解更多,请阅读商论2018年七月刊文章《从急诊到AI》(From A&E to AI)。


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疫情当前,一线医护人员的感染甚至牺牲令人扼腕,南京等地出现的“机器人发药助手”也引发了新的思考:机器人能否上前线?


护理可能是最接近自动化的领域之一。在有四分之一以上人口超过65岁的日本,护工非常短缺,令许多公司看到了老年护理机器人的巨大潜力。政府预计2015年到2020年间护理机器人的市场规模将达到543亿日元,不过这仍远低于工业和服务机器人的销售额。其中一大原因是价格——很少有个体能买得起自己的机器人。私营企业部分依靠政府补贴来研发机器人,主要客户是同样享受政府补贴的养老院。现在约有5000家养老护理机构正在测试机器人护工。


在此类机构,很多机器人帮助护工搬移老人,监控他们的状况。松下公司制造的机器轮椅床可拆分成两半,一半可以折成轮椅。Cyberdyne的腰部支撑服可对穿戴者身体的生物电信号做出反应,在护工弯腰搬抬重物时提供助力。当病人靠近床边、有跌落的危险时,病床上方的传感器会向工作人员发出警报。在一些养老院,老人身上的排泄传感器会监测其肠道运动的情况,预测何时需要提供洁具。


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中国的老龄化也不容小觑。据联合国统计,2015年至2040年,中国的劳动年龄人口将大幅减少1.24亿,降幅超过13%。研究发现老龄化和机器人之间的关系比此前以为的更密切:最近的两项研究量化了这种关系。麻省理工学院和波士顿大学的研究者表示,在1993年至2014年期间,对机器人投资最多的国家是老龄化进程最快的国家(按56岁以上人口与26至55岁人口之比的增幅计算)。他们提出了一个经验法则:这些国家的老龄化速率每提高10个百分点,每千名工人对应的机器人数量就增加0.9个。


老龄化以两种方式创造了对自动化的需求。首先,随着越来越多的人退休,为了防止产出下降,必须用机器替代减少了的劳动力或辅助老龄工人继续从事体力劳动。其次,一旦人们退休,就会为新型自动化创造市场,包括满足无法自理人士的医疗及其他护理要求。


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作为目前全球最大的机器人制造国,中国2017年生产了13.79万台工业机器人。而随着人口结构变化加快,目前占比不大的服务机器人将变得愈发重要,但它还需要“快速进化”,学会执行大量新出现的任务。对机器人养老感兴趣的读者可以打开商论App免费阅读往期的两篇文章:2019年三月刊《照顾祖母的机器人》(Robots that look after grandma)和2017年十二月刊《机器关怀》(Machine caring)


个人能做什么?现行医疗系统的另一个基本问题是病人对自身情况缺乏知识和掌控,而让他们自由获取数据可以解决这两点。但移动互联网和智能手机正为人们提供前所未有的知情权,带来更好的诊断与治疗。随着智能手机和可穿戴设备不断获得各类数据,人工智能可以更好地训练医疗算法,进一步改善所有人的健康状况。


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信息的流动可能会在多个方面产生效果。首先是更便捷的诊断,其次是对复杂疾病的管理上。最后一个好处来自于生成和聚合数据:数据的聚合让个体更容易找到其他罹患类似疾病的人,了解他们对各种治疗的反应。移动健康时代,中国能走在前面吗?数据隐私保护又该如何跟上?欢迎打开商论免费阅读2018年二月刊免费文章《医生就是你》(Doctor you)。


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《医护短缺,AI+机器人何时能上前线?》原文地址:http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MjA1Mzk2MQ==&mid=2650876886&idx=1&sn=efd5edd01dd81c984f15821bd1241264&chksm=bd59a4708a2e2d6604db20fd9072a67c7e0764ef47d3b1f05b00ab2c585812b9eed400197074

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