“人工智能将在改变世界的进程中起到令人难以置信的作用。”DeepMind联合创始人Mustafa Suleyman在由中国围棋协会、浙江省体育局主办的人工智能高峰论坛上说，“它能够帮助人们解决某些极其紧迫且复杂的问题，比如能源和医疗保健。”
论坛举办在人工智能AlphaGo大战柯洁期间，而其中的话题却并不仅仅聚焦于围棋。与比赛带来的震撼相比，许多学者关注的是人工智能在医疗等服务领域会给人类带来怎样的福祉。
预防，还是预防
在畅销书《最好的告别》（《Being mortal: Medicine and What Matters in the End》）中，作者认为，对提高老年人的生活质量以及健康指数来说，预防性的措施比治疗更加重要。在论坛上，不少嘉宾的发言与这个观点不谋而合，而受益的人群则超越了老年人群体。
Mustafa分享了他关于医疗人工智能在预防疾病领域的乐观预期。Mustafa介绍说，有数据显示，美国每年25万与急性肾衰竭有关的死亡病例中，未能提供主动护理是三大死因之一。97%以上的急性护理是应对性而不是预防性的。
“50%以上的医疗都不是循证医学，而是高度依赖以往的经验。”Mustafa认为，这提供了人工智能大展拳脚的空间。
Mustafa说，数据显示，每年与急性肾衰竭有关的死亡病例，英国有4万多，美国则达到20多万，“这些死亡病例中，有四分之一是可以避免的”。
他表示，英国有四分之一的人超重，他们患糖尿病的风险是正常人的40倍，因而这部分人遭受由糖尿病引起的视力损伤的可能性是正常人的25倍。这一类由糖尿病引起的视力损伤，有98%是可以通过早期监测来预防的。
“你所要做的是遵循最佳实践指南”
“我们观察到，医疗行业的技术很多已经长期停滞不前了，效率很低。但在全世界范围内，医疗投入占GDP的比例相当大，钱花在哪儿了？不是在创新方面，而是维持。”因而Mustafa提出，一些耗费大量时间的事务，能否用人工智能帮助医护人员完成？
Lily Peng是DeepMind负责健康研究的产品经理，她曾在加州大学旧金山分校及伯克利分校获得了生物工程学的医学博士学位。她说，印度眼科医生缺口近13万，有45%的患者在诊断前饱受视力丧失的折磨。近些年，放射医疗设备的成本正在快速下降，这意味着更多人有条件获得更好的诊断。但是正如Mustafa所提到的三维眼球扫描面临的难题：“没有足够的放射科专家根据片子作正确诊断。”
在他们看来，人工智能能够弥补这一缺口。Lily Peng指出，通过机器学习模型诊断糖尿病视网膜病变的准确率可以达到91%，眼科医生的中值为95%。这一技术也被哈佛医学院安德鲁·比姆博士等赞誉为代表了医药行业“美好新世界”。
在论坛期间接受记者采访时，Lily Peng介绍，她和团队将深度学习视网膜成像、糖尿病检测和乳腺癌检测等技术应用到了医疗影像领域，提升了医疗影像的可获取性和准确性，提升了临床应用的体验。
Lily Peng说，乳腺癌活检的数据显示，每12个人就有一个患者乳腺癌活检可能被误检。而通过机器学习等技术，不仅可以通过深度学习快速辨别出糖尿病视网膜病变的迹象，在癌症检测上也可以通过活检图像来定位癌细胞的位置，以便对患者实行医疗指导。
用Mustafa的话解释也许更为清晰：“在英国，平均每4个医护人员要接待8位患者，有30条医疗途径可以选择。AlphaGo可以选择最佳的路径，做到1个医护人员接诊1位患者，使用1条路径。”
医疗人工智能如此厉害，是否会取代人类？Lily Peng说，这绝不是它的本意，也不会是未来。她说，现在的技术和算法是帮助医生节省时间，让医疗更多集中于和患者实现更深入沟通。
医疗人工智能未来可期
事实上，DeepMind在英国乃至国际医疗界成名却源于去年年底陷入的风波。DeepMind旗下一款名为Streams的移动应用向医生和护士推送急性肾损伤的消息，减少患者等待的时间。这意味着该产品拥有海量患者信息。
这得益于DeepMind与伦敦免费国家医疗服务体系信托（London Royal Free National Health Service Trust）旗下的3家医院签订的两个协议。根据协议，该信托把超过200万伦敦市民的医疗记录转给了DeepMind。
相关机构对患者信息数据是否会得到滥用表达了忧虑，尤其是和肾脏疾病无关的数据也被一并上传。Mustafa在此次论坛期间接受采访时再次重申：“我们系统处理的数据，绝对是只在相关医院体系内。”
Mustafa说，7年前，他们创造DeepMind的时候，很多人都说他们疯了；后来，他们开发AlphaGo，大家也说他们疯了。
现在人工智能的普及程度，让Mustafa有理由欣慰——至少，他们不用再担心别人说他们疯了。很多人相信他们研究的东西是有意义的。
对消费者来说，Mustafa在采访中提到的一个畅想引人期待：现在不论一个人钱多钱少，大多数人用的电脑都是一样的，手机也差不多。再过几十年，我们会看到不同的人使用的医疗服务也是一样的。
