深度醫療

五星！雖然信息有些老化，但勝在覆蓋全面，且行文範式嚴謹，堪稱AI醫療探索第一書！《深度醫療》適合已有AI認知基礎，力求探索AI在醫療體系中如何應用及其前景的書友。在書中，作者深入剖析了AI在前沿醫療模式“深度醫療”中扮演的核心角色，細緻闡述瞭如何藉助AI有效避免誤診、減少資源浪費和實現醫療共情的具體路徑，以及AI在生命科學領域的全面嘗試。“醫療正在經歷有史以來最徹底的變革，人工智能和機器學習的完美結合是未來醫療發展的必然方向，我們將看到醫療領域全新的圖景。” 本書作者是真正的醫學界良心大牛埃裏克·託普先生，“世界最有影響力的醫生領導者”，美國最受尊敬的心臟病學家之一，也是聞名全美的智能醫療發展領航人。“2012年，他被《現代醫療》評爲“醫療界最有影響力的百位人物”之首。託普主編了30多本心臟病學和心血管醫學教科書，在權威期刊上發表論文1 000餘篇”。 因爲吹哨默沙東藥物“萬絡”的虛假操縱，作者被迫離職了全美排名第一，做了14年的克利夫蘭診所（Cleveland Clinic）心血管科主任。此後，他將目光投向了以患者爲中心的智能醫療和移動醫療領域。他致力於爲患者提供最先進的護理服務，使用最好的醫療設備，被譽爲現代醫學界最有遠見、最爲堅強、最有天賦的傳播者”。 本書是作者寫的關於醫療未來的第三本書。“他在前兩本書中很好地審視了當下，展現了他的先見之明。而在本書中，埃裏克指出，我們正處在第四次工業革命，即“工業4.0時代”，它帶來的巨大變革可能會超越蒸汽機、鐵路、電力、大規模生產乃至計算機的發明”。 AI在醫藥研發預測領域已超越人類，原因有二：一是算力無限；二是人類認知世界的知識體系下的路徑依賴，即視野遮蔽性已被AI克服。它們的探索方式是毫無桎梏的全新，其廣度和深度已是人類難以望其項背的。而閱讀本書的價值在於明晰AI在醫療方面的可能與無法替代部分。 AI時代，醫療應該是深度數字醫療、深度學習和深度共情的三箭齊發。醫學作爲一門“在不確定性中尋找確定性”的科學，並非無所不能。醫生與患者的深度溝通及醫生對患者的真誠關懷，仍是拯救生命和探索醫學未知的重要手段。AI可以輔助醫生做出更精準的決策，取代醫生大量的腦力勞動，在提高醫療服務效率的同時爲醫生節省更多時間來關注患者。 AI在醫療領域中的應用包括：提供個人醫療數據的複雜全景圖、優化醫療決策、減少誤診和過度醫療操作等失誤、幫助梳理和解讀相應的檢查、推薦治療方案等，而這些應用都是由數據驅動的。大數據集表現爲：全基因組序列、高分辨率圖像、可穿戴設備的連續數據輸出等形式。 AI已被證明能夠診斷某些類型的皮膚癌；能夠像心臟病專家一樣識別特定的心律失常；能夠像資深的放射科醫生和病理科醫生一樣，解釋醫學掃描結果或病理片子；能夠診斷各種眼科疾病；還能夠比心理醫生更好地預測自殺。這些技能主要用於模式識別，機器通過數百萬樣本中進行訓練後，能夠學習這些模式。其錯誤率遠低於5%，超過了人類的閾值。 AI爲患者定製飲食提供了科學基礎；居家設備會成爲虛擬醫療助手；AI會避免人類醫生過度自信和第一系統思維”及“可得性偏差”帶來的誤診；AI可以監測人類無法監測到的醫學信息；AI可以打通所有的醫學學科；AI預測死亡和存活率；優化醫療工作環境及流程；AI在生命科學應用方面的開發速度遠比醫療服務快得多。 閱讀本書的一個附帶感觸是美國看病難。2018年到過作者曾經工作過的克利夫蘭診所，被硬件震撼過。現在結合書中內容再度審視，AI確實會帶來治療體系的質變，建立起由機器支持的更爲人性化的深度醫療。醫療AI領域尚處於早期階段，但發展非常迅速，隨時都會有值得關注的東西出現。但AI也不是萬能的，因爲每個人都是獨一無二、錯綜複雜的個體，機器永遠無法完全解讀。

🤔這本書中我有兩句最喜歡的句子，“醫學是人類的事業，而不是流水線“，”醫學不能在真空中治癒疾病，它需要聯繫……（生活背景、健康數據等）“。 👌這兩句所表達的都是人文主義和共情在醫療中的巨大需求度。 👍深度共情也是作者在深度醫療中最關切的部分，其實人工智能在醫生和患者身上做出的最大貢獻是時間，降低了醫生的工作時間的同時也增加了患者的健康管理時間。 ✌️有人工智能算法的幫助，醫生可以有更多時間去關注患者的情況，更好的平衡自己的生活和工作；患者也能夠獲得醫生更多的指導，虛擬醫療助手也能夠幫助他更多的管理自己的健康。 🌈以人爲本是醫學的根本，這也是作者將” 深度共情“置於深度醫療最重要位置的原因。目前的醫療體系不能很好的達到這種情況，期待人工智能在醫療健康領域的廣闊用途，相信算法能夠爲醫患關係的緩和做出很大的貢獻。 ☀️《深度醫療》旨在探索患者、醫生、機器之間的平衡。 ⭐如果我們能夠發掘機器的潛能，並找到一個更好的互助模式，就能夠解決至今依然困擾醫療界的諸多難題。 🌟通過這本書，我們可以認識到，深度醫療是可行且深得人心的。結合人類和人工智能的智慧，利用人類和機器的力量，醫療將到達一個新的高度。當然，這條路並不好走，終點遙遙無期，且有很多艱難險阻。但只要方向正確，我們終將抵達。效率的提高、流程的簡化，不僅可以解放不少醫療工作者，還可以造福患者，用未來的技術帶回過去的美好。 ☑️造福患者還需要更多的人文關懷，尤其是來自臨牀醫生的關懷。醫療工作人員需要做好準備，與強大的既得利益者做鬥爭，不要像過去很多人一樣，錯過以照護患者爲首要前提的機會。 🎗機器的興起應該伴隨着更高的人性化，讓醫生有更多的時間陪伴患者、感同身受，這纔是真正地實現優質醫療。當下，我們首先要重新確立的就是照護患者的重要性，並不斷向前推進。

曾經會診了一位患者。她是一位年輕女性，之前經歷了多次“流產性猝死”（aborted sudden death），所以來我這兒尋求第二意見。單單“流產性猝死”這個詞就傳達出一種比給人貼“心力衰竭”標籤還糟糕的冷漠，這種冷漠需要被更溫暖的東西替代。我們談論患者痛苦的方式，會成爲患者每天生活中思考的核心。心律失常會危及生命，爲了防止再次發生，我們給這位患者植入了一個除顫器。植入過程中需要將大量的硬件插入到她的心臟和身體裏。這個過程本身就是創傷性的，但這並不是造成她痛苦的主要原因。她開始同我訴說自己的恐懼和擔憂，她和丈夫本來想生個孩子，但是……她開始抽泣，邊抽泣邊掙扎着說，她不想把“壞基因”傳給自己的孩子。我完全能理解她的擔憂，部分原因可能是因爲我女兒當時也懷孕了。 這位患者之所以痛苦，不僅是因爲她所經歷的事情，還有她想象的自己的孩子未來可能會遭遇同樣的事情。我握着她的手，試圖安慰她，也是在安慰我自己。幾分鐘後，我告訴她，我們將對她的基因組進行測序，尋找可能導致心律失常的突變基因。如果我們能找到，這將有助於我們對胚胎進行選擇，避免將“壞基因”遺傳給她的孩子。幾個月後，我們找到了突變基因。她和丈夫得知他們可以擺脫這種可怕的焦慮情緒，且可以安心懷孕後，大大地鬆了一口氣。這次經歷讓我覺得“深度醫療”這個詞是如此恰當。 共情對改善醫生表現和社會心理起着重要的作用，因此瞭解共情能力是否可以進行培養或湮沒至關重要。扎克·克爾姆（Zak Kelm）及其同事對64項研究進行了深入分析，其中10項研究是經過嚴格設計的。總的來說，這些研究表明，醫生的共情能力是可以培養的。24然而，由於共情能力受到實踐環境的挑戰，其分數在臨牀培訓期間會下降。戴維·斯凱爾斯（David Scales）醫生曾經指出，從業者缺乏如醫生所希望、患者所應得的照護時間，醫生們指責“計費系統所帶來的時間壓力導致患者數量高於質量，工作環境混亂且缺乏控制，同時還要花很多時間在行政任務上”。25此外，醫療專業人員在情商測試中通常得分較低。利他主義者的情商得分在60～70範圍內，藝術家和音樂家的情商爲50多，醫生爲40多，精神病患者在10分以下。26甚至，“共情”的神經解剖學可以精確定位相關的大腦部位和迴路，以及生物、心理、社會等多方面的刺激和抑制。 然而，令人感到鼓舞的是，對於同情心、共情能力，以及從他人的視角看待問題等關鍵“軟技能”而言，大腦具有可塑性。有這麼一個案例：超過300名健康的成年人（非醫生）接受了旨在增強存在感（注意力和內在感受意識）、情感（關懷、同情心、親社會動機、應對困難的情緒）和觀點（元認知、觀點接受）的培訓。培訓期間進行的一系列MRI影像顯示，在9個月內，與每個行爲模塊相關的大腦形態都發生了顯著變化。27實際上，已有解剖學和經驗證據能夠說明，我們有望培養共情能力和其他“軟技能”，由此可以採取更多措施來改善臨牀醫生的共情能力。畢竟治療師也需要康復。我們不應該等到抑鬱症和自殺發生時，才正視這些可能性。

在各個行業都講人工智能的時代，醫療也不例外，現在對醫生的要求越來越高，從醫的人數越來越少，患者越來越多的情況下，醫生真的是忙不過來，如果部分能被人工智能取代，醫患關係是不是會少很多？醫生也能抽空真的靜下心去做到給患者足夠的人文關懷，去聽患者陳述，而不是通過冰冷的數據，直接開藥呢？在這幾本書中，他屢次提到，醫療信息系統的應用導致醫生們花了太多時間面對計算機，減少了與患者溝通的時間。在深度醫療時代，人工智能是否能進一步解放醫生的時間？在本書中，作者始終認爲，醫患之間是一種醫療共情，是在先進的技術都替代不了的。 醫療無疑是對生命的一種探索，而目前，我們對生命的瞭解少之又少，醫療行業正好是一個可以去探索生命的一條路。 近年來，互聯網在其他領域的應用大家都有目共睹，但是在互聯網+醫療的領域，卻沒有多少進展，之前也有醫療公司做過一些相對應軟件，但是都以失敗告終，做不到醫生和患者的粘性。主要原因之一還是醫療從業者太少，患者太多，醫生做不到跟每個患者都去細說溝通。希望在未來，在人工智能“幫助”的情況下，醫生能夠真的做到醫療的初心：以人爲本，共情，信任，關懷。

現代醫療三部曲，《顛覆醫療》《未來醫療》《深度醫療》。醫療是一個面向人的生命的領域，必然涉及倫理、公益、人文、社會等諸多層面的問題，當然還包括商業和經濟。存在、共情、信任、關懷、人性化！

智能時代的醫療革命：深度數字醫療、深度學習和深度人文關懷。不過醫學仍是一門在不確定性中尋找確定性的科學。瞭解一個什麼樣的人得了病，比了解那個人得了什麼病更重要。每個人都是獨一無二、錯綜複雜的個體，機器永遠無法完全解讀

今天看了下埃裏克·託普的《深度醫療》，埃裏克·託普是美國最受尊敬的心臟病學家之一，也是聞名全美的，智能醫療發展領航人。2012年，他被《現代醫療》評爲“醫療界最有影響力的百位人物”之首。 本書是埃裏克·託普的第三本關於醫療的書，前面兩本分別是《顛覆醫療》《未來醫療》，作爲“醫療三部曲”的《深度醫療》，其書名中的“Deep”取自人工智能領域的“DeepLearning”（深度學習）。其實我最開始看這本書的感覺和前天看《精準醫療：未來醫療新趨勢》的感覺很像，確實深度醫療和精準醫療，都是藉助人工智能和大數據，優化臨牀醫療決策，減少誤診以及過度醫療操作等。 不過精準醫療和託普所指的深度醫療還是有很多不同，精準醫療是在基因組測序技術快速進步以及生物信息與大數據科學交叉應用的時代大背景下，在原有的個體化醫療理念基礎上發展起來的一種新型的醫學概念與醫療模式。深度醫療更多強調的是人工智能算法和醫療的大數據，領略未來醫療的“3D”，即數字化（Digitizing）、民主化（Democratizing）及深度學習（Deep Learning）。 書中講了兩個案例，我印象深刻。第一個案例，一個健康母乳餵養的嬰兒出生後第三天出院回家，但到第八天，他的母親帶他回到了兒童醫院急診室。嬰兒出現持續續痙攣，之後被診斷爲癲癇持續發作。但他沒有任何感染的跡象，CT正常，腦電圖也只有癲癇持續發作的信號。醫生開了多種強效藥物，但未見好轉，反而更嚴重了，痊癒希望渺茫。 隨後，這個嬰兒被送到某基因研究所，進行快速基因組測序。該序列包含125千兆字節的數據，結果顯示，他有近500萬個基因組與常見基因組位置不同。通過人工智能技術，在20秒的時間裏，科學家就解讀出這個嬰兒所有的電子健康記錄，並總結出88條顯性特徵。這一數字比醫生人工總結出的條目多了接近20倍。計算機篩選出大約500萬種遺傳變異體，並找到了大約70萬種罕見變異體，其中包含962種已知的致病變異體。 結合嬰兒的顯性特徵數據，該系統發現了最有可能的罪魁禍首，它隱藏在被稱爲ALDH7A1的基因中。這種變異非常罕見，其發病率低於0.01%，它會導致代謝異常，從而引起癲癇發作。不過，這種疾病可以通過膳食補充維生素B6和精氨酸，同時抑制賴氨酸的生成來進行治療。隨着嬰兒飲食習慣的改變，他的癲癇發作很快結束了，並在36小時後出院了！ 另一個案例，患者是一位年過七旬的老人。他患上了一種罕見而嚴重的肺部疾病。他的病情嚴重，如果繼續惡化，就要考慮做肺移植手術了。而在此基礎上，他最近又開始出現一種新的症狀——早發性疲勞，這使得他無法步行超過一個街區。他曾向肺科醫生求助，肺功能檢查顯示沒有病變。 託普回顧了這位患者的病史，推測他或許患有心臟病。幾年前，他在走路時小腿開始疼痛，之後便因左腿髂動脈阻塞做了支架植入。基於這些早期病情，託普開始擔憂他是否出現了冠狀動脈膽固醇積聚，但他並沒有患心臟病的其他風險因素。託普爲他做了CT掃描，用染色技術繪製了他的動脈圖。結果顯示，他的右冠狀動脈已經堵塞了80%，但另外兩條動脈都沒有嚴重問題，這一結果與早發性疲勞的病症並不匹配。 雖然右冠狀動脈堵塞影響了心臟供血，但根據託普30多年的行醫經驗，他還從未見過哪位只堵塞右冠狀動脈的患者像他這般體格虛弱。託普向這位患者和他的妻子說明了情況，並告知他們，他實在無法解釋這些症狀之間的聯繫。他的早發性疲勞症狀與動脈堵塞本身並無直接關聯，只是他的肺部情況太嚴重，很容易讓人聯想可能還是與血管堵塞有關。另外，他的肺病也增加了治療風險。 託普把決定權留給了患者。他思索了幾天後，決定做右冠狀動脈支架植入術。不得不說，之後的手術效果驚人，術後他明顯開始變得精力充沛。因爲支架是通過他的手腕動脈植入的，所以術後沒過多久他就回家了。幾個月後，他的運動能力也得到了顯著提高。 託普希望通過這兩個案例告訴我們，機器可以比人類更快、更好地完成一些工作，但機器並不是萬能的。每個人都是獨一無二、錯綜複雜的個體，機器永遠無法完全解讀。醫患之間的共情是醫療的本質，再先進的技術都不可能替代它。雖然醫療跨界在不斷進化，但我們應該保持醫療的初心：存在、共情、信任、關懷、人性化！

信息有點老，但這本書仍是一本超棒的醫學讀物。 埃裏克·託普是美國最受尊敬的心臟病學家之一，也是聞名全美的，智能醫療發展領航人。 他的三部作品《顛覆醫療》、《未來醫療》《深度醫療》都不錯，都讀過一遍了。 作爲一位“醫學未來”的思想家，埃裏克·託普也一直在深入地思考技術的“兩面性”。在這幾本書中，他屢次提到，醫療信息系統的應用導致醫生們花了太多時間面對計算機，減少了與患者溝通的時間。在深度醫療時代，人工智能是否能進一步解放醫生的時間？作者始終認爲，醫患之間的共情是醫療的本質，再先進的技術都不可能替代它。書中相關章節對此進行了深入的描述，令人敬佩。另外一個話題是對人工智能算法的“監管”該如何開展。書中列舉了人工智能Now研究所、馬斯克的OpenAI、牛津大學的人類未來研究所及泰格馬克等人創立的生命未來研究所等機構成立的初衷。我由此想到，中國對於生命科學技術的未來發展也需要進行長線思考。2019年開始的“新冠”疫情進一步讓我們反思：無論是“生物安全”還是“生物人工智能算法安全”，都需要站在國防，甚至需要站在全人類的高度來思考。 可以說，埃裏克·託普讓我們認識到，雖然醫療跨界在不斷進化，但我們應該保持醫療的初心：存在、共情、信任、關懷、人性化！

《深度醫療》是埃裏克・託普對於人工智能重塑醫療行業的前瞻思考。當下的現代醫療陷入了去人性化的困境：醫生耗費大量時間處理文書、完成流程化工作，留給問診溝通、關懷患者的時間越來越少，醫患之間的同理心正在不斷流失。 作者提出 “深度醫療” 的構想，它由深度表型分析、深度學習人工智能、深度同理心三大支柱構成。海量的個人健康數據構建起每個人獨有的健康畫像，人工智能承接閱片、篩查、病歷整理等重複性工作，提升診斷效率與準確度，解放醫生。 AI 不會取代醫生，而是成爲醫生得力的助手。技術真正的價值，是把醫生從機械繁瑣的事務中解脫出來，讓他們擁有更多時間傾聽、陪伴患者，重拾醫療最珍貴的人文關懷。這本書最終傳遞的願景：科技賦能醫療，技術負責判斷與計算，醫者負責溫暖與共情，讓醫療重新迴歸人性。 其實這不僅是對醫療行業了，對各行各業都是這樣，現在的智能體也是這樣，目標都是讓AI去做那些分析、繁瑣的事，讓人迴歸到要解決的本質問題上來。

我們得有基本自保的能力，那樣最好，這年頭基本餓不死，不過我們早就不是原本的人類了。各種化學藥物，製劑氾濫使用，我們早已跨進半個生化人的時代，這些藥物、手術殘留，迭代，不知道啥時候就會像非洲豬瘟一樣大範圍爆發一次。似乎早已忘記，醫術，就是把病人恢復到之前健康的某個水平，而不是像改造農作物基因一樣改造我們的身體。