深度医疗

五星！虽然信息有些老化，但胜在覆盖全面，且行文范式严谨，堪称AI医疗探索第一书！《深度医疗》适合已有AI认知基础，力求探索AI在医疗体系中如何应用及其前景的书友。在书中，作者深入剖析了AI在前沿医疗模式“深度医疗”中扮演的核心角色，细致阐述了如何借助AI有效避免误诊、减少资源浪费和实现医疗共情的具体路径，以及AI在生命科学领域的全面尝试。“医疗正在经历有史以来最彻底的变革，人工智能和机器学习的完美结合是未来医疗发展的必然方向，我们将看到医疗领域全新的图景。” 本书作者是真正的医学界良心大牛埃里克·托普先生，“世界最有影响力的医生领导者”，美国最受尊敬的心脏病学家之一，也是闻名全美的智能医疗发展领航人。“2012年，他被《现代医疗》评为“医疗界最有影响力的百位人物”之首。托普主编了30多本心脏病学和心血管医学教科书，在权威期刊上发表论文1 000余篇”。 因为吹哨默沙东药物“万络”的虚假操纵，作者被迫离职了全美排名第一，做了14年的克利夫兰诊所（Cleveland Clinic）心血管科主任。此后，他将目光投向了以患者为中心的智能医疗和移动医疗领域。他致力于为患者提供最先进的护理服务，使用最好的医疗设备，被誉为现代医学界最有远见、最为坚强、最有天赋的传播者”。 本书是作者写的关于医疗未来的第三本书。“他在前两本书中很好地审视了当下，展现了他的先见之明。而在本书中，埃里克指出，我们正处在第四次工业革命，即“工业4.0时代”，它带来的巨大变革可能会超越蒸汽机、铁路、电力、大规模生产乃至计算机的发明”。 AI在医药研发预测领域已超越人类，原因有二：一是算力无限；二是人类认知世界的知识体系下的路径依赖，即视野遮蔽性已被AI克服。它们的探索方式是毫无桎梏的全新，其广度和深度已是人类难以望其项背的。而阅读本书的价值在于明晰AI在医疗方面的可能与无法替代部分。 AI时代，医疗应该是深度数字医疗、深度学习和深度共情的三箭齐发。医学作为一门“在不确定性中寻找确定性”的科学，并非无所不能。医生与患者的深度沟通及医生对患者的真诚关怀，仍是拯救生命和探索医学未知的重要手段。AI可以辅助医生做出更精准的决策，取代医生大量的脑力劳动，在提高医疗服务效率的同时为医生节省更多时间来关注患者。 AI在医疗领域中的应用包括：提供个人医疗数据的复杂全景图、优化医疗决策、减少误诊和过度医疗操作等失误、帮助梳理和解读相应的检查、推荐治疗方案等，而这些应用都是由数据驱动的。大数据集表现为：全基因组序列、高分辨率图像、可穿戴设备的连续数据输出等形式。 AI已被证明能够诊断某些类型的皮肤癌；能够像心脏病专家一样识别特定的心律失常；能够像资深的放射科医生和病理科医生一样，解释医学扫描结果或病理片子；能够诊断各种眼科疾病；还能够比心理医生更好地预测自杀。这些技能主要用于模式识别，机器通过数百万样本中进行训练后，能够学习这些模式。其错误率远低于5%，超过了人类的阈值。 AI为患者定制饮食提供了科学基础；居家设备会成为虚拟医疗助手；AI会避免人类医生过度自信和第一系统思维”及“可得性偏差”带来的误诊；AI可以监测人类无法监测到的医学信息；AI可以打通所有的医学学科；AI预测死亡和存活率；优化医疗工作环境及流程；AI在生命科学应用方面的开发速度远比医疗服务快得多。 阅读本书的一个附带感触是美国看病难。2018年到过作者曾经工作过的克利夫兰诊所，被硬件震撼过。现在结合书中内容再度审视，AI确实会带来治疗体系的质变，建立起由机器支持的更为人性化的深度医疗。医疗AI领域尚处于早期阶段，但发展非常迅速，随时都会有值得关注的东西出现。但AI也不是万能的，因为每个人都是独一无二、错综复杂的个体，机器永远无法完全解读。

🤔这本书中我有两句最喜欢的句子，“医学是人类的事业，而不是流水线“，”医学不能在真空中治愈疾病，它需要联系……（生活背景、健康数据等）“。 👌这两句所表达的都是人文主义和共情在医疗中的巨大需求度。 👍深度共情也是作者在深度医疗中最关切的部分，其实人工智能在医生和患者身上做出的最大贡献是时间，降低了医生的工作时间的同时也增加了患者的健康管理时间。 ✌️有人工智能算法的帮助，医生可以有更多时间去关注患者的情况，更好的平衡自己的生活和工作；患者也能够获得医生更多的指导，虚拟医疗助手也能够帮助他更多的管理自己的健康。 🌈以人为本是医学的根本，这也是作者将” 深度共情“置于深度医疗最重要位置的原因。目前的医疗体系不能很好的达到这种情况，期待人工智能在医疗健康领域的广阔用途，相信算法能够为医患关系的缓和做出很大的贡献。 ☀️《深度医疗》旨在探索患者、医生、机器之间的平衡。 ⭐如果我们能够发掘机器的潜能，并找到一个更好的互助模式，就能够解决至今依然困扰医疗界的诸多难题。 🌟通过这本书，我们可以认识到，深度医疗是可行且深得人心的。结合人类和人工智能的智慧，利用人类和机器的力量，医疗将到达一个新的高度。当然，这条路并不好走，终点遥遥无期，且有很多艰难险阻。但只要方向正确，我们终将抵达。效率的提高、流程的简化，不仅可以解放不少医疗工作者，还可以造福患者，用未来的技术带回过去的美好。 ☑️造福患者还需要更多的人文关怀，尤其是来自临床医生的关怀。医疗工作人员需要做好准备，与强大的既得利益者做斗争，不要像过去很多人一样，错过以照护患者为首要前提的机会。 🎗机器的兴起应该伴随着更高的人性化，让医生有更多的时间陪伴患者、感同身受，这才是真正地实现优质医疗。当下，我们首先要重新确立的就是照护患者的重要性，并不断向前推进。

曾经会诊了一位患者。她是一位年轻女性，之前经历了多次“流产性猝死”（aborted sudden death），所以来我这儿寻求第二意见。单单“流产性猝死”这个词就传达出一种比给人贴“心力衰竭”标签还糟糕的冷漠，这种冷漠需要被更温暖的东西替代。我们谈论患者痛苦的方式，会成为患者每天生活中思考的核心。心律失常会危及生命，为了防止再次发生，我们给这位患者植入了一个除颤器。植入过程中需要将大量的硬件插入到她的心脏和身体里。这个过程本身就是创伤性的，但这并不是造成她痛苦的主要原因。她开始同我诉说自己的恐惧和担忧，她和丈夫本来想生个孩子，但是……她开始抽泣，边抽泣边挣扎着说，她不想把“坏基因”传给自己的孩子。我完全能理解她的担忧，部分原因可能是因为我女儿当时也怀孕了。 这位患者之所以痛苦，不仅是因为她所经历的事情，还有她想象的自己的孩子未来可能会遭遇同样的事情。我握着她的手，试图安慰她，也是在安慰我自己。几分钟后，我告诉她，我们将对她的基因组进行测序，寻找可能导致心律失常的突变基因。如果我们能找到，这将有助于我们对胚胎进行选择，避免将“坏基因”遗传给她的孩子。几个月后，我们找到了突变基因。她和丈夫得知他们可以摆脱这种可怕的焦虑情绪，且可以安心怀孕后，大大地松了一口气。这次经历让我觉得“深度医疗”这个词是如此恰当。 共情对改善医生表现和社会心理起着重要的作用，因此了解共情能力是否可以进行培养或湮没至关重要。扎克·克尔姆（Zak Kelm）及其同事对64项研究进行了深入分析，其中10项研究是经过严格设计的。总的来说，这些研究表明，医生的共情能力是可以培养的。24然而，由于共情能力受到实践环境的挑战，其分数在临床培训期间会下降。戴维·斯凯尔斯（David Scales）医生曾经指出，从业者缺乏如医生所希望、患者所应得的照护时间，医生们指责“计费系统所带来的时间压力导致患者数量高于质量，工作环境混乱且缺乏控制，同时还要花很多时间在行政任务上”。25此外，医疗专业人员在情商测试中通常得分较低。利他主义者的情商得分在60～70范围内，艺术家和音乐家的情商为50多，医生为40多，精神病患者在10分以下。26甚至，“共情”的神经解剖学可以精确定位相关的大脑部位和回路，以及生物、心理、社会等多方面的刺激和抑制。 然而，令人感到鼓舞的是，对于同情心、共情能力，以及从他人的视角看待问题等关键“软技能”而言，大脑具有可塑性。有这么一个案例：超过300名健康的成年人（非医生）接受了旨在增强存在感（注意力和内在感受意识）、情感（关怀、同情心、亲社会动机、应对困难的情绪）和观点（元认知、观点接受）的培训。培训期间进行的一系列MRI影像显示，在9个月内，与每个行为模块相关的大脑形态都发生了显著变化。27实际上，已有解剖学和经验证据能够说明，我们有望培养共情能力和其他“软技能”，由此可以采取更多措施来改善临床医生的共情能力。毕竟治疗师也需要康复。我们不应该等到抑郁症和自杀发生时，才正视这些可能性。

在各个行业都讲人工智能的时代，医疗也不例外，现在对医生的要求越来越高，从医的人数越来越少，患者越来越多的情况下，医生真的是忙不过来，如果部分能被人工智能取代，医患关系是不是会少很多？医生也能抽空真的静下心去做到给患者足够的人文关怀，去听患者陈述，而不是通过冰冷的数据，直接开药呢？在这几本书中，他屡次提到，医疗信息系统的应用导致医生们花了太多时间面对计算机，减少了与患者沟通的时间。在深度医疗时代，人工智能是否能进一步解放医生的时间？在本书中，作者始终认为，医患之间是一种医疗共情，是在先进的技术都替代不了的。 医疗无疑是对生命的一种探索，而目前，我们对生命的了解少之又少，医疗行业正好是一个可以去探索生命的一条路。 近年来，互联网在其他领域的应用大家都有目共睹，但是在互联网+医疗的领域，却没有多少进展，之前也有医疗公司做过一些相对应软件，但是都以失败告终，做不到医生和患者的粘性。主要原因之一还是医疗从业者太少，患者太多，医生做不到跟每个患者都去细说沟通。希望在未来，在人工智能“帮助”的情况下，医生能够真的做到医疗的初心：以人为本，共情，信任，关怀。

现代医疗三部曲，《颠覆医疗》《未来医疗》《深度医疗》。医疗是一个面向人的生命的领域，必然涉及伦理、公益、人文、社会等诸多层面的问题，当然还包括商业和经济。存在、共情、信任、关怀、人性化！

智能时代的医疗革命：深度数字医疗、深度学习和深度人文关怀。不过医学仍是一门在不确定性中寻找确定性的科学。了解一个什么样的人得了病，比了解那个人得了什么病更重要。每个人都是独一无二、错综复杂的个体，机器永远无法完全解读

今天看了下埃里克·托普的《深度医疗》，埃里克·托普是美国最受尊敬的心脏病学家之一，也是闻名全美的，智能医疗发展领航人。2012年，他被《现代医疗》评为“医疗界最有影响力的百位人物”之首。 本书是埃里克·托普的第三本关于医疗的书，前面两本分别是《颠覆医疗》《未来医疗》，作为“医疗三部曲”的《深度医疗》，其书名中的“Deep”取自人工智能领域的“DeepLearning”（深度学习）。其实我最开始看这本书的感觉和前天看《精准医疗：未来医疗新趋势》的感觉很像，确实深度医疗和精准医疗，都是借助人工智能和大数据，优化临床医疗决策，减少误诊以及过度医疗操作等。 不过精准医疗和托普所指的深度医疗还是有很多不同，精准医疗是在基因组测序技术快速进步以及生物信息与大数据科学交叉应用的时代大背景下，在原有的个体化医疗理念基础上发展起来的一种新型的医学概念与医疗模式。深度医疗更多强调的是人工智能算法和医疗的大数据，领略未来医疗的“3D”，即数字化（Digitizing）、民主化（Democratizing）及深度学习（Deep Learning）。 书中讲了两个案例，我印象深刻。第一个案例，一个健康母乳喂养的婴儿出生后第三天出院回家，但到第八天，他的母亲带他回到了儿童医院急诊室。婴儿出现持续续痉挛，之后被诊断为癫痫持续发作。但他没有任何感染的迹象，CT正常，脑电图也只有癫痫持续发作的信号。医生开了多种强效药物，但未见好转，反而更严重了，痊愈希望渺茫。 随后，这个婴儿被送到某基因研究所，进行快速基因组测序。该序列包含125千兆字节的数据，结果显示，他有近500万个基因组与常见基因组位置不同。通过人工智能技术，在20秒的时间里，科学家就解读出这个婴儿所有的电子健康记录，并总结出88条显性特征。这一数字比医生人工总结出的条目多了接近20倍。计算机筛选出大约500万种遗传变异体，并找到了大约70万种罕见变异体，其中包含962种已知的致病变异体。 结合婴儿的显性特征数据，该系统发现了最有可能的罪魁祸首，它隐藏在被称为ALDH7A1的基因中。这种变异非常罕见，其发病率低于0.01%，它会导致代谢异常，从而引起癫痫发作。不过，这种疾病可以通过膳食补充维生素B6和精氨酸，同时抑制赖氨酸的生成来进行治疗。随着婴儿饮食习惯的改变，他的癫痫发作很快结束了，并在36小时后出院了！ 另一个案例，患者是一位年过七旬的老人。他患上了一种罕见而严重的肺部疾病。他的病情严重，如果继续恶化，就要考虑做肺移植手术了。而在此基础上，他最近又开始出现一种新的症状——早发性疲劳，这使得他无法步行超过一个街区。他曾向肺科医生求助，肺功能检查显示没有病变。 托普回顾了这位患者的病史，推测他或许患有心脏病。几年前，他在走路时小腿开始疼痛，之后便因左腿髂动脉阻塞做了支架植入。基于这些早期病情，托普开始担忧他是否出现了冠状动脉胆固醇积聚，但他并没有患心脏病的其他风险因素。托普为他做了CT扫描，用染色技术绘制了他的动脉图。结果显示，他的右冠状动脉已经堵塞了80%，但另外两条动脉都没有严重问题，这一结果与早发性疲劳的病症并不匹配。 虽然右冠状动脉堵塞影响了心脏供血，但根据托普30多年的行医经验，他还从未见过哪位只堵塞右冠状动脉的患者像他这般体格虚弱。托普向这位患者和他的妻子说明了情况，并告知他们，他实在无法解释这些症状之间的联系。他的早发性疲劳症状与动脉堵塞本身并无直接关联，只是他的肺部情况太严重，很容易让人联想可能还是与血管堵塞有关。另外，他的肺病也增加了治疗风险。 托普把决定权留给了患者。他思索了几天后，决定做右冠状动脉支架植入术。不得不说，之后的手术效果惊人，术后他明显开始变得精力充沛。因为支架是通过他的手腕动脉植入的，所以术后没过多久他就回家了。几个月后，他的运动能力也得到了显著提高。 托普希望通过这两个案例告诉我们，机器可以比人类更快、更好地完成一些工作，但机器并不是万能的。每个人都是独一无二、错综复杂的个体，机器永远无法完全解读。医患之间的共情是医疗的本质，再先进的技术都不可能替代它。虽然医疗跨界在不断进化，但我们应该保持医疗的初心：存在、共情、信任、关怀、人性化！

信息有点老，但这本书仍是一本超棒的医学读物。 埃里克·托普是美国最受尊敬的心脏病学家之一，也是闻名全美的，智能医疗发展领航人。 他的三部作品《颠覆医疗》、《未来医疗》《深度医疗》都不错，都读过一遍了。 作为一位“医学未来”的思想家，埃里克·托普也一直在深入地思考技术的“两面性”。在这几本书中，他屡次提到，医疗信息系统的应用导致医生们花了太多时间面对计算机，减少了与患者沟通的时间。在深度医疗时代，人工智能是否能进一步解放医生的时间？作者始终认为，医患之间的共情是医疗的本质，再先进的技术都不可能替代它。书中相关章节对此进行了深入的描述，令人敬佩。另外一个话题是对人工智能算法的“监管”该如何开展。书中列举了人工智能Now研究所、马斯克的OpenAI、牛津大学的人类未来研究所及泰格马克等人创立的生命未来研究所等机构成立的初衷。我由此想到，中国对于生命科学技术的未来发展也需要进行长线思考。2019年开始的“新冠”疫情进一步让我们反思：无论是“生物安全”还是“生物人工智能算法安全”，都需要站在国防，甚至需要站在全人类的高度来思考。 可以说，埃里克·托普让我们认识到，虽然医疗跨界在不断进化，但我们应该保持医疗的初心：存在、共情、信任、关怀、人性化！

《深度医疗》是埃里克・托普对于人工智能重塑医疗行业的前瞻思考。当下的现代医疗陷入了去人性化的困境：医生耗费大量时间处理文书、完成流程化工作，留给问诊沟通、关怀患者的时间越来越少，医患之间的同理心正在不断流失。 作者提出 “深度医疗” 的构想，它由深度表型分析、深度学习人工智能、深度同理心三大支柱构成。海量的个人健康数据构建起每个人独有的健康画像，人工智能承接阅片、筛查、病历整理等重复性工作，提升诊断效率与准确度，解放医生。 AI 不会取代医生，而是成为医生得力的助手。技术真正的价值，是把医生从机械繁琐的事务中解脱出来，让他们拥有更多时间倾听、陪伴患者，重拾医疗最珍贵的人文关怀。这本书最终传递的愿景：科技赋能医疗，技术负责判断与计算，医者负责温暖与共情，让医疗重新回归人性。 其实这不仅是对医疗行业了，对各行各业都是这样，现在的智能体也是这样，目标都是让AI去做那些分析、繁琐的事，让人回归到要解决的本质问题上来。

我们得有基本自保的能力，那样最好，这年头基本饿不死，不过我们早就不是原本的人类了。各种化学药物，制剂泛滥使用，我们早已跨进半个生化人的时代，这些药物、手术残留，迭代，不知道啥时候就会像非洲猪瘟一样大范围爆发一次。似乎早已忘记，医术，就是把病人恢复到之前健康的某个水平，而不是像改造农作物基因一样改造我们的身体。