亚马逊首次为客户推出 智能推荐算法 时，数以百万计的消费者第一次获得了根据自身兴趣量身定制的个性化购物体验。这一变革改变了消费世界，将我们带入了全新的购物时代。
亚马逊的算法采用一种名为“物品对物品协同过滤”的方法，通过为每个人打造个性化体验，提供有针对性的购物推荐。即便只是非常基础的形式，这也是以非常务实的方式运用机器学习的开端。
但是，这种人工智能与机器学习，能否像亚马逊的算法改变消费主义那样，同样成为推动医学和医疗保健变革的力量？
人工智能的艰难起步
近来，人工智能并不受欢迎。一些领军思想家对这一概念提出了抨击，史蒂芬·霍金和比尔·盖茨都曾表达过担忧。在 BBC访谈中，霍金解释说，全面人工智能的发展可能预示着人类的终结。
然而，医学界也有一些人 并不这样认为。值得审视人工智能在医疗服务流程和疾病治疗中可能带来价值的各种替代方案与应用场景。医疗界最终会接纳哪些方案，则由医疗领导者和患者来决定。
人工智能与医疗保健
监管严格的医疗行业迄今很少运用人工智能。一个始终存在的问题是医疗保健过于复杂。若要预测与个人健康相关的任何情况，我们需要人口统计学、蛋白质、多基因相互作用、环境影响以及其他众多方面的信息， Rebecca Harrington在Popular Science中写道。
但这种局面可能正在改变。上个月，软件公司IBM宣布了与Merge Healthcare达成交易的计划。对IBM而言，这可能为其在医学领域运用人工智能打开巨大可能， 据《华尔街日报》报道。
这些可能性既令人惊讶又令人振奋：
1. 利用人工智能预测耐药性
人工智能能否预测医疗结果？研究人员正在探索利用人工智能和机器学习，预测两种用于治疗乳腺癌患者的化疗药物的疗效。其根本问题在于，患有相同癌症的人并不都以相同方式作出反应。
西安大略大学教授Peter Rogan 指出 ，人工智能是预测药物疗效的有力工具，因为它综合分析了所有相互作用基因的整体情况。Rogan团队的研究结果已 发表 在《Molecular Oncology》期刊上。他们发现，可以预测哪些乳腺癌女性患者在使用紫杉醇药物后病情会有所改善。
2. “你吃药了吗？”——人工智能如何助力服药依从性
人工智能能否帮助核查我们是否按时服药？据 MedCity News报道，美国一家公司正是这样做的。 AiCure 是一家初创企业，利用患者移动设备上的人工智能，在临床试验和高风险人群中确认并辅助用药情况。它如何运作？AICure符合HIPAA标准的软件可采集并分析服药证据。系统利用智能手机摄像头，判断患者是否正确服药。
实时数据还被集中起来，用于即时干预并对依从性模式进行长期追踪。 研究 发现，患者未遵医嘱服用处方药与治疗效果不佳、疾病进展相关，并每年造成数十亿美元可避免的直接医疗费用。如今，医疗专业人员只需确保每位患者都使用自己的智能手机。
3. 借助人工智能推动更智能的药物研发
IBM Watson 可能是最为人熟知的超级计算机之一，它在实验室之外的人工智能领域也展现了其能力。除了在智力竞猜节目 Jeopardy中回答问题外，Watson还能够通过阅读数百万页科学医学文献来理解并提取关键信息，随后可视化药物与其他潜在疾病之间的关系。
去年，IBM宣布制药巨头Johnson & Johnson及其竞争对手赛诺菲（Sanofi）将与IBM Watson的Discovery Advisor团队展开合作。J&J的目标是教会这台超级计算机阅读并理解包含临床试验结果的科学论文，进而协助开发和评估药物及其他疗法。虽然这听起来或许不那么激动人心，但它可能对制药公司开展比较疗效研究的方式产生极为重大的影响。
IBM声明 指出，该技术可帮助医生为药物匹配合适的患者群体，以最大化疗效、最小化副作用。这将有别于目前采用的人工流程，后者需要数月时间收集数据和证据，研究才能启动。
使用Watson可大幅缩短时间，从而加快发现进程。 MedCityNews 报道称，这是制药公司首次公开表示拥抱超级计算机的能力，并将其用于药物开发的预测分析。
4. 面向阿尔茨海默病患者的人工智能应用
一个项目 由华盛顿大学及其计算机科学系开展，探索了利用人工智能系统来支持并提升阿尔茨海默病患者的独立性和生活质量。此类辅助认知系统将利用人工智能技术，替代阿尔茨海默病患者已丧失的部分记忆和解决问题的能力。研究人员表示，该项目的动机源于促进因衰老和阿尔茨海默病而存在认知障碍人群的福祉与独立性的需要。
5. 面向可穿戴健康设备的人工智能应用
物联网（IoT）应用面临的一个问题是如何利用其数据，因为计算机很快便达到了对所有采集数据可处理的极限。
所幸，机器学习系统已能适应处理更大容量的输入数据。微软个人设备业务总经理Zulfi Alam在一篇 博文 中解释说，其即将推出的智能算法在稳定状态下将充分了解用户及其生物特征，从而能够识别改善用户健康与体能的规律和机会。
在更具关键性的医疗场景中，加州大学洛杉矶分校的一个研究团队提出了一种用于健康监测的 平台 ，其采用无线传感器网络。该平台的架构是一个支持多种可穿戴传感器的网络化系统，并配备了板载通用计算能力，用于执行个性化事件检测、告警，以及与各类医学信息服务之间的网络通信。
试想，若将这一监测平台与人工智能和机器学习能力相结合，未来我们照护患者的方式可能会发生重大变化。
未来将会怎样？
医疗专业人员似乎对在实践中使用人工智能持怀疑态度。上文我们介绍了若干人工智能可为医疗保健带来价值的应用场景，尤其是在那些它可能超越人类能力的领域。然而，人工智能仍处于发展的初级阶段，无法取代医生，Kaiser Health News的Daniela Hernandez在 WIRED上撰文写道。
我们或许可以提出一个重大问题：“机器学习如何能够成为医疗保健及其各参与方更强大的推动力量？”如今正是时候，向医生和制药公司询问他们面临哪些问题，以及人工智能如何帮助解决这些问题。
本文与 Health Works Collective合作发表。发表本文并不意味着世界经济论坛认可其中观点。
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作者：Eugene Borukhovich是 SoftServe的高级副总裁兼全球医疗保健垂直业务负责人。
图片：一台人形机器人在演示中奔跑。REUTERS/Francois Lenoir.
