人工智能(AI)無疑將逐步與醫(yī)學技術(shù)相結(jié)合，但目前還不清楚二者將以怎樣的方式，在哪些具體領(lǐng)域，產(chǎn)生最令人矚目的碰撞。而只要找到正確的機器學習或其它AI成果的應(yīng)用空間，相信這將幫助我們解決與生命密切相關(guān)的重大醫(yī)療保健需求。

　　人工智能與關(guān)節(jié)造形術(shù)。

　　醫(yī)學實踐堪稱一門藝術(shù)，而且擁有著傳奇般的發(fā)展歷程，但其中仍存在著諸多不足。例如，在當前的現(xiàn)代醫(yī)療體系當中，我們面向病人設(shè)計的電子健康記錄(簡稱EHR)，實際上主要用于醫(yī)療計費以及降低由醫(yī)患矛盾引發(fā)的損失。通過對EHR當中的數(shù)據(jù)進行匯總，我們雖然能夠得出患者狀況的整體情況，但其傳統(tǒng)的交互界面與繁瑣的操作，實際上僅僅是建立起一種以病患為中心的錯覺，而非真正為了貫徹以人為本的診療理念所設(shè)計。

　　由于診療計劃的制定過程根本沒有融入到實際患者的期望、想法與感受，因此我們千篇一律地進行給藥，如同給每一位工人配發(fā)同樣碼數(shù)的工服與鞋子。可以想見，沿著這條道路繼續(xù)發(fā)展，只會導致醫(yī)生與病患之間的非人化對接方式進一步升級。正如Eric Topol在他的新書《深度醫(yī)學：人工智能如何再次為醫(yī)療保健引入人性(Deep Medicine： How Artificial Intelligence Can Make Healthcare Human Again)》中所描述，我們正身處在第四次工業(yè)革命，其中的大數(shù)據(jù)、人工智能以及機器人等技術(shù)成果，有望徹底改變低下的醫(yī)療保健效率，提供定制化護理服務(wù)，并最大限度利用最新證據(jù)指導治療方法。

　　人工智能的最早描述出現(xiàn)在1956年。隨著大量先進計算能力的廣泛普及以及更多大規(guī)模數(shù)據(jù)(通常稱為大數(shù)據(jù))的收集與存儲成為可能，人工智能終于快步進入我們的生活。在進行數(shù)據(jù)研究的過程中，人類可以創(chuàng)建并改進復雜的算法，從而識別出有助于診斷或者能夠預(yù)測量化指標的各類模式。

　　與此同時，醫(yī)學實踐也正在改變成以價值為基礎(chǔ)的行業(yè)，專注于以最低成本提供最佳患者診療體驗。以整形外科為例，特別是下肢關(guān)節(jié)成形術(shù)領(lǐng)域，病患關(guān)節(jié)將被由金屬及塑料制成的人造關(guān)節(jié)所取代。在這方面，人工智能可以非常高效地評估術(shù)后恢復方案，并提供相關(guān)服藥建議。

　　首先，關(guān)節(jié)置換通常屬于選擇性外科手術(shù)。通過X光片被診斷患有晚期關(guān)節(jié)炎的患者可能會被轉(zhuǎn)診至專項醫(yī)師處以進行關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)換，且具體手術(shù)細節(jié)需要共同商議以滿足諸多要求——例如患者的功能性需求、醫(yī)療狀況、生活質(zhì)量以及期望等等。在這方面，人工智能可以檢測出其中的細微差別，并利用質(zhì)量較高的原有患者數(shù)據(jù)做出未來預(yù)測。具體來講，其可能利用一種復雜的算法對最終關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)換風險做出預(yù)測、評估住院周期與費用，甚至準確分析出病患的術(shù)后恢復軌跡。

　　當然，要開發(fā)這樣的算法，必須首先廣泛收集來自數(shù)十萬級患者的診療數(shù)據(jù)。幸運的是，作為關(guān)節(jié)成形術(shù)當中占比最高的子分類，髖關(guān)節(jié)與膝關(guān)節(jié)置換是醫(yī)療保險報銷政策當中最為常見的手術(shù)類別?？梢钥吹剑颊叩男g(shù)后恢復情況與診療體驗在很大程度上由報銷額度決定。因此十多年以來，髖關(guān)節(jié)與膝關(guān)節(jié)置換外科醫(yī)師們在不經(jīng)意間積累到大量與患者息息相關(guān)的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)庫足以支撐起機器學習分析與算法開發(fā)。

　　除了協(xié)助分析與算法實現(xiàn)之外，大規(guī)模數(shù)據(jù)收集還帶來了另一大獨特的優(yōu)勢——幫助我們評估不斷變化的醫(yī)療支付模式所帶來的實際影響。醫(yī)療保險與醫(yī)療補助服務(wù)中心最近決定以“綁定支付”作為替代性支付模式，其中病患可以在手術(shù)完成后90天之內(nèi)向醫(yī)院支付固定費用，而無需考慮術(shù)前的實際診療復雜程度。通過機器學習分析，我們最終將能夠準確量化各類術(shù)前因素，從而提出更為公平的患者定額支付模型。

　　放射學、機器人輔助手術(shù)以及人體活動等都是髖關(guān)節(jié)與膝關(guān)節(jié)置換診療流程中的日常臨床要素，也各自產(chǎn)生大量相關(guān)數(shù)據(jù)，可用于基于AI類算法的研究與表征。以FocusMotion為代表的不少初創(chuàng)企業(yè)正在與整形外科醫(yī)師開展合作，利用機器學習算法遠程監(jiān)控關(guān)節(jié)成形術(shù)患者。該算法能夠通過傳統(tǒng)智能手機中的傳感器準確捕捉患者的運動、步態(tài)、治療依從性、阿片類藥物依賴性以及個人活動，由此組成的成千上萬個數(shù)據(jù)點將快速積累起可觀的分析素材儲備。

　　人類與人工智能在醫(yī)學領(lǐng)域中的會面令人無比興奮、充滿期待，而且相關(guān)成果有望通過提高效率以及重塑醫(yī)患關(guān)系等方式得到證實?？紤]到人工智能在醫(yī)學領(lǐng)域的應(yīng)用仍然未受監(jiān)管及檢驗，為了最大限度提高相關(guān)技術(shù)的臨床意義并確保其應(yīng)用得當，后續(xù)深入研究無疑至關(guān)重要。骨科——特別是關(guān)節(jié)成形術(shù)——包含大量子分類，其各自擁有細致的護理計劃、易于獲取的臨床數(shù)據(jù)，以及對于支付模式、政策、設(shè)備制造、放射學、手術(shù)技術(shù)乃至人類日常活動等因素的直觀映射。以這一獨特的領(lǐng)域為出發(fā)點，充分發(fā)揮其巨大的數(shù)據(jù)源影響力，我們相信人工關(guān)節(jié)有望成為評估并利用人工智能醫(yī)療方案的理想起點。