医护短缺，AI+机器人何时能上前线？
《经济学人·商论》二月刊
《iScanning》
医疗卫生系统的不同部分关注的重点不同。通常，医院的痴呆部门记录病人的心智能力。卒中科室监测大脑中的血液流动。心脏科室只对流经和流出心脏的血流感兴趣。每一系列设备和数据在它自己的领域内都是有效的，但大多数情况下与身体的其他部位和核心疾病几乎无关。因此，现代医疗对病人的了解往往是“盲人摸象”，很少有综合全面的有用信息。最重要的是，对于医疗系统来说，这样的综合成本太高了，因此无法对有痴呆、心脏病或卒中风险的病人进行定期筛查以发现早期迹象。伦敦莫菲尔茨眼科医院（Moorfields Eye Hospital）与伦敦大学学院（UCL）合作开展的一项名为阿尔茨眼（AlzEye）的特殊研究项目可能会改变这一现状。它试图利用眼睛作为窗口，来探测其他器官健康状况的信号。项目的想法是观测人们眼睛十年内的变化，并将这些变化与同一病人出现的病症联系起来。在机器学习算法的帮助下，眼部扫描图片会和病例信息被对比研究。如名称所示，研究者首先关注阿尔茨海默病。团队将与英国人工智能公司DeepMind合作。如果这种模式能够被可靠地识别出来，可能会产生巨大的影响。要做大数据医疗，病人数据和实验伦理如何保证？欢迎订阅商论获取《经济学人·商论》二月刊文章《iScanning》双语版+原声音频。
放眼当下，危机能否促成医学界尽快拥抱数字化？
上周的综述中我们提到，医学行业内的技术派认为某些工作可以率先转向。心脏病学家埃里克·托普尔（Eric Topol）在《深度医疗：人工智能如何让医疗重新人性化》（Deep Medicine: How Artificial Intelligence Can Make Healthcare Human Again）中指出，AI对于“重复性的、易出错的任务尤其有用”，它能够利用大量数据制定出治疗某种疾病以及特定个体的最佳方案，并改善医院的工作流程。关键在于，人类仍将是算法的指挥官和监督者。
AI拥有速度优势，能辨别人类观察者察觉不到的差异。一家名为Viz.ai的公司想运用AI的机器学习分析急诊病人送医时的大脑扫描，以分辨哪些人需要抢救。像这样想要利用机器学习来改变医生救治方式的项目已经大量涌现。它们的目标一致——“争分夺秒”识别紧急病情，呼叫值班的医疗专家并直接向他们发送扫描结果，改善救治结果。其他已经适合运用AI辅助技术的领域还包括肿瘤学、乳腺癌检测、眼科疾病和心脏病。了解更多，请阅读商论2018年七月刊文章《从急诊到AI》（From A&E to AI）。
疫情当前，一线医护人员的感染甚至牺牲令人扼腕，南京等地出现的“机器人发药助手”也引发了新的思考：机器人能否上前线？
护理可能是最接近自动化的领域之一。在有四分之一以上人口超过65岁的日本，护工非常短缺，令许多公司看到了老年护理机器人的巨大潜力。政府预计2015年到2020年间护理机器人的市场规模将达到543亿日元，不过这仍远低于工业和服务机器人的销售额。其中一大原因是价格——很少有个体能买得起自己的机器人。私营企业部分依靠政府补贴来研发机器人，主要客户是同样享受政府补贴的养老院。现在约有5000家养老护理机构正在测试机器人护工。
在此类机构，很多机器人帮助护工搬移老人，监控他们的状况。松下公司制造的机器轮椅床可拆分成两半，一半可以折成轮椅。Cyberdyne的腰部支撑服可对穿戴者身体的生物电信号做出反应，在护工弯腰搬抬重物时提供助力。当病人靠近床边、有跌落的危险时，病床上方的传感器会向工作人员发出警报。在一些养老院，老人身上的排泄传感器会监测其肠道运动的情况，预测何时需要提供洁具。
中国的老龄化也不容小觑。据联合国统计，2015年至2040年，中国的劳动年龄人口将大幅减少1.24亿，降幅超过13%。研究发现老龄化和机器人之间的关系比此前以为的更密切：最近的两项研究量化了这种关系。麻省理工学院和波士顿大学的研究者表示，在1993年至2014年期间，对机器人投资最多的国家是老龄化进程最快的国家（按56岁以上人口与26至55岁人口之比的增幅计算）。他们提出了一个经验法则：这些国家的老龄化速率每提高10个百分点，每千名工人对应的机器人数量就增加0.9个。
老龄化以两种方式创造了对自动化的需求。首先，随着越来越多的人退休，为了防止产出下降，必须用机器替代减少了的劳动力或辅助老龄工人继续从事体力劳动。其次，一旦人们退休，就会为新型自动化创造市场，包括满足无法自理人士的医疗及其他护理要求。
作为目前全球最大的机器人制造国，中国2017年生产了13.79万台工业机器人。而随着人口结构变化加快，目前占比不大的服务机器人将变得愈发重要，但它还需要“快速进化”，学会执行大量新出现的任务。对机器人养老感兴趣的读者可以打开商论App免费阅读往期的两篇文章：2019年三月刊《照顾祖母的机器人》（Robots that look after grandma）和2017年十二月刊《机器关怀》（Machine caring）。
个人能做什么？现行医疗系统的另一个基本问题是病人对自身情况缺乏知识和掌控，而让他们自由获取数据可以解决这两点。但移动互联网和智能手机正为人们提供前所未有的知情权，带来更好的诊断与治疗。随着智能手机和可穿戴设备不断获得各类数据，人工智能可以更好地训练医疗算法，进一步改善所有人的健康状况。
信息的流动可能会在多个方面产生效果。首先是更便捷的诊断，其次是对复杂疾病的管理上。最后一个好处来自于生成和聚合数据：数据的聚合让个体更容易找到其他罹患类似疾病的人，了解他们对各种治疗的反应。移动健康时代，中国能走在前面吗？数据隐私保护又该如何跟上？欢迎打开商论免费阅读2018年二月刊免费文章《医生就是你》（Doctor you）。
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