日前，日本東京大學醫學研究院的科學家利用美國國際商用機器公司(IBM)公司研發的“沃森”人工智能系統，僅用不到10分鐘時間就判斷出一名60歲女性患有罕見的白血病，并向研究人員提出了治療方案，為這名女性的康復做出了重要貢獻。

此事再次點燃了人們對將人工智能技術應用于醫療保健領域的熱情，但也有科學家擔心，醫療隱私數據會被泄露和濫用。

從下棋到檢測癌癥

眾所周知，“沃森”并非等閑之輩。早在2011年2月，它就在美國智力競賽節目《危險邊緣》中打敗過人類對手，展示了強大的學習能力，從而聲名大噪。現在，它開始在醫學領域發力。

在上述診斷案例中，最初的診斷結果表明，患者得了急髓白血病，但在經歷各種療法后效果并不明顯。無奈之下，該研究所東條有信(音譯)領導的團隊將求助目光投向了“沃森”，希望用它來對病人進行診斷。該系統通過比對2000萬份癌癥方面的研究論文，在10分鐘內即得出了診斷結果：患者得了一種罕見的白血病。這些研究論文由研究團隊上載，其中包含疾病癥狀、治療方法和治療效果等信息。

無獨有偶。據美國商業內幕(BusinessInsider)網站8月12日報道，美國紐約紀念斯隆—凱特琳癌癥中心也進行了同樣的工作。該中心是世界上歷史悠久、規模龐大的私立癌癥中心之一，這里的醫生和數據分析師們用腫瘤學數據來訓練“沃森”的機器學習能力，以提高其在癌癥診斷方面的預測和分析能力。

此前，“沃森”的前輩——IBM的人工智能“深藍”機器人(300024)，在1996年的一場比賽中以4∶2的戰績打敗了俄羅斯象棋選手加里.卡斯帕羅夫，成為第一個打敗國際象棋冠軍的人工智能。從技術決定論的觀點看，20年彈指一揮間，人工智能“發威”的陣地從象棋比賽轉移到對抗癌癥，似乎是一件順理成章的事。

實際上，世界上第一個計算機臨床決策支持系統AAPhelp在1972年就由提姆.德-多姆巴爾和蘇珊.克萊普于英國研制成功。這套系統使用一種樸素的貝葉斯算法來根據病人的癥狀計算出劇烈腹痛可能的原因。隨著科學家向該系統內輸入的癥狀和診斷數據越來越多，它變得日益精確。到了1974年，該系統的診斷精度已經超過資深醫生。盡管AAPhelp需要一個晚上的時間才能給出診斷結果，但不要忘了，那時運行的是上世紀70年代的計算機硬件。

喝彩與爭議并存

然而，在醫療健康領域使用人工智能、機器學習和大數據等先進技術并非毫無爭議。

一方面，有些人滿懷熱情地認為，在醫療領域利用這些技術可以挽救生命，獲得新的醫療突破，為患者提供各種個性化的治療方案，從而滿足不同人的需求。

而另一方面，也有不少人持懷疑態度。他們重視個人隱私，對機器缺乏信任，擔心自己的病例被泄露，同時也擔憂英國作家奧爾德斯.倫納德-赫胥黎的科幻作品《美麗新世界》那樣的場景在生活中上演。該作品描寫了在一個想象的未來新世界中，人類成為嚴密科學控制下的一群身份和一生命運都被注定的奴隸。

需要克服的不僅是技術挑戰

盡管AAPHelp和“沃森”間隔了數十年，但都證明計算機能挽救生命。在健保領域使用大數據預示著，病人的病例和其他私人信息可能被用于訓練人工智能進行診斷。在自我保護意識不斷增強的今天，人們對私人數據的使用方式日益敏感，期望實行更嚴格的倫理、管理、隱私和安全標準，谷歌公司就曾因此飽受爭議。

據報道，谷歌英國子公司“深度思維”為研發幫助監控腎病的應用，在未經患者同意下，獲得了160萬份私人醫療記錄，其中包含病人的完整醫療史和是否被診斷患有艾滋病、抑郁癥、毒品或酒精上癮及墮胎等信息，此舉引發了不少的爭議。

“深度思維”資深科學家多米尼克.金表示：“對于尋找病人病情惡化癥狀的醫護人員來說，獲得及時和相關臨床數據非常重要。腎病專家認為，這套警報系統將改變治療結果。”但病患協會首席執行官凱瑟琳.墨菲稱：“如此多數據若落入壞人之手，將產生可怕后果。患者隱私必須受到保護。”

因此，將這些技術用于健保領域的最大困難不是創造算法，而是在采取嚴格數據保護措施的情況下，進行深入研究的耐心和決心。英國利茲大學數據分析研究所的科學家最近使用IBM的“沃森”機器內容分析軟件，對英國民眾的5000萬份病理學和放射學報告進行了分析。在此過程中，研究人員采用了一系列方法來保護數據安全。

研究人員使用自然語言處理程序，對腦轉移、HER-2乳腺癌及腎積水等診斷進行了復核，正確率超過90%。在接下來的兩年內，為了將機器學習技術應用于常規性的臨床護理中，研究人員將研究更好的方法，從而讓大眾受益。