追踪监测、精细管控、远程医疗……AI 医疗正值关键时刻
（本文阅读时间：7分钟）
今年突如其来的新冠疫情，让医疗与公共卫生领域成为全世界的焦点，对这一领域的各方面投入也大幅增加，除了生物科学与医学研究，人工智能、大数据等技术在疫情的追踪监测、精细管控、远程医疗等方面，也发挥了很大的作用。
而 AI 与医疗的结合，一直是微软关注的焦点。如何充分利用人工智能等新兴技术去实现科技、人性与自然、社会的平衡发展，需要社会各界的共同努力。现阶段正是科技和医疗行业的关键时刻，未来将会迈向何方，将取决于今天的每一个选择。
微软全球资深副总裁、微软研究院负责人 Peter Lee 博士
AI 医疗的无穷可能
当医生抽取你的血液后，就拥有了大约100万个 T 细胞，它们是身体自然免疫系统的样本。每个 T 细胞的特异性，是由胞外受体（或称 T 细胞受体）的遗传学机理决定的，因此目前有很多研究正在试图大批量地解码这些基因所传递的信息。如果能够做到这一点，就可以映射出人体内的 T 细胞图谱，诊断出发生在人们身上的传染病、癌症、自身免疫性疾病等。这也将成为通用型基于血液的诊断方法的基础。
目前，微软正在与西雅图的一家生物技术公司 Adaptive Biotechnologies 进行这方面的合作，其独有的免疫测序技术，可以快速读取血样中大约100万个 T 细胞，其中涵盖的大量信息，可以用来了解人体免疫系统正在应对的传染病、癌症或其他免疫疾病等。关键在于，能否解码这些信息？这也正是 AI 与机器学习发挥作用的地方。微软一直通过机器学习技术对这些输出内容进行处理，试图将 T 细胞基因受体语言转换为抗原语言，再利用机器学习进一步探查这些免疫引擎，寻找身体正在对抗哪些疾病。
双方合作的终极梦想，是采用简易、通用的方法，基于血液检测出任何一种传染病，并且可以对任何癌症进行早期诊断，判断患者可能有哪些免疫性疾病。作为一名研究员，以及《星际迷航》这样的科幻剧的爱好者，这些研究让我想起了“三录仪”。现阶段确实是一个了不起的时代，医疗科学发展将带来无限可能性，今天的计算技术和计算能力，也让数据能够帮助人们拥有更好的健康状况。
新的理念正在引发无穷的可能，而 AI 等技术在精准医学中的应用，只是未来医疗的一小部分。
除了面向未来的研究，AI 对于当下诊疗过程的优化也很重要。医生过劳现象在很多国家都很常见，通常医生将更多关注放在计算机屏幕上而不是患者。医疗诊断记录如今都已经实现数字化，但问题是，数字化带来的重担完全落在了医生和护士身上。多项研究表明，目前临床医生要花费超过40％的工作时间在数据录入上，创建临床文档的负担，成为医生过劳的主要原因之一。甚至在许多国家，医生是自杀率最高的职业之一。
微软与合作伙伴 Nuance 携手开发了一款名为 Dragon Ambient eXperience 的产品，它能够观察并聆听医患之间的对话，然后自动构建绝大部分的诊疗记录。在早期的部署中，医生对它的满意度很高，患者对于聆听对话并帮助医生的机器也给予了良好的信任。
用 AI 对抗新型冠状病毒
新型冠状病毒疫情的爆发给世界各地的人们带来严重影响，如何应对疾病及其引发的社会问题和全球经济紧缩，给所有人都提出了挑战。好消息是全球各地的组织机构都已经动员起来，共同应对这场危机，合作、共享和协作的精神令人鼓舞，这是历史上前所未有的。在微软，大家也致力于与各方合作伙伴携手，共同应对新冠疫情。
首先，微软与医疗机构深度合作，帮助他们面对数量激增的就诊患者，重整运作流程，提供足够的传染防控能力。
在西雅图，Providence 医疗系统接诊了美国本土的第一位新冠肺炎患者，因此他们很早就不得不去应对许多棘手的问题。微软与他们合作的项目之一，是利用 AI 聊天机器人技术 Microsoft Health Bot，开发了一台名为 Grace 的机器人，她可以与居家患者进行互动，然后智能地为他们提供建议，让他们继续在家中休息，或者将患者移交给医生或护士，进行实时的健康咨询，以进一步核实情况。
接着，微软还与疾病控制中心（CDC）合作，在 CDC 官方网站上面向全美用户推出了这一机器人服务。此后，全球已有1,900多个网站部署了这种医疗机器人。迄今为止，已有3,900万人使用机器人对自己的症状进行评估。使用了该医疗机器人服务的多数医疗机构表示，其急诊部、呼叫中心和远程医疗服务有关新冠肺炎的就诊或问询数量降低了至少30％。
与此同时，医疗机构在疫情初期最大的挑战在于接诊能力及其利用率，医院里需要有充足的床位和重症监护室、呼吸机和个人防护装备。但医院里的多个系统如何一起协作、整体调配，并更好地按需优化处理能力？
在 Power Platform 上，微软迅速部署了医院应急响应平台，可以让医院轻松跟踪新冠肺炎患者接诊能力和利用率，并在整个卫生系统中共享。这个平台还可以自动向政府报告相关信息，用于公共卫生报告汇总，然后利用 Azure AI 数据分析来预测未来需求。现在美国和世界各地的数百家医院正在使用这个易于部署的解决方案。
其次，远程医疗也是很好的辅助方式，微软 Teams 正成为医患对话的 AI 助手。
微软致力于简化新的远程医疗服务的创建过程，同时满足医疗机构及患者对于隐私性、安全性和合规性的所有要求。
如今，用于医疗用途的 Microsoft Teams 会议系统每天处理着数百万次的远程医疗访问，任何医院或诊所都可以轻松地使用 Teams，创建新的电话问诊服务。同时，越来越多的 AI 技术被集成到 Teams 中，用于自动转录、智能搜索、图像处理、语音交互等等，微软 Teams 正成为医患对话的 AI 助手。
再次，AI 技术不仅可以用于提供医疗服务，推进医学研究和疾病治疗，也是 AI 的沃土。
如前文所述，微软与 Adaptive Biotechnologies 公司携手，对新型冠状病毒进行深入的 T 细胞分析，并将所有数据公开发布在 Immune Code 数据库中，以期促进基于 T 细胞的新诊断方法、新药物疗法和新疫苗的研发工作。
微软一直在无偿提供云端的 GPU 计算能力，以及研究人员的专业知识，帮助如 Immunity Bio 这样的公司加快疫苗研发工作。值得一提的是，Immunity Bio 使用的计算能力是2002年第一次 SARS 爆发期间全球最大的超级计算机的250倍以上。如今的云计算能力着实惊人。
最后，微软还将 AI 医疗技术用于其他用途，例如血浆捐赠、临床试验、文档阅读等。
在疫苗研制成功之前，最有希望的治疗方法之一是使用康复患者的血浆，可以是直接用康复患者的血浆进行输血治疗，或是生产多克隆超免疫球蛋白类药物。为了确保疗法可靠，需要让更多新冠肺炎的康复患者知道如何捐赠血浆。为此，微软使用了 Health Bot 的一个版本——Plasma Bot，帮助人们确定是否有资格捐赠康复期血浆，并且了解在哪里以及如何进行捐赠。
同样，微软一直在测试部署另一种 Health Bot，用来帮助患者和医生找到可能对他们有帮助的最佳临床试验方案以及需要患者参与的试验。这种 Clinical Trials Bot 使用了最先进的文档机器阅读技术，可以自动阅读 clinicaltrials.gov 网站上对各项临床试验进行解释的文档，为 Health Bot 构建了智能对话的能力。
此外，在帮助医学研究人员更快地取得研究进展方面，AI 也可以有所帮助。由于每天仅仅发布在 PubMed 上的论文和摘要就有4,000多篇，远远超出任何人或团队的消化吸收能力。借助 AI 机器阅读技术，微软开发了 Hanover 技术，能够阅读所有论文，并制作全面的知识图谱。这种知识图谱可用于协助决策制定，例如它曾帮助缅因州的杰克逊实验室等癌症中心进行癌症治疗的决策。随着新型冠状病毒研究和临床试验的爆炸式增长，专门针对新冠肺炎相关研究的 Hanover 最新版，将有着巨大的应用潜力。
医疗数据的进步
过去4个月超过以往4年
当我们观察 AI 在医疗和应对新型冠状病毒的过程中所发挥的作用时，可以看到数据的惊人重要性。确实，数据在医疗和新冠肺炎疫情应对上，起到了至关重要的作用。当下正是科技和医疗行业的关键时刻，如何管理共享医疗数据，正处于转变的十字路口。这其中涉及政策、技术标准、互操作性、隐私性、安全性等许多问题。
尽管大家都知道数据在 AI 解决方案中至关重要的作用，但也遇到了诸多挑战。任何想在医疗行业尝试使用机器学习或人工智能的技术研究者，都会在数据获取上遭遇困难。不少医疗技术初创公司能够提供非常出色的产品和服务，但由于缺乏数据，无法形成具有实际意义的功能。
表面上看，我们淹没在数字的海洋里。但是，它们几乎总是处于格式不兼容的孤岛中，同时又被锁在规则复杂的迷宫里。塞缪尔·泰勒·科尔里奇（Samuel Taylor Coleridge）于1798年写过一首古诗《古舟子咏》（Rime of the Ancient Mariner），诗中描述主人公被困在茫茫大海中，没有风，船随波逐浪，“到处都是水，却无一滴可饮”（“water, water, everywhere, nor any drop to drink”）。
不过有迹象表明，当下的新冠肺炎疫情让很多事情发生了变化。从某种意义上说，过去4个月的进步甚至超过了过去4年。如果你的工作涉及医疗数据，你需要了解“FHIR”即“快速医疗互操作性资源”是什么。这是一个新的全球数据标准，其目标是以一致、便于实施和严格的方式简化数据操作和维护数据完整性，以在医疗应用和医疗组织之间交换数据。
FHIR 涉猎范围广泛，涵盖了为人类和动物提供服务的各种诊所、临床护理、公共卫生、临床试验、行政管理和财务部门。这套数据标准旨在供全球范围内各种体系结构和场景中使用。作为完全现代化且可扩展的数据标准，FHIR 有能力让 AI 系统在全球范围内扩展，因为即使目前只能在给定的医疗系统中使用 FHIR，最终目标仍然是所有 AI。
为了确保为将来的医疗发展奠定基础，可以为机器学习算法提供不偏向特定地理位置的数据，无论是患者数据库、遗传基因库，还是治疗方法，都需要一个具有全球扩展潜力的系统，而 FHIR 正是为此而设计。您可以畅想一下未来的医疗服务，运用 FHIR 找到一种敏捷的方式，让各地区之间可以开始交换数据，同时满足人们的各种安全和隐私需求。
能够在新冠肺炎疫情下做到这一点极其重要。正如我们所吸取的最大的教训，保障公共健康和应对公共卫生危机离不开数据以及数据的交换共享。为此，微软通过云计算平台 Azure 提供了世界上第一个基于云的 FHIR 服务。基于 Azure 的FHIR 服务器可作为开源产品使用，而为 FHIR 设计的 API 则可作为完全托管的“平台即服务”来提供。
微软在此基础上启用了众多托管服务，通过在云上无缝管理受保护的医疗信息为客户赋能，无论这些数据是来自远程连接的设备、电子病历系统，或是任何其他来源。在现代化医疗数据互操作性基础上，还将 Teams、Dynamics、Power Platform、Azure 和 Azure AI 中的各种功能整合到“微软医疗云”这一产品中。除了云服务，微软也将继续与世界各地的政府合作，甚至与最激烈的竞争对手合作，来确保共同营造一个更加以数据为驱动的未来。
可以说，这是技术基础架构的巨大转变，因为如此大规模的迁移上云，在历史上或许只会发生一次。业界伙伴需要共同努力，在做出了这一转变之后，未来才可能有更好的医疗服务和公共卫生体系。今天的努力是为了促进公共卫生、医疗服务供给和科学研究的共同进步，今天的每一个选择，都对未来影响重大。
因此，我们需要所有人共同努力应对数据挑战，这样才能从眼前的危机中恢复，并且防患于未然，最终建立一个更美好、更安全的世界。
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