尝试“医象”预报：卫星与门诊，地面站与病人终端，数据与人工智能
我们对天气预报已习以为常，每天晚上睡觉前，查查第二天的天气，打算好要穿的衣服。在新闻联播后的天气预报这档节目中，播音员在大屏幕前讲解过去一天的风云变化，同时，让卫星云图超越时空动起来，预测未来一天的天气，甚至数天的气象趋势。这一境界，是基于卫星监测、地面气象站数据采集、大数据分析、算法、计算机模拟，进而实现人工智能（AI）的预测未来，让人类可以主动地做好准备，采取措施，预防及减少天灾。
预测天气不是一天实现的，是数千年的积累和演化。人类从地面仰望太空，对“老天”不断尝试预测，仅凭借经验及传说，预测也仅能保证几小时的准确性。近代，学者们开始从地面建立观察站，详细记录每天的天气，以及相关的迹象及后果，形成历史数据曲线，经过分析及推算，成就了天气预报体系。当代，太空中的气象卫星成为空中对地面、以及对太阳的检测器，科学家对大数据进行挖掘，建立模型及算法，在超级计算机的协助下，可以准确计算及预测出天气模式及趋势，AI可以做到每小时精准计算、预报长达16天的天气情况。
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无独有偶，在医学领域，前辈们对人体的审视如同自地面对天象的观察，从经验到数据，试图实现对人体生理及病理规律的解读，实现风险发现和预测。医学同样注重数据的采集，特别是在CT、MRI等数字检测手段出现后，如同添加了卫星，形成大量影像学数据，结合临床诊断，建立算法，形成了AI辅助影像学诊断体系，已被广泛应有；通过图像识别技术，AI被用来区分皮肤病变是否为恶性，结果显示，至少在鉴别包括恶性黑色素瘤在内的皮肤癌的能力方面，AI和21个专业皮肤科医生的能力相当；学者应用AI对12.8万成人糖尿病患者的眼底图像进行分析，以识别糖尿病视网膜变性，结果显示，AI对于鉴别视网膜变性和黄斑水肿的灵敏度和特异度都非常高；2016年，医学顶级会议ISBI发布了Camelyon16竞赛，主要内容是对乳腺癌在淋巴结中的转移进行病理切片的分类与定位，对自动化深度学习算法用于检测乳腺癌转移的准确性进行了评定，共有390支来自世界各地的参赛队报名，其中23个团队在截止日期前提交了32种评估方法，在挑战赛环境下，通过模仿日常病理工作流程的练习，排名前四位的深度学习算法对全切片数字化图像的诊断能力，优于有诊断时间限制的11位病理医生，接近无诊断时间限制的病理专家。
因此，在大数据环境下的图像识别领域，人工智能已经可以像天气预报一样，实现精准的诊断。但除了人工智能辅助诊断，科学家期待像天气预报一样，实现病情及治疗的预测。然而，在真实世界中，病人的真实数据采集成为难点，没有大数据，就无法实现数据挖掘、数据分析、模型建立、算法、AI应用。
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针对气象，每个人都可仰望天空，记录每天的情况，一本日记就能汇编成册。而医学领域，每一个个体，都有自己的“天气周期”，没有一个医学机构能记录下个体每天的生命云图，甚至其家人也不能。而对众多慢性病患者来说，如果没有定期评估疾病病情，就无法实现达标治疗；如果没有定期实施实验室检查及记录，就无法发现及避免重要器官的损害；如果不记录用药方案，就无法实施合理治疗；如果不将病人的数据与主治医生分享，病人或将错失治疗时间、或无谓往返医院，造成本人及社会的负担。这一切，需要一套基于移动互联网的创新模式，将病人和医生跨越时空链接起来，通过赋能病人，使病人成为自己的数据采集者、疾病管理者，成为自己的气象观察站，辅以心电、血糖、血压等检测器，如同装备了气象卫星，不断形成精确及有价值的医学大数据，借助AI，实现疾病的实时监测、预测、合理干预的临床决策辅助系统。
非常自豪，经过数年的努力，我的团队和中国风湿医生共同创立的“智能疾病管理系统”（SSDM），已经有超过7万风湿病病人常规应用，通过自我管理，录入动态数据（诊断、病情评估、用药方案、实验室检查结果），形成真实世界大数据，在AI的辅助下，SSDM对病人及主管医生实施实时用药风险及疾病达标状态提示，通过移动医患互动，实现了提高疗效、合理调整治疗方案、减少药物不良反应、降低医疗费用，辅以良好体验、方便使用的功能及效果，SSDM成为没用副作用的良药，因此，我们提出“疾病管理是良药，智能疾病管理优于良药”的理念，被国际学术界广泛认可，获得高度评价。
在现代科学技术的支撑下，解决了医学数据采集的难题，像天气预报一样精准地预测疾病预后是完全可以实现的。让我们更有想象空间的是，尽管世界各地都有飞天、补天的神话，但至今人们还无力对“老天”采取人工干预，无法将天气按有利于人类及自然的方向更改。而医务工作者早已使用药物及手术等治疗手段，干预病程的走向，如能借鉴、接受及采纳SSDM体系，医学即能超越天气预报，实现安全有效地控制慢性病、实现药品上市后真实世界的再评价、推动走向精准医学、降低医疗费用，甚至可以成为解决看病难、看病贵、医患矛盾等社会顽疾的良方。
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