李开复《连线》杂志专栏：新冠大流行将加速医疗AI革新

不久的将来，随着医疗科学和计算机科学进一步融合，我们将进入一个全面自动化的AI时代，到时人们可以通过可穿戴设备、生物传感器、智能家居检测设备等来确保自身和家人的健康。可穿戴设备和其他物联网设备的数据质量和多样性大幅提高，将能产生一个有效的良性循环。穿越到未来，下一场疫情在大范围蔓延之前就应该能够被跟踪、追溯、拦截并消灭无踪。

或许再过15年，许多人的家里都会有AI个人助理照料我们，帮着解决全家人的日常健康所需。机器人或者无人机会把我们的药品送上门，如果需要进行手术或者外科治疗，通常会由机器人操作，或由机器人辅助人类外科医师完成。在未来，医生和护士将把更多的精力放在机器无法胜任的任务上，医疗专业人员及富有同情心的护理人员，将同时具备护士、医疗技师、社会工作者、甚至心理咨询师的技能。他们会使用经AI强化的诊断工具和系统，但更多的时间会与患者沟通，安抚他们的伤痛，为他们提供情感扶持。在我的想象里，15年后的医疗健康场景可能是这个样子的：

2035年一个冬季早晨，我醒来后就觉得有点儿喉咙痛。我起身去洗手间，刷牙的时候，洗手间的镜子通过红外传感器测量了我的体温。刷完牙后一分钟，我的私人AI医师助理发出了警报，显示我的唾液样本部分指数异常，并在轻微低烧。AI医师助理建议我在家进行指尖探针采血。我在泡咖啡时，医师助理返回了分析结果，判断我可能是得了这个季节正在流行的两种流感其中一种。之后，我的AI医师助理建议，如果我觉得有必要联系家庭医生的话，有两个时间空档可以跟她视频通话。通话之前，家庭医生已经收到我所有症状的详细信息。她给我开了一种减充血剂和扑热息痛，一会儿无人机会把药品送到家门口。

当然，凡涉及到病患医疗记录，就得谈谈隐私和数据保护的关键问题。我认为，任凭有用的数据各自孤岛式的存在，不善加利用，不从中提炼有价值的信息，不用以推动社会进步，是相当不负责任的做法。技术产生的问题应该由技术解决。随着AI技术浪潮而出现的诸如数据保护等问题，应该由更为创新的技术方法来应对。

好消息是，近年联邦学习（也被称为分布式学习）已经在数据保护上取得了显著的进展。基于联邦学习技术，患者的数据将永远不会离开所在的医疗机构、医院或个人设备服务器等原始存储设备，机器学习模型将在独立的数据集基础上进行训练处理，再进行后续整合。联邦学习、同态加密，结合可信硬件执行环境等技术，将进一步确保数据的计算、传输、存储过程能够适配不同的隐私偏好，以因应不同国家与文化对于隐私保护的需求差异。

这次新冠肺炎疫情还验证了一个事实：整体人类命运是共同体，人们对未来运用AI等先进技术共度难关寄予一致的期盼。过去，国际合作曾消灭了全球延烧的天花，也几乎根除了小儿麻痹症。公共卫生无国界，控制及消除流行病是个毋庸置疑的共同目标。在医学领域，每个国家都能从他国的研究基础上学习受益并携手并进，全球化的数据科学，将进一步帮助人类获取对健康和疾病最为深刻、最为全面的洞悉。

AI有潜力协助我们为下一次疾病大流行做更充分的准备。这需要医学专家、AI科学家、投资者和决策者倾力协作，也需要关注医疗保健领域的投资人为聪明的企业家和科学家注入新一波动能。

经历这次疫情，我们应清醒地意识到，要将人类医疗体系推往新的高度，着实需要倾尽全球之力。

（编辑：52刷机网）

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