最近有几则关于人工智能的消息在朋友圈挺火的，一件是Google的“阿法狗”2：0领先人类围棋选手李世石（中国小将表示不服），另一件就是IBM公司的Watson（沃森）机器人在美国德州大学MD Anderson肿瘤中心投入使用，扮演临床肿瘤研究顾问的角色。IT界有人开始担忧”机器人占领地球“，医学界则有人放言”医生要失业“。朋友圈里流传的另一句话，则更多悲剧色彩：“人工智能就像一列急速的火车，老远就听见轰隆轰隆的声音，但是一直见不到真面目，而你见到它的时候，一瞬间就擦肩而过远远把你甩在身后”。

沃森来袭，会给未来的医疗带来怎样的冲击？我从神经外科医生的角度，想谈谈我自己的看法。

医疗的过程，将其剖析开来，核心是两个因素——“诊断”和“治疗”，“是什么病？该选择什么治疗方案？”这两个重要的决策，决定了医生水平的高低和就诊者的治疗效果。在漫长的岁月中，医疗决策的最重要基础是“个人经验”，这也就是为什么老百姓普遍对于大医院的大专家充满了近乎迷信般的崇拜。因为在老百姓心目中，这些专家见过的病人多，经验也多。在近十几年中，循证医学迅速发展，使“临床证据、指南、共识”成为了决策的重要参考。但是，“吾生也有涯，但知也无涯”，知识的爆炸式增长与人精力时间的有限产生了激烈的冲突。

沃森正是为了解决这个冲突应运而生，它所能提供的信息量有可能超过个人学习所达到的知识水平。我认为它会抢占一部分原来由人工完成的工作，但更重要的角色是“智库”，辅助决策，让医生的“决策”更加合理与准确。对临床医生而言，与其将沃森视为洪水猛兽，不如积极靠近，将其“为我所用”。

  1. 沃森会冲击客观诊断领域（影像诊断、病理诊断）

以前听过一个笑话，讲不同医生的分工，说从前有一天，内科大夫、影像科大夫、外科大夫和病理科大夫一道去打猎。一只鸭子飞掠天边，内科大夫举枪要射，却又想：这到底是一只鸭子还是鹅呢？一眨眼，鸭子飞走了。不一会儿，又一只鸭子飞了过来，影像科大夫举起相机拍了一张照，对着照片说：从它飞行的样子来看，我认为这是只鸭子不是鹅。这时候一只看起来像鸭子的鸟飞了过来，外科大夫毫不迟疑举枪就射——嘣！嘣！嘣！鸟被打了下来。外科大夫指着远处对病理科大夫说：“去！把那玩意儿捡回来看看到底是不是鸭子！”病理科大夫在放大镜下仔细观察这只鸟之后说，“对！这确实是一只鸭子！”

从这个故事里可以看到，影像科与病理科医生所从事的核心诊断工作，主要是面对着客观资料展开的。业内顶级的教授，其优势在于渊博的知识和丰富的经验。他们做出决策的依据是：“片子上呈现出***的特点，符合教科书/文献/指南/个人经验中***疾病的诊断依据，所以诊断为****疾病。” 对于影像科医生而言，还有一个与术后病理诊断反馈对照的步骤。这一过程可浓缩成“提炼特点–比照标准–得出结论–反馈修正”。这正是人工智能所擅长的领域。Google目前的图像识别技术已经有了很大的进展，如果未来将CT/MRI片、病理切片导入沃森，与庞大的电子教科书、文献数据库中的标准诊断图片进行比对，得出诊断，会比目前人工肉眼识别、依照个人经验判断得出的诊断要更快，或许也会更准确。而面对发病率低，个人经验不足的罕见疾病时，沃森的优势将是指数级的。根据电子信息迭代的速度，很难预测这个过程需要多久…或许几年之后，就会发生。当然这并不意味着病理和影像科医生即将失业，因为诊断报告最终还是从医生手里签发出去的。

2. 沃森会在肿瘤领域大放光彩

恶性肿瘤应该算是研究进展最为丰富、知识更新最为频繁的领域了。随着分子生物学、基因组学、测序技术等的发展，肿瘤的诊断、治疗越来越表现出个体化、精准化的趋势。同样是脑部的恶性肿瘤，根据其肿瘤分子特点的不同，可将其分为不同的亚组亚型，治疗方式也不尽相同。

我个人开始关注沃森，大约是在1年前，当时我看到纽约基因研究中心（New York Genomic Center，NYGC）的一份报告，IBM公司和NYGC合作，借用沃森强大的计算能力，集合全纽约18家医疗科研单位，对神经系统的最常见的恶性肿瘤——胶质母细胞瘤进行深入研究，将其进一步分类细化，寻找针对性的治疗方案。虽然目前还没有结果发布，但是可以预见的是，未来的肿瘤患者，其切除的肿瘤样本都会进行详细的分子基因组学检测，将结果与沃森云端数据库进行比对后，由沃森提出目前效果最好的治疗方法推荐。这无论对于医生还是患者，都是一个极大的帮助，而随着样本量的不断扩大，沃森所提供的推荐建议也会更加详尽和准确。这带来的负面效果就是，肿瘤科医生的个人经验在诊疗过程中的地位会一再降低。

在科研领域，沃森将同样带来翻天覆地的变化。TCGA数据库构建完成后，恶性胶质瘤的研究已经向前推进了一大步，而当沃森的胶质瘤云端数据库建立之后，任何基于单中心肿瘤样本的研究或许都将会失去意义，恶性胶质瘤的研究，也将迎来真正的大数据时代。

3. 沃森外科

这或许是一个外科医生自大的幻觉，但是我始终认为，外科医生的双手和他们在术中的判断是无法替代的。随着机器人外科的进展，外科医生可以不用亲手拿手术器械，但是仍然是用双手，在大脑的判断、思考、指导下操作机器人，在病人体内完成手术。

就神经外科而言，我认为沃森最有可能参与的领域是手术适应症及方式的判断。比如，小型脑膜瘤到底是“手术”还是“其他治疗如伽马刀”？某一部位的病变是用“手术方式A”还是“手术方式B”？外科医生的个人经验常常会存在偏倚，而沃森则能够根据客观的资料，结合自身的数据库，做出最客观的建议。它甚至可以参与到到术前计划中，比如复杂颅底手术的个体化手术入路设计，根据病患术前的影像学资料，寻找损伤最小的手术路径。

然而问题来了，对于神经外科医生而言，仅仅知道最正确的做法是什么是不够的，关键是要能实现这最正确的做法。从Concept到Skill的转换，即所谓“知行合一”。所以又再次想起导师卢亦成教授在《谈青年神经外科医师的培养》中说到的一句话：“一个神经外科医生仅仅会开刀是不够的，但必须首先会开刀。”