咳嗽，這一看似平常的生理反應，往往背后隱藏著復雜的健康謎題。不同的咳嗽聲音，可能代表著不同呼吸系統疾病的警報。

最近，美國谷歌公司的科研人員正嘗試用人工智能來破解這一謎題。他們開發了一個突破性系統，通過分析咳嗽的聲音波紋，能夠揭示出潛在的健康狀況，甚至預測如新冠、結核病等嚴重疾病的存在。

精準聲音診斷的前景

我與一位呼吸科醫生朋友深入討論了這一新聞，她對這則新聞作了進一步的詳細解釋。她認為，這項技術的突破，揭示了利用聲音進行疾病篩查的巨大潛力。作為一種無需侵入的生物標記物，通過聲音診斷，不僅能減輕傳統檢查方法對患者的身體負擔，還大幅提高了醫療服務的可達性和可負擔性。這預示著一種全新的、低風險且成本低廉的疾病檢測方法正在誕生，可能會徹底改變我們現有的醫療體系。

更令她興奮的是，谷歌這次采用了一個基于“自我監督學習”的人工智能模型，這與傳統依賴大量標記數據的訓練方式截然不同。研究團隊從YouTube(優兔）等流媒體平臺上公開的音頻中提取了超過3億個聲音片段，包括咳嗽、呼吸、清喉等聲音，并用這些數據訓練人工智能模型，使其能識別出潛在的呼吸健康問題。

這一創新意味著，咳嗽不再僅僅是身體發出的警報信號，它已成為人工智能可以分析和利用的關鍵數據點，可以為你的健康提供精準的判斷。

人工智能拯救“癌王”胰腺癌的希望

在醫學領域，胰腺癌被譽為“癌王”，因為它的早期癥狀極為隱匿，傳統檢測方法往往只能在病情晚期才被發現，而此時的治療效果已經大打折扣。因此，早期發現胰腺癌是至關重要的。幸運的是，人工智能的最新進展，或許將改變這一現狀。

最近，上海市胰腺疾病研究所聯合阿里達摩院、浙江大學醫學院附屬第一醫院等機構，研發了一款名為PANDA的人工智能模型。該模型通過分析常規平掃CT圖像，并結合人工智能技術，放大并識別出肉眼難以察覺的細微病灶，從而實現高效、安全的胰腺癌早期篩查。

這一技術已在超過50萬人的篩查中應用，并在2萬多個真實臨床案例中成功發現了31例漏診的早期病變，其中2名早期胰腺癌患者已經成功完成手術并治愈。

目前，達摩院正在對PANDA模型的訓練策略進行進一步創新，以期提升其在大規模胰腺癌篩查中的效率和安全性。未來，PANDA模型有望成為一種廣泛應用的胰腺癌早篩工具，普及至醫院和體檢中心。同時，研究團隊還計劃與全球多家頂尖醫療機構合作，將這一技術擴展至食管癌、肺癌、乳腺癌、肝癌、胃癌和結直腸癌等高發癌癥的篩查。

國際一流期刊《自然-醫學》（Nature Medicine）對此的評論指出，人工智能與圖像識別相結合的癌癥篩查技術，正迎來一個黃金時代。

重塑抑郁癥診斷與治療的未來

在癌癥的早期診斷中，AI的圖像識別能力幫助醫生發現那些肉眼難以察覺的微小病變，而在精神健康診斷上，AI則通過對大腦功能的深入解析和生理數據的監測，提供了新的解決方案。為此在抑郁癥的診斷中，人工智能也正變得越來越有用。與傳統的依賴自我報告和醫生觀察的方法不同，人工智能，尤其是機器學習技術，通過模仿人類的學習、推理和自我修正行為，提供了一種新的解決方案。

抑郁癥會對大腦的特定區域產生影響，而人工智能在結合大腦影像技術方面，特別是MRI掃描圖像的應用中，展現了巨大的潛力。一項研究顯示，人工智能在抑郁癥診斷中的表現已經超越傳統醫生，其準確度更高。通過分析MRI圖像，人工智能不僅能夠識別抑郁癥的存在，還能深入解析大腦的結構和功能，將診斷準確率進一步提升至93%。這一突破性進展為醫學影像分析開辟了新路徑，也讓抑郁癥的早期識別成為現實。

除了影像學技術，智能手表等可穿戴設備也在成為新的輔助工具。這些設備通過監測心率、睡眠模式等生理數據，能夠在80%的情況下預測抑郁癥。它們為那些無法直接表達自己情感的患者提供了新的診斷途徑。然而，如何確保檢測的準確性，并降低不同人群間的偏差，仍然是未來技術面臨的挑戰。

另一個令人興奮的領域是社交媒體分析。人工智能通過分析社交媒體上的語言、情感波動，甚至表情符號，能夠捕捉到抑郁癥的早期跡象。這一技術的出現，讓抑郁癥的預測不僅僅局限于醫療環境，也突破了傳統診斷方式的限制。

更進一步，人工智能還被用于預測抗抑郁藥物的反應。通過分析患者的健康記錄，人工智能能夠預測患者是否能從特定藥物中獲益，為個性化治療提供數據支持。

人工智能對抑郁癥診斷與治療的深遠影響，預示著一個充滿可能性的未來。無論是通過解碼大腦的復雜性，還是借助可穿戴技術和社交媒體的洞察力，人工智能的應用將為精神健康領域帶來前所未有的突破。這些創新技術不僅有助于提高診斷的準確性，還將極大改善醫療服務的可及性和個性化水平，幫助更多的抑郁癥患者早日得到有效的治療和干預。

人工智能的未來，或許正以一種全新的方式，揭開人類精神健康的面紗，賦予我們更加精確和可操作的工具，去診斷、去治療、去理解復雜的心理世界。

人工智能在兒科診斷中的盲點：挑戰與誤判

雖然人工智能在醫學領域取得了諸多進展，但其在某些情況下的表現仍不盡如人意。以兒科診斷為例，最近的一項研究揭示了ChatGPT在處理超過100個兒科病例時的高失敗率。研究表明，ChatGPT在這些挑戰中的診斷錯誤率超過了80%，這意味著其診斷結果與醫生的判斷差異極大。該研究通過對100個兒科案例的測試，要求人工智能給出一個差異性診斷和最終診斷，結果顯示，大多數情況下，人工智能未能給出正確的診斷。

深入分析后發現，盡管人工智能在一些病例中能列出正確的可能性診斷，但最終的準確度卻遠遠落后于專家醫生。特別是對于兒童這樣的特殊群體，疾病的表現往往與成人有所不同，人工智能模型的普適性在處理這類復雜且細膩的臨床問題時暴露出嚴重的不足。

這項研究為我們敲響了警鐘，盡管人工智能在醫療領域潛力巨大，但我們依然需要謹慎對待其應用。尤其是在涉及兒童、老年人等特殊群體時，人工智能診斷的局限性不容忽視。它仍然需要大量的驗證和優化，才能真正成為醫生的得力助手，而不是完全依賴的決策工具。

人工智能與醫學：精準、智能，還是“聰明的盲人”？

人工智能在醫學領域的應用，已經從紙上談兵變為現實中的診療工具，從早期診斷到個性化治療，人工智能確實讓人們看到了醫療領域的全新未來。然而，人工智能的普及并非意味著一場完美的革命。雖然它能加速診斷、提升效率，但它也暴露出了巨大的局限性，甚至可能在某些情況下加劇誤診的風險。

從初期的簡單計算機輔助診斷，到今天能夠理解醫學圖像、語音甚至情感的深度學習模型，人工智能在醫學領域的進展讓人驚嘆。通過高效的算法與海量數據，人工智能可以在幾秒鐘內做出決策，這在急救場景中至關重要。比如，早期的胰腺癌檢測，基于人工智能的PANDA模型，可以從CT掃描中識別出人眼無法察覺的細微變化，這為患者爭取了寶貴的治療時間。然而，技術的優越性和實際應用之間，始終存在著一道無法跨越的鴻溝，那就是“數據的質量”和“模型的偏差”。

無論是診斷肺癌還是識別抑郁癥，人工智能的核心優勢在于其處理大量數據的能力。通過深度學習，人工智能可以識別復雜的模式和規律，這使它在圖像分析、語音識別等領域表現出色。然而，所有的這一切，都建立在數據的基礎上。問題在于，人工智能所依賴的醫學數據往往存在不均衡和偏差，特別是當這些數據來源單一時，模型的表現就會受到嚴重影響。

例如，ChatGPT在處理兒童病理學問題時的誤診率高達80%。這種現象的背后，是因為訓練人工智能的醫學數據主要來自成人病例，兒童的身體特征和疾病表現往往被忽略，導致人工智能難以準確地判斷兒科病例。即使人工智能可以“快速學習”，但它是否能真正理解醫學背后的復雜性，卻是個未知數。它往往通過模式識別做出反應，而非像醫生那樣，依靠經驗與直覺進行綜合性判斷。

這種局限性，提醒我們人工智能并非萬能。在某些復雜病例，尤其是那些涉及病人個體差異較大的情況，人工智能的判斷可能會陷入“聰明的盲人”的困境。它能提供解決方案，但也可能錯失關鍵的細節，導致誤診或漏診。

人工智能能夠在短時間內解決醫療資源短缺、醫生能力不足等問題，但它的普及與發展，也必然伴隨著倫理和法律的挑戰。尤其是在醫療診斷領域，人工智能的“黑箱”特性令人擔憂。即便是最先進的人工智能系統，其決策過程依然無法完全透明，這讓患者和醫生難以理解其背后的邏輯。

我們有理由對人工智能在醫療領域的未來充滿期待。但同時，也應保持理性與審慎。人工智能的出現，并不意味著醫生的角色會被取代。事實上，人工智能更像是醫生的“智能助手”，幫助醫生更高效地作出判斷。未來的醫療體系，可能會是“人類智慧”和“人工智能”并行發展的局面。

人工智能能夠處理復雜的數據和信息，提供精準的早期診斷支持；而醫生則能夠從整體上理解病人的身體狀況，結合臨床經驗和醫學直覺，做出最終的診療決策。這種“合作模式”能夠最大化地發揮兩者的優勢，使醫療過程更加精準與高效。

此外，隨著技術的進步，我們也可以期待人工智能與個性化醫療的結合。未來的人工智能，可能不僅僅是單純的診斷工具，它將深入分析患者的遺傳數據、生活習慣以及環境因素，為每個患者量身定制治療方案。通過人工智能的計算能力，疾病的預測和治療可以變得更加個性化、科學化。

正如伽利略所言，“科學的唯一目的是減輕人類生存的苦難,科學家應為大多數人著想”。這不僅是一句簡單的告誡，更是對人工智能與醫學深度融合的深刻指引。人工智能的加入，不是為了替代人類，而是人類智慧和技術共同提升健康福祉的雙向旅程。人工智能不是冷冰冰的工具，而是與醫生并肩作戰的伙伴，它將幫助我們編織出一張精準、個性化且充滿溫度的醫療之網，最終讓每一位患者都能在科技與人文的交融中，找到屬于自己的健康之歌。

（作者胡逸為大數據工作者，著有《未來可期：與人工智能同行》一書）