关于将来，Thrun博士构思了一小我类赓续被诊断监督的世界。我们的手机将分析移动的语音模式来诊断阿兹海默病;偏向盘会经由过程渺小的迟疑和震颤来辨认初期的帕金森病;浴缸在你洗澡时经由过程无害的超声波或磁共振对身材扫描，以肯定卵巢中是否有异常。大年夜数据将不雅察、记录和评估你：我们穿梭于一个又一个算法中。进入Thrun博士的浴缸和偏向盘的世界就像进入一个布满皮肤科诊疗镜的大年夜厅，每个镜子都督促我们做更多测试。
真的很难不被这个愿景吸引。一个不间断地扫描我们(甚至细胞层面)的医学法度榜样，经由过程比脚绫强一天图像的变更，可以或许发明最早期的癌症吗?它可否为癌症检测供给冲破?这场景听起来令人印象深刻，但有一点要知道的是：很多癌症始终是自限性的(不会成长成恶性肿瘤)，我们可能带癌逝世亡，不是因癌逝世亡。这种随时随地的┞凤断机械会不会导致数百万次不须要的活检?在医学上，有些病例早期诊断出来可以抢救或延长生命。还有一些情况，你只会担心更长，但不会活得更长。要懂得到什么程度，这是个难题。
当我问他这种体系对诊断学家的影响。Thrun博士答复道，“我对放大年夜仁攀类才能感兴趣。你说现代农业是否清除了一些原始的耕种方法?绝对是的，但它同时也扩大年夜了我们临盆农产品的才能。并不是说现代农业的一切都是好的，但它确切使我们可以或许赡养更多的人。工业概绫屈放大年夜了仁攀类的体力。手机放大年夜了仁攀类的言语才能。以前你不克不及大年夜纽约对着加州的人喊话——我们俩确切经由过程这个距离对话——而你手中的┞封个长方形的设备可以让人的声音传播三千里。手机代替了人声吗?不棘手机是一个加强装配。认知概绫屈将使计算机以同样的方法放大年夜仁攀类的思维才能。正如机械使仁攀类肌肉的强度进步了一千倍，机械也将使仁攀类的脑力变得更强大年夜。”Thrun博士保持认为，这些深刻进修仪器将不会代替皮肤科大夫和放射科大夫。它们会供给专业常识和赞助，使专业人员的才能加强。
五、
多伦多大年夜学(University of Toronto)计算机科学家Geoffrey Hinton博士谈到进修机在临床医学中所起的感化就没那么虚心了。他的曾曾祖父George Boole师长教师创造的Boole代数是数字计算的基石，是以也被誉为深度进修之父。Hinton博士大年夜1970年代末就开端研究深度进修，他典范多学生今天已经成为这个范畴的专家。
▲计算机科学家Geoffrey Hinton博士(图片来源：多伦多大年夜学官网)
Hinton博士告诉我，“我认为放射科大夫就像卡通漫画里的歪心狼一样(Wile E. Coyote)，已经在绝壁的边沿，却没看到下面已经没有路了。”乳房和心脏影像方面已经有深度进修产品面世。Hinton博士曾在一家病院直言不讳地说，“5到10年内深度进修超出放射医师是显而易见的。如今就不该该持续培养放射科大夫。”
当我问放射科大夫Angela Lignelli-Dipple博士这个挑衅性的问题，她指出，诊断放射科大夫的感化不仅仅是某种疾病类别断定是或否。他们不只是找到引起中风的栓塞部位，还会留意到其他部位的少量出血，这种情况用凝血药会带来灾害性的后不雅;此外还可能不测埠发明尚无症状的肿瘤。
Hinton博士如今有挑衅的资格，他对主动化医学将来的猜测是基于简单的原则：“深度进修可以解决海量数据的分类问题。将来会稀有千种深度进修的应用法度榜样。”他想要把进修算法应用到读各类X射线，CT和MRI的影像图片，这也是短期的应用价值。谈到将来，他表示“进修算法会用于病理诊断。”它们可能会浏览巴氏涂片，听心脏声音或猜测精力病人的复发。Hinton博士说：“将来，放射科大夫的角色将大年夜完成感知工作(一只经由优胜练习的鸽子也能做到)，演变到完成更多的认知工作。”
我们还评论辩论了黑箱问题。固然计算机科学家正在尽力，然则Hinton博士承认打开黑匣子的挑衅，试图懂得这些强大年夜的进修体系控制的常识以和思虑的方法极其重要。不过，他认为黑匣子是我们可以接收的一个问题。他说：“想象一下，让棒球活动员和物理学家比一比断定落球地位。棒球活动员可能不知道任何方程式，但他扔掷了上百万次，所以会清跋扈地知道球会升多高，速度多快，以及会落到地面的什愦地位。物理学家则可以经由过程解方程来计算雷同的器械。然则，最终达到的点是完全雷同的。”
我提到上一代计算机帮助检测和诊断在乳腺X拍照术上的表示不佳。Hinton博士承认任何新技巧都须要经由过程严格的临床实验进行评估。但他强调，新的智能体系设计为大年夜缺点中进修——跟着时光的推移而改进。“我们内建一个体系记录每次误诊——比如一个最终得肺癌的病人记录，再把数据从新输入机械。我们可以问机械，你在这里弄错了什么?你可以优幌邢鞠吗?如不雅大夫诊断缺点，这名患者5年后癌症发病，现行的医疗体系中很难有惯例方法告诉大夫若何更正。然则我们可以建一个体系来教计算机来精准地实现这一点。”
有些大志勃勃的机械进修算法想要整合天然说话处理(读患者医疗记录)、百科全书常识、期刊文献和医学数据库。麻省剑桥的IBM沃森体系(Watson Health)和伦敦的DeepMind公司都欲望创建如许一个周全的体系。我在试运行场合看过一些如许体系演示，发明个中很多功能，特别是深刻进修的组件，仍在开辟中。
说到这，他看了下时光，有病人在等着，他便起成分开了。“我毕生都在做诊断学家和科学家。我知道病人有多依附我大年夜良性病变平分辨恶性病变的才能。我也知道医学常识来自诊断。”他提示我说，“诊断”一词来自希腊语，原意是“区分”。机械进修算法将来也执偾在“区分”才能上更胜一筹——区分和辨识出痣与黑素瘤。然则，全方位认知超出了以义务为中间的算法。在医学范畴，或许最终奖赏照样要靠整体认知。
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