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數(shù)字醫(yī)生與平行醫(yī)療：從醫(yī)療知識(shí)自動(dòng)化到系統(tǒng)化智能醫(yī)學(xué)
發(fā)布時(shí)間：2022-01-17 17:46:03
自人類歷史有記錄以來(lái)，醫(yī)療和智能就是我們生存與發(fā)展永恒的主題，二者相互促進(jìn)、密切關(guān)聯(lián)，由此衍生出哲學(xué)、科學(xué)和今日形形色色的各種技術(shù)。追根溯源，西方現(xiàn)代醫(yī)學(xué)、哲學(xué)、科學(xué)和人工智能等學(xué)科和領(lǐng)域，同孕于古希臘文明，共生于文藝復(fù)興，成熟于近代和當(dāng)代的科學(xué)技術(shù)。
引用本文：王飛躍. 數(shù)字醫(yī)生與平行醫(yī)療：從醫(yī)療知識(shí)自動(dòng)化到系統(tǒng)化智能醫(yī)學(xué)[J]. 協(xié)和醫(yī)學(xué)雜志, 2021, 12(6): 829-833. doi: 10.12290/xhyxzz.2021-0586
Citation:WANG Feiyue. Digital Doctors and Parallel Healthcare: From Medical Knowledge Automation to Intelligent Metasystems Medicine[J]. Medical Journal of Peking Union Medical College Hospital, 2021, 12(6): 829-833. doi: 10.12290/xhyxzz.2021-0586
摘要: 針對(duì)數(shù)字轉(zhuǎn)型和智慧醫(yī)療面臨的諸多問(wèn)題，本文討論如何利用人工智能和數(shù)字醫(yī)生，包括各種數(shù)字孿生和元宇宙方法及設(shè)想，特別是平行智能技術(shù)，集復(fù)雜性醫(yī)學(xué)、跨學(xué)科醫(yī)學(xué)、系統(tǒng)智能醫(yī)學(xué)為一體，從醫(yī)療保健服務(wù)的專業(yè)分工、人機(jī)分工、虛實(shí)分工角度，構(gòu)造新一代醫(yī)學(xué)智能平臺(tái)與設(shè)施，發(fā)展主動(dòng)、精準(zhǔn)、個(gè)性化、虛實(shí)平行互動(dòng)的低成本、高效益智慧醫(yī)療服務(wù)事業(yè)。
關(guān)鍵詞: 人工智能 / 平行智能 / 數(shù)字醫(yī)生 / 數(shù)字孿生 / 元宇宙 / 平行醫(yī)生 / 平行醫(yī)院 / 聯(lián)邦醫(yī)院
Digital Doctors and Parallel Healthcare: From Medical Knowledge Automation to Intelligent Metasystems Medicine
WANG Feiyue
Abstract: This paper proposes the concept of digital doctors and their roles in parallel healthcare for the digital transformation of medical services based on atificial intelligence and intelligent technology. By integrating complexity medicine, transdisciplinary medicine, and systematized intelligent medicine, we outline an ACP-based parallel healthcare and federated hospitals for preventive, proactive, precise, and personalized medical services.
Key words: artificial intelligence / parallel intelligence / digital doctors / digital twins / metaverse / parallel doctors / parallel hospitals / federated hospital
自人類歷史有記錄以來(lái)，醫(yī)療和智能就是我們生存與發(fā)展永恒的主題，二者相互促進(jìn)、密切關(guān)聯(lián)，由此衍生出哲學(xué)、科學(xué)和今日形形色色的各種技術(shù)。追根溯源，西方現(xiàn)代醫(yī)學(xué)、哲學(xué)、科學(xué)和人工智能等學(xué)科和領(lǐng)域，同孕于古希臘文明，共生于文藝復(fù)興，成熟于近代和當(dāng)代的科學(xué)技術(shù)。此外，自人工智能研究正式成為一個(gè)較為獨(dú)立的科學(xué)領(lǐng)域起，其在醫(yī)療中的應(yīng)用是研發(fā)的核心主題。20世紀(jì)80年代，人工智能由于專家系統(tǒng)技術(shù)而有了歷史上的第一個(gè)“中興”時(shí)期，而醫(yī)學(xué)領(lǐng)域正是專家系統(tǒng)的主要用武之地，由此產(chǎn)生了著名醫(yī)用專家系統(tǒng)如MYCIN、DENDRAL、INTERNIST、CADUCEUS等[1]。
事實(shí)上，人工智能目前的“復(fù)興”也是基于20世紀(jì)40年代維納、McCulloch和Pitts等人對(duì)生物生理和人類大腦的研究，其所歸納形成的“循環(huán)因果(circular causality)”和人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型正是今日大數(shù)據(jù)因果革命和深度學(xué)習(xí)的思想及理論基礎(chǔ)[2-3]。更為重要和有趣的是，引導(dǎo)未來(lái)人工智能和智能科技進(jìn)一步深入發(fā)展的知識(shí)自動(dòng)化理念與方法的正式提出，也是源自1987年《首都醫(yī)學(xué)院學(xué)報(bào)》對(duì)美國(guó)人工智能專家費(fèi)根鮑姆在1986年第五屆世界醫(yī)學(xué)信息科學(xué)大會(huì)上所作報(bào)告題目之“誤譯”：把自主知識(shí)的英文“AutoKnowledge”翻譯成“知識(shí)自動(dòng)化”[4]。我們應(yīng)該慶幸這一“正確”的誤譯，不但把知識(shí)自動(dòng)化的歷史提前了20余年，且讓我們從新的角度反思：為何幾乎是智能醫(yī)學(xué)領(lǐng)域最需要的醫(yī)學(xué)知識(shí)自動(dòng)化，其研發(fā)反而嚴(yán)重滯后，其配套的基礎(chǔ)設(shè)施至今依然是不成規(guī)模、難以流程化的“碎片”“孤島”式系統(tǒng)？
回顧西方現(xiàn)代醫(yī)學(xué)的發(fā)展，醫(yī)護(hù)工作者和相應(yīng)學(xué)科的“專業(yè)分工”是其科學(xué)化的關(guān)鍵一步。然而，醫(yī)療的專業(yè)分工能夠達(dá)到今日的高效和可靠程度，各類醫(yī)用機(jī)器的引入功不可沒(méi)。特別是在醫(yī)用機(jī)器人引入之后，“人機(jī)分工”己成大局，并進(jìn)一步成為“專業(yè)分工”真正有效、可信的基礎(chǔ)和保障。人機(jī)分工之后，盡管醫(yī)學(xué)信息化得到了深入和普及，但為了實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)自動(dòng)化的需求，我們必須進(jìn)一步考慮并引入“虛實(shí)分工”，利用智能科技和云端資源，推動(dòng)醫(yī)學(xué)智能化，反過(guò)來(lái)以此確保醫(yī)學(xué)自動(dòng)化的成熟、可靠、可信以及普及應(yīng)用，進(jìn)而提升人機(jī)分工的水平[5-7]。
我們認(rèn)為，從“專業(yè)分工”到“人機(jī)分工”，再到“虛實(shí)分工”，是智慧醫(yī)療發(fā)展的必由之路，而虛實(shí)分工的關(guān)鍵與核心是引入數(shù)字人醫(yī)生或數(shù)字醫(yī)護(hù)工作者，以及相應(yīng)的虛實(shí)互動(dòng)平行智能醫(yī)學(xué)體系，其本質(zhì)上是通過(guò)虛實(shí)分離實(shí)現(xiàn)醫(yī)療知識(shí)自動(dòng)化的過(guò)程(圖 1)。這樣做的目的，首先是強(qiáng)化生物人醫(yī)生在整個(gè)醫(yī)療體系中的核心與指導(dǎo)作用；其次是減少醫(yī)護(hù)人員和患者家庭不必要的工作量與負(fù)擔(dān)，平衡生物人醫(yī)生、機(jī)器人醫(yī)生和數(shù)字人醫(yī)生之間的關(guān)系，有效地從醫(yī)學(xué)小數(shù)據(jù)中生產(chǎn)出醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)，進(jìn)而從中提煉出針對(duì)具體患者病情及場(chǎng)景的“醫(yī)學(xué)智數(shù)據(jù)(smart data)”；最后，以可持續(xù)的方式，實(shí)現(xiàn)“6S”的新一代智慧醫(yī)療體系，即基于虛實(shí)互動(dòng)的平行健康、平行藥物、平行醫(yī)學(xué)、平行醫(yī)療、平行醫(yī)院，實(shí)現(xiàn)人類健康系統(tǒng)在物理空間中的安全(Safety)、在信息空間里的安全(Security)、生態(tài)的可持續(xù)性發(fā)展(Sustainability)、個(gè)性化優(yōu)化(Sensitivity)、全面服務(wù)(Service)和深度智慧(Smartness)[5-7]。
圖 1 數(shù)字醫(yī)生與智慧醫(yī)療的虛實(shí)分工
本文將就新一代智慧醫(yī)療系統(tǒng)進(jìn)行初步討論，以期面向人民生命健康，共同推進(jìn)智能醫(yī)學(xué)和智慧醫(yī)療的深入發(fā)展與應(yīng)用。
1. 智能醫(yī)學(xué)研究現(xiàn)狀與問(wèn)題
以圖像處理為主的疾病診斷智能化是目前智能醫(yī)學(xué)研發(fā)的絕對(duì)主流[2, 7-9]，熱點(diǎn)依然是精度和可靠性問(wèn)題，深度學(xué)習(xí)和對(duì)抗生成是其主要的研究方法和工具。隨著深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造的不斷演化、算法的不斷提高和圖像數(shù)據(jù)庫(kù)的不斷擴(kuò)大，精度將成為非主要問(wèn)題，特別是相對(duì)生物人醫(yī)生水平而言。然而，依據(jù)現(xiàn)代算法的水平，可靠性和穩(wěn)定性問(wèn)題依然難以獨(dú)立解決，人機(jī)混合的方式不但可以解決可靠性和穩(wěn)定性問(wèn)題，且可顯著提高醫(yī)療圖像識(shí)別的精度。綜合考慮法律、倫理和人性化，人機(jī)混合智能和視覺(jué)推理方法應(yīng)是疾病診斷智能化研究的主要方向。平行醫(yī)學(xué)圖像處理和計(jì)算知識(shí)視覺(jué)方法[8-10]是沿此思路發(fā)展起來(lái)的一種新的醫(yī)學(xué)圖像處理方式，可以方便地將醫(yī)護(hù)人員的行為模式、醫(yī)療診斷流程和面向患者的可視化工程等涉及人的環(huán)節(jié)納入基于圖像的診斷過(guò)程。
以語(yǔ)言文本分析為主的疾病咨詢智能化是人工智能醫(yī)學(xué)研究的另一個(gè)重要且日益受到關(guān)注的方向，語(yǔ)言交互和自然語(yǔ)言處理(natural language processing，NLP)是其主要方法和工具，已在智能導(dǎo)診和心理咨詢等方面發(fā)揮了重要作用。實(shí)際上，這一方向的工作不但涉及人工智能的核心技術(shù)NLP和正在興起的腦機(jī)接口與人機(jī)交互，且與剛剛起步的敘事醫(yī)學(xué)[5-7]、患者健康數(shù)據(jù)的有效利用及進(jìn)一步提升息息相關(guān)，是改善醫(yī)療效率和醫(yī)患關(guān)系的重要手段和創(chuàng)新途徑，十分值得關(guān)注和投入。
疾病預(yù)測(cè)與干預(yù)智能化和疾病治療與醫(yī)學(xué)服務(wù)智能化是智能醫(yī)學(xué)研究的2個(gè)重要領(lǐng)域，但難度相對(duì)較大，且很難靠智能算法單獨(dú)解決，必須有醫(yī)學(xué)知識(shí)和專家的深度介入。在預(yù)測(cè)和干預(yù)方面，主要方法是較為傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)信息檢索、信號(hào)處理、大數(shù)據(jù)分析與模型預(yù)測(cè)，以及新興的知識(shí)圖譜方法。在治療和服務(wù)方面，主要手段是NLP、人機(jī)交互、醫(yī)用機(jī)器人、機(jī)器學(xué)習(xí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等。
人工智能在衛(wèi)生健康管理智能化領(lǐng)域的研究正在引起廣泛關(guān)注，且在引入NLP、社會(huì)計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜、機(jī)器人過(guò)程自動(dòng)化等方法與技術(shù)后，取得了顯著成果[7]。另一個(gè)相對(duì)被忽略但十分重要的方向是人工智能在健康及醫(yī)學(xué)教育方面的應(yīng)用。盡管中外許多創(chuàng)業(yè)公司和跨國(guó)企業(yè)已大力開展醫(yī)學(xué)教科書和論文的知識(shí)圖譜構(gòu)建，但相關(guān)教學(xué)與示教應(yīng)用仍然滯后，應(yīng)引起關(guān)注。人工智能在健康、醫(yī)學(xué)、醫(yī)療教育和管理方面的應(yīng)用極其重要，也是智能科技易真正發(fā)揮效益的地方，但利益沖突和體制慣性是其相對(duì)落后的重要原因。
總之，盡管近年來(lái)人工智能在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域取得了重要進(jìn)展，但在數(shù)據(jù)質(zhì)量、監(jiān)管與評(píng)估、成果轉(zhuǎn)化與商業(yè)化、法規(guī)與倫理等方面依然存在諸多問(wèn)題和挑戰(zhàn)。宏觀上看，目前研究涉及的醫(yī)學(xué)知識(shí)和醫(yī)療流程并不深入，人和社會(huì)因素考慮不足，在本質(zhì)上難以整體處理醫(yī)學(xué)所面臨的科學(xué)性、人文性、社會(huì)性交融的復(fù)雜問(wèn)題，必須集跨學(xué)科醫(yī)學(xué)、復(fù)雜性醫(yī)學(xué)和系統(tǒng)化智能醫(yī)學(xué)為一體，在傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)與現(xiàn)代醫(yī)學(xué)的基礎(chǔ)上，創(chuàng)立新一代的智慧醫(yī)療。結(jié)合平行智能方法，沿此方向的一些初步研討可見(jiàn)文獻(xiàn)[5-10]。
2. 智慧醫(yī)療：學(xué)科交叉、復(fù)雜性科學(xué)與系統(tǒng)智能科技
被稱為西方“現(xiàn)代醫(yī)學(xué)之父”的奧斯勒曾言：“行醫(yī)是一種以科學(xué)為基礎(chǔ)的藝術(shù)。”這句話在一定程度上點(diǎn)破了醫(yī)學(xué)的本質(zhì)：醫(yī)學(xué)，特別是醫(yī)療，僅有科學(xué)還不夠，人們必須同時(shí)面對(duì)醫(yī)學(xué)的科學(xué)性、人文性和社會(huì)性，以及這些屬性共同糾纏所產(chǎn)生的不定性(Uncertainty)、多樣性(Diversity)、復(fù)雜性(Complexity)，即UDC。智慧醫(yī)療的歷史使命就是利用智能科技創(chuàng)出一條新路，化UDC為保障人類生命健康的AFC能力，即針對(duì)各種疾病處理的靈捷(Agility)、向具體醫(yī)療任務(wù)聚焦(Focus)、向健康目標(biāo)收斂(Convergence)的能力。為此，我們必須融跨學(xué)科醫(yī)學(xué)、復(fù)雜性醫(yī)學(xué)和系統(tǒng)智能醫(yī)學(xué)為一體，集生物人醫(yī)生、機(jī)器人醫(yī)生、數(shù)字人醫(yī)生于一身，開創(chuàng)醫(yī)學(xué)發(fā)展新的歷史階段。
為何采取這一途徑？源頭即是醫(yī)學(xué)問(wèn)題的復(fù)雜性和當(dāng)前已經(jīng)出現(xiàn)的一些難題。人類經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期的探索和努力，從宗教或經(jīng)驗(yàn)式的傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)啟航，終于使現(xiàn)代醫(yī)學(xué)成為現(xiàn)代科學(xué)的核心之一，特別是在基因信息學(xué)和分子生物學(xué)的推動(dòng)下，正向集防御(Preventive)、主動(dòng)(Proactive)、精準(zhǔn)(Precision)和個(gè)性化(Personalized)為一體的“P4”醫(yī)學(xué)邁進(jìn)。然而，在醫(yī)學(xué)的科學(xué)進(jìn)程中，技術(shù)至上的思潮涌現(xiàn)，甚至愈演愈烈，致使有些地方的醫(yī)療實(shí)踐嚴(yán)重偏離醫(yī)學(xué)的人文和社會(huì)屬性，特別是對(duì)不斷重復(fù)的LUC(law of unintended consequences)現(xiàn)象視而不見(jiàn)。這些問(wèn)題充分表明，醫(yī)學(xué)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展，只能回答可否做到，但依然無(wú)法真正回答需要做什么的問(wèn)題。這就是必須融合復(fù)雜性科學(xué)、系統(tǒng)化智能科技和交叉學(xué)科方法構(gòu)建智慧醫(yī)療的根本原因。
針對(duì)醫(yī)學(xué)科學(xué)屬性中的還原困境和循環(huán)困境，醫(yī)學(xué)人文屬性中價(jià)值的主觀性、效果的心理性和應(yīng)用的有界性，醫(yī)學(xué)社會(huì)屬性中發(fā)展的資本性、倫理性和一致性等一系列主要問(wèn)題，除現(xiàn)行的方法與實(shí)踐外，新一代智慧醫(yī)療應(yīng)考慮下列研究課題：(1)基于復(fù)雜性科學(xué)的復(fù)雜性醫(yī)學(xué)；(2)基于交叉學(xué)科的跨學(xué)科醫(yī)學(xué)；(3)基于系統(tǒng)工程的系統(tǒng)智能醫(yī)學(xué)或元體系智能醫(yī)學(xué)。
總之，復(fù)雜性醫(yī)學(xué)的目標(biāo)是利用復(fù)雜性科學(xué)的研究，將復(fù)雜性任務(wù)交給虛擬的人工系統(tǒng)解決，而醫(yī)學(xué)工作者的工作必須盡可能簡(jiǎn)單化，最終希望人僅處理高心智卻“簡(jiǎn)單”的人文性和社會(huì)性任務(wù)。跨學(xué)科醫(yī)學(xué)的任務(wù)是建設(shè)新的醫(yī)學(xué)基礎(chǔ)設(shè)施，培養(yǎng)新的醫(yī)學(xué)范式和醫(yī)療文化，實(shí)現(xiàn)交叉學(xué)科醫(yī)學(xué)知識(shí)自動(dòng)化，其目的依然是減輕醫(yī)生和患者的負(fù)擔(dān)，提高醫(yī)療效益。系統(tǒng)智能醫(yī)學(xué)希望利用數(shù)據(jù)智能和智能科技，通過(guò)人機(jī)結(jié)合虛實(shí)平行的方式，將復(fù)雜性醫(yī)學(xué)和跨學(xué)科醫(yī)學(xué)的理念、方法、技術(shù)、流程付諸實(shí)踐，成為可信、可靠、易用、高效的分布式自主自動(dòng)化醫(yī)療組織和系統(tǒng)，變革現(xiàn)行醫(yī)學(xué)和健康體系，更多更好地服務(wù)人類。
3. 平行醫(yī)療和平行醫(yī)院體系
所謂平行醫(yī)療，就是利用平行系統(tǒng)和平行智能方法研究與醫(yī)學(xué)相關(guān)問(wèn)題的方法與體系，主要由基于人工社會(huì)(artificial societies)+計(jì)算實(shí)驗(yàn)(computa-tional experiments)+平行執(zhí)行(parallel execution)，即ACP方法的醫(yī)療流程和平行醫(yī)學(xué)框架平臺(tái)組成。目前風(fēng)行的“數(shù)字孿生”是平行系統(tǒng)的簡(jiǎn)單例子，而元宇宙是平行系統(tǒng)較復(fù)雜的情況。首先，需要構(gòu)建與實(shí)際現(xiàn)行的醫(yī)學(xué)研究和醫(yī)學(xué)服務(wù)對(duì)應(yīng)的人工或虛擬醫(yī)學(xué)研究步驟和醫(yī)學(xué)服務(wù)過(guò)程模型，即將其軟件化定義或數(shù)字化孿生。一般而言，一個(gè)或多個(gè)實(shí)際醫(yī)學(xué)系統(tǒng)(實(shí)際系統(tǒng))可以對(duì)應(yīng)于一個(gè)或多個(gè)人工醫(yī)學(xué)系統(tǒng)(人工系統(tǒng))，一是完成醫(yī)學(xué)醫(yī)療模型的形式化和知識(shí)表示，二是將模型的功能從傳統(tǒng)的分析轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)生成。在人工系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，開展醫(yī)學(xué)的計(jì)算實(shí)驗(yàn)，將具體問(wèn)題的“小數(shù)據(jù)”，通過(guò)這一實(shí)驗(yàn)過(guò)程和對(duì)抗生成等方法變成“大數(shù)據(jù)”，再利用機(jī)器學(xué)習(xí)和各種人工智能方法凝練出針對(duì)具體問(wèn)題的精準(zhǔn)知識(shí)，即“智數(shù)據(jù)”。醫(yī)學(xué)的最終任務(wù)是解決患者的問(wèn)題，因此，還需要在人工系統(tǒng)和計(jì)算實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上實(shí)施平行執(zhí)行：實(shí)際醫(yī)療系統(tǒng)與對(duì)應(yīng)的人工醫(yī)療系統(tǒng)各行一步，然后交換其結(jié)果并進(jìn)行比較，根據(jù)差別進(jìn)行虛實(shí)反饋，實(shí)現(xiàn)虛實(shí)閉環(huán)，如此反復(fù)進(jìn)行，利用虛實(shí)平行互動(dòng)，形成虛實(shí)之間的雙反饋和雙閉環(huán)醫(yī)療系統(tǒng)。
平行醫(yī)學(xué)的基本思路為：利用虛實(shí)的相互作用，由“單一世界”轉(zhuǎn)變成“多重世界”，完成對(duì)實(shí)際醫(yī)療過(guò)程的管理與控制，包括對(duì)有關(guān)醫(yī)學(xué)人員的培訓(xùn)和系統(tǒng)學(xué)習(xí)，對(duì)相關(guān)醫(yī)學(xué)決策和行為的實(shí)驗(yàn)與評(píng)估，使過(guò)去“摸著石頭過(guò)河”的實(shí)踐方式升華為科學(xué)化、系統(tǒng)化、精細(xì)化水平的科學(xué)管理，并能夠以可計(jì)算、可實(shí)驗(yàn)、可驗(yàn)證的方式不斷改善、不斷提高。
平行醫(yī)學(xué)系統(tǒng)的基本框架主要由實(shí)際醫(yī)學(xué)系統(tǒng)和人工醫(yī)學(xué)系統(tǒng)所構(gòu)成的平行系統(tǒng)，以及學(xué)習(xí)與培訓(xùn)、實(shí)驗(yàn)與評(píng)估、管理與控制3個(gè)功能平臺(tái)組成(圖 2)。利用平行系統(tǒng)的虛實(shí)互動(dòng)和平行驅(qū)動(dòng)，對(duì)虛實(shí)之間的行為進(jìn)行交換、對(duì)比和分析，完成對(duì)各自未來(lái)狀況的借鑒、預(yù)估和優(yōu)化，相應(yīng)地調(diào)節(jié)各自的運(yùn)行管理與控制方式，實(shí)現(xiàn)相關(guān)人員和算法的學(xué)習(xí)與培訓(xùn)、相關(guān)決策和行為的實(shí)驗(yàn)與評(píng)估、相關(guān)過(guò)程與服務(wù)的管理與控制。
圖 2 平行醫(yī)療系統(tǒng)的基本框架
盡管在科學(xué)上已取得了許多重大進(jìn)展，但醫(yī)學(xué)在本質(zhì)上還是一門實(shí)驗(yàn)學(xué)科，依然按照“吃一塹，長(zhǎng)一智”的方式進(jìn)化發(fā)展。在一定意義下，平行醫(yī)學(xué)就是利用信息和智能技術(shù)，把在物理世界的“吃一塹”，換成在知識(shí)虛擬世界的“吃一塹”，把在虛擬世界認(rèn)知上的“長(zhǎng)一智”，換成在物理世界實(shí)踐上的“長(zhǎng)一智”，特別是虛擬的“吃一塹”可以通過(guò)知識(shí)自動(dòng)化和數(shù)字人醫(yī)生的形式大范圍地快速進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，把醫(yī)學(xué)的“小數(shù)據(jù)”變成“大數(shù)據(jù)”，再凝練成“智數(shù)據(jù)”，實(shí)現(xiàn)低成本、高效益、廣智慧。目前，平行系統(tǒng)和平行智能的方法已在軍事、國(guó)防、經(jīng)濟(jì)、制造、教育等領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用[5-10]，并在痛風(fēng)、皮膚、眼科、手術(shù)、制藥和醫(yī)學(xué)圖像等方面開始了一系列的探討[5-10]，有待進(jìn)一步開展更加深入細(xì)致的系統(tǒng)化研究與實(shí)踐。
顯然，針對(duì)平行醫(yī)療技術(shù)，現(xiàn)存的醫(yī)院管理與服務(wù)體系也應(yīng)進(jìn)行相應(yīng)的變革，其關(guān)鍵是引入數(shù)字人醫(yī)生的理念和方法，實(shí)現(xiàn)醫(yī)療服務(wù)的知識(shí)自動(dòng)化。因此，醫(yī)院本身也必須虛實(shí)一體，將目前的醫(yī)院信息系統(tǒng)進(jìn)一步數(shù)字化、平行化和智慧化。此外，醫(yī)院之間也應(yīng)形成一種新型的合作關(guān)系，在“孤島”和保護(hù)隱私的前提下，實(shí)現(xiàn)共同提高、共享服務(wù)。聯(lián)邦醫(yī)院體系就是面向這一方向的一種新的技術(shù)[5]。其核心就是利用區(qū)塊鏈和DAO技術(shù)，以及面向人類的編程(HOP)和操作系統(tǒng)(HOOS)，特別是引入數(shù)字人的數(shù)字人格與相應(yīng)人類性格的適配算法，通過(guò)共識(shí)算法和聯(lián)邦控制實(shí)現(xiàn)聯(lián)邦數(shù)據(jù)，進(jìn)而由智能合約和聯(lián)邦管理實(shí)現(xiàn)聯(lián)邦服務(wù)和聯(lián)邦智能，構(gòu)成智慧醫(yī)院體系，走向真正集預(yù)防、主動(dòng)、精準(zhǔn)、個(gè)性化于一體的平行系統(tǒng)智能健康與醫(yī)療，即“P5”醫(yī)療。
4. 展望
畢寶德(Peabody, 1881—1927)是西方現(xiàn)代醫(yī)學(xué)史上的傳奇醫(yī)生，他的傳世名言是：“臨床醫(yī)生的一個(gè)基本品質(zhì)就是人道精神，因?yàn)檎疹櫤没颊叩拿卦E就在照顧的過(guò)程之中(One of the essential qualities of the clinician is interest in humanity, for the secret of the care of the patient is in caring for the patient)”。一百多年前，正是畢寶德幫助洛克菲勒基金會(huì)制定了創(chuàng)立北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院和醫(yī)院的決策和規(guī)劃。為了使“照顧好患者”從一門藝術(shù)成為一門科學(xué)，從而更好地救助患者，畢寶德引領(lǐng)美國(guó)醫(yī)院和醫(yī)學(xué)院發(fā)起從傳統(tǒng)向近代科學(xué)變革的運(yùn)動(dòng)，在醫(yī)院中引入實(shí)驗(yàn)室探索和案例研究制度，推動(dòng)醫(yī)生從傳統(tǒng)匠人轉(zhuǎn)為研究型學(xué)者。彼時(shí)正值傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)向現(xiàn)代醫(yī)學(xué)過(guò)渡的關(guān)鍵時(shí)期。他不但在哈佛醫(yī)學(xué)院和波士頓城市醫(yī)院推行并實(shí)踐其理念，還力推將其納入北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院和醫(yī)院的建設(shè)方案和實(shí)施之中，認(rèn)為“協(xié)和不但在人員、設(shè)備和設(shè)制上屬世界一流，而且其選擇和照顧患者的方法、醫(yī)護(hù)人員學(xué)習(xí)與交流的方式尤具特色，可與當(dāng)時(shí)世界上最先進(jìn)的醫(yī)學(xué)院在科學(xué)醫(yī)療前沿?cái)y手共進(jìn)” [11]。
一百年后的今天，醫(yī)學(xué)科技發(fā)生了天翻地覆的變化，但畢寶德“照顧好患者”的信念依然是醫(yī)學(xué)的起源和目標(biāo)。在巨大的科技進(jìn)步之后，人們發(fā)現(xiàn)我們必須綜合考慮醫(yī)學(xué)的科技性、人文性和社會(huì)性，否則將無(wú)法“照顧好患者”。這正是以人工智能和智能科技為基礎(chǔ)的智慧醫(yī)療的歷史使命和動(dòng)力：從復(fù)雜性科學(xué)、多學(xué)科交叉和組織系統(tǒng)化智能的角度，統(tǒng)籌人類健康的科學(xué)、人文、社會(huì)等屬性，不但推動(dòng)從“P4”至“P5”的精確智能醫(yī)療進(jìn)程，還要加速實(shí)現(xiàn)“6S”的新一代人類智慧健康體系。
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