“医学是一门不确定的科学,也是一门概率的艺术。”
-威廉·奥斯勒爵士
同一天有两个人来到我的诊所,他们有典型的头颈癌症状。
每个人都报告了长达数周的单侧咽喉不适、耳痛和颈部肿块。每个人都有吞咽困难,为了适应疼痛,他们改变了饮食。当他们张开嘴时,每个人的喉咙里都有一团带着血的东西。到处都是危险信号。
以下是他们的更多共同点。
在见我之前的几周,他们都曾在他家附近的一家免预约诊所寻求帮助。每个人都服用了抗生素,并被告知喉咙感染。每个人都得到了安慰,说事情会在几周内好转,但如果他的喉咙疼痛持续下去,他可能会想打电话给他的主治医生,并安排一个约会。
在我作为头颈部癌症外科医生的实践中,这些故事令人沮丧地普遍存在。由于喉癌相对罕见,出现典型症状的患者通常被认为有更多的常见问题。我曾见过一些癌症患者在拔牙、进行了几个月的颞下颌关节治疗和反复使用抗生素之后来到我的诊所。最终,在来见我们的团队之前,每个病人都经历了挫折、远离工作的时间、不必要的检查和不必要的开支。但由于每个人最初看到的是不同的医护人员,所以情况是一样的。
当然,在诊所工作的人已经尽力了。我们被教导说,“普通的事情经常发生”,“当你听到马蹄声时,想想马,而不是斑马。”但是我们怎样才能帮助我们的医生和执业护士对不寻常的诊断保持开放态度呢?我们如何分享我们的经验,使我们的系统“更智能”?
设想一下这样的情景:
当地急救中心的医护人员看到一个有病史和检查的病人,就像上面描述的人一样。她将症状和检查结果输入电子病历系统。当她输入数据时,系统会搜索数据库,其中包括来自世界各地的数百万例患者故事,以及数十万份同行评议的指南和期刊文章。电脑提示她问了几个她没有考虑过的问题。屏幕弹出:“根据一系列发现,该患者左口咽鳞状癌的概率为81.4%。”
计算机自动检查患者的保险范围和家庭住址,并安排紧急CT扫描和咨询附近的癌症小组。如果医生要求进行不必要的检查或药物治疗,电脑会礼貌地提示医生有更便宜、更有效的方法。在病人被送回家之前,系统会提供有用的、符合当地文化的信息、地图和联系信息。该系统会在第二天发出电话和短信,检查病人的情况,并确保他会跟进。
我能想象这对我有多大帮助。我记得有个病人最后被发现患有喉癌,但出现了非常不寻常的症状。我一开始认为她的症状更符合非恶性诊断。如果我的医疗记录系统能够在成千上万名患者的记录中进行搜索,并找到一些以同样方式呈现的人会怎么样?我是否可以立即拓宽我的治疗方法,从而缩短我能够做出正确诊断的时间?
《纽约客》文章题为“人工智能医学肿瘤学家悉达多·慕克吉(Siddhartha Mukherjee)描述了未来我们将学会将大数据集中在临床问题上。作为例子,他描述道:深度学习现在正在开发的项目,以帮助放射科医生和皮肤科医生做出准确的诊断。
例如,计算机科学家、斯坦福大学教授、谷歌X创始人塞巴斯蒂安·特伦(Sebastian Thrun)建立了一个包括数千张皮肤病变图像的机器学习系统。Thrun已经在经验丰富的皮肤科医生面前测试了算法的诊断准确性。不出意外,计算机的表现非常好,通常比人类皮肤科医生更准确地预测黑色素瘤。在未来,Thrun认为这些基于算法的学习系统将在许多专业领域增强人类的决策能力。
IBM Watson Health和DeepMind等公司已经在为这类“学习系统”开发商业应用。需要克服的障碍很大,包括隐私和安全问题、数据质量和数据吞吐量。然而,节省金钱、资源、时间,以及——最重要的——生命的潜力,几乎在我们的视野中可见。
在我接受培训时,那种完全依靠(通常是他的)直觉和轶事经验的诺曼·洛克威尔(Norman rockwell)式的家庭医生正在淡出我的视野。年轻的医生几乎不会记得纸质书籍和期刊。下一代人将拥有更强大的工具。
你可能会问,我们到底为什么需要医生呢?慕克吉医生分享了一位皮肤科医生在诊所忙碌的一天里的故事。他指出,几乎所有她的病人在预约后都感觉好多了。“他们被触摸和审视,”他写道,“一段对话发生了。”当然,皮肤科医生所做的不仅仅是做出诊断。“(她)大部分时间都在调查原因。为什么会出现这些症状?是压力吗?一个新的洗发水吗?为什么是现在?” Perhaps future generations of caregivers will focus less on making diagnoses and more on addressing the “why” of illnesses and the importance of remaining present for patients at critical moments.
提供诊断是没有多大用处的,除非我们能围绕“这就是一切的意义”、“那么,下一个是什么?”以及“我保证会与你分享这段旅程。”计算机算法也许有一天能够实现这些目标,但我怀疑,这将是很长、很长一段时间才能实现。
那天来我诊所就诊的病人都表现得很好,我还会继续去看他们。我听他们讲故事,确认一切正常。我们谈论治疗的副作用,但也谈到他们的生活,然后握手,并安排在未来再次见到他们。让我们看看计算机算法是怎么做的。
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