《明日醫學》:如何讓AI生吞活剝資訊之餘,對革新健康醫療有具體作為?

《明日醫學》:如何讓AI生吞活剝資訊之餘,對革新健康醫療有具體作為?
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其實,這原則適用於數位化醫學的整體發展:未來醫學將被DNA分析資料、所有病歷檔案,以及愈來愈龐大的臨床試驗與研究專案資料庫推著往前邁進。

文:湯瑪斯.舒茲(Thomas Schulz)

癌症的病程發展,基本上是個資訊工程問題

九十九號建築的極深處,在一個擺滿監視器的無窗空間裡,伊凡.塔洛波夫(Ivan Tarapov)正在做攝護腺腫瘤的3D觀測,在一張張新完成的電腦斷層攝影圖片中愈挖愈深,為的是規劃出合宜的放射線治療計畫。而隔壁的實驗室中,迪絲妮.譚(Desney Tan),醫學資訊工程專家,則正忙著自電子捕蚊陷阱中把蚊子刮出來,而後將繼續研究其中的茲卡病毒或其他病原體。不過,此處卻無人穿著白袍,護士與醫師在哪裡?這裡也沒有病床,取而代之的是一排排緊鄰的伺服器,走廊牆上則掛著比爾.蓋茲的肖像。

九十九號建築,四層樓高,長寬各一百公尺,坐落於鄰近西雅圖的針葉林中,這裡不是醫院,而是微軟的研發總部。該集團近期內已安排數千名科學家投入各種新穎的研究專案中,同時也有許多專家正研擬著新的事業模式,但這些心力投注的方向與Windows、Word與Excel愈來愈無關,反而經常與癌症、幹細胞,以及治療法與藥物相關。「真的很令人振奮,好期待,簡直不知在醫學方面會有什麼樣的發展,我的老天。」彼得.李(Peter Lee)說,他是微軟研發團隊的負責人,網路安全領域教授,並且是隸屬美國國防部的頂尖研究學者。他本是個嚴肅冷靜的資訊工程師,但只要一提起醫學相關話題,他的興奮之情就會溢於言表:「醫學已經成熟到可以掀起革命了!」而這都要拜數位化之賜,感謝科技的進步。

微軟以「Healthcare NExT」為名在醫學方面投注心力,為的不外乎「促進健康醫療系統的轉型」,彼得.李說。期望在努力之下,醫學研究能持續向前發展,醫療照護因新式療法而得到改善,醫師有機會使用新設備,並從而減輕患者與政府的財務負擔。該集團已有數十個相關專案進行中。有些是很實用的,例如新式語音辨識系統,方便醫師在檢查過程中,將觀察心得同步口述輸入電腦,免去事後再聽錄音打字的工作。而有些則是較具前瞻性,有如醫學登月計畫,眼光放在個人醫療的未來,將診斷以及為每人量身打造的療程,植基於基因組分析上。微軟研究人員稱之為「計算癌症」(computing cancer),即運用電腦戰勝癌症:新式演算法將助醫療人員更加了解造成疾病的根源,機器智慧使得基因組分析日趨完美,藥物的雞尾酒式調配更加精進,而新式資訊工程處理法則將破解基因密碼,並將如電腦軟體般加以編輯。

「我們若能控制與調節癌症,這種病就會變得跟其他慢性病一樣,問題就解決了。」雅思敏.費舍(Jasmin Fischer)說。她是英國劍橋大學(University of Cambridge)教授,與微軟有密切的合作。那還要多久才能到達這種地步呢?「我想,某幾種癌症應該五年內便可辦到,但十年之內一定能全面適用。屆時我們就非常可能會有個無癌症的世紀。」這是癡人說夢嗎?還是頭殼壞去?絕對不是,克里斯多福.畢修普(Christopher Bishop)說。他是微軟英國劍橋研究實驗中心負責人,資訊工程教授,英國皇家學會(Royal Society)成員,世界級的人工智慧專家。「我覺得,這根本就是微軟的拿手絕活,因為我們在資訊工程方面有豐富的經驗,而癌症的病程發展,基本上是個資訊工程問題。」

微軟許多專案的發展,是因人工智慧的進步而向前推進,「這是電腦發明以來,資訊科學領域轉變最劇烈的一次。」畢修普說。「資訊科學發生了動搖根本的核心變化:軟體不再由人一手打造,而是會自行從所吸取的資訊中學習與發展。」聽起來好像沒什麼,但在接下來幾年中,我們便會察覺到其無所不在的影響,「可以說,我們生活中各方面都會有所改變。」畢修普又說。所以當務之急便是:如何讓此軟體與機器在生吞活剝無數資訊之餘,能真正更加理解這世界,並具體作為革新健康醫療體系之用?而這個就是荷泛.彭恩(Hoifung Poon)的工作了,他是資訊工程博士,微軟的基礎科學研究員,常把這種話掛在嘴邊:「醫學是很不明確的,但智慧型機器終於可以改變這種狀態。」

彭恩負責「漢諾瓦計畫」(Project Hanover),該計畫的目標是研發供精準醫學使用的人工智慧。微軟所跨出的第一步,是教導機器閱讀,讓機器也能理解文字,因為大多數的醫學知識是以文字形式呈現:數十億篇章的科學文獻內,蘊藏了無數生物發展過程、治療機制與臨床試驗資訊。目前最大的資料庫裡,已存有兩千七百萬份醫學論文可供數位存取閱讀。全球還有上千上萬的癌症研究,其研究成果也陸續公開發表中。但誰有辦法讀完這麼多內容呢?「只有機器辦得到。」彭恩說。

微軟已建立了一個公開且可自網路進入的人工智慧系統:醫師填入不同的搜尋項目,例如蛋白質與某種藥物名稱,軟體就會開始爬梳所有文獻,找出現有相關資訊再加以組合。該軟體不僅要有秒刷龐大資訊量的能力,還得有辦法正確詮釋以下這種句子:「p70(S6)激酶參與人類免疫缺陷病毒gp41包膜蛋白在人類單核細胞IL-10上調的作用。」