2.2 疾病筛查和预测
现代医学是从人们的各种生化、影像的检查结果中去诊断是否患病，但要实现疾病的未来发展预测，还有很长一段路要走。
医学科技的进步，已经能够实现部分疾病的可能性预测了。例如，美国影星安吉丽娜·朱莉就接受了预防性的双侧乳腺切除手术，以降低患癌风险。之所以进行这项手术，是因为她有基因缺陷，罹患乳腺癌和卵巢癌的风险较高。这是从基因角度进行的疾病风险预测，而人工智能也能够根据人们的语言、神态、反应、影像等数据进行疾病的预测。
人工智能若要参与疾病的筛查和预测，需要从人的行为、影像、生化等检查结果中进行判断（图2-13）。其中，依靠得最多的检查数据是核磁共振成像（MRI）、计算机体层摄影（CT）、X光等影像数据。由于筛查方式不同，可致使其分属于不同的细分领域，因此本节的企业类型也可以归纳到其他类型中。人工智能+影像领域也是参与企业最多、产品最丰富、涉及疾病种类最多的疾病诊断领域。
图2-13 人工智能进行疾病诊断和预测的数据来源
人工智能在进行疾病的筛查和预测的过程中，除了可以通过生化、影像检查结果发现疾病的端倪外，人们的语言、文字也会成为精神健康和身体健康状况的可测指标。语言和文字形成的规律会被认知系统进行分析，这种分析得出的数据能够帮助医生更有效地预测并追踪早期的发展障碍、精神疾病和退化性神经疾病等。
目前，人工智能参与的疾病筛查和预测绝大部分是人类尚无法攻克的严重疾病，一组数据说明了这一点，如图2-14所示。其中，人工智能相关的医学论文中，癌症以892篇遥遥领先，阿尔茨海默病排名第二。[1]
图2-14 带有机器学习关键词的论文数量
现在的医学一般是在人类患病后进行诊断和治疗，但往往为时已晚。未来，在科技的帮助下，医学将从治疗疾病向预防疾病转变。
2.2.1 疾病的筛查
1．精神疾病诊断
普通的心理诊疗，医生首先要对患者的精神状况进行初诊，通过数次类似心理采访的问询来判断症状，凭经验诊断出精神疾病种类，然后对症拟定治疗方案，包括使用何种药物、多大药量等。然而，受医生主观判断和经验的限制，诊断可能会出现错误，以致迟迟不能确诊，或者不能正确判断用药种类和剂量，耽误病情。
精神分裂症患者讲话有非常显著的特征，常表现为非自主发声，讲话中短句居多，语义混乱，“这个”“那个”“一个”之类的模糊词使用频率高，表意不清。
2015年，一组研究人员根据精神分裂症患者的语言特征制作了一个人工智能模型，通过分析谈话记录，准确地预测出了哪一组人可能患精神错乱（精神分裂症主要症状）。
对于抑郁症、创伤后应激障碍（PTSD）等精神健康受损的人群来说，精神崩溃可能表现为一种缓慢发作的形式，情绪危机不会只从一次心理治疗中完全显现。2015年3月，《远程医疗与电子健康》（Telemedicine and e-Health）刊登了一篇用机器学习预测产后抑郁的论文，目的是建立产后抑郁症发作的风险分层模型，以便提前干预，同时开发了一款App，目标用户是产后希望了解自己情绪的妈妈。人工智能在创伤后应激障碍方面的诊断和治疗及对精神疾病的监控上，能起到相当大的作用。
2．自闭症筛查
美国儿科医学会建议父母在孩子出生后的第9个月到第36个月带他们进行多项发育障碍的早期筛查，其中最重要的项目就是自闭症筛查。尽早筛查可以有效地避免错过黄金干预时间。一旦错过最佳干预时间，这些发育障碍造成的影响就很可能伴随患者的一生。然而，美国疾病控制和预防中心的报告显示，美国有约15%的儿童患有不同程度的自闭症等发育障碍，但其中只有不到一半的儿童接受过早期筛查。
Cognoa[2]设计了一套应用于儿童自闭症早期筛查的人工智能App，用户通过软件可以智能地对自闭症儿童进行筛查（图2-15）。通常，自闭症儿童在3岁前无明显特征，而传统筛查方式需要提前预约、前往医疗机构、等候医生筛查等一系列程序。因此，很多父母在未发现孩子有明显异常的情况下，不会“杞人忧天”地带孩子去做自闭症筛查。
图2-15 Cognoa儿童自闭症早期筛查App
人工智能筛查App的出现，让父母不再需要进行烦琐的准备工作，只要一部智能手机就可以随时随地对孩子进行自助式的自闭症筛查。填写完孩子的基本信息，然后根据孩子的具体情况回答15～20个和他们行为有关的问题，最后系统会自动生成筛查报告。
整个筛查方案的关键在于在线问卷设计的可靠性和结果的准确性。这些问题的理论依据来源于Cognoa创始人丹尼斯·沃尔（Dennis Wall）博士超过5年的临床研究。在此期间，他的团队在哈佛医学院和斯坦福医学院对超过10万名自闭症儿童的患病情况进行了跟踪研究。
临床研究中产生的信息汇总成庞大的数据库，再利用机器对海量的医疗数据进行学习，从而训练出一套独特的算法。当用户在App中输入儿童的行为信息时，系统会根据已经建立的算法得出对应的筛查结论。
3．阿尔茨海默病预测
来自英国的Avalon AI公司通过分析脑部核磁共振图像（MRI），可以预测在未来患阿尔茨海默病的概率。该公司利用深度学习技术开发计算机医学影像诊断工具，目前对阿尔茨海默病的有效预测准确率已经达到了75%。
目前，医学界诊断阿尔茨海默病病情程度的生物指标主要有两个：一是海马体（相当于大脑记忆芯片）的大小；二是脑室的大小，因为脑室体积会随着脑组织退化而增大。Avalon AI公司的研究员通过细致地研究大脑灰质和白质的变化、脑脊液的情况，观察大脑从轻微认知损害发展成阿尔茨海默病的过程中，这些物质相应会有怎样的改变（图2-16）。
图2-16 Avalon AI脑部核磁共振图像预测阿尔茨海默病
要进行这些研究，首先需要制作一个大脑3D磁共振图像，把它与其他样本进行对比，然后用卷积神经网络（CNN）技术对这个图像中的大脑做特征分析。卷积神经网络的原理和人的皮肤类似——网络的每一层都提取这个大脑扫描图中的一些简单特征，然后层层叠加，重新组合成复杂的特征集合。这种神经网络的分析方法不仅需要横向分析同等失智程度大脑的相似特征，还需要纵向比较不同失智程度大脑的相异特征。通过层层分析对比，就能够判断大脑是否损伤，或者失智程度有多严重。
2.2.2 疾病的预测
1．脑疝预测
大面积脑梗死是一种常见且非常严重的神经内科疾病，其发病人数约占所有脑梗患者的10%，而且死亡率极高，大约为80%。[3]大量研究表明，患者在症状发生恶化之前积极干预的效果比后期干预更好，因此早期对患者预后进行有效判断，从而选择有效的治疗方案，是脑梗患者治疗成功的关键。
《中国卫生统计》2014年刊登了一篇名为《利用人工智能系统预测大面积脑梗死患者的转归》的论文。论文指出，利用人工神经网络多层感知机建立多因素预测模型，对大面积脑梗死患者的预后进行预测，在单因素模型中预测效果最好，AUROC（受试者工作特征曲线下的面积）为0.87[4]。最终得到结论：人工智能随机森林模型可用作医学辅助诊断系统，来预测脑疝在大面积脑梗死患者中的发生概率。
2．慢性肾病分级预测
目前，世界上有超过5亿人患有不同种类的肾脏疾病，但是全社会对于慢性肾病的知晓率不足10%。因为慢性肾病早期没有明显症状，很容易被忽略，很多患者都是等到肾功能恶化时才去就医。因此，肾病分级预警迫在眉睫。华南农业大学食品学院的研究员基于人工智能对肾小球过滤进行过预测，通过BP神经网络构造了预测模型，最终构建出一个实用性良好的慢性肾病分型预警模型。
3．心脏病患者死亡预测
英国科学家曾在《放射学》（Radiology）杂志上发表研究文章，研究结果认为人工智能可以预测心脏病患者何时死亡。英国医学研究委员会下的MRC伦敦医学科学研究所称，人工智能软件通过分析血液检测结果和心脏扫描结果，可以发现心脏即将衰竭的迹象。
研究人员是通过对肺高压患者的研究得到上述结果的。这项技术能让医生发现需要更多干预治疗的患者，从而拯救更多的生命。
肺内血压的增高会损害部分心脏，大约三分之一的患者会在确诊之后的5年内死亡。目前的治疗方法主要有直接将药物注射到血管及肺移植，但是医生需要知道患者还能存活多久，以便选择正确的治疗方案。
研究人员在人工智能软件中录入了256名心脏病患者的心脏核磁共振扫描结果和血液测试结果。人工智能软件测量的每次心跳中，心脏结构上均标记了3万个点的运动状况，根据这个数据，再结合患者8年来的健康记录，软件就可以预测哪些异常状况会导致患者的死亡。人工智能软件能够预测未来5年的生存情况，预测患者存活期只有一年的准确率大约为80%，而医生对于这个项目的预测准确率为60%。[5]
4．骨关节炎发展预测
卡耐基梅隆大学生物工程博士Shinjini Kundu在一次会议上展示了人工智能在骨关节炎发展方面进行预测的研究。骨关节炎是关节软骨退化造成的骨损伤或关节边缘的反应性增生，以往患者只有在感觉到疼痛而去医生处就诊时才能通过MRI图像发现问题，而此时软骨已经出现了问题。
在Kundu的研究中，通过收集大量人群10年间的软骨MRI影像数据，利用人工智能寻找健康人群和患病人群的影像差别。正常人的软骨上的水是均匀分布的，而患有骨关节炎的患者，其MRI图像上红色部位有水的聚集。人工智能通过大量图像数据的学习，能够发现正常人的软骨中的异常，从而预测出未来3年患骨关节炎的概率（图2-17）。据介绍，这套系统目前的准确度已经达到了86.2%，如果你提前知道未来可能会患上骨关节炎，那么从现在开始，就应该注意身体的各个方面，远离疾病的困扰。
图2-17 骨关节炎的预测
5．流行病风险预测
医疗人工智能通过对医疗大数据的收集分析，可在多个方面提高医疗系统的效率。人工智能在公共卫生领域中的应用，可以帮助疾控部门提升疾病预防和控制的水平。通过人工智能预测模型和医疗大数据的收集，能够完成城市或国家层面的流行病风险预测。通过这样的预测，居民健康管理水平将大大提高，有助于降低医疗成本支出。
中国平安与重庆市疾控中心联合课题组研发的全球首个流感预测模型取得阶段性进展：利用平安的大医疗健康数据、人工智能技术及重庆市疾控中心的监测数据，能够提前一周预测流感的发病趋势，并在验证中取得准确的预测效果。该流感预测模型可以帮助重庆公共卫生部门及时监控疫情，并指导民众进行疾病预防。模型能够精准预测个人和群体的疾病发病风险，提升疾病事前预防的成功率，帮助政府医疗系统降低国家疾病与防控工作的成本。
[1] 数据来源：动脉网蛋壳研究院《2017医疗大数据和人工智能产业报告》。
[2] Cognoa：世界上最大的业务智能软件制造商，其能够帮助用户提取公司数据，然后分析并汇总，最终得出报告。
[3] 数据来源：动脉网蛋壳研究院《2017医疗大数据和人工智能产业报告》。
[4] AUROC为综合评判灵敏度和特异的指标，AUROC越大，其预测的准确性超高。
[5] 数据来源：动脉网蛋壳研究院《2017医疗大数据和人工智能产业报告》。