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技术必然会导致医生权力的丧失吗?,患者,丹尼尔,数据
2025-03-26 03:34:22
技术必然会导致医生权力的丧失吗?,患者,丹尼尔,数据

《精准医疗》,[美(mei)]格伦·德弗里 [美(mei)]杰瑞(rui)米(mi)·布莱克曼 著,何健 译,湛庐学问丨浙江科学技术出版社2025年3月版。

一些(xie)医生可能担心这些(xie)工具(ju)会取代他们(men)。如(ru)果一款应用程序可以告诉你,你患了什么病,以及如(ru)何治疗,那谁还需要医生呢?对此,大家(men)不得不提及IBM的超级计算机(ji)沃森在为癌症治疗提供智能建(jian)议时的失败:计算机(ji)并(bing)不总是正确的。因此,人工智能可以为大家(men)做很多事,但它不能取代人类的判(pan)断、人类的经验和复杂的人类决策。废进废出的原则(ze)既适用于数据,也适用于对预期结果的假(jia)设。

假(jia)如(ru)你是一名癌症患者(zhe),你希翼在医院的病房(fang)里多活几年,还是希翼在外面的世界里少活几年?当你面对这种选(xuan)择时,并(bing)没有正确或错误(wu)的答案。不同的患者(zhe)可能有不同的倾向。计算机(ji)无法帮助大家(men)做出决策,但医生可以。人工智能可以替代一些(xie)机(ji)械性工作,如(ru)测(ce)量血糖,在合适的时间(jian)以准确的剂量给糖尿病患者(zhe)注射胰岛素。这些(xie)事情可能会让医生感到无聊,因此他们(men)可能会忽(hu)略,甚至会犯错误(wu)。但即使如(ru)此,人工智能也不能取代医生。相反,它的存在使医生有更多的时间(jian)去思考、制定策略、进行更高层次的工作,而机(ji)器人和预测(ce)模型是无法做到这一点(dian)的。

其实,大家(men)正在讨论的是扩展(zhan)医生的工具(ju)箱。就像某些(xie)产品增强了患者(zhe)的控制能力一样,如(ru)像Ava手环这样的可穿戴设备,同理,大家(men)有越来越多的方法让医生获(huo)得更多的信(xin)息,或至少增加这种可能性。比如(ru)医生希翼患者(zhe)穿戴什么、追踪什么或报告什么,哪些(xie)数据将有助于医生做出更好的医疗决策和更有成(cheng)效的预测(ce),对于哪些(xie)因素大家(men)需要进行更精确的测(ce)量而不是只依赖于患者(zhe)的常(chang)规描(miao)述,在哪些(xie)情况下客观数据可能会改(gai)变治疗方法。

《尖(jian)端医疗的真(zhen)相》(2018)剧照。

有一种观点(dian)认为,技术必然会导致医生权力的丧失,我强烈反对这一观点(dian)。新技术不是为了剥夺医生的权力,而是为了赋予他们(men)更多的力量以实现变革(ge),使其发现和提供更好的治疗来改(gai)善患者(zhe)的生活。不可否认,自动(dong)化消(xiao)除了机(ji)械式任务,机(ji)器人可以在生产线上替代人类。但人体是非常(chang)复杂的,而且大家(men)生活的环境也越来越复杂多变,关于疾病和健康的相关常识也在不断更新。此外,管理大家(men)的新工具(ju)也在不断被(bei)发明出来。如(ru)果有医生想要按照他在医学院学到的规定例行公事,而不想积极参与由患者(zhe)方程式驱动(dong)的世界,那他确实应该担心自己会被(bei)算法或机(ji)器人取代。但我所信(xin)赖并(bing)希翼得到其治疗的医生,对此不会有任何担忧。

新技术并(bing)不是要取代医生

丹尼尔·雅德加尔博士拥有哈(ha)佛大学学士学位和康奈尔大学医学博士学位,他曾在纽约市的一些(xie)顶(ding)尖(jian)机(ji)构工作。他也是我的私(si)人内科医生,他相信(xin),正如(ru)所有人都应该相信(xin)的那样,新技术并(bing)不是要取代医生,而是为医生提供更强大的工具(ju),帮助他们(men)管理患者(zhe)的健康,以便让患者(zhe)过上更长寿、更优(you)质的生活。

丹尼尔希翼使用这些(xie)新工具(ju),能在患者(zhe)出现临床症状之前诊断出其患有心脏病或癌症。为此,他改(gai)变了作为医生的整体工作方式。与传统医生不同,丹尼尔博士不只是希翼每年观察一次患者(zhe),收集一些(xie)孤立的数据点(dian),他更希翼看(kan)到比这些(xie)孤立的数据点(dian)丰富得多的图(tu)景。他让患者(zhe)持(chi)续监测(ce)血压(ya),追踪睡(shui)眠数据、心率变异性、压(ya)力标志物等。他将所有这些(xie)数据整合在一起,以深入了解患者(zhe),并(bing)做出更明智、更好的决策。他看(kan)到医学实践正走在一条信(xin)息和工具(ju)均更丰富的道路上,那里不仅有药物和设备,还有由追踪器、数学模型等组成(cheng)的数字系统。

我第一次去找丹尼尔时,做了一次体检(jian),他希翼我提供给他大约2000毫升的血液。后(hou)来,当我告诉别人这件事时,他们(men)都感到吃惊,但用丹尼尔博士的话说:“我想尽可能获(huo)得更多的信(xin)息,包括客观的和主观的。大家(men)治疗患者(zhe)的很多建(jian)议都是基于总体人口统计数据,以及某人达到某个年龄时的成(cheng)本效益来分析的,但这忽(hu)略了每个人的独(du)特(te)情况。”

只是想知道我的年龄,还想从能评估的每个角度(du)来了解我是什么样的人。“尤其是随着生物标志物、基因组学、蛋白质组学等技术的进步,大家(men)发现每个患者(zhe)都是不同的。大家(men)需要查(cha)看(kan)每个患者(zhe)身上具(ju)体发生了什么。”

《尖(jian)端医疗的真(zhen)相》(2018)剧照。

丹尼尔根据患者(zhe)的冠状动(dong)脉钙化分数来进行风险(xian)分层,如(ru)患者(zhe)是否更有可能患上需要药物治疗的心脏病。他也关注患者(zhe)的睡(shui)眠问题(ti)。他曾说:如(ru)果有良好的、客观的睡(shui)眠测(ce)量方法,那该多好。除此之外,他还非常(chang)关注患者(zhe)的饮食和运动(dong)情况。在观察患者(zhe)血压(ya)的变异性时,他看(kan)的是连续的血压(ya)测(ce)量数据,而不是零星的测(ce)量数据。“这些(xie)额外的数据总是有帮助的,”丹尼尔说,“它们(men)能帮助我在患者(zhe)的医疗保健方面做出更好的决策,比如(ru)根据患者(zhe)的血压(ya)是否每晚都会下降进行干预。”

“目前最大的人口健康问题(ti)之一是心力衰竭。”丹尼尔说明说,“从患者(zhe)的健康角度(du)和成(cheng)本角度(du)来看(kan),努力减(jian)少患者(zhe)因心力衰竭而入院的次数是非常(chang)重要的。有一种测(ce)量设备使用了阻抗法,即当阻抗下降时,它会显(xian)示(shi)患者(zhe)即将出现心力衰竭。此时,虽然患者(zhe)还没有表现出相应的症状,但如(ru)果心脏起搏器或其他设备显(xian)示(shi)阻抗正在下降,我会加倍给药,这样患者(zhe)就不会出现紧急(ji)情况了。在症状出现之前,我可以从数据中预测(ce)到这一点(dian)。”

让医生提前从数据中看(kan)到问题(ti)即将发生,正是患者(zhe)方程式的全部意义所在。丹尼尔希翼得到尽可能多的有用数据,他说:“我希翼有一套综合数据可以告诉我患者(zhe)连续的心率变异性、吸烟数量、血压(ya)水平、替代压(ya)力指(zhi)标、白天的专注时长、什么都不做的时间(jian)……以及关于饮食、营养、运动(dong)的客观数据,快速眼动(dong)睡(shui)眠量……我能获(huo)得无尽的信(xin)息来优(you)化对患者(zhe)的护(hu)理。这一切(qie)绝对会影响我与每一位患者(zhe)的交(jiao)流。”

他表示(shi),如(ru)果保险(xian)企业也能测(ce)量这些(xie)数据,并(bing)根据这些(xie)数据的改(gai)善程度(du)向他支(zhi)付(fu)报酬,那就更好了。他坚称:“大家(men)的利(li)益是一致的。”

《尖(jian)端医疗的真(zhen)相》(2018)剧照。

丹尼尔丝毫不担心人工智能会取代他和他的职能。“医学的艺(yi)术在于利(li)用这些(xie)主观和客观的数据点(dian),并(bing)尝试优(you)化它们(men)。如(ru)何从方法和质量的角度(du)来使用资源呢?这不仅仅涉及一个公式。患者(zhe)希翼得到的不仅仅是标准治疗,他们(men)还想要感觉良好。如(ru)果他们(men)活得时间(jian)更长,他们(men)希翼保持(chi)正常(chang)的认知能力,希翼独(du)立,但做出这些(xie)决策需要的不仅仅是数据,还需要把眼光投向更远的地方。”

而且,要真(zhen)正改(gai)变大多数患者(zhe)的状况,需要的不仅仅是一份打(da)印出来的数据报告,医患关系也非常(chang)重要,这是数据本身无法创建(jian)的。丹尼尔说:“技术所不具(ju)备的一个方面,就是医患之间(jian)的纽带(dai)。设备虽然善于诊断和预防疾病,但在真(zhen)正治疗患者(zhe)时不那么得心应手。医生的作用是预测(ce)患者(zhe)可能会发生什么,并(bing)进行有用的、有意义的讨论,从一开始就阻止问题(ti)的发生。而仅凭数据做不到这一点(dian)。”

大家(men)无法对数字化医生撒谎

确实,正如(ru)丹尼尔所说,医生需要超越数据。在一个由患者(zhe)方程式驱动(dong)的世界里,高效的医生不仅仅会治疗特(te)定的疾病,还会与患者(zhe)合作,管理患者(zhe)的健康,优(you)化患者(zhe)的生活。他们(men)会密切(qie)监控患者(zhe)的健康轨迹,而这些(xie)轨迹是由前文讨论过的多维相图(tu)中的患者(zhe)方程式所定义的。而医生更可能会面临的陷阱在于过度(du)依赖数据。

医疗大拿们(men)说:“大家(men)不能混淆数据交(jiao)换和常识交(jiao)换。在慢性病方面,如(ru)果大家(men)不能有效地将这些(xie)工具(ju)融入临床实践和患者(zhe)护(hu)理中,那大家(men)不会取得太(tai)大的进展(zhan)。”有时,数据可能会太(tai)多、太(tai)过冗杂,仅靠数据,大家(men)能实现的目标会很有限。

尽管如(ru)此,数据仍然可以改(gai)变现状。不妨想象一下未来的医生诊所,正如(ru)消(xiao)费者(zhe)数字健康企业Livongo的实行主席格伦·图(tu)尔曼在《福布斯(si)》杂志上的一篇文章中所描(miao)述的那样:“想象一下,你在智能手机(ji)上收到一条信(xin)息——你的医生想要见(jian)你,以确定你的咳嗽是季节性哮喘还是充血性心力衰竭的恶化。”未来的医生可以提前预约实验室,利(li)用一系列家用检(jian)测(ce)设备,也可以通过患者(zhe)智能手机(ji)上的应用程序或其他设备,收集任何必要的数据,使面对面的交(jiao)谈更准确、更高效。

未来,数据会被(bei)预先(xian)加载并(bing)随时可用。希望医生在一次诊疗中完成(cheng)所有事情是不合理的,尤其是当他们(men)第一次接(jie)触患者(zhe)时,他们(men)知道的信(xin)息极其有限。但这种情况将会改(gai)变,人们(men)对医生的希望值也会得到调整。并(bing)且,这还有一个附加的好处:无论测(ce)量结果好坏(当涉及真(zhen)正帮助医生做出能改(gai)善大家(men)健康的决策时,这绝对是有利(li)的),大家(men)无法对数字化医生撒谎。传感器知道大家(men)是否进行了锻炼,大家(men)吃了什么,大家(men)是否服药了。仅仅是这种客观真(zhen)实性就能推动(dong)患者(zhe)治疗产生巨大的进步。

《尖(jian)端医疗的真(zhen)相》(2018)剧照。

堪(kan)萨斯(si)大学医学中心的拉杰什·帕华博士在接(jie)受《健康情报》采(cai)访时,先容了智能手机(ji)或智能手表等可穿戴设备是如(ru)何帮助他治疗帕金森病患者(zhe)的:“我可以追踪患者(zhe)几天内的身体运动(dong)情况,记录他们(men)出现震颤的次数和严重程度(du),并(bing)将他们(men)的运动(dong)情况与左(zuo)旋多巴治疗方案进行关联,这种药物通常(chang)每4小时服用一次。”

当然了,帕华博士的临床判(pan)断在这一过程中仍然至关重要,这是不可否认的。我再分享一个医疗保健行业之外的例子,它能更清楚地支(zhi)持(chi)这一观点(dian)。1983年9月26日晚,苏联军队的斯(si)坦尼斯(si)拉夫·皮(pi)特(te)罗夫中校正值夜班,监控预警核卫星。根据《华盛顿邮报》对这一情况的描(miao)述:“突然,警报大作。他面前面板上的一个红色按钮闪烁着‘启(qi)动(dong)’的字样。电脑屏幕显(xian)示(shi)着‘发射’这两个红色的粗体字。”这是在告诉他,美(mei)国刚刚发动(dong)了一次核攻击(ji)。

根据预警系统的提示(shi),美(mei)国已经发射了5枚导弹。皮(pi)特(te)罗夫需要做出决策,是通知指(zhi)挥官进行反击(ji),还是告诉他们(men)系统出错了。他的直(zhi)觉告诉他是系统出错了,他对指(zhi)挥官也是这样说的。皮(pi)特(te)罗夫对《华盛顿邮报》说:“我心中有种奇怪的感觉。我不想犯错误(wu),我做出了决定。事情就是这样的。”

尽管机(ji)器显(xian)示(shi)与皮(pi)特(te)罗夫的直(zhi)觉判(pan)断相反,但他是对的。无论是在可能的核战争中,还是在医生的办公室里,技术并(bing)不总是万无一失的,它并(bing)不总能给出正确的答案。不过,它确实可以帮助医生做出更好的决策,以大家(men)在几年前无法想象的方式增强医生的能力。像丹尼尔这样的医生,一旦他们(men)接(jie)受了这些(xie)新的数据来源,就会更有竞争力。而那些(xie)不适应这些(xie)新变化的医生可能会流失一些(xie)患者(zhe),尤其是那些(xie)希翼充分利(li)用新技术的患者(zhe)。

本文选(xuan)自《精准医疗》,较原文有删(shan)节修改(gai)。已获(huo)得出版社授权刊发。

原文编辑(zhe)/[美(mei)]格伦·德弗里 [美(mei)]杰瑞(rui)米(mi)·布莱克曼

摘(zhai)编/安也

编辑/张进

导语校对/赵琳

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