本文摘自《AI創世紀》，寶鼎出版
狼瘡是自體免疫系統攻擊體內組織與器官所導致的疾病，這種疾病一開始很容易造成誤診，要到體內器官受到了嚴重損害才進行治療，對患者而言是很悲哀的事情。我最近和HealthTell創辦人比爾・科爾斯頓（Bill Colston）談到醫學界對此疾病的診斷現況，以及將來人工智慧如何增強這方面的能力。
HealthTell的技術已經從原本相對簡單的基因檢測躍升為診斷測試（diagnostic test），能夠廣泛地檢驗免疫系統的狀況。
「以今日的診斷來講，人不是『生病』就是『健康』這二種狀態，」科爾斯頓解釋說。「要是生病了就去看醫師。但我們發現這並不是疾病的進程。疾病是經過一段長時間的演變，然後身體開始抵抗疾病，等到疾病占了上風，人就生病了。我覺得AI系統若是能預測人何時會落在這段從健康到生病的進程，就真的會變得很有意思。」
他認為系統所提供的資訊，可讓病患有能力在被疾病擊倒前先一步做出改變。自體免疫疾病就像很多文明病一樣，只要及早因應，便能制敵機先。
別怕！醫師不會被取代，反而診斷更精準
科爾斯頓所說的系統可能要十年後才會出現，但是從IBM的華生系統已經可以看出一些端倪，該系統正是使用人工智慧來加強診斷（diagnostic）。不過，這種能夠將科爾斯頓的技術發揮到極致的系統，有一個很大的障礙致使它難以落實，那就是資料太少。
舉例來說，AI應用於自駕車領域之所以成效斐然，是因為內嵌在車體內外及周遭環境中的感測器可即時產生數千筆測量資料。但是就人體來說，我們尚無法取得足夠的資料點來預測身體未來的狀況，也沒有清楚明確的結果可用來訓練AI系統。先開發出測量系統乃HealthTell當務之急的挑戰，而科爾斯頓的技術也已經準備好應戰。誠如深度學習演算法的例子所顯示的，一旦有了足夠的資料，也就是針對足夠的大量人口測量一段長時間後，就可以收集到深度與廣度兼具的資料，好透過機器學習來求得精準的診斷結果。
科爾斯頓所憧憬的AI未來，不會有醫師完全被電腦取代這回事，而是AI用豐富的資訊來增強人類智慧。
「AI有了大陣仗的智慧型感測器和掌握各種療法之後，就能夠提供持續性的縱向資料，供醫師做出精準的診斷，」科爾斯頓表示。「這使得醫師更容易判斷病人究竟何時應該來做治療。現今診斷疾病的方式還是很粗略，醫師想必一定很高興可以接觸到更多這一類資訊。」
科爾斯頓深信，使用尖端的AI診斷系統可以扭轉這種趨勢，提升一些基本層面的效率，讓主治醫師有更多時間瞭解病患，因為AI系統可輔助他們解讀複雜的資料，同時又能讓他們將這些資料與其他有類似症狀的病患做比較。
當然，就和其他很多領域會面臨到的狀況一樣，醫學界利用AI增強人類能力也引發了社會的焦慮。有人害怕醫學界的人性因素，也就是實際的照護與治療工作會被冷冰冰的科技方案取代。科爾斯頓曾在美國負責核子武器設計的二大單位之一「勞倫斯利弗莫爾國家實驗室」（Lawrence Livermore National Laboratory）擔任研究員20年，負責設計能夠打擊生化恐攻活動的技術。有了設計新反恐技術的經驗，使他堅信社會對AI的恐懼都是受到誤導所致。
驚奇！將基因「剪下貼上」，進程已10年有成
基因定序和創新診斷技術將AI變成解碼器，揭開人類的生物基因，就像HealthTell。其中最顯著的莫過於最近在基因編輯方面的發展，譬如CRISPR-Cas9 的運用。這門技術可以讓科學家將修飾蛋白質（modified protein）注入人體以剪切基因，作用跟剪刀差不多，然後再重新建構基因。2016年10月28日，中國四川大學的研究人員抽出人類免疫細胞，並使用這種CRISPR技術加以編輯，把防止身體攻擊健康細胞的基因「挑出來」。他們把該基因「剪下來」後，再將細胞重新注入肺癌患者體內，目的是希望這些編輯過的細胞可以專門攻擊癌細胞。
科學家後來跳過結構簡單的細菌，利用這已有十年歷史的發現來編輯DNA序列。此時此刻，就在中國科學家搶頭香之後，人類已經可以開始編輯自己的基因了。
1997年出版的《潛水鐘與蝴蝶》（The Diving Bell and the Butterfly）一書，把閉鎖症候群這種只剩精神敏感度尚存的全身癱瘓性疾病，描繪得既淒楚又美麗，並在2007年改編成電影，由朱利安・許納貝（Julian Schnabel）執導，榮獲多項大獎。這個由記者兼時尚總監尚－多明尼克・鮑比（Jean-Dominique Bauby）所寫的自傳故事，詳述了他和閉鎖症候群搏鬥的過程，以及他只靠左眼的眨眼模式來寫作的驚人能力。
然而，游標和電腦最新近的發展，卻完全拋開了眨眼機制與轉譯人員。那位外界只知道她叫「HB」的女士，改在頭蓋骨底下植入電極。雖然這些電極並沒有穿入腦部組織，卻足以接觸HB的大腦，精準反映她的腦波活動。外科醫師把HB頭蓋骨底下的電極連結到她胸腔內的裝置，而該裝置具有無線連線能力，可以連線到平板電腦。
沒有邪惡的科技，只有錯誤的應用
機器學習演算法總算有能力區分HB的貝塔（beta）和伽瑪（gamma）腦波，進而學會哪一種腦部活動和捏捏手指這類小型動作行為是相互關聯的。HB在這種演算法的輔助之下，沒多久就能夠單用意念來移動平板電腦上的游標。研究人員在HB的平板螢幕置入大大的字母表，她只要「想一想」點按滑鼠的感覺，就可以單靠意念選取不同的字母。機器學習認出她的意圖之後，會在螢幕上將她的選擇記錄下來，以一分鐘一、二個字母的速度慢慢辨讀出來。HB現在已經能夠與外界溝通，不再閉鎖在自己的身體裡了。
不管是用機器學習幫助人類擺脫不明疾病的磨難，或是透過基因編輯技術來修改人類的細胞，抑或是探觸神經訊號並利用機器學習讓閉鎖症候群患者脫離身體的桎梏，AI都一定會在接下來的數十年更進一步推升醫療技術。
爭議是少不了的，倫理層面的探討也有其必要，比方說擔心出現「設計嬰兒」（designer baby，即基因工程嬰兒）、有可能產生「超人類物種」（superhuman species）的風險，或單純因為神經裝置被駭而導致始料未及的後果等等。然而，雖說免不了有這些憂慮，但如果因此躊躇於追求AI技術的提升，便等於把社會駛向錯誤的方向。科技與科學就是自然會出現；換句話說，思想會不斷地進步，突破後必然再創突破。
正如比爾・科爾斯頓所指出的，「就是擔心不知道某種技術會有什麼特殊應用，所以更不能放慢進步的速度。無論是何種應用方式，終究都會出現，因為某個地方的某個人一定會發明它，因此最好的辦法就是控制它、駕馭它，趁早善加利用那些應用做法。科技本身絕對不邪惡。」
