2017年11月，正當全國53萬執業醫師考生通宵達旦，用盡各種方法溫習的時候，一大部分的人的成績被一個機器人超過了。 執業醫師考滿分成績為600分，合格線為360分，科大訊飛和清華大學共同研發的機器人“智醫助理”以456分通過。 人工智能開始衝擊中國的醫療了。什麼是人工智能？中醫如何人工智能呢？假如AI學會了中醫，會是怎樣的呢？
人工智能=數據+算法
人工智能的定義為機器展現出的智力，主要表現為能解決問題的能力, 就以早前很火的Alpha Go 為例， Alpha Go 的算法讓它有了兩個神經網絡，功能就像人或動物的大腦一樣，會根據環境，做出改變。比如說在棋盤中他現在有三個可以下的選擇，下了一個，他輸了，這時候他就會記住這個結果，從而在下次類似的情況中做另一種決定，避免輸棋。Alpha Go 的算法是他有一個會學習的大腦。 然後他以這個學習能力，學習了互聯網上所有的圍棋棋譜，每一個狀況都經歷過，每一個狀況都知道下一步應該怎樣做，所以它就變得很強，能擊敗人類了。
“智醫助理”也是有一個人工智能的算法，像醫學生的大腦一樣，能閱讀不同到臨床資料，並且能做出診斷與提出治療方案。 而它學習的數據就是53本醫學教材，200萬份電子病歷，40萬份醫學文獻。一個能夠學習的大腦，學習了這麼多份病歷，自然有一個非常好的臨床思維能夠高分通過醫師執業考了。
望聞聞切Big Data
現代尤其是國內的醫療非常依靠各種的化驗和檢驗，而這類型的病歷就很適合讓人工智能去理解。看見了肝功能偏高，肝炎抗體升高，就有可能是病毒性肝炎。 但是中醫的話，我們除了靠問診之外，還非常依賴把脈，看舌頭，或者其他比較感性的資訊去做出診斷。 而剛剛說了，實現人工智能的一個重要因素就是有大量的數據參考，到底把脈看舌等這麼博大精深的傳統技術，能夠怎樣被數據化呢？國內外就有不同的企業在解決這方面的問題。
道生AI是國內其中一個中醫四診數據標準化的公司，他們就推出了一個道生四診儀，並在脈診和舌診方面都拿到了ISO認證 （脈診 ： ISO 19614:2017）（舌診：ISO 20498-2:2017 ）。 國家的一帶一路中醫計畫裡面，“海上中醫”迪拜診所就運用了道生四診儀，讓國內的名老中醫能夠身處國內，為迪拜，甚至其他國家的患者看病，實現了中醫四診信息的標準化以及中醫遠程醫療。
王唯工教授是台大的一名物理學教授，研究中醫的脈診多年，提出了經絡是人體心血管震動諧波的理論。他和他幾個在史丹佛唸書的子女就將以上技術開發出一個“夾手指”血氧儀大小的經脈分析儀，能讓消費者隨時檢查自己以及家庭成員的經脈健康水平，相當於有一位中醫師在你身邊，每天幫你把個“平安脈”。 而且數據還會上存到雲端，可以對比自己以往的脈像，預測自己能否健康或者需要多加注意。研究者甚至能運用大數據對比雲端其他用戶的脈像，找出什麼脈像能預測出什麼樣的疾病，吃什麼藥後會導致脈像有怎樣的改變。
假如張仲景搞生物科技，一滴血驗出四逆湯症
中醫的特色是辨證論治，而當中最有特色的就是張仲景傷寒雜病論的經方辨證系統。我們學中醫的時候就經常說西醫是還原論，而中醫是講究整體觀念，所以現代的醫療檢測技術只能驗出病，不能驗出證。 但其實現代醫療科技越來越向整體方向走，現在一滴血就能驗出四逆湯證。
現代醫學是由還原論所主導的，而當中最大的原因是因為抗生素以及疫苗解決了當時構成人類健康最大的威脅，能夠控制甚至消滅傳染病。天花是由於天花病毒引起的，只要有天花疫苗接種就能杜絕天花病，一個方法徹底解決一個問題。部份傳染病是由於細菌感染引起的，只要有抗生素就能殺死細菌，一個方法徹底解決一個問題。 還原論醫學治療這些疾病的成功奠定了現代醫學現在的基礎。但目前世界各地開始流行中醫等傳統或替代醫學，就是因為還原論的醫學不適合現在慢性病為主的疾病譜。現在最流行的疾病是心腦血管疾病，代謝性疾病，和癌症。有一種藥可以根治糖尿病的嗎？沒有。有一種藥可以根治癌症的嗎？沒有。有一種藥可以根治高血壓的嗎？沒有。
因為這些疾病的原因是非常複雜，不像傳染病一樣，一個病因一個方法，每個疾病都有一種治療方法可以解決。所以這時候傳統中醫藥就能夠取代現代醫療的不足，因為中醫藥都是用複方，每個複方有千百種有效成份，能於現在複雜的慢性病起效。
與此同時，科學界也開始意識到還原論的不足，在基因檢測，蛋白檢測的基礎下發展出系統生物學。在系統生物學中，疾病的形成不是只有單一的原因，而是某些基因，在某些情況下，表達出一些的蛋白，某些蛋白比正常高了，某些比正常低了，而這些蛋白所控制的功能，構成了整個的狀態。 這種理解，就與中醫理論講究的的每人有特定的體質，受到某種病因，最後形成某個證的思想非常類近。
北京大學的團隊，就用了相應的技術，看出了原來寒證熱證有其生物基礎。團隊分別製造出寒證和熱證的大鼠胃炎模型，再進行基因表達分析，發現原來熱證和寒證的老鼠各有特定表達出來的基因。 寒證所表達出來的基因主要反映一個整體代謝率比較低的狀況，而熱證所表達出的基因主要反映一個更加活躍的免疫系統。寒證狀態下，Leptin會增加，令人的飢餓感降低，減少每天攝取的營養和熱量。 而在熱證狀態下，CCL2，TGF-B1等炎症因子都會顯著增加。
寒熱等中醫理論一直被視為是形而上的，無法被科學解釋的，但北京大學的團隊就證明了原來中醫的一個重要概念，寒熱之分是有其生物基礎的。能夠做到這樣發現，其中一個很大的要素就是基因表達檢測，蛋白組學檢測等技術越來越普及，能夠搜集並分析大量的數據，發現到傳統生物科技方法發現不到的生理病理知識。
其實除了寒熱之外，就連經方四逆湯證的生物基礎也被一個台灣學者研究出來。鄭宏足等學者就以脈沉，四肢厥冷等兩個診斷標準收集了24個病人。他們為病人抽血，進行mRNA分析，透過對比6個四逆湯證以及6個非四逆湯證的mRNA表達數據，他們最後找出四逆湯證中獨有的192個生物標記物， 並用這些生物標記物，成功分辨出餘下12個病人是否有四逆湯證。
這個研究的意義不但在再次證明了中醫理論是有其生物基礎，還更加豐富了中醫的診斷手法。以往考傳統的方法，望聞問切，每個醫師之間都會有差異。經驗不足的醫師，可能問少了一個問題，搜集的資訊就會不同，所以辨別出來的資訊也會不同。假如以後所有中醫證形的Biomarker也被發現了，每個人驗一滴血，就可以從基因表達的角度上清楚了解這個病人的身體到底處於一個什麼的狀況。
當然，現在還沒有人這樣看病，筆者曾經私下問過鄭宏足醫師，他做一個病人的成本就需要大概6000港幣了，經濟上不可行。 不過在我們有生之年，可能100港元能完成以上的操作是非常有可能的。基因測序的成本正以超摩爾定律的速度下降，2001年完成單人基因測序成本需要9000萬美元，到了2014年已經是1000美元以下。
我們能比神農氏李時珍更了解中草藥
學習中藥是一個艱辛的過程，我們首先要學習中藥學，方劑學等基本教程，然後再要參照不同經典，自己施藥體會，最後反覆在患者身上獲取經驗才知道怎樣用一只中藥。我們假設一下，如果讓AI用它的方式來學習中藥，它會如何學呢？
學習。首先它的基本功會很好，任何一個中藥，它都能記住並分析出歷代所有醫家對其描述，近代所有醫案的例子，透過大數據，對比以往的資料知道這處方適不適合患者目前的狀況。除此之外，它用幾分鐘的時間就能閱讀並理解所有現代科學文獻對這中藥做過的試驗，能在傳統經驗上有所發揮。試問人類醫師精力有限，每天要工作診症，怎能有這個時間去做這麼多的閱讀呢？
臨證。臨證能夠提供醫師一個驗證自己理法方藥是否正確的機會。最基本的是有效無效，這個處方開給患者，能否令患者症狀消失。再高層次的是掌握中醫理論，是否能開一個處方後，患者的身體會根據中醫理論做出改變？能否透過開中藥精準地控制舌脈的變化？這些都需要不停累積經驗去嘗試。而人類獲取經驗這個過程就有一個很自然的限制，就是時間。就算是國內最繁忙的醫師，一天也最多只能看一百多個證。華佗智能醫生的中醫AI系統已經在浙江落戶了400家中醫醫館，已經輔助了醫師開了160萬張處方，這經驗量是人類無辦法比的。
創新。AI中醫能比人類中醫有的最大優勢是，就是它能夠不受中醫理論所限，完全根據數據。按照上文，現在或不久的將來，我們能夠透過驗血，分析基因表達，蛋白組學，代謝組學等，獲得上千GB的大數據，完全了解一個人的身體在分子生物學的水平上處於什麼階段。這將會是整體理論的極致。而根據這些數據，可以看到什麼基因表達多了，什麼基因表達不足了，什麼基因表達變異了，並在這個的基礎上，“補虛瀉實”，令到基因表達回復健康平衡的水平。 而且這不是我的空想，而是你我現在，只要有一台電腦就能夠做到的事。
大家可以去 https://goo.gl/9SA9Be , 是一個叫BATMAN-TCM 的生物資訊科技平台， 只要我們在平台上輸入丹參，按下分析，它就能做到，第一，列出所有丹參的有效成份。第二，根據現有的科學文獻資料，找出所有有效成份各自對應的基因，第三，分析出這些基因在人類身體裡面是控制什麼功能（排名前三位的是glycolysis gluconeogenesis， Citric cycle， Pentose Phosphate Pathway，全都是與能量代謝有關的），第四，分析出這些基因與什麼疾病最相關（頭三名是大腸癌，乳癌和肺癌）。
查基因得處方。BATMAN-TCM 還有Function2TCM 的功能 。KEGG Pathway 將人類所有已知的細胞功能都分類好並進行編碼，例如跟糖尿病有很大關係的PPAR Signalling就是hsa03320。假如我們的病人，在相關檢測上看到hsa03320的基因表達上出現異常，我們就可以透過這個數據庫，為病人訂製出一個最適合它的方藥。而根據數據庫，頭三個最能針對PPAR Signalling 的中草藥是芒果樹皮Magnifera Indica，黃豬屎豆Crotalaria anagyroides, 和紅木 Bixa Oranella。 先不論這些中藥能否直接應用於人體，是否安全，但這種方法是可以幫助人類發現更多以前沒有想過的中藥應用，可以應對更多的疾病。
我們要當蘋果還是諾基亞？
人類的科技文明正以指數級的進度發展，而AI，生物科技等技術將會像電力一樣改變我們的生活。像互聯網和電子商務一樣，這些新技術不會完全取代一個行業，目前現下零售也沒有被線上取代。但新技術卻會令傳統行業出現一個新的局面，例如阿里巴巴或者亞馬遜就改變了很多人的生活以及購物方式。 這個技術的顛覆，是未來無人可擋的一個趨勢，我們能決定的，只是我們未來會成為蘋果還是諾基亞。
引用資料：
Cheng, H., Chen, C., Li, C., Huang, C., Shu, W., & Hsu, I. (2016). The Classification ofSiniDecoction Pattern in Traditional Chinese Medicine by Gene Expression Profiling. Evidence-Based Complementary And Alternative Medicine, 2016, 1-13. http://dx.doi.org/10.1155/2016/8239817
Li, R., Ma, T., Gu, J., Liang, X., & Li, S. (2013). Imbalanced network biomarkers for traditional Chinese medicine Syndrome in gastritis patients. Scientific Reports, 3(1). http://dx.doi.org/10.1038/srep01543
Liu, Z., Guo, F., Wang, Y., Li, C., Zhang, X., & Li, H. et al. (2016). BATMAN-TCM: a Bioinformatics Analysis Tool for Molecular mechANism of Traditional Chinese Medicine. Scientific Reports, 6(1). http://dx.doi.org/10.1038/srep21146
中醫AI來了 微醫讓它接入400家中醫館開方超160萬張. (2018). 掃文資訊. Retrieved 19 January 2018, from https://hk.saowen.com/a/c269918bd43c2ee05c4f728714cd5063f7050d8e367b675e2fb3f0aa8609ed47
中醫AI來了，可智能輔助應用203種中成藥. (2018). 掃文資訊. Retrieved 19 January 2018, from https://hk.saowen.com/a/2d0018f5432720a7441a620a9feb244d960fbff98dd7f355b57c6a27a011a745
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