其實(shí)這難題古已有之：一個(gè)世紀(jì)前，德國(guó)公眾就被聰明的 Hans 深深吸引了，這匹馬靠的不是日行千里，而是可以做加減運(yùn)算并用敲蹄子的方法給出答案。進(jìn)行一番研究后人們發(fā)現(xiàn)，Hans 并不是什么聰明馬，它只是能感受自家主人的表情和動(dòng)作。當(dāng) Hans 回答正確，主人的表情和動(dòng)作都會(huì)放松下來(lái)。因此，Hans 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并沒(méi)有學(xué)會(huì)計(jì)算方法，它只是學(xué)會(huì)了閱讀人類的肢體語(yǔ)言?！斑@就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的奇怪之處?！盩hrun 說(shuō)道。“你根本不知道它們用了什么數(shù)據(jù)，它們自己搞了個(gè)黑箱，內(nèi)部的工作非常神秘。”

　　“黑箱”問(wèn)題是深度學(xué)習(xí)的專屬，這套系統(tǒng)并不是由醫(yī)學(xué)知識(shí)和診療規(guī)定引導(dǎo)的，相反它會(huì)有效的進(jìn)行自我教育，通過(guò)大量?jī)?nèi)部調(diào)整（類似于加強(qiáng)和減弱大腦中的突觸連接），學(xué)會(huì)區(qū)分普通的痣和黑色素瘤。那么它到底如何確定某個(gè)病變部位是黑色素瘤呢？我們也沒(méi)有答案，深度學(xué)習(xí)也無(wú)法解釋原因，一切的內(nèi)部調(diào)整和處理方式都在我們的監(jiān)視之外秘密發(fā)生著。當(dāng)然，這樣類似的“黑箱”在我們大腦中也存在。當(dāng)你控制自行車慢慢轉(zhuǎn)向時(shí)，身體會(huì)自動(dòng)向相反方向傾斜，筆者的女兒也知道這個(gè)技巧，但她做出這些動(dòng)作時(shí)自己根本就不知道。黑色素瘤診斷機(jī)器必須從圖片中看出所以然來(lái)，不過(guò)如果它不能將技巧告訴人類，會(huì)有什么影響嗎？它就像微笑的知識(shí)之神，遇見(jiàn)這樣的機(jī)器，你就能得以一窺動(dòng)物感知人類心靈的某種方式：無(wú)所不知但卻無(wú)法理解。

　　Thrun 設(shè)想的世界是這樣的：在這里人類時(shí)刻處在診斷機(jī)器的監(jiān)控下，我們的手機(jī)能通過(guò)語(yǔ)音模式的轉(zhuǎn)變發(fā)現(xiàn)老年癡呆癥的先兆，而方向盤(pán)則能通過(guò)手部的遲鈍和抖動(dòng)來(lái)確定人是否有可能患上帕金森癥。在洗澡時(shí)，浴缸則會(huì)通過(guò)無(wú)害的超聲波或磁共振來(lái)執(zhí)行掃描工作，并以此來(lái)判斷女性卵巢中是否有需要檢查的部位。大數(shù)據(jù)會(huì)注視、記錄并時(shí)刻對(duì)你的身體狀況進(jìn)行評(píng)估，我們將在不同算法的眼皮底下生活。一旦進(jìn)入了 Thrun 設(shè)想的世界，就進(jìn)了滿是診斷鏡的大廳，這里的檢測(cè)項(xiàng)目一個(gè)接著一個(gè)。

　　這樣的愿景確實(shí)讓人心生向往，不過(guò)這樣的醫(yī)學(xué)“全景監(jiān)獄”能通過(guò)無(wú)死角甚至細(xì)小到細(xì)胞的掃描來(lái)提前探知癌癥的出現(xiàn)嗎？它能為癌癥檢測(cè)帶來(lái)什么突破嗎？聽(tīng)起來(lái)好像一如反掌，但這里卻有個(gè)大坑：許多癌癥都屬于自限性疾病，我們會(huì)與它們一起死去，而不是被它們害死。一旦這種診斷引擎誕生，醫(yī)生可能會(huì)突然多出數(shù)百萬(wàn)不必要的活檢任務(wù)。在醫(yī)學(xué)上，早期診斷可以挽救或延長(zhǎng)生命。但有時(shí)，你會(huì)陷入恐懼之中，根本無(wú)法享受最后的時(shí)光，因此人對(duì)診斷結(jié)果的接受程度根本無(wú)法精確拿捏。

　　當(dāng)被問(wèn)到這種系統(tǒng)對(duì)人體診斷的影響時(shí)，Thrun 表示：“我對(duì)放大人類能力方面感興趣。機(jī)械化的農(nóng)業(yè)確實(shí)消除了一些傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)形態(tài)，但它卻提高了我們的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力。事情都有好有壞，不過(guò)新型態(tài)的農(nóng)業(yè)確實(shí)能養(yǎng)活更多人了?！惫I(yè)革命就增強(qiáng)了人類肌肉的力量，當(dāng)我們用手機(jī)時(shí)，人類語(yǔ)言的力量也得到了放大。畢竟用肉嗓子喊，紐約的人可聽(tīng)不到加州的聲音?！盩hrun 和筆者當(dāng)時(shí)就身處兩地?！澳闶种械倪@個(gè)小方塊讓人的聲音能快速傳遞 3000 英里，它替代人類聲音了嗎？當(dāng)然沒(méi)有，它只是人類聲音的放大器。未來(lái)，認(rèn)知革命將讓計(jì)算機(jī)將以同樣的方式增強(qiáng)人類的思維能力。就像機(jī)器使人類肌肉增強(qiáng)了一千倍一樣，機(jī)器也將令人類的大腦變聰明一千倍?！盩hrun 堅(jiān)持認(rèn)為深度學(xué)習(xí)設(shè)備不會(huì)取代皮膚病醫(yī)生和放射科醫(yī)生，它們會(huì)成為專家們的力量倍增器，為他們提供專業(yè)知識(shí)和必要的輔助。

　　Hinton：醫(yī)院不用培養(yǎng)放射科醫(yī)生了

　　Geoffrey Hinton 是來(lái)自多倫多大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)家，他對(duì)學(xué)習(xí)機(jī)器在臨床醫(yī)學(xué)中的作用看的也很重。Hinton 是著名數(shù)學(xué)家 George Boole 的玄孫，后者發(fā)現(xiàn)的布爾代數(shù)是數(shù)字計(jì)算的關(guān)鍵基石，有時(shí)人們甚至稱他為深度學(xué)習(xí)之父。Boole 在 19 世紀(jì) 70 年代中葉開(kāi)始研究相關(guān)課題，他的許多學(xué)生都成了該領(lǐng)域的超級(jí)大牛。

　　“我覺(jué)得如果你是個(gè)放射科醫(yī)生，那其實(shí)你就像動(dòng)畫(huà)里的 Wile E. Coyote（歪心狼）?！盚inton 說(shuō)道?！澳阋呀?jīng)沖的太快飛下了懸崖，但自己都不知道往下看看，下面已經(jīng)沒(méi)路了?！睂Ｓ糜谌橄俸托呐K造影的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)已經(jīng)完成了商業(yè)化開(kāi)發(fā)?！昂翢o(wú)疑問(wèn)，五年之內(nèi)深度學(xué)習(xí)的診斷能力就會(huì)超過(guò)放射科醫(yī)生。當(dāng)然，也可能需要花十年，我此前就曾亮明這一觀點(diǎn)，但許多人不愿接受?！?/p>

　　當(dāng)年 Hinton 的觀點(diǎn)很直率，他在醫(yī)院表示：“醫(yī)院無(wú)需繼續(xù)訓(xùn)練放射科醫(yī)生了?！惫P者拿這個(gè)問(wèn)題詢問(wèn) Angela Lignelli Dipple 時(shí)她表示，放射科醫(yī)師可不是僅僅在做“是或不是”的分類工作。除了定位導(dǎo)致中風(fēng)的栓塞，他們還在關(guān)注其它地方的小出血，這些小出血可能會(huì)令溶栓藥物的使用造成災(zāi)難性的后果。他們?cè)趯ふ乙环N意料之外的、或許依然處于無(wú)癥狀狀態(tài)的腫瘤。

　　現(xiàn)在，Hinton 確實(shí)有資格說(shuō)這話?！胺派淇漆t(yī)生的職責(zé)將從完成感知任務(wù)變成解決認(rèn)知任務(wù)?！彼麑?duì)醫(yī)學(xué)未來(lái)的預(yù)測(cè)是基于一個(gè)簡(jiǎn)單的原則，即“如果你掌握某種舊式分類問(wèn)題的大量數(shù)據(jù)，那么就考慮去解決它吧，而深度學(xué)習(xí)就能完成這個(gè)任務(wù)。到時(shí)會(huì)有數(shù)以千計(jì)的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用程序出現(xiàn)。”他想用深度學(xué)習(xí)算法來(lái)分析 X 光片，CT 掃描和核磁共振等醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)。不過(guò)這只是近期規(guī)劃，未來(lái)“深度學(xué)習(xí)算法將做出病理學(xué)診斷。”它們能看懂 Pap 涂片，也能聽(tīng)懂心跳或預(yù)測(cè)精神病患者復(fù)發(fā)的可能性。

　　隨后，筆者還與 Hinton 探討了黑箱問(wèn)題。雖然計(jì)算機(jī)科學(xué)家也在努力找答案，但 Hinton 明確表示那些試圖打開(kāi)黑箱，或找出深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)到底如何學(xué)習(xí)技能的努力都是微不足道的，誰(shuí)要是說(shuō)自己解決了黑箱問(wèn)題，一定是在騙人。

　　不過(guò)，這個(gè)問(wèn)題可以伴隨我們一起成長(zhǎng)。Hinton 表示：“想象在某場(chǎng)比賽中，一名棒球運(yùn)動(dòng)員與一名物理學(xué)家比賽來(lái)猜球會(huì)在哪落地。棒球運(yùn)動(dòng)員在訓(xùn)練和比賽中一次又一次的練習(xí)拋球，他可能不了解任何方程式，但是他知道球到底會(huì)有多高、能達(dá)到多大的速度以及它會(huì)落在哪里。當(dāng)然，物理學(xué)家也可以通過(guò)方程式來(lái)判斷同一件事物。雖然方式方法不同，但兩者能得到同樣的答案?！?/p>

　　雖然前途光明，但在此前的乳腺 X 射線檢測(cè)中，計(jì)算機(jī)輔助系統(tǒng)的表現(xiàn)卻非常令人失望。因此，任何新系統(tǒng)都必須通過(guò)嚴(yán)格的臨床測(cè)試完成評(píng)估。不過(guò)，Hinton 也強(qiáng)調(diào)，新的智能系統(tǒng)是為了從其錯(cuò)誤中吸取教訓(xùn)，從而隨著時(shí)間的推移而不斷改進(jìn)?！拔覀冃枰罱ㄒ粋€(gè)能搜集每個(gè)錯(cuò)誤診斷的系統(tǒng)，并將其反饋到機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)中。到時(shí)我們就能詢問(wèn)機(jī)器，這里你遺失了什么？能改進(jìn)下自己的診斷結(jié)果嗎？放射科醫(yī)生現(xiàn)在還享受不到這樣的系統(tǒng)。如果你遺漏了某件事，導(dǎo)致 5 年后你的一個(gè)病人患上了癌癥，這時(shí)沒(méi)有系統(tǒng)的例行程序來(lái)告訴你如何糾正自己，但你可以在系統(tǒng)中建立這種機(jī)制來(lái)教計(jì)算機(jī)完成這一任務(wù)?！?/p>

　　眼下，一些野心最大的機(jī)器學(xué)習(xí)診斷算法在試圖整合自然語(yǔ)言處理技術(shù)（好讓計(jì)算機(jī)能讀懂病例）和從教科書(shū)、期刊和醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)獲得的醫(yī)療方面的百科知識(shí)，著名的 IBM 和 DeepMind 都是其中的佼佼者。筆者見(jiàn)過(guò)多個(gè)系統(tǒng)的演示，但它們的許多功能，特別是與深度學(xué)習(xí)有關(guān)的，都還在開(kāi)發(fā)中。

　　Hinton 對(duì)未來(lái)的深度學(xué)習(xí)診斷充滿熱情，這份熱情的來(lái)源有一部分就是他自己的經(jīng)驗(yàn)。在 Hinton 開(kāi)發(fā)此類算法時(shí)，他的夫人被發(fā)現(xiàn)得了晚期胰腺癌。禍不單行，Hinton 的兒子也被查出得了惡性黑色素瘤，但隨后活檢結(jié)果顯示該病變是一個(gè)基底細(xì)胞癌，并沒(méi)有想象那么嚴(yán)重。“在這方面我們還有很多要學(xué)。”Hinton 說(shuō)道。“盡早盡快的診斷非常重要，為什么不讓機(jī)器幫我們一把呢？”

　　手藝出神入化的 Bordone

　　早春三月一個(gè)寒冷的早晨，筆者拜訪了位于曼哈頓第一大街 50 號(hào)的哥倫比亞大學(xué)皮膚診所。診所的主治醫(yī)師 Lindsey Bordone 當(dāng)天共有 49 個(gè)病人預(yù)約，才早上十點(diǎn)，他的候診室就已經(jīng)人滿為患。一位 60 歲左右留大胡子的男子坐在角落，用羊毛圍巾把脖子上的疹子擋了起來(lái)，而另一對(duì)心神不寧的夫婦則在看著自己手中的《時(shí)代周刊》。

　　Bordone 眼看病人快速涌來(lái)，在一個(gè)由熒光燈照明的里屋內(nèi)，一個(gè)護(hù)士坐在計(jì)算機(jī)前對(duì)病人的病情做了簡(jiǎn)單總結(jié)：“55歲，無(wú)既往病史，但其皮膚上卻有可疑點(diǎn)?！彪S后，Bordone 進(jìn)入化驗(yàn)室，她的金發(fā)甚至因?yàn)榕艿奶於h了起來(lái)。

　　隨后，Bordone 又看了一個(gè) 30 多歲的男病人，他臉上起了紅色的疹子。在檢查過(guò)程中，這個(gè)病人的皮膚甚至開(kāi)始從鼻子上掉了下來(lái)。Bordone 讓他躺在燈下并細(xì)細(xì)觀察他的皮膚，最后又拿起了手持皮膚鏡對(duì)病人進(jìn)行檢查。

　　“你頭發(fā)里有頭皮屑嗎？”Bordone 問(wèn)道。病人有點(diǎn)懵，他回答稱“當(dāng)然有?！?/p>

　　“這是面部皮屑，”Bordone 告訴他。“你遇到的情況有些糟糕，但問(wèn)題是它現(xiàn)在為什么會(huì)出現(xiàn)并且情況變得越來(lái)越糟了呢？你在頭發(fā)上使用過(guò)什么新產(chǎn)品嗎？或者你家人會(huì)給你一些比較大的家庭壓力嗎？”

　　“壓力肯定有的。”病人說(shuō)道。最近他丟了工作，需要處理一些經(jīng)濟(jì)上的問(wèn)題。

　　“以后你著手寫(xiě)日記把?！盉ordone 建議道?！巴ㄟ^(guò)日記我們能找到你的病情是否與生活壓力有關(guān)?！备舯诜块g是一個(gè)年輕的律師助理，他的頭皮上起了一片發(fā)癢的疙瘩。Bordone 摸他的疙瘩時(shí)他趕緊避開(kāi)了。“只是脂溢性皮炎而已?！彼杆偻瓿闪诉@個(gè)檢查。

　　另一個(gè)房間的女病人則換上了病號(hào)服，她過(guò)去被醫(yī)生診斷為黑色素瘤，因此非常注意自我保護(hù)，以防惡化。Bordone 詳細(xì)的掃了一遍她的皮膚，每個(gè)可能的部位都看了看，整個(gè)過(guò)程花了 20 分鐘。結(jié)果相當(dāng)喜人，只有一些痣和角化病，并沒(méi)有黑色素瘤或者癌。

　　“看起來(lái)一起都很好?！彼吲d的說(shuō)道，女病人心里的擔(dān)子也終于落下了。

　　整個(gè)過(guò)程就像凱撒大帝的名言，只不過(guò)人物換成了 Bordone：她來(lái)、她看、她診斷。與 Hinton 這樣的“草原狼”不同，她更像是瘋狂的尋路者，試圖用接二連三趕來(lái)的病例來(lái)跟上時(shí)代的步伐。Bordone 在屋里寫(xiě)筆記時(shí)，筆者詢問(wèn)了她對(duì) Thrun 未來(lái)診斷愿景的想法：就像一張 iPhone 拍的照片通過(guò) email 發(fā)給外部網(wǎng)絡(luò)，召集了一群專家來(lái)評(píng)價(jià)。

　　像 Bordone 這樣的全職皮膚科醫(yī)生，一生中會(huì)看到約 20 萬(wàn)個(gè)病例。斯坦福的機(jī)器算法卻在 3 個(gè)月內(nèi)獲取了近 13 萬(wàn)的病例。與其相比，每位新晉的皮膚科醫(yī)師都需要從零開(kāi)始，但是 Thrun 的算法卻一直都處于獲取病例、成長(zhǎng)和學(xué)習(xí)的過(guò)程中。

　　Bordone 聳聳肩表示：“如果它能提高我診斷的準(zhǔn)確度，我很歡迎機(jī)器的到來(lái)。我的病人可以直接將患處的照片發(fā)給我，這樣我能幫到的病人就更多了?！?/p>

　　Bordone 的回復(fù)聽(tīng)起來(lái)合情合理，讓我想起了 Thrun 的所謂“增強(qiáng)”理論。不過(guò)，機(jī)器學(xué)得越來(lái)越多，人的知識(shí)量是不是會(huì)越來(lái)越少呢？這種擔(dān)心父母就有，孩子經(jīng)常用手機(jī)中的拼寫(xiě)檢查功能，是不是慢慢的忘記字母拼寫(xiě)呢？這種現(xiàn)象被稱為“自動(dòng)化偏見(jiàn)”。當(dāng)汽車有了一定的自動(dòng)駕駛能力后，司機(jī)就容易開(kāi)小差，這樣的情況在醫(yī)療行業(yè)也會(huì)出現(xiàn)。

　　當(dāng)然，Bordone 可能是新時(shí)代的 John Henry（美國(guó)民間傳說(shuō)中的黑人英雄，對(duì)抗蒸汽機(jī)），但無(wú)法忽視的是，她的心確實(shí)在自己的工作上，檢查每塊皮膚時(shí)她都是那么認(rèn)真。如果機(jī)器來(lái)幫忙，Bordone 還能維持自己的優(yōu)良作風(fēng)嗎？

　　除了檢查認(rèn)真，Bordone 與病人間還有其他互動(dòng)模式。舉例來(lái)說(shuō)，病人離開(kāi)診室時(shí)心情看起來(lái)都不錯(cuò)，Bordone 認(rèn)真撫摸和檢查過(guò)他們的皮膚，且愿意與他們友好交談。因此即使話語(yǔ)中會(huì)出現(xiàn)類似“痣”和“角化病”這樣的名詞，人們心中也會(huì)稍感欣慰。

　　除了豐富的人文關(guān)懷，Bordone 在診斷技術(shù)上也出神入化，她能在短時(shí)間內(nèi)認(rèn)出患者皮膚病的類型。巴西研究人員認(rèn)為，當(dāng) Bordone 識(shí)別出某一模式時(shí)，你幾乎可以看到她大腦后下方的神經(jīng)元角錐狀物所迸發(fā)出的火花。不過(guò)送走病人并不意味著 Bordone 工作的結(jié)束，她還會(huì)花大量時(shí)間來(lái)研究病人出現(xiàn)病變的原因。是因?yàn)閴毫幔窟€是洗發(fā)水有毒？難道是因?yàn)閷?duì)游泳池中的氯過(guò)敏？為什么在這個(gè)季節(jié)患上皮膚??？

　　筆者認(rèn)識(shí)到，原來(lái)臨床實(shí)踐中的最有力的因素，不是了解它或是知道如何去掌握案例的事實(shí)情況，或是識(shí)別出醫(yī)生們所構(gòu)建的模式，而是那存在于知識(shí)第三個(gè)領(lǐng)域中的“了解原因”。

　　機(jī)器是否會(huì)讓醫(yī)生丟掉初心？

　　對(duì)問(wèn)題的解釋可淺可深。舉例來(lái)說(shuō)，你手指上出了一個(gè)紅色的水泡可能是因?yàn)槟闩龅搅艘粔K熱鐵，也可能是因?yàn)闊齻ぐl(fā)了前列腺素和細(xì)胞因子的一個(gè)炎癥級(jí)聯(lián)反應(yīng)，但其中的調(diào)控過(guò)程依然讓人摸不著頭腦。因此，知道為什么、提問(wèn)為什么，是我們通向各種解釋的關(guān)鍵渠道，而解釋正逐漸成為掌控醫(yī)學(xué)進(jìn)步的核心。Hinton 還曾談到棒球運(yùn)動(dòng)員和物理學(xué)家，他認(rèn)為醫(yī)師、人工智能或普通人都能成為棒球運(yùn)動(dòng)員，但習(xí)得球技后恐怕大家都說(shuō)不出到底如何打好棒球。醫(yī)學(xué)研究者也能成為物理學(xué)家，就像棒球場(chǎng)上也能出理論家，但他們有知道“為什么”的渴望。這是一個(gè)方便的職責(zé)分工，但是否也意味著損失？

　　“深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)可不會(huì)自我解釋?！盚inton 直截了當(dāng)?shù)恼f(shuō)道。既然是黑箱，就意味著原因無(wú)法調(diào)查。Hinton 表示：“深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)越強(qiáng)大，就會(huì)變的越不透明。由于掌握了更多病因，診斷將變得越發(fā)準(zhǔn)確，但為什么這些特征會(huì)從數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的其它特征中被提取出來(lái)，仍然是一個(gè)無(wú)法回答的問(wèn)題。”算法能解決一個(gè)病癥，但它卻無(wú)法創(chuàng)建病癥。

　　在筆者從事的腫瘤學(xué)領(lǐng)域，那些技術(shù)高超的大牛們通常也是喜愛(ài)鉆研之人。事實(shí)上，在過(guò)去幾十年間，有 夢(mèng)想的醫(yī)生曾經(jīng)努力想成為上面所提到的棒球運(yùn)動(dòng)員和物理學(xué)家：他們?cè)噲D用敏銳的診斷來(lái)理解疾病的病理生理學(xué)。為什么皮膚病變后的不對(duì)稱邊緣意味著黑色素瘤的出現(xiàn)？為什么有些黑色素瘤會(huì)自然消退？為什么黑色素瘤的案例中會(huì)出現(xiàn)皮膚變白的情況？有趣的是，醫(yī)生們?cè)谂R床上觀察到的情況，最終都與如今臨床使用的特效免疫藥的發(fā)明息息相關(guān)。這就意味著，臨床是許多疾病治療藥物的起點(diǎn)。如果越來(lái)越多的臨床實(shí)踐被黑箱所取代，我們是否會(huì)逐漸退化，變成只把能做的做得更好的人，但對(duì)于重新審視我們所應(yīng)該做的事情或跳出黑箱進(jìn)行思考時(shí)卻變得無(wú)能為力？

　　關(guān)于人類自動(dòng)化的未來(lái)，筆者還與哥倫比亞大學(xué)皮膚病專家 David Bickers 進(jìn)行過(guò)深入的交談。Bickers 表示：“相信我，我已經(jīng)試著理解了 Thrun 論文的相關(guān)知識(shí)。雖然不理解其背后的數(shù)學(xué)思維，但他提到的算法確實(shí)能改變皮膚病學(xué)的實(shí)踐。皮膚病專家會(huì)因此失業(yè)嗎？我看難，不過(guò)我認(rèn)為學(xué)界應(yīng)該多思考怎樣將這種技術(shù)引入醫(yī)療實(shí)踐。我們?cè)撛趺礊檫@樣的協(xié)助付費(fèi)？如果機(jī)器診斷錯(cuò)誤，誰(shuí)該負(fù)這個(gè)法律責(zé)任呢？如果依靠這樣的算法，是否會(huì)削弱我們的實(shí)踐，或者作為診斷專家的自身形象？最終，我們訓(xùn)練的是否會(huì)成為技術(shù)人員而不再是醫(yī)生？”

　　談了一段時(shí)間后，Bickers 看了看時(shí)間，稱病人在等他，所以要先走了?！拔疫@一輩子只從事了診斷學(xué)家和科學(xué)家兩個(gè)職業(yè)。我了解病人對(duì)我的依賴，我也知道醫(yī)學(xué)知識(shí)來(lái)源于診斷?！盉ickers 說(shuō)道。

　　英語(yǔ)中“診斷”一詞，其實(shí)是來(lái)源于希臘語(yǔ)中的“知道如何區(qū)分”，機(jī)器學(xué)習(xí)算法在疾病的區(qū)分上確實(shí)會(huì)越來(lái)越強(qiáng)，從全局來(lái)看它也會(huì)超越那些專注于解決任務(wù)的單一算法。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中，也許只有獲得整體理解的能力，才能拿到終極回報(bào)。