樊代明對話王小川：AI助力醫學，未來已來

文｜《中國企業家》記者 譚麗平

編輯｜張昊

頭圖來源｜中企圖庫

12月13日~15日，由《中國企業家》雜誌社主辦的“2024（第二十二屆）中國企業領袖年會”在北京舉行。在“跨界對話”環節，中國工程院院士、中國抗癌協會理事長樊代明與百川智能創始人兼CEO王小川就“AI重塑醫療？”話題進行對話，數坤科技創始人、CEO馬春娥擔任主持人。

以下爲對話核心觀點：

1.AI可幫助我們把數據整合成信息，把信息整合成知識，把知識昇華成智慧，只有智慧纔有力量。

2.什麼叫最領先的AI？今天的AI最核心的是懂語言，將語言背後的推理問題、思考問題、溝通問題，和將認知問題變成數學問題。因此，它向人類學習，用仿人的行爲進行工作。

3.科學技術是確定性的，而醫學是不確定性領域，現在大模型語言可以交流了，可能有助於解決相關問題。

4.今天健康領域本質上缺優質醫療服務，也缺足夠多的科研數據，AI可能幫助我們做新的科研來改善醫療服務。

5.未來五到十年醫學的發展，也許會超過之前五十年到一百年發展的速度，在AI的幫助下，會有更多的醫學發現，多數疾病有可能找到相應的治療方法。

以下爲現場對話實錄（有刪減）：

馬春娥：我們今天的話題是AI重塑醫療，後面是一個問號，這不是一個確定性的答案，所以我們來研討。首先請教樊院士，在醫療行業，你看到人工智能新技術的發展，能夠爲醫學的發展帶來哪些新的機遇？

樊代明：我是一個臨牀醫生，期望探求科學技術給我們帶來的極大推力。當然科學技術一直都在推動醫學的發展，比如說聽診器的發明，心電圖、CT、磁共振等，希望科技，特別是AI能夠繼續給我們助力。

醫學是病人有痛苦，有症狀和體徵，醫生幫助他解決這些主客觀表現。科學研究走到了更前面，在沒有症狀和體徵之前，去尋找和分析哪些分子和基因有可能發展成疾病，其間並無必然聯繫，哪些是對的，哪些是錯的，哪些是枝端末節。我個人覺得AI更應該給我們進行分析，告訴我們正確答案，再拿到臨牀上去試，這樣纔有可能走出當下的困境。

AI要幫助我們把大量的數據整合成信息，把信息整合成知識，把知識昇華成智慧，只有智慧纔有力量。AI只能助力醫療，媒體上說要重塑醫療，甚至取代醫療，作爲醫生，我們也期待這一天的到來，但現時還辦不到，人命關天，不可信口而言。

馬春娥：謝謝樊院士的期望，咱們人口衆多，靠什麼樣的力量能夠將重大的社會問題解決好，我也想聽一聽王小川先生的分享。

王小川：我很有幸到了一個新的時代。之前做了20年互聯網，尤其做搜索引擎、輸入法，跟AI打很多交道。那個時候AI沒有做到足夠的突破，所以還是一個信息時代。2021年，我把公司賣給了騰訊，當時告別信裡面寫了一段話，往後20年我將投身於生命科學和大衆健康，把它當成自己的人生志向。說這個話之後不到兩年，2023年就迎來新的起點，我們叫作AGI的元年到來，就是智能時代到了。我們從信息時代走向了智能時代，我因此有幸進行一次新的創業。

現在的百川智能，那個“百”就是BIO，生物的意思，我希望探索更多AI跟醫學、跟生命科學結合的路徑。剛纔主持人提到什麼叫最領先的AI，我在2000年做基因測序時，被震撼了，突然發現生命的複雜性遠不是用物理的公式能解釋的。我家裡包括媽媽、外公，都是搞物理學的，物理學看似很精確，但物理現象充滿複雜性，很多到了最後是不可解的。生命比物理學複雜得多，一個受精卵10個月以後生出小孩來，兩隻手，兩隻腳，跟爸媽長得像，這是物理學完全無法理解的事情。我一直有巨大的好奇，生命背後有什麼樣的科學原理？

對我比較觸動的是2016年，一是“阿爾法狗”（AlphaGo）誕生，大家突然發現AI特別厲害、開始“取代”人類了，在某個專業領域裡面比最頂尖的選手更強；另一個是搜索引擎引發的一些不太好的社會輿論事件，引起大家開始思考，搜索引擎在爲用戶提供信息的時候，如何才能做到正確的指引。在那個時候，我們上線了“搜狗明醫”，這個“明”是明明白白看醫生，但它只能做信息的傳遞，不能夠表達醫學上的見解。

到了2018年，當時有一些暢想。第一個暢想是當機器掌握語言，強人工智能就到了。另一個暢想是AI醫療賦能基層，擴充基層的醫療資源，但當時技術還沒有到，直到2023年迎來突破性的變化。

我們用“大模型”這個詞的時候，跟以前AI不一樣。以前能夠下圍棋、可以看片子，包括AlphaZero，以及後面能做蛋白質結構解析的AlphaFold，其實都還是在客觀世界裡面找尋規律。像院士講的，把數據變成信息，信息變成知識，這是以前的方式。

2023年的變化帶來了巨大的區別。今天的AI是以語言爲中心的，它通過學習人類語言，學習了語言背後的交流方式，學習了人類對世界的認知。它能看書了，可以讀論文，可以看完16000本醫學書，把5000萬論文看掉，能夠看病歷，這是以前做不到的。去年是智能元年，AI能像文科生一樣寫詩，幫助你寫文章，今年就能做推理了。

主持人講什麼叫最領先的AI，今天的AI最核心特質的是懂語言，將語言背後的推理問題、思考問題、溝通問題和認知問題變成數學問題。因此它開始能夠像人一樣，仿照人的行爲進行工作。

我暢想兩件它可以參與的事情：第一件是能夠成爲醫生的助手或者患者的醫生朋友，能夠形成三角關係，有醫生，有AI，有患者，而不是“躲”在醫生背後做工作。

第二個事情，美國最頂尖AI公司Anthropic的CEO Dario，他也是生物學家做AI，他說AI很大的能力不是在處理數據，而是可以幫助做實驗設計。通過AI做實驗設計可以更高效地蒐集數據，這個數據會形成飛輪。因此今天在醫療服務，在醫學裡面都能夠打開新的局面，甚至AGI到來之後，醫學會迎來突破性的發展。科研人員能有更好的實驗設計，醫生可以更好跟患者進行溝通，更好地分析數據，這是我們暢想未來的變化。

馬春娥：一個從醫學的角度，一個從人工智能發展角度暢想了一下未來。結合實際，有很多AI技術在醫療場景有應用，樊院士跟大家分享下，哪些對醫生工作特別有幫助，哪些創新你覺得還需要進一步做工作？

樊代明：首先醫學是關於生命的科學，要救命的，生命太複雜。物理學家薛定諤在20世紀40年代想回答這個問題，最後認爲生命不是化學，不是物理，也不是數學。到了1980年代，錢學森說生命是人體的複雜性和開放性。事實上，生命的確需要各種物質，它們不僅是存在，關鍵是各自存在的關係、所發揮的作用，兩個功能在體內加在一起，就可能產生第三個更高級的功能，叫無中生有。當然醫學既要應用這個“無中生有”，也害怕失去“無中生有”。

我們必須把人體整個變化整合起來，特別是隨着時間的變化整合起來。當然整合本身如果光靠人，這事很難，一定要用AI。美國爲了解決醫學，他們提出來精準醫學，中國人誤解了，以爲是買更多的設備、試劑、分子，最後搞出來一個“肇事”的東西。把它解決了，以爲就解決了疾病或健康的問題。其實錯了，不是這樣的，我們知道《Science》發表了一篇論文，測了50個細胞的基因突變，結果發現個個都不一樣。《Nature》測了5000個，也是個個不一樣。人的細胞都不同，於是形成了骨頭和肌肉，正因爲所有不同的細胞在一起，起了作用，纔有了我們的生命。某一個細胞出了問題，並不影響我們的生命，這就是醫學。

我們提出“整合醫學”以後，很快得到了國際上的認可。怎樣把人體生命物質特別是生命活動的大數據整合起來？一定要大數據，一定要人工智能。現在在醫院用於掛號或其他的數據統計，不能說它不是人工智能，都是有用的，但只是幫助醫學助力醫療。

進一步的助力我們也有做，人工智能醫學大腦MedBrain，這個平臺在國內非常有名，由75位院士聯名一起來做的。我們把兩萬種疾病的主要診斷要素、治療約束全都放進去了，形成一個大的模型叫作“大專家.COM”。有了這個模型後，各地民衆只要用手機對話，不一定人直接來，它就可以回答你，起了很重要的作用。

全國各地很多的縣都在用這套系統，因此太平保險就加入了，給我們幾個億的支持，醫保就少用了。這樣的聯動從根本上用整合醫學的方法，用AI的助力，使得醫療發生了根本的變化，現在正在推廣。這是一個例子，能夠用現代科學技術，幫助解決醫學的複雜性。

我們知道科學技術是確定性的，而醫學是不確定性的領域，現在大模型語言可以交流了，能在一定程度上解決這個複雜問題。所有能夠幫助醫學，我們都熱烈歡迎。

馬春娥：剛纔院士講了兩個概念，從醫學角度上來說叫整合醫學，這個理念非常先進，此前是專科，心臟科和腦科互相不懂，但現在整合起來，整合醫療特別需要技術的支撐。

王小川：院士用了兩個不同的詞，一個叫醫學，一個叫醫療，其實在醫療行業裡面這兩個詞是一起的。好多醫院都有醫學院做科研，醫生都得發論文才能做晉升，唯一的這麼一個行業，是從業人員還得要有科學發現的。

剛纔院士講的，是怎麼能讓它有數據之後，做醫學發現，幫助人，然後是醫療服務。近期到遠期，我們把它分成三件事情來看：

第一件事情，在服務裡面，我們是否能夠去緩解今天醫療資源不足的問題。醫療的核心不只是藥、器械，而是好的醫生，尤其往基層走。中國家庭醫生、全科醫生的數量和醫術水平都不足以支撐人民健康發展，大家很着急往三甲醫院跑，甚至產生醫療擠兌，都要往上走。

因此第一件事，叫“造”醫生。不是造頂尖醫生，而是去造能夠幫助你做分診、諮詢、建檔，能夠像基層家庭醫生一樣工作，和家庭醫生配合，使患者居家就能得到醫囑，可以推動患者早篩早診斷，甚至做慢病管理的醫生。它是一個服務概念，不是醫學概念。

第二，希望在醫療體系裡面共享國家政策，幫助醫療服務的發生改路徑，使得醫療資源下沉，更多在基層裡面，甚至在社區足不出戶，就能夠得到醫療服務。比如說跟北京兒童醫院的合作，倪鑫院長講80%兒童患者不需要來醫院，病人到醫院去會醫療擠兌，也會交叉感染，家長還得請假，各種費用發生非常多。因此我們認爲一個詞叫“改路徑”，使大家就醫路徑發生改變，這個會對中國醫療資源的分配帶來很大的幫助。

再往後隨着AI醫生參與到隨訪、數據蒐集、全生命週期管理之後，可能獲得更多密度更高、質量更高的優質數據。有了這些，就有機會促進醫學方面的發現。

在我們邏輯裡面先去造AI醫生，成爲醫生和患者的朋友，隨後改變大家的就醫路徑，能夠居家解決大部分問題，使得早診早發現，最後在生命週期管理裡，得到足夠多的數據，促進進一步發展。今天本質是缺優質醫療服務，以及足夠多的數據，幫助我們做新的科研。

馬春娥：中國結合自己的國情，我們下一步怎麼更好擁抱人工智能？

樊代明：肺癌、胃癌、肝癌、胰腺癌、食管癌在中國是主要的腫瘤，中晚期能活五年的只有20%，80%都走了，美國也一樣。

我們長期以來都是用國外的腫瘤指南翻譯過來給中國人看病，其實水土不服。中國人有自己的環境、人種不同，長期這麼幹，能成嗎？比如說肝癌，國外是C型肝炎引起的，中國是B型肝炎引起的，B型肝炎不好治，C型肝炎可以治癒。食管癌在中國主要是抽菸喝酒引起的，以鱗癌爲主，美國以腺癌爲主，兩個交叉只有10%左右，你用它來治，能治好中國人嗎？中國人必須有自己的辦法才行。

怎麼辦？我們組織13000多位專家、300多位院士終於創研出來中國本土的指南。這個指南3000萬字，100斤重，我們已經翻譯成16種語言，推到156個國家，他們治不好的，我們這個正好對他們有幫助。

這其實是AI的作品，100斤重的文字光靠人腦算不出來的，且效果非常好。然後不斷地提高，結果是十年前，中國腫瘤病人五年生存率只有33%，去年到了43.7%，增加了10個百分點。中國每年有500萬腫瘤病人，10%就是50萬人。過去活不過五年，現在活過五年了，這就是通過大數據，通過AI，通過集體智慧做出來的。

馬春娥：醫學界自己也在做大模型，很多醫院都發布了自己大模型，王小川從企業界和技術界怎麼看這個事情，怎麼跟他們結合？

王小川：確實這是兩個行業，去年是智能元年，今年是第二年。2024年初，很多朋友給我發消息，說“小川，2024年元旦快樂”，我回復的是：智能二年快樂。這是一個新的思維，新的物種已經進來了。我們確實觀察過在醫學界充分讓大模型去做數據的治理，到今天有的數據在院內已經可以工作，幫助做診斷，或幫助做臨牀決策的輔助，做得非常漂亮，整個醫學界的醫院都已經動起來了。

再往前走一步，醫院在思考能不能夠讓這樣一個AI醫療大模型，發揮更大的作用，往基層走。一方面解決疑難問題，一方面直接對患者進行服務。有一些路徑的改變，其實跟醫院進行共創，不只是勇攀醫學高峰，而是讓整個就醫路徑有更大的突破。

院士講到早診早篩早干預，在居家環境裡面，除了醫生以外，還有醫工結合可以做。比如說數字生物標誌物，對咳嗽的檢測幫助你做篩查，到底往肺炎發展了，還是有其他哮喘的問題。

在這裡面還有大量的臨牀問題，不一定發生在醫院裡面，我覺得這裡有大量的科學可以討論。AI進入之後，我的想象是醫療諮詢和醫療服務是無處不在的，居家也能得到醫療關懷，甚至能夠得到醫療陪伴，這件事情是傳統醫院需要跟AI做一些共創的。

馬春娥：最後，我們暢想一下未來。

樊代明：暢想未來，未來已來，AI助力醫學發展可以說不以人的意志爲轉移，最近在西安出了兩件震驚世界的事情。一個是中國整合腫瘤學大會召開，來自全球108個國家的專家，線下6萬人，我們把世界十大腫瘤組織都請來了，各辦一個分會場，把世界六大雜誌的主編請來，也辦了六個大分會場，一共近20個分會場，中英文全球直播，7229萬人聽，就是討論整合醫學在人工智能幫助下怎麼改變未來。

第二個，在西安成立了非常高級的學會叫World Association for Integrative Oncology世界整合腫瘤學協會。70多個國家的學者參加，理事會中的13個理事是所在國的醫學科學院院士，包括五大洲腫瘤學會主席，水平非常高。

世界上有6萬人的大會嗎？我不知道有沒有，醫學界是沒有的。中國開得這麼成功，現在影響非常大，所以我們醫學同道一定要敞開懷抱，擁抱新技術的到來，只有這樣纔會使我們無往而不勝。我們要成功不能只有胸腔，更應該有胸懷。

王小川：剛纔院士提到了未來已來，我認爲兩個事情會在未來五到十年發生。第一件事情是大家可以觸手可及獲得優質醫療資源，不會爲了找一個頂尖醫生而煩惱，解決心理上的焦慮，這是對大衆服務可以做到的事情。

第二個事情，未來五到十年醫學的發展，將會超過之前五十年到一百年發展的速度，AI的進入會有更多的醫學發現，大多數癌症找到相應治療的方法，我們將獲得生物自由，大多數疾病都將得到攻克。