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想象一下去醫(yī)院看病，人工智能（AI）系統根據患者的檢查數據實時自動生成治療方案，經醫(yī)生審查后，如果患者和醫(yī)生皆不反對就直接執(zhí)行該方案——這不是科幻，而是中國醫(yī)學科學院血液病醫(yī)院（中國醫(yī)學科學院血液學研究所）信息與資源中心首席技術專家陳俊仁和姜爾烈團隊的最新技術突破。近日，上述團隊在《自然·通訊》雜志發(fā)表文章，首次報道條件式自主AI開立藥物處方的臨床實踐。

陳俊仁表示，當前AI的臨床醫(yī)學應用多是“輔助型AI”。好比社交平臺的智能引擎推送個性化的新聞信息，輔助型的醫(yī)療AI基于患者情況生成個性化的醫(yī)學專業(yè)信息，接著醫(yī)生和患者決定是否采納該信息并共同決定如何根據AI所提供的信息制定診治方案。

然而，隨著AI迅速深入到人類日常生活的多個方面，條件式自主AI模式也越來越普遍。例如汽車駕駛導航軟件不僅提供空間地圖信息和實時路況，而且可直接計算出最優(yōu)駕駛路線。

研究團隊認為，未來AI臨床應用也可能采取條件式自主模式，即AI制定醫(yī)療方案作為默認選項，若醫(yī)生和患者不否決就執(zhí)行該默認方案。研究團隊假設，在滿足三個條件的情況下，醫(yī)生和患者更可能愿意接受使用條件式自主AI生成醫(yī)療方案：一、除了AI手段之外沒有其他方法能精準判斷應何時和如何開始介入治療；二、如果不接受積極干預，部分患者可能發(fā)生嚴重不良事件；三、介入治療本身可能伴隨較嚴重的副作用或者較高的醫(yī)療費用。研究團隊認為，預防造血干細胞移植后的嚴重并發(fā)癥“急性移植物抗宿主病”，是符合這三個條件的臨床醫(yī)學場景。

于是，研究團隊開展單臂前瞻性臨床試驗，將中國醫(yī)學科學院血液病醫(yī)院（中國醫(yī)學科學院血液學研究所）100%自主開發(fā)的條件式自主AI模型“daGOAT”嵌入醫(yī)院信息系統；AI模型每天自動讀（抓）取造血干細胞移植患者體內多維度、動態(tài)變化的血液細胞組成、血液生化、炎癥因子等上百項指標數據；AI模型像資深醫(yī)生一樣“思考”何時該增加免疫抑制劑的劑量，以及增加多少劑量最合適。

研究團隊共招募了110位接受HLA（人類白細胞抗原）半相合移植的血液病患者參與條件式自主AI藥物處方臨床試驗。每個受試者在事先皆被告知AI將決定加強免疫抑制的最佳時機和劑量，也被告知醫(yī)生可能依據患者個別情況在AI處方基礎上做調整修改。所有患者皆依照規(guī)定簽署了知情同意書。

實際開展試驗后，AI模型判斷57位受試者需要加強免疫抑制，其中56位立馬執(zhí)行AI處方，而有1位推遲了一天執(zhí)行服藥，另外有7位受試者的醫(yī)生在一個月內根據患者實際情況調整修改了AI初始制定的加強預防方案。

參與條件式自主AI藥物處方臨床試驗的110位受試者中，重度急性移植物抗宿主病發(fā)生率為5.5%，顯著低于歷史對照組的16%。

陳俊仁表示，該研究為條件式自主AI醫(yī)療新范式提供了寶貴的、高顆粒度的前瞻性臨床試驗數據，并提示人類和AI之間的互動模式可能在不久的將來變得更多元且幅度更寬廣。

研究團隊認為，可以把條件式自主AI看作是一種“助推”，好比駕車時開啟電子導航功能。通常駕駛人節(jié)省腦力、直接采納AI程序所推薦的默認路線，但駕駛人仍有100%自主權且隨時可以決定偏離默認路線。研究者認為，條件式自主AI將有潛力解放人類的腦力，使得人類可以專注于解決更加復雜的問題。

（圖片來源于官網截圖）