在現(xiàn)代醫(yī)學(xué)帶來先進(jìn)的血液和尿液測(cè)試手段之前，醫(yī)生只能依靠味蕾來診斷糖尿病。尿液中帶有甜味一直是糖尿病最顯著的病理特征，英文單詞mellitus的字面意思就是“甜的”。體液中的糖分含量過高，意味著你的新陳代謝出現(xiàn)了問題，要么你的細(xì)胞不產(chǎn)生胰島素了，要么就是胰島素對(duì)它們不起作用了。

十多年前，研究人員發(fā)現(xiàn)了一個(gè)和糖尿病關(guān)系比較隱蔽的病理特征。眾所周知，糖尿病的并發(fā)癥包含了神經(jīng)損傷，而神經(jīng)損傷作用于心血管系統(tǒng)會(huì)導(dǎo)致心律不齊。這種變化通過電學(xué)和光學(xué)手段都可以測(cè)量出來。因此，也許要不了多久，醫(yī)生就能通過患者手腕上佩戴的設(shè)備來診斷糖尿病了，而不需要再測(cè)試血液和尿液。

將時(shí)間的指針撥回到2005年，那時(shí)只有頂尖運(yùn)動(dòng)員和重病患者才會(huì)使用心律傳感器。但今天，每五個(gè)美國(guó)人中就有一個(gè)佩戴了心律傳感器。這正是AI初創(chuàng)公司Cardiogram試圖找出心率和糖尿病之間關(guān)系的原因。在上周三于新奧爾良舉行的AAAI人工智能大會(huì)上，Cardiogram提出了一項(xiàng)研究成果，研究表明，通過Apple Watch中的心律傳感器和計(jì)步器可以很好地預(yù)測(cè)一個(gè)人是否患有糖尿病。當(dāng)然，前提是必須搭配相應(yīng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

過去一段時(shí)間，蘋果公司一直在關(guān)注其標(biāo)志性可穿戴設(shè)備Apple Watch所扮演角色的變化——從“私人教練”逐漸蛻變成了“私人醫(yī)生”。去年11月，蘋果公司和健康保險(xiǎn)公司Aetna達(dá)成了一項(xiàng)合作：作為降低醫(yī)療成本的試點(diǎn)項(xiàng)目的一部分，蘋果公司捐贈(zèng)了超過50萬臺(tái)Apple Watch。它還和斯坦福大學(xué)共同進(jìn)行了一項(xiàng)研究，測(cè)試Apple Watch監(jiān)測(cè)不規(guī)則心跳的準(zhǔn)確率（不規(guī)則心跳有可能導(dǎo)致中風(fēng)和心臟病發(fā)作）。和Cardiogram、UCSF的合作，不過是蘋果公司在這方面的又一最新進(jìn)展。Cardiogram是一家由前Google工程師創(chuàng)立的公司，總部位于舊金山。

Cardiogram開發(fā)了一個(gè)免費(fèi)的APP，用于收集來自Apple Watch或集成了類似傳感器的， Fitbit、Garmin以及Android Wear等品牌可穿戴設(shè)備的心率數(shù)據(jù)。這個(gè)APP采用了與Google語音轉(zhuǎn)文字相同類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)心率和步數(shù)等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和闡釋。就數(shù)據(jù)本身而言，它們對(duì)疾病檢測(cè)幾乎毫無意義。這一方面是因?yàn)閭鞲衅鞑杉臄?shù)據(jù)存在偏差；另一方面是因?yàn)?，要?xùn)練出能識(shí)別特定特征的模型，必須先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注。

要想搞清楚糖尿病患者的心率是什么樣的，先得找到一些糖尿病患者。這正是UCSF的價(jià)值所在，它于2013年啟動(dòng)了一項(xiàng)名為Health eHeart的大型心臟病研究項(xiàng)目，旨在收集100萬人的大量數(shù)字健康數(shù)據(jù)。截至1月中旬，已經(jīng)有19.6萬人參與了這項(xiàng)研究。每個(gè)參與者都會(huì)填寫一份關(guān)于其已知醫(yī)療狀況、家族史、藥物和血液檢查結(jié)果的調(diào)查問卷。其中大約有4萬人將它們的信息與Cardiogram應(yīng)用進(jìn)行了關(guān)聯(lián)。

Cardiogram公司的聯(lián)合創(chuàng)始人Brandon Ballinger，曾經(jīng)是Google語音識(shí)別軟件的技術(shù)負(fù)責(zé)人。他說道：“這正是我們獲取數(shù)據(jù)標(biāo)注的方式。從醫(yī)學(xué)的角度來說，每一份標(biāo)注的數(shù)據(jù)都對(duì)應(yīng)著一個(gè)垂危的病人，但對(duì)互聯(lián)網(wǎng)公司所做的事情來說，它只是很小的樣本。”

因此，Cardiogram不得不采用一些技術(shù)手段來訓(xùn)練其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DeepHeart，幫助診斷人類疾病。其中就用到了半監(jiān)督序列學(xué)習(xí)技術(shù)，這項(xiàng)技術(shù)最初是用來處理電商平臺(tái)Amazon上的產(chǎn)品下方的評(píng)論等文本數(shù)據(jù)的。只不過現(xiàn)在Cardiogram用它來處理一系列的心率測(cè)量值——每周約測(cè)量4000次。通過一些數(shù)學(xué)轉(zhuǎn)換之后，這些信息將變成一個(gè)概括心率變異性的單一數(shù)值。研究人員會(huì)將這些數(shù)值與患者的標(biāo)注數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，然后就可以開始正式的訓(xùn)練了。

通過這種方法訓(xùn)練出的模型，在識(shí)別非訓(xùn)練組的糖尿病患者時(shí)，準(zhǔn)確率達(dá)到了85%。這個(gè)成績(jī)與Cardiogram之前的一項(xiàng)成果非常接近。去年，Cardiogram和UCSF共同發(fā)布了一項(xiàng)研究成果，顯示DeepHeart可以基于Apple Watch收集的一周數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)高血壓、睡眠呼吸暫停和心房顫動(dòng)等疾病，且準(zhǔn)確率在80-90%之間。

那么，Cardiogram的算法究竟能不能在不直接測(cè)量血液含糖量的情況下預(yù)測(cè)糖尿病呢？誰也不知道。

Health eHeart項(xiàng)目的主要研究人員之一Mark Pletcher表示，“顯然，糖尿病是一種心血管疾病，但它和心率變異性并沒有明顯的生理聯(lián)系。當(dāng)你在不懂底層原理的情況下用數(shù)據(jù)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)算法時(shí)，你往往會(huì)得到一個(gè)結(jié)果，卻不明白它是怎么得出的。坦率的講，這讓我感到緊張。我們進(jìn)行了很多內(nèi)部討論，討論這到底是一種有效的診斷手段，還是無關(guān)的因素。目前我們還沒有得出結(jié)論。”

這也引起了心臟病專家兼斯克里普斯轉(zhuǎn)化科學(xué)研究所主任Eric Topol的警覺，Eric Topol曾經(jīng)領(lǐng)導(dǎo)了NIH斥資數(shù)十億美元的精準(zhǔn)醫(yī)藥行動(dòng)的數(shù)字健康部門。他說道：“Cardiogram的研究同時(shí)具備生物學(xué)黑盒子和算法黑盒子的特點(diǎn)，是無法令人信服和站不住腳的。這最多只能算一種基于假設(shè)前提的研究。”假設(shè)的前提就是，DeepHeart發(fā)現(xiàn)了一種糖尿病的病理信號(hào)，但它發(fā)現(xiàn)的也可能是別的什么。

Ballinger很快反駁了這種批評(píng)和指責(zé)。他認(rèn)為，如果可穿戴設(shè)備告訴主人他罹患糖尿病的風(fēng)險(xiǎn)在增加，這時(shí)候他去找醫(yī)生用傳統(tǒng)手段做進(jìn)一步診斷，還是可以獲得很好的治療。萬一這個(gè)黑匣子可以幫助我們窺見一些門道呢？不過Ballinger也意識(shí)到，必須做一些前瞻性的驗(yàn)證，才能證明人工智能的確是有效的。比如篩選出一些尚未診斷出患糖尿病的人，對(duì)它們進(jìn)行跟蹤，觀察他們最后是否真的罹患了糖尿病。他表示，Cardiogram公司正在積極投入這方面的研究。

Cardiogram為Apple Watch和其他可穿戴設(shè)備開發(fā)的應(yīng)用目前都是免費(fèi)的。不過Cardiogram計(jì)劃今年晚些時(shí)候在應(yīng)用中增加“用戶提醒”功能，向算法判定為有心房纖顫、高血壓、睡眠呼吸暫停和糖尿病的患者發(fā)送通知。由于目前該程序尚未通過FDA審核，所以它不會(huì)作為一個(gè)獨(dú)立的診斷，而只是一種建議。不過，如果保險(xiǎn)公司認(rèn)為這種建議可以讓患者盡早治療，節(jié)省醫(yī)療保險(xiǎn)費(fèi)用，或許也會(huì)為之買單。

鑒于這項(xiàng)研究缺乏足夠的說服力，Cardiogram未來還有很長(zhǎng)的路要走。胃腸病學(xué)家兼衛(wèi)生服務(wù)研究部主任Brennan Spiegel表示：“FDA肯定會(huì)審核準(zhǔn)確率，此外，這些可穿戴設(shè)備是否真的可以改變患者的治療效果，目前也缺乏相關(guān)的數(shù)據(jù)支撐。創(chuàng)造一種技術(shù)并不是最難的，難的是如何運(yùn)用這些技術(shù)改變病人的行為模式。這已經(jīng)超出了計(jì)算機(jī)科學(xué)的范疇，來到了行為學(xué)和社會(huì)學(xué)的領(lǐng)域。”

不過Health eHeart 項(xiàng)目和Cardiogram的研究至少說明了一件事情，那就是人們對(duì)于醫(yī)療級(jí)的測(cè)量應(yīng)用有著強(qiáng)烈需求。遺憾的是，對(duì)于一個(gè)健康的人來說，這些應(yīng)用除了發(fā)送通知似乎就沒別的作用了。雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)

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