## 765｜共读《预测之书》之四：未来AI医疗会让我们“更早知道，更少后悔”

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2024年，梅奥诊所发布了一项引起全球关注的研究：只需要10秒钟的心电图，AI就能提前3到5年预测你是否会发生心力衰竭。更关键的是，这个预测与临床确诊的一致性接近90%。也就是说，一个看起来完全健康、没有任何症状的人，AI已经能通过心电图信号看出“你的心脏正在走向衰竭”。

这不是科幻片，而是正在发生的现实。

你可能会想，我又不是医院或者医生，我的心脏好像也很健康，这跟我有什么关系？当我看完《预测之书》里，马文翰、薄世宁、曹鹏和王立铭四位老师关于未来AI医疗的分享后，我发现这件事跟每个人都有关系。因为他们在讲的，已经不是“AI会不会改变医疗”，而是“AI正在怎么改变医疗”。

马文翰是一名全科家庭医生，同时也是一家医疗科技企业的管理者，他用一句话总结了AI医疗最大的变化：“更早知道，更少后悔”。这句话特别准确，他说我们在健康上付出的最惨痛代价，从来不是“治不了”，而是“知道得太晚”。没有哪个癌症是早晨醒来突然变成IV期，胰岛素抵抗也不会在某个瞬间演变成2型糖尿病。现实是，等到病情摆在眼前，很多人才意识到事情不对劲。

但AI正在改变这个游戏规则。薄世宁讲了影像AI在医院的落地情况，曹鹏用脊柱病例展示了一段“不神奇但更可靠”的就医经历，王立铭则从药物研发的角度，让我们看到AI如何把黑箱试错变成系统化推演。

这四位老师的观点，正好构成了“更早知道，更少后悔”的完整链条，接下来我们一个一个说。

先说“更早知道”。马文翰讲了一个特别重要的观点：医疗健康最大的增量不在医院里，而在医院外。过去的医疗体系本质上是“症状出现之后再行动”的反应体系，也就是你先觉得不舒服，再去看医生，进入诊断与治疗流程。这几乎成了医学的历史定势，但AI正在打破这个定势。

你看，就像梅奥诊所那个心电图预测心衰的研究，听起来很科幻，但关键不在于技术多牛，而在于它改变了“什么时候开始行动”。一个完全没有症状的人，AI已经能通过苹果手表采集的心电图信号，提前3到5年告知你心脏的衰竭风险。换句话说，医生已经可以明确通过心电图信号给你提示风险，然后你就可以开始调整生活方式、定期监测、必要时提前干预。

这不是个案。英国NHS用AI做糖尿病视网膜筛查，因糖尿病导致失明的患者减少了约90%。克利夫兰医学中心用AI识别败血症风险，把识别时间提前了约6小时，高危患者死亡率下降了18%。你看，这些案例的核心都是“提前”——提前几年、提前几月、提前几小时。

马文翰说，未来1000天会发生三个变化：第一，AI在日常生活中就能提醒你哪里开始偏离正常；第二，AI把你身体的各种信号串联起来，分析整体的风险方向；第三，在AI的帮助下，你能在更早的时间节点做出更明智的决定。

说白了，就是从“被动反应”变成“主动预防”。

这是院外的变化，那医院里呢？薄世宁讲的是影像AI，这是医疗AI落地的第一站。为什么影像AI能率先落地？因为影像是AI学习的“黄金样本”——结构化、标准化、数量大且客观。全球每年进行约42亿次医学影像检查，每一张片子都是清晰的训练数据。

现在影像AI做到什么程度了？说几个具体数字你就明白了。在肺结节识别上，AI的准确率能达到90%到95%，早期癌症检出率平均提升15%到30%，漏诊率降低40%以上。在三甲医院，AI肺结节辅助诊断系统几乎成了标配，八成以上的大医院影像科都在使用某种形式的AI辅助阅片系统。

更让我印象深刻的，是上海市胰腺疾病研究所和阿里巴巴达摩院合作的一个案例。他们在2万多例本来用于检查别的部位的普通平扫CT中，用AI成功识别出31例临床漏诊病变，其中包括2例早期胰腺癌患者，这2例患者已经接受了积极治疗。

你想想看，这些CT本不是用来查胰腺的，患者也没有任何胰腺症状，但AI在这类“原本无法发现问题的场景”中发现了问题。这意味着什么？意味着一次普通影像检查，如今具备了对扫描范围内所有器官进行早期癌症筛查的潜在价值，这就是“更早知道”的威力。

所以“更早知道”有两层意思：一层是时间上更早，在症状出现前就发现风险；另一层是空间上更广，从大医院到基层，更多人能用上优质的诊断能力。

再说说“更少后悔”，曹鹏用脊柱病例给了我们一个很具体的答案。

脊柱问题特别常见，大约每13个人中就有1个人正经受腰背痛的困扰。这种病的特点是“不一定要命，却最会偷走好日子”，坐久了疼、抱娃疼，甚至夜里被痛醒。过去20年，脊柱诊疗的演进方向一直是“切口更小、看得更清、恢复更快”。但曹鹏说，未来1000天最大的变化不是手术技术的突破，而是“让你少走弯路，少做后悔的决定”。

什么是少走弯路？先看预防。过去医生都会告诉你，要预防腰背痛就注意坐姿、多做康复训练。但预防很难真正融入日常——没有即时反馈，容易想不起来做；缺少标准化范式，容易做偏做错；看不到变好的迹象，很难长期坚持。

现在有AI帮忙就不一样了。比如处方级VR，你没有听错，VR眼镜在某些情况下变成了治病用的“药”。患者戴上头显，按医生处方在6到8周内每天训练10到20分钟，依次完成呼吸放松、注意力重定向、认知行为训练，就能明显减轻疼痛和运动恐惧，改善睡眠。再比如可穿戴设备，在上背部贴一个小型传感器，能实时捕捉久坐、低头、含胸这些高风险动作，一旦超过阈值就通过轻微震动提醒你。

曹鹏说，这些技术不会带来戏剧性的“痊愈”，却能持续积累小幅、稳定、可复现的改变。比如坐车能多坚持一会儿，夜里更少被痛醒，抱娃或搬箱子时不再闪到腰。

更关键的是“与我共决”。过去看病，基本是医生说什么就是什么，现在完全不同。

曹鹏举了个例子：45岁的程序员王先生，久坐，腰痛合并右腿放射痛2个月。他去门诊时，医生打开电子病历系统，几秒钟内AI就给出了个体化成功率提示——继续规范保守治疗，达标概率56%；选择微创减压手术，达标概率78%。旁边还写清楚了“达标”的具体定义，比如疼痛和功能量表要达到某个阈值。

随后医生递给他一张“决策辅助卡”，上面用时间轴呈现了不同选择的恢复节奏、复发概率、住院时长，还有常见并发症及应对方案。医生和王先生一起讨论，你希望恢复得快一点还是稳一点？能接受的恢复时间是多久？如果一开始选择保守治疗但效果不理想，也可以在既定时点切换为手术。

最后王先生选择了微创手术。注意，这不是医生替他做决定，而是他在充分了解信息后自主做出的决定。医生给出了清晰的诊疗路线：术前两周“备战”，术后当天或次日下床，按周递进功能训练，第四周复查评估。

你看，这个过程里，AI不会替医生做决定，只会把选择的成功率、潜在风险和应对方法讲清楚，最终决定权始终在患者手中。曹鹏表示，这种模式能提高选择与个人偏好的一致性，减少一部分“做了也难以让人有明显好转”的无效手术。说白了，就是让你少做后悔的决定。

未来1000天，会有更多“卓越脊柱外科中心”出现，它们的特征是更安全、更快、更透明、更一致。术前优化方面，患者不只是拿到“注意事项单”，而是要先上一堂“术前课”，系统了解如何控制血压血糖、为什么要戒烟、怎么做营养补给，以及家里需要提前做哪些准备。术中规范方面，从抗菌预防、体温管理到何时启用AR导航和手术机器人，每一步都有清晰的书面规范。术后快速康复方面，鼓励患者当天或次日下床活动，采用分层镇痛，尽早启动功能训练。

这不是某个天才医生的个人能力，而是一套可复制、可追踪的标准化流程。曹鹏说，这就是“技术会把被疼痛偷走的好日子还给你”——不是靠神奇的新刀法，而是靠更可靠的就医经历。

还有更深层的“不后悔”。王立铭讲的药物研发，看似离我们很远，实际和每个人都息息相关。因为他讲的是：怎么让你少吃无效的药，少走冤枉路。

过去的药物研发是什么样的？王立铭用了一个词：“黑箱试错”。说白了，就是科学家设计一个分子，在细胞或动物模型中试试看，不行就换一个，就像在黑暗房间里摸索开关，全靠运气。这个过程漫长、昂贵且失败率极高，一个新药从实验室到上市平均需10到15年、花费超10亿美元。更关键的是，即便上市了，也不知道对你有没有用。

以色列Clalit医疗集团有组数据：靶向药物的无效使用率原本约60%，也就是说100个人用这个药，60个人白吃了没效果。但AI正在改变这个现状。王立铭说，AI推动药物研发从“黑箱试错”变成了“系统化推演”。这是什么意思？

先说AlphaFold，这是DeepMind开发的AI系统，能通过氨基酸序列预测蛋白质的三维结构。听起来很学术，简单说就是AI能“看出”一个蛋白质长什么样，之后科学家就能设计药物去“卡住”它。比如英矽智能团队用AlphaFold预测了SIK2蛋白的结构，再从中选取已报道的SIK2抑制剂结构进行分子对接，确认分子与靶点蛋白之间的结合模式，成功发现了靶向药物。

过去，科学家只能依赖实验测得蛋白质结构，周期长、成本高；现在AI可以直接从序列推断折叠形态，为生物世界建立基础坐标系。这不是简单的加速，而是范式上的转变。

再说State模型，这是Arc Institute联合伯克利、斯坦福等高校推出的“虚拟细胞”。你可以理解为科学家在电脑里造了一个“假细胞”，用来做各种实验，观察药物会让细胞发生什么变化。它基于超过1.7亿条细胞观测数据训练而成，能预测干细胞、癌细胞和免疫细胞在药物、细胞因子或遗传扰动下的状态变化。在多个任务上，它的效率比传统方法提升了50%以上，准确性是其他AI模型的两倍。

这意味着什么？意味着科学家可以先在“虚拟细胞”里筛选一遍，看看药物会让细胞发生什么变化，筛掉大量没有希望的路线，再进入真正的临床试验。王立铭说，这类模型有望帮助科学家更精准地筛选治疗方案，引导细胞状态从疾病转向健康。

更关键的是“基因+AI药物反应模型”的应用，这直接关系到你吃的药有没有用。还是以色列Clalit的案例，他们利用基因检测和AI模型辅助临床决策，在肿瘤、心血管等多个领域，把靶向药物的无效使用率从60%降到了5%。而且成本也不高，一次约200美元的基因检测，就有望影响一个人一生的用药精准度。

你想想，过去生病吃药，医生开药了你也不知道有没有用，只能试试看，无效再换药试试。这个过程不仅浪费时间金钱，更重要的是耽误最佳治疗时机。而现在AI能在用药前告知你“这个药对你有用的概率是多少”。

王立铭说，AI药物研发的核心价值不在于单一“准确率”数字，而在于三点：第一，从“黑箱试错”到“系统化推演”的范式转变；第二，能在临床试验前期筛掉大量没有希望的路线；第三，让临床试验失败变成模型学习的“新样本”，而非纯粹的损失。

说白了，就是让你少走冤枉路。少吃无效的药，少等无效的疗程，少耽误最佳治疗时机。这是更深层的“不后悔”。

所以“更早知道，更少后悔”不是一句空话，它有四个具体落脚点：院外预防、院内诊断、治疗决策、精准用药。这四件事结合起来，就构成了完整的“不后悔”链条。

未来1000天，医疗会变成什么样？马文翰说，医院会从“主要治疗场所”变成“复杂问题的解决中心”，更多医疗服务会发生在日常生活里。薄世宁说，影像AI会从三甲医院下沉到县域和基层，让“好医生”变得可复制、可共享。曹鹏说，你会拥有更透明、更可靠的就医经历。王立铭说，你会少走很多冤枉路。

说实话，这些变化听起来不算惊天动地，但每一个都十分实在。因为医疗本就不靠“神奇突破”，而是靠“更早一点、更准一点、更少走弯路”。而且，在AI促进医疗的方向上，我们所有人都是受益者，AI能让我们每个人的生活质量和健康情况比以前有大幅度的提升。

好，这就是《预测之书》共读系列的第四篇。在前三篇我们聊了AI对工作和组织的改造、AI时代的人类价值、AI时代的教育和成长。如果你对哪位老师的观点感兴趣，可以打开《预测之书》好好读一读。接下来还有最后一篇共读，我们会聊聊AI对创作和创意的影响。

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今天的广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的家人朋友，明天咱们接着聊AI。

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