## 776｜从拍手背看病的AI到拍舌苔看病的AI：当身体的信号开始被看懂

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你有没有想过，有一种病能让你的手悄悄变大，你却压根不会察觉？手指慢慢变粗，戒指戴不进去了，以为是发胖；手掌越来越宽，买手套总得买大码，以为是体质原因；脚也越来越大，以为是品牌尺码有差异。就这样年复一年，身边人最多说一句“你最近好像胖了”，你自己也就信了。

这不是电影里的情节。等到终于走进医院，拿到确诊结果的那一刻，很多患者才第一次意识到，这些变化原来不是衰老，不是发福，而是病。从第一个症状出现，到这个确诊时刻，这个过程可能已经过去了10年。

这种病叫做肢端肥大症。听起来是一个很专业的医学名词，但它描述的情况很直观，“肢端”就是四肢末端，也就是我们的手和脚，这个病会让手脚骨骼和软组织持续异常增生，越长越大。

我也是看到今天要分享的这个研究，才第一次真正去了解它。不过我对这个病多少有些感同身受，老同学们都知道，我一直有比较严重的痛风。有一次年会，脱不花给我定做的衣服，正面还是“痛风男孩”的缩写。很多严重的痛风患者，都会面临不少关节粗大和变形的情况，所以当我刚看到“肢端肥大症”这个病名时，我突然就共情了。

它的根源是脑子里一颗小小的垂体肿瘤。垂体是一个大概只有黄豆大小的腺体，藏在大脑底部，负责分泌各种激素来调控全身。大约95%的肢端肥大症患者，都是因为垂体长了腺瘤，导致生长激素大量分泌、失去控制。这些多余的生长激素会刺激全身骨骼和软组织不断生长，除了手变大、脚变大，还会出现额头变宽、下颌变突、鼻子变大、舌头变厚、声音变沉等变化。如果在儿童期发病，骨骺还没闭合，生长激素失控会导致身高异常增加，这就是我们偶尔在新闻里看到的“巨人症”。但更多患者是中年成人，骨骺已经闭合，身高不会再长，所以变化只发生在末端——手、脚、面部，缓慢且持续地变形。

从数据来看，全球每百万人中大约有40-77名肢端肥大症患者，咱们国内的患者数量理论上在5万-10万量级。说实话，这个数字比我想象的大得多。而且这里说的还是去医院确诊的患者，医院之外，大部分人都会把这种变化当成正常生理现象，根本不会往生病上想。

因为这个病的关键问题就在“缓慢”两个字上，症状进展极其缓慢，几乎是以年为单位变化。今年的你和去年的你站在镜子前，根本看不出特别大的区别；但你翻出五年前的照片对比，才会突然发现脸宽了一点、手粗了一点，但你依然不会想到去看病，因为这种变化实在太难和生病联系起来。

正是在这个背景下，神户大学的研究团队用AI做了一件很有意义的事。他们的这项研究前两天新发表在《临床内分泌学与代谢杂志》上，这是全球内分泌代谢领域的顶刊。

他们没有开发更贵的检测仪器，也没有设计更复杂的血液指标组合。因为现在大部分地方确诊这种病，需要做血清IGF-1和生长激素抑制试验，这对很多基层医院来说几乎不可能实现。这个研究团队把目光落在了最普通不过的一个地方——手背照片上。

研究团队的思路很直接：既然肢端肥大症最明显的特征之一是手部骨骼和软组织异常增生，内分泌科医生在体检时本来就会观察患者的手，那能不能训练一个AI，让它做同样的事，而且做得更系统、更准确？

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为了让这个模型足够可靠，研究团队联合日本15家医疗机构，招募了716名患者（其中317名肢端肥大症患者，399名为对照组），收集了11480多张手部图像，而且只拍两个姿势：手背朝上平放和握拳。

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结果怎么样？AI的诊断准确率超过了有经验的内分泌科医生。

说实话，我看到这个结论时愣了一下。因为内分泌科医生看诊时掌握的信息远不止一张照片，他们有病人的病史、有化验单，还有多年积累的临床直觉。而这个AI只有一张手背图，它凭什么能赢？而且除了这些材料，这些病人已经来内分泌科看病了，人类医生更容易有的放矢。

答案在于，AI在做一件人眼做不到的事。

研究团队把11000多张手的照片摆在系统面前，其中一部分是肢端肥大症患者的手，一部分是不患病的手，让它反复寻找规律，看看哪些视觉特征在患者手上更常见。它找到的不是一眼就能看出来的东西，而是细微的形态模式：手背骨骼的轮廓宽度、软组织厚度的分布方式、手指各节段的比例关系、关节处皮肤的纹理变化……这些特征单独拿出来看，每一个都很微弱，人眼很难判断“这算不算异常”，但当它们组合在一起，经过大量数据训练后，AI形成了一套人类医生无法系统化使用的识别模式。

这才是AI真正厉害的地方，它不是比医生更聪明，而是“眼睛”不会疲劳，不会先入为主，能同时处理几十个微弱信号，再给出综合判断。就像一个从不疲倦的学生，做完一万张考卷后，总结出一套连出题老师都没意识到的规律。

还有一个设计细节值得一提：这个模型刻意回避了手掌，只分析手背。因为手掌纹路是生物特征，可用于个人身份识别，涉及隐私，比如我们常用的线上支付工具，前两年就大力推广过“掌纹支付”。手背则不一样，没有可识别身份的信息，拍一张照片，隐私层面的风险极低。这不是技术限制，而是团队主动的选择，这个细节还是让我很有好感。毕竟一个准确率再高的医疗AI，如果因为隐私问题永远停留在论文里，也没有实际意义。

如果说手背图像捕捉的是身体“看得见的变化”，那另一项医学研究则更进一步，它要捕捉的是肉眼完全看不见的东西。

印第安纳大学的研究团队，几个月前在《科学报告》上发表了一项研究：用动作传感器分析孩子伸手触摸屏幕时的细微运动，来识别自闭症和ADHD（注意缺陷与多动障碍）。

参与实验的孩子需要完成一个简单任务，触摸屏幕上出现的目标点。就是这样一个动作，普通人看来完全没什么特别，但孩子手上戴着传感器，会以毫秒为单位，记录下手臂运动过程中的线性加速度、角速度，以及手腕在三维空间里的姿态变化。

这些数据流被送入深度学习模型，让它区分四类孩子：神经发育正常的、有自闭症的、有ADHD的，以及两者共病的。

最终的准确率是71%。这个数字看起来好像不算高，但我想换个角度理解它：如果你家附近有个邻居，见了几次后就告诉你“这个孩子可能存在xx问题，建议去看一下医生”，你会嫌他不够准吗？哪怕是虚惊一场，你会责怪这个邻居大惊小怪吗？

我想起当年我去旁观得到大学的一场线下破冰活动，同学们依次上台自我介绍。第七位同学是一名资深的骨科医生，他的发言很简短：“我是一名从业20年的骨科医生，也不知道能给同学们带来什么价值，但刚才发言的第二位和第五位同学，你们下周可以来挂一下我的号，你们的脊柱肯定有问题。”当时场下掌声雷动。

回到这个项目，研究者对这个结果的定位也非常诚实——这不是一个用来确诊的工具，而是筛查工具。就像体温计不能诊断你得了什么病，但发烧这个信号会告诉你“需要去看医生”。

这件事的意义在于：目前对自闭症和ADHD的诊断，主要依赖行为观察和问卷调查，需要专业评估人员花费大量时间，部分地区从怀疑到确诊的等待时间长达18个月。而这套系统，只需要15分钟的触屏任务，就能给出一个初步的风险信号。

更有意思的是，研究团队还从这些微动作数据里，提炼出两个新的量化指标，分别是范诺因子和香农熵。你不用管这两个指标是什么意思，我也不懂。从本质上讲，它们是在测量孩子手部运动的“随机程度”。研究发现，自闭症或ADHD症状越严重的孩子，手部微动作的随机性越高，波动模式也越特殊。低功能自闭症孩子的手部运动，比症状较轻的孩子表现出更大的变异性。

换句话说，这套系统不仅能判断“这个孩子可能有问题”，还能在某种程度上量化“问题有多严重”。这是现有的行为观察方法很难做到的事情，研究者的原话是“没有任何一个精神科医生，能告诉你一个病症的严重程度到底是多少”。

说到这里，你有没有想过，你的身体其实从来没有停止过发出信号？

我们的身体一直在“说话”：手的形态在说，手的动作在说，眼底血管在说，皮肤纹理在说，步态在说，声音也在说。过去，我们没有足够灵敏的工具去接收这些信号，大多只有经验丰富的专科医生才能读懂，而且只能读懂其中很粗略的一部分。现在，AI正在成为更灵敏的“翻译”，它不疲劳、不先入为主，能在毫秒级的数据里找到人眼永远发现不了的模式。

更重要的是，这两个研究指向的是同一类人群：不是像脑梗、心脏病那样的急症患者，而是那些在等待中被耽误的患者，就像那些手部形态变化十年才确诊的肢端肥大症患者，等待18个月才被评估的ADHD儿童，没有AI诊断前，他们可能压根不知道自己需要去看医生。AI在这里的作用，不是取代医生，而是让更多人在更早的时候被识别出来，然后交给对的人治疗。

既然今天说了两个医疗AI的进展，我想顺便聊一个最近两年很常见的产品功能。

这两年，“AI看病”的产品越来越多，其中一类特别流行：拍一张舌苔照片，AI分析你的“体质”，然后给出调理建议。听起来既AI，又中医，技术感和传统感兼备，很容易让人觉得这是一种前沿的健康管理方式。

先说我的立场：我完全不懂中医，也不是想和任何人争论中医本身的价值，这是另一个话题，我没资格评判。在这里，我想聊的只是一件更窄的事：很多产品里，用AI“看舌苔判断体质”，这个科技加中医的组合，到底成立不成立？

先问第一个问题：为什么拍张照片，AI就能像老中医一样，给出看似专业的结果甚至药方？

原因很简单，这些AI产品里的AI，大多学到的不过是“什么样的舌苔配什么样的标签”但是那个标签本身是不是真实有效，有没有人用现代科学方法认真验证过？这不是中医的问题，而是“AI”这个词被滥用、被包装的问题。

再问第二个问题：这些AI产品的数据是怎么来的，有没有人认真验证过结果？

神户大学的研究，联合15家医院，收集了716名患者的11480张手部图像，发表在顶刊上，全程经过同行评审。也就是说，有一群和研究没有利益关系的专家，专门挑这篇论文的毛病，挑不出来才能发表。印第安纳大学的研究也公开发表在期刊上，准确率71%，研究者没有刻意美化这个数字，直接如实公布。

这两个研究里的AI，不是自说自话，而是在接受专业检验。

而很多包装精美的“AI健康产品”，你去问他们：数据集有多大？有没有发表在可被质疑的期刊上？有没有经过独立机构验证？往往这几个问题一问，答案就清楚了。AI这个词本身是一种技术方式，哪怕包装得像高端科技产品，也不代表背后就一定有扎实的科学依据支撑。

在健康这个与每个人切身相关的领域，我们需要的从来不是炫酷的概念，而是经得起推敲的证据。

好，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朋友。明天咱们接着聊AI。

> 相关链接：
> 1.神户大学研究：
> https://academic.oup.com/jcem/advance-article/doi/10.1210/clinem/dgag027/8494383
> 2.自闭症/ADHD相关研究：
> https://www.nature.com/articles/s41598-025-04294-9

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2026030116/1903050712297935224/030116.png)
