人工智能对医生来说,是助手还是对手?

不过,随着从业经历的丰富,我很快发现,真正的诊断可不像教科书上那么简单。我所在医学院的主任是一个优雅的新英格兰人,他总穿着抛光的便鞋,口音浓重,并以成为专家诊断医师而自豪。在诊断时,他会要求病人表现出某种症状,如咳嗽。随后他会靠在自己的椅子上思考片刻,然后嘴中冒出一串形容词,如“微弱但刺耳”,“底噪有点大”,仿佛是在描述一瓶陈年波尔多红酒。对我来说,这些咳嗽声听起来都一个样,但我会不自觉地应和这位主任,就像一个对品酒一窍不通但还要硬装专家的傻瓜。

这位主任的做法确实有其依据,因为咳嗽分类学家会很快通过声音来缩小可能的病因范围。如医生可能会认为“这声音听起来像一种肺炎”或“充血性心力衰竭的湿疹”,随后通过一系列问题,医生就能判断病人的大致情况,最后借助测试来证明自己的判断,大多数情况下,医院的“老司机”们准确率还是非常高的。

几年前,巴西的研究人员研究了放射科医生的大脑,为的就是理解他们到底如何做出诊断的。这些经验丰富的医师在看 CT 图像时是不是心里有一份“对照表”?或者说他们使用了“模式识别或非分析推理?”

参与这次研究的放射科医生共 25 人,他们被要求评估肺部的 X 光,而核磁共振成像机则会随时跟踪他们的大脑活动。X 光图像在他们面前一晃而过,其中一些包含很常见的单一病理性损伤,如肺炎时出现的棕榈状阴影或积聚在肺内衬层后面发暗且不透明的流体壁。第二组图像中镶嵌了动物的图像来干扰,第三组则加入了字母表的字母轮廓。在测试时,这三组图像会随即展示给参与的 25 位医生,他们必须快速说出图像的属性,而核磁共振机则一刻不停的监视着医生的大脑。测试结果显示,医生做出诊断的平均时间为 1.33 秒,而在分辨三种图像时,大脑亮起的区域相同,即左耳附近的神经元宽三角洲以及颅骨后基上方的蛾形带。

“我们的测试结果能支持这样的假设:医生发现一种特征和已知病变的过程与日常生活中命名事物的过程相似。”研究人员总结道。也就是说,识别病变与为动物命名的过程非常相似,当你认出一头犀牛,你不会再想想其他替代动物,更不会将犀牛与独角兽、犰狳和小象等动物弄混。对你来说,辨认犀牛已经是一种模式,而放射科专家也是如此。他们不需要沉思、回忆以及区分,他们看到的是一个常规现象。对我的主任来说,那些咳嗽声音也像叮当声一样容易辨认。

“纸上谈兵”与“实践出真知”

1945 年时,英国哲学家 Gilbert Ryle 举办了一场影响力巨大的讲座,其主题涉及两大知识。一个孩子知道自行车有两个轮子,轮子充气,车通过踩踏脚踏板来获得前进动力。Ryle 将这种知识称之为“书面知识”。不过,学习骑自行车光懂得这些可不够,一个孩子要经历摔倒才能学会平衡,学会通过坑坑洼洼的路面。Ryle 将这种隐性的、体验式的、基于技能的知识称为“实践知识”。

这两种知识看起来是相互依赖的,因为你可以用书面知识来强化实践知识,反之亦然。不过,Ryle 警告大家要抵制所谓“书面知识”可以转化为“实践知识”的想法。光看看自行车说明书孩子不可能学会骑车。Ryle 认为,只有当我们知道如何运用规则时,规则才能真正发挥作用,“规则就像小鸟,必须吃饱了才能生存。”一天下午,笔者 7 岁的女儿正骑着车爬上一个小山丘。她第一次尝试时停在了斜坡最陡峭的部分,然后摔倒了。第二次尝试时她屈身向前倾斜,最初角度很小,随后越来越明显;而当坡度减小时,她会向后增加重量。但是,我可没教过她骑自行车爬上那座小丘的规则。我想,当我的孙女学习骑自行车翻过这座小丘时,家长也不会教她这些规则。我们会传授一些与宇宙有关的规则,但是会将剩下的留给大脑来解决。

旁听了 Lignelli-Dipple 的教程后,我与 Steffen Haider 交谈了一番,他是个通过 CT 扫描就能发现早期中风的年轻人。他是怎么发现病变的?靠的是“书面知识”还是“实践知识”呢?