引子：空间站里的中医四诊仪最近有一条引发科学爱好者圈子轰动的新闻：航天员在空间站中接受远程中医诊断。这条新闻瞬间引爆了我的朋友圈，很多人都让我谈谈看法。那我就先带你回顾一下这条新闻：2021年7月4日，中国空间站上的航天员刘伯明、汤洪波身穿着我国自主研发的“飞天”航天服，顺利进入太空，开始了中国空间站上的首次出舱作业。
这次出舱活动，除了进行相关设备组装、全景相机位置抬升以及空间站机械臂系统的人机协同测试以外，还有一个很重要的任务——对新一代航天服的功能和性能进行全面检验。在舱外作业的过程中，航天员的生命体征都被全程监控，连血压和心跳的微弱变化都会被设备捕捉并记录下来。回到太空站后，他们来到了一台叫“四诊仪”的中医诊疗设备前。
据报道，航天员只要通过“四诊仪”拍下自己的面部和舌头的照片，采集脉象数据，这台仪器就能把采集到的信息回传到地面站，然后再通过大数据分析，判断出航天员的健康状况。新闻里把这个过程叫做天地诊断。我大致了解了一下。这台中医四诊仪叫“道生四诊仪”，早在2009年就已经问世，在2010年的上海世博会上也展出过。
它可以通过摄像头获取面色、舌苔影像，利用传感器“号脉”，并辨识五音气息，还能采用人机对话方式进行“问诊”，对答一系列问题。比如：它会在屏幕上显示“您的皮肤一抓就红，并出现抓痕吗？”，你可以选择没有、很少、有时或者经常等。诊断结束后，它会出具一份诊断报告，比如你的体质属于痰湿质、阴虚质、血瘀质，易患消渴、胸痹等病。不过，它并不会给你确诊某个疾病、也不会直接给你开药方。
本质上，它只为医生提供中医话语体系中的那些基础信息。你如果问我怎么看，我觉得这当然是一件大好事。中医之所以遭受很多质疑，一个很重要的原因就是中医四诊信息缺乏量化指标，而没有可以量化的指标就会导致不同中医对同一个脉象或者面色、舌苔颜色的不同判断。试想，假如同一个脉象，有的中医诊断下来是滑脉，有的诊断下来是沉脉，有的说是浮脉，那肯定不利于中医走向现代化。
我觉得，中医四诊仪进入空间站，也许给未来的中国医疗开了个好头。因为只要我们愿意把数据的采集权从老中医的三根手指转交给传感器，再把四诊信息的解读权从老中医的个人经验转移到有明确定性定量标准的算法，那么我们就拥有了一个基于数学的判断标准。我似乎已经看到了一个中西医结合的新型模式，在这个模式中，我们只关注“治未病”这个大目标，只探讨如何判定有效还是无效的标准，而不再争辩谁的理论和方法更好。
所以，中医四诊仪的理念是与现代医学接轨的，即把中医四诊信息量化。只要是量化的信息，就能被人工智能分析并加以利用。人工智能并不在意收集的信息是中医崇尚的面象、色象、脉象，还是西医崇尚的各种血液指标等，它们只关注数据本身。通过让人工智能学习海量病例，再尝试得出诊断结论，这其实是美国特别热衷的未来医疗发展方向。简言之，就是把医疗决策权交给AI，减少对人类医生的依赖。
美国之所以特别看重这条路，是因为美国的医疗发展在某种程度上，已经被制度卡住了。此话怎讲呢？美国有严格的医生准入制度，每年有多少名医生上岗，这不取决于医学生的努力，而是取决于行业协会发放行医执照的数量，而这个数量相对于人口来说，比例非常低。这种制度严格把控了医生的质量，每一个拿到行医执照的医生都非常不容易。
但副作用就是，这使医生成了一种贵族职业，市场上的医生不够用，而医生又基本都是高收入者，医疗费用自然也就会水涨船高。我看过哈佛医学院博士伊丽莎白·罗森塔尔的一篇报告文学《美国病》，在书中她写道：美国人都知道，一次普通的血液检查，会产生500美元的医疗账单。在急诊室打三针，就会收到5000美元的医疗账单。如果是一次小小的足部手术，账单就会达到5万美元。
如果因为心脏病而住院三天，那么患者收到的账单很可能是50万美元。罗森塔尔说，美国现有的医疗体制已经彻底放弃了对健康和生命的关注，它们似乎只关心自身的利益。这个结论有些极端，批评得太狠，不过这也说明了一点：对美国民众而言，通过人工智能诊疗来减少对医生的需求，是一件在自由市场经济下必然会发生的事情。看不见的手会将研发经费拨向AI医生的研发。但是，事情却并没有人们预期的那么美好。
几年前，有一名人工智能医生曾经红极一时，它诞生的目的就是淘汰掉人类医生。它就是IBM公司的人工智能项目：沃森健康。但是，就在今年2月，IBM公司公开承认，想要把沃森健康项目卖掉，因为沃森健康在过去的10年中一直都是一个赔钱的项目。在沃森曾经如日中天的时候，中国也有好几家医院引入了沃森来帮助诊病。
但是医生在实际应用过程中发现，虽然沃森对于临床数据有着极其强大的分析能力，但仍然会犯一些非常低级的错误，其中一个例子是，沃森建议医生给严重出血的癌症患者服用可能加重出血的药物。
美国休斯顿MD安德森癌症中心是最早部署了沃森的医疗机构，在花费了6000万美元后，MD安德森癌症中心最终停止了沃森项目，他们的理由与咱们中国的医院一样，都是发现了沃森多次提出不安全甚至不正确的治疗方案。美国医疗的大格局在短期内依然不可能被AI改变，只要还需要医生把关，美国的医疗费就还会继续贵下去。那么，中国的情况又是怎样的呢？与美国相比，我国并没有美国那么严格的医生准入制度。
只要市场对医生有需求，医学院就会快速培养出更多的医生，来填补市场的空白。但奇怪的是，在完全不同的体制下，我国的医疗竟然也表现出与美国类似的资源不足的情况。怎么会这样呢？原来最近二十年，我国的老百姓已经被培养出一种根深蒂固的观念，那就是看病要去大医院，到了大医院还必须要挂知名专家的号。为了容纳更多患者，中国的大医院也只好不断扩建。而扩建又吸引了更多患者前去就医。
这就陷入了“没有最大，只有更大”的恶性循环。在这个恶性循环的影响下，一边是知名医院的专家号一号难求，另一方面，不仅小医院收不到病人，连非知名的三甲医院也可能会遭遇门可罗雀的尴尬。中国老百姓错了吗？当然不是。大医院不仅有最好的设备，还有最多的病例。接诊的患者越多，临床医生的经验就越丰富。同时，留在小医院的医生也就更加难以获得成长的机会。所以，中国人呼唤的未来医疗与美国有点儿不一样。
我们期待的不是无所不能的智能手环，而是从大医院内部发起的技术革命。我们希望解决挂号难、排队久的问题，我们希望大医院里最好的那名专家，能照顾到更多的病人。不过遗憾的是，专家也不是神仙，没有三头六臂，即便把挂号、排队、门诊这些过程全部都数字化、远程化，专家每天也多看不了几个病人。但是，中国医生的总量是足够多的，这就意味着我们并不存在美国医疗所遭遇的那种结构化的大问题。
一个可能的解决方案是，让人工智能去支持普通医生，把普通医生的水平也提升到专家的级别。为了让你对我的这个观点有更直观的认识，我来假想一个10年后有可能发生的场景：早晨8点，王大爷刚刚坐上餐桌，手机就响了起来。来电话的人是社区医生小刘，每当人工智能对王大爷的健康管理建议出现调整的时候，她就会亲自给王大爷打电话进行讲解。电话接通之后，王大爷先开了口：“小刘啊，早上好啊。”“早晨好，王大爷。
”电话里传出刘医生熟悉的声音。王大爷早就习惯了刘医生的提醒，他抢着说：“新换的降压药我会吃，先吃药再吃早饭，对不对？药和水我都准备着呢。”刘医生笑着说：“王大爷，您的记性真好。不过我给您打电话，还要提醒您另外一个事儿。您早餐过后，抽时间去社区体检中心做个心脏CT检查，我已经帮您预约好了，预约3天之内都有效。”王大爷听了之后不免有点儿担心，就问道：“怎么了小刘，是不是我的身体出啥毛病了？
”刘医生回答说：“王大爷，您别担心，您的身体很健康。只是因为通过您佩戴的智能手环我们监测到这段时间您喝过好几次酒，血脂的指标也有所上升。做CT检查只是为了对您心血管的情况有更多的了解。也希望您能尽量减少饮酒，最好不喝。”王大爷连忙笑着答应：“好好好，不喝酒。小刘，喝酒的事儿，你比我儿子看我看得还严啊。行，下午我就去把CT检查做了去。”第二天，刘医生给出了诊断建议，总体来说，王大爷的身体没有大碍。
诊断建议调高了饮酒可能带来的风险等级，王大爷的日常建议菜谱和水果种类也进行了微调。10年后的社区医生小刘在AI的协助下，对王大爷的健康管理水平，已经远远超过大医院里的主任医师，难怪她会深得王大爷的信任。她之所以能够做到这么好，靠的就是持续的数据采集和人工智能的分析。节目开头的时候我们说了，面部和舌头的照片包含的健康信息并不多，不足以用来诊病。
但是同样被列入中医四诊之一的脉诊，如果借助高科技设备，就能获得相当丰富的健康信息。现在，只要把一个很普通的智能手环带在手腕上，就可以实现对心跳、血压、体温、呼吸节律、运动水平、睡眠水平等重要身体指标，进行长期监控的目的。这还不是全部。一个来自南京大学的团队，通过低频生物电探测技术，实现了在手腕上采集心电图的技术。这就意味着不需要在胸部皮肤上贴上电极，也一样能获取到心电数据。
这样，一个小小的手环，就几乎把监控心血管健康的全套数据都收集齐了。而且，这些信息都是可以不间断长期收集的，这比偶尔做一次心电图的价值要大得多。现在的智能手环已经很像是一个硬件平台，它的功能越强大，就有越多的新设备想要集成进去。加州大学伯克利分校的计算机教授阿里·贾维带领团队研制了一种可以分析汗液成分的微型传感器。
通过对汗液中电解质、乳酸、葡萄糖等化学物质的分析，可以得到很多传统手环采集不到的身体信息。汗腺是人体排泄废物的重要器官。在肾脏功能减退时，汗腺甚至可以取代一部分的肾脏功能。贾维教授表示，如果把这种传感器安装在手环上，再结合传统手环可以采集的心跳、血压等信息进行长期分析，就可以实现对各种与内分泌相关的慢性病诊断，甚至还可以诊断癌症。
你可能想问，为什么看尽了全球病例的IBM沃森会犯低级错误，而智能手环反而能把社区医生变成专家呢？这里面有两个原因。一个原因是，手环采集的健康数据并不是病例，而是长期监控的个人身体指标。这些长期数据可以让人工智能充分了解个体差异，也就自然而然地避免了人工智能缺乏常识，对个别病例判断失策的问题。另一个原因，是社区医生可以通过沟通来获得传感器收集不到的更多信息，比如患者的生活习惯、主观感受甚至情绪变化。
这就能很好地补上人工智能的短板。在医生与人工智能协作的过程中，人工智能显然比小刘更懂疾病，而社区医生小刘则更懂病人。人工智能关心的问题，是把传感器收集到的数据与疾病建立关联。而小刘关注的问题，则是尽量减少疾病的急性发作，最好能把疾病消灭在萌芽阶段。你有没有发现，当医生与人工智能达成了分工协作之后，原来的“有病治病”的医疗模式，就变成中医崇尚的“治未病”了。
事实上，中医的很多思想理念，比如“治未病”、“辨证施治”和“千人千方”，这些理念不仅正确，甚至是相当超前的。目标正确，理念超前，这是中医获得中国人信任的重要原因。中医真正面临的挑战，是如何让这些正确的目标和理念不流于口号和形式。“治未病”不仅是每个中医的理想，又何尝不是每个西医的理想呢？你是否与我一样，期待一个可以真正“治未病”的未来呢？