第十六届“二十一世纪的计算”学术研讨会牛津大学肿瘤成像学教授Michael Brady主题演讲

Computing and
Healthcare

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大家好。我想首先告诉大家我的结论，这样大家可以看手机了。计算科学已经在改变医疗行业，但是它的潜力是无限的，所以我们能做的是无限的事情，现在的医疗领域和医院都在进入网络，但是我们的云网络将会改变今后几年的医疗状况。另外就是我觉得不仅仅是技术的问题，还有很多的像分析信息的法律的问题。现在一系列的技术创新，从机器人到平板电脑，到智能手机，到可穿戴设备，但是软件仍然是一个技术最重要的特点，因为现在技术已经变得越来越商品化了，医生们现在有太多的数据，已经淹没在数据当中了。而他们现在所需要的是信息。

比如在这里我们可以看到一些关键的数据，关键的技术，像成像和信号分析、人工智能和机器学习，今天早上都已经提到了。另外我还想告诉大家的是计算机科学家需要和医生，和化学家合作，这就是我在做的工作。同时我还想告诉大家的是，医生、研究者和产业可以怎么样将科学的创新想法从实验室带到病床上进行应用的。这里是对我今天演讲的主要内容的介绍。首先回顾一下医学史，然后举一些例子介绍我们现在在技术的发展，主要在西方疾病方面，因为我自己的公司研究的是这些疾病。另外是移动世界，还有老龄化的问题。然后再次强调我的结论。最后我会谈一下我能不能说服你们。所以我会展望一下未来。

首先回顾一下医学史，大概是四百年前当时伦布朗画了一幅图，这幅图非常清楚地展现了当时的医学，如果你想解剖人类的身体，必须打开它，当时人们对这些血管都不了解，一直到19世纪人们才有了新的技术。到了17世纪末和18世纪初伏尔泰就写了一句话，意思大概是医生们对于病和药都不太懂，而对于人类更是什么都不知道。

这是1780年的一个正在进行的手术。这个人的腿要被锯掉，他肯定很不舒服，很不高兴，为了麻醉，他被强迫喝了朗姆酒，当然这并不是一种野蛮的景象，但确实是到了1860年美国内战的时候还是这样做的。到了19世纪的时候情况有了很大的改进。因为这个时候生理学和医学开始结合，开始一起协作。这里我们可以看到的是有听诊器被发明，发明了电话生理学，后来被人推进，你开始看到巴斯德他开始理解细菌的世界，他对牛奶、啤酒和奶酪中的病毒进行消毒，所以在19世纪20世纪之交的时候，我们便能更好地理解人类的祸乱和瘟疫了。到了19世纪，Roentgen获得了诺贝尔文学奖，因为他发明了X光，可以进一步研究人体的疾病。所以这种成像技术使我们对于人的骨骼有了更多的了解。可是他当时并不知道X光线对人体的伤害。

在我看来有三个最主要的科学的进展。第一个就是数码计算机，第二个是量子机械学，第三个是分子生物学，它们在MRI的机器中都体现出来了，因为在这样一个机器当中你可以看到，它把个人身体的频率放大，然后通过量子的技术，来实现对于人体生物分子层级的了解。你可以使用不同的频率，把它变成一个成像技术，这个实际上是一个大脑的形状。这样一个成像将进入到成像的网络当中去，然后进行成像的分析。

现在是什么情况？这张图我非常喜欢，左边这张图大家可以看到，有一个小的箭头，在这里大家可能会看到在箭头上面其实是有一个很大的裂缝的，这个裂缝是需要右下角这个东西来连接到一起的，只有这样的话才能使得这种心血管的血流能够恢复正常。这张图是我妻子的心脏内部的照片，通过治疗，几个月以前她还跟我到秘鲁去远足。在这里大家可以看到里面黑色的东西就是导致癌症的东西，癌症通过红外线的光线检测，实际上是非常容易能够检测出来的，并且可以及时地看到。这是这种浸入式的手术检测的几个例子。

在这里大家看到的并不是一个游戏，而是在实际癌症检测过程中，你可以看到给他做手术的是机器人，外科医生的手被绑成这样来进行操作。所有血液相关的癌症的治疗在英国都是这样进行的。但是机器人本身并不能实现完全的自动化操作，它需要信息的系统来支持，这里包括一些模拟器，一些先进的工具，还有一些传感器，还有图像处理器等等，这些新的科技都装在了浸入式的手术操作系统当中。

接下来想跟大家谈谈图像分析发挥的作用，尤其是在医疗领域，很多研究都是由微软研究院做的研究，他们研究得非常不错。下面跟大家详细介绍一下。

通常来说，由于疾病的复杂性，人类的情况不一样，所以一个医疗图像是不够的。上面这个是做的一个CD的检查，通过不同的颜色，看不太出来是什么东西，但是如果我们做一个PEG图，把这个东西和第一个结合到一起，能看到里面有一个黑色的小点，这个黑色的小点显示了肿瘤的位置。它的精密度只有3到5毫米，所以把两个图片整合到一起，进行一个对比，就能够更好地了解一方面是它的代谢的信息，还有这个肌体本身的信息。

另外一个例子就是乳腺癌，我25年以前开始研究乳腺癌，当时在欧洲和美国有十二分之一的女性都有乳腺癌，基本上占到了女性患癌症的16%。现在有八分之一的女性可能会得乳腺癌，所以基本上占到了23%的癌症率。到2030年女性当中乳腺癌的比例可能会占到29%。并且发生的可能性最高的年龄在60岁以后。我一开始研究乳腺癌的时候，实际上在发展中国家很多人都不知道这个疾病的可怕性，或者很少知道，但是现在越来越多了。因为现在在金砖国家中，2008年已经出现了50万，但是现在已经达到100万例，在中国乳腺癌几乎是十分之一的比例。当然DNA在这个过程中没有变化，到底是什么发生了变化？我们现在知道的是肯定是生活方式的变化，压力的变化，还有食品结构的变化。

这里我们可以看到为什么人们要用这种动画来显示。当女性在绝经之后，一般在50岁左右，她们乳腺当中的一些组织就变成了脂肪，正常的过程是没有问题的，但是有的时候它会变成肿瘤。而40%的妇女她们都没有正常的收缩的过程，所以她们的乳房的密度很高。在这种情况下，就会也可能会得乳腺癌。所以这里当然不是在40%的女性都会得乳腺癌，像右边这样的妇女的乳房会比左边的有6倍的可能性会得乳腺癌。因为乳房的密度和乳腺癌产生了这样一种联系，所以在评估乳腺癌的可能性的时候，也会将它作为一个评估的标准。

案例研究。我想让大家看看它对于医疗产业意味着什么。我们有一位博士，他是美国首席的放射学家，他会跟我们一起协作。他认为这张图是很清晰的，没有问题，可是我们的系统却指出这个组织是稠密的，是高密度的，他再去看的时候，就发现有一个小的肿瘤，最后进行了确认，所以说明我们这个系统是非常精确的。

所以我们看一下第三点，第三点也是非常有意思的，这可能是最大的人类所面临的疾病，这个疾病就是跟肥胖相关的疾病，它可以导致各种各样的疾病。30%的美国人都是有肥胖的，而英国有20%的人是肥胖，全世界有一亿七千万的儿童是肥胖的。在我们中心进行MRI成像的一个孩子达到65公斤，而这个孩子才10岁，因为他们吃的是世界上人们最喜欢吃的东西，各种各样的垃圾食品，比如说汉堡，他还有丙肝，这个在亚洲很常见。

所以现在的问题是在于我们怎么解决这样一种肥胖相关的疾病。现在我们所做的是用这种生物注射针，它非常昂贵，一千到四千美元一针。这是抽脂针。我看到一个孩子身上有30个伤疤，就是进行生物抽脂的后果。而且更可怕的是它对于人的肝脏会有影响。所以几年之前我们就意识到，如果我们能够对于身体的参数进行准确的成像，我们可以通过病理学的分析来决定应该怎么做。比如我们这里显示的图像，左上角是没有疾病的，右上角是有严重疾病的。这是一个肝的成像，这是伯明翰的一个患者，平均的T1是817毫秒，但是如果在另外一个时刻成像的话，我们会看到它有大量的铁含量，因为他喝红酒喝多了。因此我们所做的就是将一个T1成像的内容用T2对它进行一些纠正。如果你对T1进行纠正，它就是959毫秒了，这和医生的判断是有关的。

越来越多的人开始使用智能手机来治疗疾病，我可以给大家举几个例子。人们很关注的是这个智能手机可以用来治疗慢性疾病，比如说糖尿病、哮喘。我的女婿有哮喘，如果空气中的颗粒太多，他就不能出去了。所以现在他会接收到一个短信，在颗粒比较多的时候，待在家里，因为这个对于他来说很危险。目前80%的基本医疗的医生在英国都是处理的慢性病，在美国有一亿两千五百万的慢性患者。所以我的一个同事在做的工作就是使用移动技术来进行血糖的监测，可以把你的血糖情况放在网上，同时可以记录血糖的情况，同时也可以在你的平板电脑上下载你的糖尿病方面的情况，严重程度。另外在医生和病人之间可以有一个互动系统，甚至还可以提供一些要求这个患者节食或者是助力吃饭的饮食结构的信息。

在这里我们也根据各种各样的案例开发了一个概率性的统计，常态分布和非常态分布的数据。

刚开始我就和大家说了我的结论，最后还是跟大家说一下我的结论，我希望在过去45分钟已经说服了大家，计算已经在改变着我们的医疗体系，但是我们现在还仅仅是大海中的一滴，我们还可以做很多，医院和整个社区都进入了网络，但是我们必须要解决一些关于个人数据合规的问题，刚才Lampson已经把这个数据得很清楚了。

现在新的创新和科技越来越多，但是软件是关键，因为现在技术越来越关键，但是软件依旧非常重要。之前跟大家展示了很多的图片，我们现在很多的医生面临着很多的数据，但其实他们所需要的是信息，而不仅仅是数据。所以这个是我想和大家讨论的一些基本的事情。但是我想未来不可能是由我这样的老人来创造的，未来掌握在各位的手里，你们这些年轻聪明的青年们，你们才是未来的希望。也许你们中只有几个人能够在未来余生中用计算来解决医疗的问题，如果能有一两个人这样做，我将会非常高兴。谢谢各位。

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成像

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