图：WinterLight Labs的两位创始人Frank Rudzicz和Laim Kaufman
37岁的Frank Rudzicz和他的团队已经研发出了一种复杂的 人工智能 （AI）算法，在这短短的45秒中，该算法能够将用户的声音挑拣分离开来，并预测该疾病的严重程度，其预测精确度已达到了82%左右（而且还在不断上升）。
首先，要知道用户实际的说话方式。阿尔茨海默氏症患者倾向于说话时词与词之间有较长的停顿，更喜欢说代词而非名词（例如，他们往往会用“她”而非这个人的名字来提及这个人），同时偏向于使用更加简单的描述词，例如谈到汽车时他们只会说“汽车”，而不会提及它的车型、构造等更具体的描述。
因此，Rudzicz称之为患者说话时的“言辞闪烁”，主要表现在其频率和振幅的变化上。他指出：“这些都是人耳很难直接发现，但计算机却能客观地对其进行评价，完全将其量化以准确判断。”
图：AI分析人类语言来诊断其健康与否的过程
最近一段时间，可能会“毁灭世界”的AI技术取得了众多突破。上周一，包括特斯拉CEO伊隆·马斯克（Elon Musk）和英国科技企业家Mustefa Suleyman在内的160多家公司的创始人签署了一份向欧盟提交的公开信，警告称如果不采取紧急行动制止致命性自主武器的开发，那将可能会引发一场战争界的“第三次革命”，就像人类过去发明火药和原子弹所带来的影响一样。
尽管这些新技术可能会将人类引向毁灭，人们的这种担心不无道理，不过，如果管理得当，这些技术也有望为社会谋取更多的福利——而在医疗保健领域，这种福利带来的影响更深远，而且医疗领域的AI改革已然起步。
图：神经网络将在机器上复制了人类的学习方式
据市场研究公司弗若斯特沙利文（Frost and Sullivan）最近的行业预测报告显示，2021年全球健康领域的AI市场价值将达到50亿英磅，相当于较目前该市场的价值增长40%。
今年4月，英国数字医疗保健公司Babylon成功融得5000万英磅的资金，准备研发一种不需要人类帮助就可以诊断疾病的“AI医生”。
图：Frank Rudzicz与他的机器人路德维希（Ludwig）
Frank Rudzicz也在致力于类似的产品。除了对400种不同的语言变化案例进行研究，开发出了其45秒的测试程序，Frank还开发了一个身高2英尺、名为路德维希（Ludwig）的机器人，其外形酷似一位口技艺人模型。
路德维希基于能够识别数据、做出预测的机器学习算法运行，其原理类似于亚马逊为用户提供新书建议，以及Netflix推荐必看影片的方式。对路德维希来说，这些算法让他能够与病人展开交谈，评估病人的语言模式，以确定他们的健康与否。
除了可以进行记忆和语言障碍测试，这样的技术甚至可以预测病人的情绪，从而判断病人是否存在焦虑症或抑郁症倾向。
与此同时，Rudzicz也是多伦多大学计算机系的一位助理教授，他承认将AI机器应用于病人的诊断存在着复杂的监管问题。
目前，他正在北美最大的养老院和爱丁堡、尼斯的老年患者中以试验试点的形式投入使用其模型，收集数据、训练这些机器，让它们能够理解不同的语言和口音。
目前，该公司仅将其模型应用在了分析现有病人认知能力下降的情况，而非真正诊断一位新病人。
Rudzicz说道：“在技术定位方面我们一直都很小心翼翼，这些试验只用来评估而非直接诊断。在AI医疗保健领域，我所看到的一个主要风险问题是：人们会赋予它太多信心，从而低估其它来源的证据。”
不过，这样的约束政策还将持续多久，我们仍不确定。不过，目前我们已经开始依赖人工智能算法了，例如内置于我们的智能手机中的算法，可以获取我们的许多重要数据：血压、心率、睡眠质量和睡眠时长。
所有的专家都认为，未来几年我们交给机器的个人生物数据将成指数型增长，最终到达一个临界点，这时我们每个人携带的数据实质上就好比我们自己的便携式“全科医生”（GP）。
澳大利亚著名的AI教授托比·沃尔什（Toby Walsh）最近出版了一本新书，名为《机器人之梦》（Android Dreams），据他在书中的描绘，智能手机或将也能通过自拍照来诊断自己是否患有黑素瘤，监测眼睛的健康。与此同时，AI厕所将自发地分析尿液粪便样本，并提醒我们是否有不妥之处。
在沃尔什的书中还提出了这样一个预测：在2050年之前，我们大多数人都能够获知自己的基因序列，这时家族遗传病的识别和治疗将变得更加容易。目前全球有3.5亿人还在经受着遗传病的困扰。
在多伦多创新中心区的另一幢大楼里，还有一位AI领域的先驱也在研究着相同的问题，他就是布兰登·弗雷（Brendan Frey）。他的工作目标很简单：“我们想改变医药界。”
图：AI健康研究公司Deep Genomics的CEO布兰登·弗雷（Brendan Frey）
48岁的布兰登·弗雷是多伦多大学的教授，同时也是AI健康研究公司Deep Genomics的CEO，他在2014年创办了这家公司。由于当前遗传病领域的知识缺口，他有着痛苦个人经历。
2002年，医生告诉他和他怀孕的妻子，他们的第三个孩子可能会患上一种遗传性疾病。
弗雷回忆道：“医生说孩子可能什么问题也没有，也可能会非常不幸。这个问题很难处理，最终我们只好把孩子打掉了。”
当时，弗雷还是微软技术咨询委员会的成员，致力于语音识别工作的研究。而他未能出生的孩子夭折后，他决定辞职，并开始专注于研发可以治疗遗传病的技术。
接受采访时，弗雷穿着一件AC/DC乐队的《地狱高速》（Highway to Hell）T恤，背靠在写着复杂方程式的白板上，向我们解释他的研究将如何破解人类基因组的奥秘，并最终帮助人类发现、预测和治愈疾病，如脊髓性肌肉萎缩症和杜氏肌萎缩症等。
二十世纪九十年代时，弗雷便与享有“AI教父”美誉的英国科学家教授Geoffrey Hinton一同致力于早期的人工智能机器学习算法的研发。机器学习是通过多层代码教会计算机一些新知识，让它可以构建出一个理解模式，这个模式可以用来让它自己解决特定的问题，而在弗雷的研究中，也就是要绘制基因图谱。
弗雷表示：“一个最基本的事实是：没有哪个组织、哪个人能知道基因到底是如何工作的。而我们获得了呈指数型增长的数据，越来越多的数据让我们得以深入了解细胞，观察它们的变化情况。而目前我们处理复杂数据的最佳技术办法只有一个：AI。”
当然，弗雷的工作十分振奋人心，因此吸引了大量的风险投资资金。他表示，他在创办公司时融到了300万英磅，如今他还在努力筹资，希望能在未来几个月里再融得950万英磅资金。目前该公司仅20名员工，预计很快就会翻倍。
据弗雷介绍，对于一个特定的基因突变问题，不同实验室的病理学家出现意见不一致的概率大约为50%。他认为，如果他所致力研发的新机器时代到来，大家的意见就可以统一了。
智能机器人的精确性与人类判断的不可靠性，毋庸置疑会使两者之间存在差距，同时也刺激了“AI将会取代骨科医生、放射科医生和实验室技术人员”等言论的增加。
弗雷坚持认为：“我们永远都需要人类来处理那些异常值。”但是，距离我们预约一台机器看病还要多久呢？
别急，机器人医生或许很快就要问世了。
