原標(biāo)題:AI 輔助生殖,你我的小幸運(yùn)
文 | 楊蘇穎
來源 | 智能相對論(ID:aixdlun)
老齡化,人口紅利優(yōu)勢逐漸縮小,勞動力成本大幅上升描繪出了一幅刺激中國人生殖的宏觀圖景。但13年開放的單獨(dú)二孩政策,并沒有收到實(shí)際的效果。于是,2016年,單獨(dú)二孩政策變成了全面二孩政策。智能醫(yī)療一直在風(fēng)口上,而AI輔助生殖的點(diǎn)子卻仿若蒙塵。在巨大的經(jīng)濟(jì)社會壓力之下,輔助生殖這匹醫(yī)療黑馬也是時候奔騰起來了。
二十年,AI輔助生殖
其實(shí),人類想利用AI操作輔助生殖項(xiàng)目的想法已經(jīng)不是一天兩天了,早在20多年前算法就開始介入了人類輔助生殖的夢想。Eeve測試是目前唯一獲FDA批準(zhǔn)的胚胎選擇輔助手段,它的本質(zhì)是一項(xiàng)早期胚胎活性評估技術(shù),其目的是在胚胎培養(yǎng)期間利用顯微鏡收集數(shù)據(jù),然后由一套完整的算法對哪個胚胎能夠有最佳的發(fā)育前景做出預(yù)測。但是20多年前,人工智能的技術(shù)還未產(chǎn)生質(zhì)的突破,因此這一套預(yù)測胚胎算法實(shí)際上也稱不上是真正的智能。因?yàn)樵撍惴ㄒ坏┏尚捅悴荒茏龀鲂薷?。與如今大行其道的深度學(xué)習(xí)不同,缺乏自我修正功能的Eeve測試只能停留在一個很低的預(yù)測水平。那么今天,是否已經(jīng)出現(xiàn)了真正的人工智能輔助生殖的手段呢?
在這方面的進(jìn)步,人類還真的有兩把刷子值得討論一下。涉及生命科學(xué)的實(shí)驗(yàn),無一例外地總是先從動物開始著手。一項(xiàng)發(fā)表于Nature子刊的研究稱,一巴西團(tuán)隊已經(jīng)設(shè)計出一套能夠根據(jù)牛胚胎圖像來識別最可能存活的胚胎。而且通過捕捉一些肉眼無法識別的細(xì)節(jié),該系統(tǒng)的準(zhǔn)確率目前達(dá)到了76%。
這一信號告訴我們通過圖像來識別胚胎成活率可能是一件比較靠譜的事情。那么看看智能醫(yī)療在影像識別這方面是否有什么大的突破?在CT掃描階段,胰腺癌是一項(xiàng)很難在早期掃描中被發(fā)現(xiàn)的疾病。因此,患者往往到了癌癥晚期才知道自己患癌的事實(shí)。而五年7%的存活率使胰腺癌幾乎成為所有癌癥當(dāng)中存活率最低的一種病。人力難以完成的任務(wù),我們自然會想到借助非人的力量來解決問題。于是,在深度學(xué)習(xí)的加持下,放射診療出現(xiàn)了曙光。約翰霍普金醫(yī)院(世界上最大胰腺癌治療中心之一)計劃應(yīng)用GPU加速深度學(xué)習(xí)的進(jìn)程以期在早期發(fā)現(xiàn)胰腺癌的存在。因?yàn)榧s翰霍普金醫(yī)院醫(yī)院長期專注胰腺癌疾病的診療有著關(guān)于胰腺癌的海量數(shù)據(jù),而這為機(jī)器進(jìn)行深度學(xué)習(xí)提供了非常必要的工具。團(tuán)隊通過使用大約2000張CT掃描影像來訓(xùn)練檢測胰腺癌的機(jī)器算法。今年,該深度學(xué)習(xí)模型的準(zhǔn)確率已經(jīng)達(dá)到了90%。至此,我們可以判定以圖像作為識別疾病基礎(chǔ)的深度學(xué)習(xí)模型基本成熟。在人工智能輔助人類胚胎培育的大事中,我們可以將此深度學(xué)習(xí)模型借鑒到最佳胚胎的預(yù)測中來,把盡量多的文本、聲波、信號、影響等一一輸入算法預(yù)測模型,讓AI系統(tǒng)來進(jìn)行新信息的自我提取和自我改良。那么可以說,在不久的將來人工智能篩選胚胎屆的“種子選手”將成為輔助生殖當(dāng)中一種常態(tài)運(yùn)作方式。
AI輔助生殖的手應(yīng)該伸得更長
利用AI檢測胚胎活力當(dāng)然是輔助生殖當(dāng)中很重要的一步。但是問題卻在胚胎形成之前就出現(xiàn)了。而人工智能輔助生殖的手也應(yīng)該伸得更長。
目前許多數(shù)據(jù)顯示現(xiàn)代男性由于各種不良的生活習(xí)慣:抽煙、喝酒、熬夜等導(dǎo)致精子質(zhì)量逐步下降。據(jù)統(tǒng)計現(xiàn)下超過一半的不孕不育都跟男性的精子質(zhì)量有關(guān)——在低濃度的精液當(dāng)中如何取出幾個能用的精子成為一個很麻煩的問題。醫(yī)生通常需要耗費(fèi)數(shù)個小時甚至幾天的時間才能夠發(fā)現(xiàn)可以進(jìn)行人工受孕的精子。所以,如何盡可能又快又準(zhǔn)地篩選出精液當(dāng)中的精華,做到不損“一兵一卒”是一個在輔助生殖當(dāng)中急需解決的問題。
正好,日本的一項(xiàng)研究注意到了這個問題。日本橫濱市立大學(xué)和橫濱國立大學(xué)開發(fā)了一套能夠利用人工智能發(fā)現(xiàn)精液當(dāng)中精子的支援系統(tǒng),以增加體外受精的成功率,并將醫(yī)生從繁重的篩選工作當(dāng)中解放出來。在精巢組織當(dāng)中,主要含有精子和白細(xì)胞這兩種物質(zhì)。首先,通過大量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練,人工智能學(xué)會了如何區(qū)別精子和白細(xì)胞;然后,該系統(tǒng)擁有一個能夠自由設(shè)置監(jiān)測精度的設(shè)置。AI會根據(jù)所設(shè)定的精度,把大部分與精子相似的細(xì)胞排出,使精子的數(shù)量和質(zhì)量都得到保證。
在一切準(zhǔn)備工作都做好之后,渴望小孩的伴侶們開始攜手歡歡喜喜走起了輔助生殖道路。但是成功率卻遠(yuǎn)遠(yuǎn)比他們預(yù)想的要低很多。每天都是像坐過山車一樣的心情,這群人承受著經(jīng)濟(jì)和心理的雙重壓力。每做一次試管嬰兒,醫(yī)生需要在女性的身上扎上100多個孔,很多女性甚至需要經(jīng)歷7,8次這樣的過程才能成功,而不管怎么說,最后如果成功了都還算得上圓滿。但是,還有這樣一些人幾乎次次做試管嬰兒都會以失敗二字告終,就連醫(yī)生也說不出具體的原因。在這樣的情況之下,醫(yī)生只能基于個人經(jīng)驗(yàn)給出一些中肯的意見,“再堅持一次就有更高的成功幾率”。 紐約生殖醫(yī)學(xué)協(xié)會也確實(shí)分析了6000多名患者的就診記錄,將那些在兩個療程后放棄治療與堅持治療的患者進(jìn)行比對,發(fā)現(xiàn)那些多堅持治療一個月的女性中有40%能成功受孕。但是在醫(yī)院里,缺乏數(shù)據(jù)的說辭,“黑匣子”一樣的成功原因讓這些受盡折磨的人們望而卻步。
影響試管嬰兒成敗的變量多種多樣,許多問題在很多年前就已經(jīng)開始存在了。其實(shí),不孕不育癥跟慢性病有許多相似的屬性。如果按照慢性病的邏輯來對其進(jìn)行思考,那么阻止輔助生殖成功的一個很關(guān)鍵的因素就是找不到上一次失敗的原因。MIT人類動力學(xué)實(shí)驗(yàn)室主任說,“我們每天留下的數(shù)字痕跡能揭露更多不為我們所知的信息。這可能變成一個隱私的噩夢,也可能變成一個更健康、更繁榮世界的基石”。19世紀(jì),人們利用GIS(地理信息系統(tǒng))追蹤巴黎和倫敦的霍亂爆發(fā),并用其繪制霍亂蔓延后死亡人群的地域分布。谷歌的GIS是屬于全球的,而我們可以創(chuàng)造一個屬于個人的智能“谷歌地圖”來解決所有找不到病因的疾病診療問題。這樣的“谷歌地圖”由人口統(tǒng)計學(xué)、生理學(xué)、解剖學(xué)、生物學(xué)、環(huán)境學(xué)等多層信息構(gòu)成,當(dāng)這些信息完成一定程度的積累和整合,不僅是輔助生殖,所有慢性病當(dāng)中最難的“找原因”這一關(guān)都算是過去了。2016年的洛克大會上,國內(nèi)發(fā)布了一款FI-POCT系統(tǒng)(family intelligent testing),也就是家庭智能即時檢測系統(tǒng)的智能家庭醫(yī)療設(shè)備。設(shè)備上包括了女性的孕酮、膽紅素、葡萄糖、HPV、隱血等超過20個女性生殖和內(nèi)分泌醫(yī)療診斷數(shù)據(jù)的監(jiān)測,而且顯示出來的監(jiān)測結(jié)果也改變了醫(yī)療專業(yè)術(shù)語的深奧晦澀,而是代以直白可觀的表達(dá)方式。每一個在經(jīng)歷輔助生殖過程的女性或許都需要一個像這樣的設(shè)備系統(tǒng)。數(shù)據(jù)雖然常被人說冰冷,但是一堆冰冷的數(shù)字有時候可能也是唯一的救命稻草,是人在經(jīng)歷失望過后還能勇敢堅持自己做父母的權(quán)利的最有力的鼓勵。而且,獲取自身的檢測結(jié)果原本就是一項(xiàng)基本人權(quán),不是嗎?
能用技術(shù)解決的事兒都不是事
一句老話說,“能用錢解決的事兒都不是事”。套用在技術(shù)上,從古至今,技術(shù)一直在不斷進(jìn)步,可以說能用技術(shù)解決的問題也都統(tǒng)統(tǒng)不是問題,只不過是時間的長短罷了。與技術(shù)相比,人類的生物進(jìn)步或者說心理結(jié)構(gòu)的進(jìn)步很小,甚至可以說是沒有變化的。所以所有的問題解決到最后都會歸結(jié)到社會問題上,而不是技術(shù)問題。
遺傳學(xué)診斷技術(shù)解決了遺傳病,但卻會出現(xiàn)“設(shè)計嬰兒”的質(zhì)疑聲音:有這樣一種情況,如果準(zhǔn)父母某一方的關(guān)鍵隱形等位基因測試結(jié)果為陽性,那么除了不自己生孩子制造悲劇之外,我們還可以做的事有通過植入前遺傳學(xué)診斷技術(shù)進(jìn)行體外受精。或者,對人體卵細(xì)胞進(jìn)行無創(chuàng)性測序提升體外受精的成功率。先進(jìn)的技術(shù)可以幫我們解決遺傳病的問題,但是有很多人卻將此類做法貶低為“設(shè)計嬰兒”。這是其一。
代孕需求飆升,“行走的子宮”卻不會遭到理解:同樣地,與設(shè)計嬰兒類似,游走在輿論邊緣的代孕服務(wù)亦是如此?;旧蠜]有人會把“開放代孕服務(wù)”的話敞開了來說。世界上代孕產(chǎn)業(yè)最先進(jìn)的國家是美國,復(fù)制美國的代孕產(chǎn)業(yè)模式解決中國高齡產(chǎn)婦和LGBT群體等的生育需求是可行的道路之一。但是禁止不是。而我們國家卻偏偏選擇了禁止。我們都不知道并不是因?yàn)榧夹g(shù)不足,說到底還是因?yàn)樯鐣惱淼膯栴},人們接受不了一個人變成“行走的子宮”這樣殘忍的字眼。
數(shù)據(jù)顯示,中國輔助生殖市場規(guī)模在2015年上漲到150億元,2016年上漲到185億元左右,整體增速保持在20%以上,預(yù)計到2020年我國輔助生殖的市場容量將會突破400億元大關(guān)。代孕作為少數(shù)人輔助生殖必不可少的一個環(huán)節(jié)一直亂象環(huán)生。但就在去年,人民日報、法制日報、新京報都對代孕做出討論,“不可輕言開放”的字眼背后道出一絲可以商量的余地。不可輕言開放不是不可開放。很幸運(yùn)的是,在技術(shù)不斷發(fā)展,AI入局輔助生殖市場的當(dāng)下,人們正在嘗試解決比技術(shù)更難的問題,這對AI技術(shù)落地輔助生殖來說是一件好事,所以AI是幸運(yùn)的,人也是幸運(yùn)的。
【完】
智能相對論(微信id:aixdlun):深挖人工智能這口井,評出咸淡,講出黑白,道出vb深淺。重點(diǎn)關(guān)注領(lǐng)域:AI+醫(yī)療、機(jī)器人、智能駕駛、AI+硬件、物聯(lián)網(wǎng)、AI+金融、AI+安全、AR/VR、開發(fā)者以及背后的芯片、算法、人機(jī)交互等。
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