这里有一个例子，可以说明算法如何能预测人类疏忽的症状。最近我们与人合作建立了一个模型，用来预测谁会患上骨质疏松性骨折。由于某些原因，该算法坚持认为眼疾是这些骨折预测的重要组成部分。很明显，我们认为这是一个小故障。我从医学院得知，眼疾和骨折之间毫无共同之处。我们试图修正模型，但是算法并没有放弃它的分析。

然后它震惊了我们。眼睛问题并没有使骨头变得更脆，而是视力问题使病人更容易跌倒，因此而骨折。这是十分关键的发现：在大量数据中，计算机在获取多个如此微妙的信号和模式方面胜过人类。这些数据也可以用来预测哪种治疗方法对哪些病人最有效。但是药物真的可以自动化吗?尽管存在人类错误的风险，或者人类错过了隐藏的信号和模式，但医生们仍然坚信，他们将永远能更好地对病人的最佳状态做出最终判断。但是世界在不断变化，医学也在变化。

如今，医生可以从他们从未见过的数百万病人的集体经验中获益。越来越强大的计算能力和先进的分析技术（包括机器学习和人工智能工具）可以扫描大量的健康数据，这些数据在巨大的存储库中跨越了地理位置甚至是几代人。他们会搜索和寻找与你有类似症状的病人，并从他们的经验中学习，预测接下来会发生什么，以及制定最佳的行动方案。这可能是个近乎完美的学习小组，与你个人相匹配。

今天我们已经有很多事情可以做了，想象一下：当我们把每个人的基因都添加到这个数据中时会发生什么，这种匹配将更加精确，并且建议的治疗方法都是量身定制的。一方面，人类医生的信息存储能力和处理能力都是有限的。现在的情况是：一个病人的病历中有太多的数据要让医生去计算，更不用说只有15分钟的访问时间。

世界上有太多的东西可能被错过，每天都有很多东西被错过。预测算法可以搜索和识别病人，他们就像坐在医生面前，医生可从他们记录的经验中确定最佳的治疗方案。数据融合越多，预测能力越强，对个性化医疗的治疗也越精确。威廉·奥斯勒博士是历史上最伟大的医生之一，他曾说过:“如果不是由于个体之间的巨大差异，医学也可能是一门科学，而不是一门艺术。”这可能已经是事实，或者可能需要更多时间，但最终计算机将会比医生更好地解释人类之间的生物多样性。

然而，精确的算法并不能取代好的医生。他们仍然会看到疾病，而不是周围的人。正如数学家凯茜·奥尼尔(Cathy O 'Neil)在TED演讲中表达的那样：不要把算法当作公正的裁判，它们不是。算法只是嵌入代码中的观点。真正的个性化算法会结合患者的声音，并根据对病人来说最重要的东西来定义最优方案，包括消除疼痛、恢复功能以及延长生命。他们愿意冒什么风险？他们的目标是什么？”

这将是一场真正的革命：从生物学角度来说，它是精确的，而且是针对个人的。这对我们医生来说意味着什么？前方之路已经明朗，缓慢而稳定地依赖人类临床直觉的时代即将结束，取而代之的是算法预测治疗。算法将成为人类的触觉，再加上对病人偏好和需求的移情作用，它将是这个时代伟大医生的标志。

（原标题：未来医生可提前发现症状通知你就医 隐患灭于萌芽中）

责编：小美

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