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文 | 楊蘇穎 | 智能相對(duì)論（ID：aixdlun）

老齡化，人口紅利優(yōu)勢逐漸縮小，勞動(dòng)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(huì)壓力之下，輔助生殖這匹醫(yī)療黑馬也是時(shí)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(píng)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(duì)哪個(gè)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┏尚捅悴荒茏龀鲂薷摹Ｅc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(gè)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(dòng)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(duì)已經(jīng)設(shè)計(jì)出一套能夠根據(jù)牛胚胎圖像來識(shí)別最可能存活的胚胎。而且通過捕捉一些肉眼無法識(shí)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(hào)告訴我們通過圖像來識(shí)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(shí)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(huì)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(jì)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(duì)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(shí)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(hào)、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(jì)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(gè)能用的精子成為一個(gè)很麻煩的問題。醫(yī)生通常需要耗費(fèi)數(shù)個(gè)小時(shí)甚至幾天的時(shí)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(gè)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(gè)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(huì)了如何區(qū)別精子和白細(xì)胞；然后，該系統(tǒng)擁有一個(gè)能夠自由設(shè)置監(jiān)測精度的設(shè)置。AI會(huì)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(gè)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(huì)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(gè)人經(jīng)驗(yàn)給出一些中肯的意見，“再堅(jiān)持一次就有更高的成功幾率”。 紐約生殖醫(yī)學(xué)協(xié)會(huì)也確實(shí)分析了6000多名患者的就診記錄，將那些在兩個(gè)療程后放棄治療與堅(jiān)持治療的患者進(jìn)行比對(duì)，發(fā)現(xiàn)那些多堅(jiān)持治療一個(gè)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(duì)其進(jìn)行思考，那么阻止輔助生殖成功的一個(gè)很關(guān)鍵的因素就是找不到上一次失敗的原因。MIT人類動(dòng)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(gè)隱私的噩夢，也可能變成一個(gè)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(gè)屬于個(gè)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(jì)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(huì)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(shí)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(gè)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?yuàn)W晦澀，而是代以直白可觀的表達(dá)方式。每一個(gè)在經(jīng)歷輔助生殖過程的女性或許都需要一個(gè)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(shí)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(jiān)持自己做父母的權(quán)利的最有力的鼓勵(lì)。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(shí)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(huì)歸結(jié)到社會(huì)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(huì)出現(xiàn)“設(shè)計(jì)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(duì)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(jì)嬰兒”。這是其一。

   代孕需求飆升，“行走的子宮”卻不會(huì)遭到理解：同樣地，與設(shè)計(jì)嬰兒類似，游走在輿論邊緣的代孕服務(wù)亦是如此。基本上沒有人會(huì)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?huì)倫理的問題，人們接受不了一個(gè)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(jì)到2020年我國輔助生殖的市場容量將會(huì)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(gè)環(huán)節(jié)一直亂象環(huán)生。但就在去年，人民日?qǐng)?bào)、法制日?qǐng)?bào)、新京報(bào)都對(duì)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(duì)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(duì)論（微信id:aixdlun）：深挖人工智能這口井，評(píng)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。