后疫情时代的医疗——医学的解构和重构,关于信息、AI、材料的乌托邦

这篇最初写于五月份,是作为外科学的结课论文写的,所以有许多的废话和站不住脚的论据。这段时间接触了生物信息学和机器学习,愈发觉得原先的想法难以忍受的稚嫩和扯淡。但这篇写作却出奇地对我产生了不可估量的影响。因为我向来对“我在学习医学,我将要成为医生”这个想法感到恐惧,将任何一个成功或者不成功的医生的形象套到我身上,我都觉得是不可想象的。但是写这篇文章的时候我第一次去思考医学和医生的本质是什么,他们的含义面对未来会发生怎么样的变化。最后我得出医生会变成人类生命的咨询师和管家,医学会分化出经验医学和理论医学的方向,人类可能会向超人或是赛博格转变的结论。这当然是空谈和假想,但思考这一点给了我很大的欣慰和鼓舞——医生和医学从来没有固定的含义,生命和死亡赋予了他们意义。我爱生命,我也爱死亡,所以我可以活出我自己想要的模样。

1. 介绍

在 2019 年 12 月,新冠肺炎(COVID-19)在武汉爆发,很快扩散到了全球。[1]这种疾病以严重急性呼吸系统综合症冠状病毒 2(SARS-CoV-2)为病原体,以强传染力为特征,以急性呼吸窘迫综合征、多器官功能衰竭为并发症, 引起了全球范围的恐慌秩序变化。[2]截止 2020 年 5 月 27 日,SARS-CoV-2 感染了近 215 个国家和地区的 548 万人,并导致 35 万人的死亡。[3]此次新冠疫情对中国乃至世界的影响都是深远的,在 2020 年 1 月 30 日,WHO 会议上宣布COVID-19 构成国际关注的突发性公共卫生事件。[4]新华网 5 月 6 日报导,新冠肺炎疫情,正在成为迄今为止本世纪最大的全球危机,将改变国际体系和力量平衡,并将对全球秩序产生深远影响。[5] 

新冠疫情的影响首先是医疗层面的,面对新冠,医疗资源的短缺,医疗技术的不足要求医疗模式和医疗技术的变革;然后是社会层面、心理层面的,城市的封锁,人和人社会距离的增加深刻改变了人的思维模式,反过来使得医疗卫生更深、更大地变革。从这个角度看,新冠疫情很可能向我们预示着一个通往未来医学的里程碑,传统的、现代的医学开始解构,而后现代的、未来的医学自此重构。新冠疫情造成的公共卫生危机,如初期武汉的医疗秩序的崩溃、生活模式向居家隔离转变、疫情下其他疾病(如急诊、慢性病)的管理的变化可以看作是医学的解构过程,而在不断更新的医学技术发展和思想观念的改 变,则是对后疫情时代医学的重构,在下文中,我将以信息、人工智能和新材料为核心词语阐释一种解构和重构的可能和展望。

2. 大数据与新健康管理

2.1    轨迹追踪和流行病预防

流行病学史上第一个具有里程碑意义的事件是约翰斯诺(John Snow,被认为现代流行病学之父)在霍乱的调查中,用地图标记霍乱患者的位置,从而确定了霍乱的源头——Broad 街的水泵。 这个事件之所以具有历史意义,很大程度上在于更新了人们对流行病的认识——疾病不光需要用药物治疗,还需要通过对人们社会活动的分析以控制传染病源的方式预防。但对于新冠肺炎,这种以空气传播和气溶胶传播为主的疾病来说,对传染源的控制似乎变成了非常困难的事。传统的方法里,如在 SARS 的应对中,外来者的隔离成了主要的控制管理方法。不幸的是,对于 SARS-COV-2 这种病毒来说,病毒的潜伏期非常长,而且潜伏期的患者和无症状感染者同样具有感染性。[6]所以,对所有有症状感染者的隔离是无法起到遏制疾病传播的作用的。但是在此次疫情中,另一个传染病管理的方法开始显现出来,即使基于轨迹追踪的流行病精准管理,这很可能标志着传染病预防进入一个新时代,即精准预防的时代。

摄像头的大规模安置让所有人的行动处于可监控的状态,而智能手机的普及让人人可以拥有自己的 GPS 定位,而让人们共享轨迹成为可能。这个应用最早是在中国,在中国,全世界前十个安装摄像头最多的城市占据了八个,2019 年的数据显示中国有 5.67 亿个摄像头[7],这让中国对流行病的轨迹追踪拥有得天独厚的优势。在中国早期的新冠防控中,中国对新出现的病例利用摄像头来追踪其行动,从而找到传染源和潜在感染者,从而进行精准地隔离。而在防疫的后期,则通过和腾讯、阿里巴巴等公司的合作,对每一个居民发放健康码, 有潜在感染风险的人,则健康码会转变成其他颜色,以要求隔离。中国的这些严格的措施曾引发一定争议,但毋庸置疑的是,这些举措是见效的,在 3 月中旬疫情得到控制。[8][9]对这个举措的批评主要在隐私权方面,因为将个人的位置信息和政府或者他人共享实际上是对个人隐私权的侵犯。在欧美的国家,供居民自愿使用的基于智能手机 app 的轨迹追踪程序被开发出来,但因为这些 app 缺乏隐私权的保护,所以应用并不广泛。而在 4 月 10 日,谷歌和苹果公司发布了一项基于蓝牙技术和加密技术保护隐私的追踪计划,并在 5 月 18 日最终发布。[10]此外,韩国、新加坡等国都有轨迹追踪系统在疫情中的应用.由此可以看出,在对新冠疫情的防控上,轨迹追踪成为一种新兴的流行病管理手段,而让本没有可能控制的流行病有了除全面封锁之外控制的可能。

轨迹追踪对流行病预防的影响很可能是非常深远的。它对流行病学至少有以下启发:1.流行病的管理将朝精准化发展,人们可以做到个性化的预防管理来控制传染病的风险;2.流行病管理将信息化,一个人患传染病的风险可以通过自身活动模式,和感染者的接触时间和距离得到计算;3.隐私保护需要和信息化同步发展。这场变革给人们思想带来的变化在于,不可见的病原体逐渐被可视化,在轨迹追踪系统下,病毒,以及其他病原体不再是隐形者,而成为可见者,通过对感染者地图的绘制,就可以完成病原体地图的绘制,在可视化的病原体地图上,人们可以最大程度地规划自己的活动,管理自己的感染风险。所以说,对流行病学的最佳仿生模型其实是信息,信息通过结合地图,设定传染力和传染方式可以起到对流行病完美的模拟。在技术发展的情况下,可以看到所有传染病都将被纳入轨迹追踪系统的前景,比如中国改革开放后死灰复燃的血吸虫病、鼠疫、疟疾等疾病,人们只需开启 GPS 定位,就可以知道自己实时感染传染病的风险,以及预防的个性化措施。如果再结合自身的年龄、性 别、免疫能力、对疾病的易感性,可以给出一些旅游和出行的建议。甚至于院内感染,也可以通过轨迹追踪系统有效防范。

2.2  去中心化和远程医疗

疫情初期武汉医疗系统的崩溃其实可以追溯到医疗体制的弊端。改革开放后,因为政府对医疗缺乏重视,对医疗支出的比重逐步下降,导致中国毛泽东时代建立的基层三层医疗网络崩溃,乡村的医疗失去保障,城乡的医疗差距逐渐拉大。[11]SARS 的警钟敲响后,我国的医改朝向建立超级医院方向迈进。医院的体型膨胀,但是基层医疗却被忽视。[12]这造成了在疫情初期,医疗需求急剧上升的时候,城市里的人员向大医院蜂拥而至,挤兑医疗资源,农村里的病患很难得到基本的疾病治疗和护理,而导致医疗体系的崩溃。可以看到,在疫情初期武汉面临的问题其实并非医疗资源绝对不足,而是过度的中心化,医疗资源过度集中而导致医疗资源无法合理分配和医疗秩序的混乱,而这种混乱又进一步地导致疫情的扩散。在初期的混乱之后,武汉方面号召居民轻症居家隔离,并召集志愿者为居民提供线上的医疗服务,以缓和医疗资源挤兑的局面。在这段时间里,因为对医院的恐惧和来自政府和社区的出行限制,许多患有慢性疾病、身体不适的非重症患者无法得到医疗服务,而转向线上问诊。在国内,有十余家医疗平台推出在线问诊,有 200 多家公立医院开展新冠肺炎免费互联网诊疗。以武汉大学口腔医院为例,因为口腔执业的特殊性,1 月 27 日口腔医院发布请患者择期就诊的通告,2 月 3 日开通了免费的线上口腔问诊。[13]此外,武大口腔医院办立了远程医疗协同平台,以协助其他地区医院开展医疗活动。[14]可见,无论是医生还是患者,疫情都展示了这样一种可能:如果诊疗活动可以不局限于某一固定场所,而是可以随时随地进行,那将极大地减少患者的等待时间和院内感染的风险。

这其实是可以做到的,以医疗活动相对最复杂的外科手术为例,利用手术机器人的协助,医生将可以实现远程实施精细的手术。目前市面上引用最广的是达芬奇机器人,但是因为网络传输速度的限制,无法实现远程的手术。然而在我国 5G 技术的发展下,网络传输速度将不再是制约因素,在 2019 年,我国已经利用超远程机器人实施了腹腔的精细手术。[15]对于体格检查和实验室检 查,现有的技术已经支持患者通过智能手机获得许多检查数据,在连接传感器之后,智能手机可以对人的心跳、血压、脉搏进行监测;而添加了探测器后, 手机可以被改造成成像设备,对身体进行超声、X 线等检查[16]  。智能手机毋庸置疑无法获得一些生化检测的数据,以及比如核磁共振等的图像,这些可以通过专门的医疗点得到补充。在美国,有些地方设有医疗服务亭(Healthspot),可以供患者和医生视频诊疗和做一些简单的检查。在未来, 各种尖端成像设备可能会散在分布在这些医疗服务亭中,通过技师或者机器人的指导,患者即可自主检查。而望闻问切体格检查,则可通过医疗服务亭的专门的体检机器人完成。可以预料到的是,在未来,各种大型医院将会逐渐消 失,每个人的家庭和社区就会变成自己的小型医院,人们可以通过这种方式享受到最便捷、高效、平等的医疗服务,而不用担心“去医院,则容易被感染; 不去医院,病情可能会恶化”的难题。

2.3  自主信息管理和新医疗模式

上文所提到的核心即使信息。如在第一个板块提到的环境和地理信息,第二个版块提到到的症状和体检信息。在信息时代到来时,生命和信息间是可以画上等号的,从基因的 ACTG 的信息,到蛋白的氨基酸序列,再到表型和疾病, 大数据和计算机技术让对这些庞大信息的管理不再是困难的事情。对人类的数字化可以构建一个人的 GIS(地理信息系统),这个系统包括:暴露组、表观基因组、微生物组、代谢组、蛋白质组、转录组、基因组、解剖组、生理组、表型组。[17]因此,除了传统的体格检查和辅助检查外,知道患者的 GIS 信息对医生来说也是必要的。以新冠肺炎为例,最新的一项关于同卵双胞胎和异卵双胞胎的调查显示(尚未经同行评议),基因对新冠肺炎的症状会产生影响。[18] 同时,研究表明 TMPRSS2 等基因改变和 COVID-19 易感性的关系。[19]对 COVID- 19 患者外周血单核细胞的转录组分析(单细胞测序)有助于开发个性化的生物制剂和疫苗。[20]这说明了,无论是什么疾病,都是一个复杂的综合的过程,基因层面的异常或是调控的异常可能导致蛋白质合成的异常,而蛋白质合成的异常又导致代谢的异常,代谢的异常又通过症状和体征表现出来。而因为许多层面,许多组学的数据难以获得,我们需要通过症状和体征去推测疾病,但在大数据医疗时代,所有的数据都是可知的,医生的诊断不再是根据症状的解谜, 而更多的是数据的统计和处理,而因为人们各个层次的信息有很强的异质性, 所以对疾病的治疗也需要是个性化的、精准的,治疗的方案,药物的种类甚至剂量都可以通过 GIS 数据的分析精准算出。

随着测序技术的发展,每个人可以用低价的成本得到自己的 GIS 信息,着将对从出生到死亡的医学模式和观念都造成改变。新生儿的全基因组测序可以在不到两天内完成,可以对新生儿进行疾病的筛查;对于儿童的罕见病,可以进行分子诊断和基因治疗;对疾病的预防,可以结合物联网时刻掌控自己的血压、心率以及环境变量;对癌症,可以绘制癌症的基因组图谱和靶向治疗;对于慢性病,可以进行分子诊断和治疗。[17]人们将成为自己健康的掌控者,而医生更多地变成患者的医疗顾问。用《未来医疗》的话来说,患者会成为健康信息的“首席运营官”,而医生则是“首席执行官”。[16] 

除了医疗向精准医疗转向外,医疗还会向开放医疗转向。在 COVID-19 中, 初期的治疗效果评估时极为困难的。因为 COVID-19 是没有特效药的,而且相当一部分的患者可以自愈,因此除了严格的药物实验外,难以判断药物有没有疗效。在武汉协和 1 月 25 日发布的方案中,推荐的药物仍然是抗生素、奥司他韦这些对 SARS-COV-2 没有抑制效果的药物和糖皮质激素这个使用有很大争议的药物。在中南医院 2 月 7 日发表的论文显示,中南医院使用的药物仍然是经验用药。[21]这让人思考的地方在,如果在疾病没有特效药或者缺乏药物实验的情况下,治疗方法只能是经验用药吗?MOOM(大规模在线开放医疗)让人看到了新的可能。通过患者自愿和他人共享自己 GIS 信息,患者可以看到和自己 GIS 信息相仿的患者不同用药方案的治疗效果。比如相似的年龄和生理状况,用瑞德西韦的患者显示比用磷酸氯喹的患者更早出院,那么这就可以提示医生针对这个病例选用瑞德西韦来治疗。这当然也是经验用药,只不过全球的经验可以通过一个系统共享,使经验用药也具有了一定的科学性。大规模的开放医疗可以给患者更多的选择权和自主权,也可以给医生提供诊疗方案的指南。

3. 人工智能与新医学

3.1    辅助影像诊断和疾病预测

新冠初期的另一个难题是大量患者无法得到确诊,因此无法得到相应的医疗。财新周刊中南医院特刊里报导,在一月初武汉市卫健委下发的《不明原因的病毒性肺炎医疗救治手册》中,《不明原因的病毒性肺炎入排标准》要求对不明原因的病毒性肺炎要有以下标准:发烧;具有肺炎的影像学特征;发病早期白细胞总数正常或降低;经规范抗菌药物治疗 3 天,无明显改善或进行性加重;具备华南海鲜市场接触史。中南医院的杨炯医生说,“仅华南海鲜市场一条就排除了我们大部分疑似病例。”在后来的方案里,核酸检测阳性才能算作确诊,有症状只能算作疑似。但因为每日核酸检测试剂有限,所以仍然有大量患者无法得到确诊。[22]由此可见,在初期的诊疗方案中,关于确诊的要求实际是存在问题的。中南医院的张笑春医生就曾呼吁,以典型的影像学图像也作为确诊的依据。根据 5 月 19 日 Nature Medicine 的一份研究显示,Mount Sinai 医院用机器学习的方法训练出一个人工智能模型,可以根据 COVID-19 的 CT 扫描图像结合临床表现判断是否感染疾病,其敏感性达到了 84.3%,特异性为82.8%,比高级放射科医生(敏感性 74.6%,特异性 93.8%)要显得出色,而远高于核酸检测的敏感性[23]。

事实上,在影像学方面,无论是心电图的判断,还是 CT 图像的判断,AI 的诊断速度准确率早已超过了专业的影像科医生。在武汉疫情的早期,医学检验科的医生们应对大量的病例积压只能采取通宵工作的方式来检验,而如果 AI 能够得到大规模应用,实际上可以节省很大的人力资源,使医疗压力得到缓解。在上述的例子中可以看到 AI 可以优异地完成新冠肺炎影像学诊断和疾病诊断的任务,而如果样本量足够大,AI 在所有的医学领域的诊断技能都可以和医生媲美,其中的奥妙在于,诊断的过程使可以自动化的。有经验的医生对疾病的诊断其实运用了环境运算计算技巧,运用贝叶斯分析方法,对患者的疾病史,体格检查等进行分析,通过这种方法可以得到患者患有某几种疾病的可能性,利用概率论为基础,根据概率统计得到最可能的疾病。[16]这个过程可以被计算机轻而易举地做到,并且,不同于医生的是,医生无法全面地掌控患者的所有 GIS 信息,但是计算机可以同时处理大量的数据信息。在人工智能领域,这个计算机系统叫做专家系统(expert system),利用构建的知识库(knowledge base)去模拟专家进行判断。这个在欧美国家其实已经有应用。The Analyst™ 就是一个专家系统,人们可以在 diagnose-me.com 上进行自己症状的输入,就可以得到一份身体的报告单,医学专家可以在这个系统的辅助下很容易去判断患者可能患有什么疾病,应该做哪些检查。

当今的计算机领域更新发展是飞快的。但现在的机器学习领域,已经放弃了专家系统和知识库方向,转向神经网络方向,即是无需构建知识库,直接从病例开始训练模型,即是通过分析大量的数据(TB 级别或者更多),计算出最高效,最准确的诊治疾病的方案。前文所说的专家系统在效率方面完全无法和拥有 TB 级数据的神经网络相媲美,但因为现有的医疗信息化不足,现在可能并没有足量的数据来训练神经网络。但是可以预料的是,当人们迈入了人类 GIS 时代,医疗信息会以指数级增长,相应的医疗方面的人工智能也会蓬勃发展, 更聪明,更高效的人工智能会研发出来,这时候的人工智能将绝对不会止步于帮医生辅助诊断的层次了。

3.2    经验和学术的分化——新医学的方向

如果观察这次疫情,可以发现的是医学的经验和学术变成了两个完全割裂的领域。一方面,初期武汉的用药我认为是完全经验性的,缺乏理论的支持。以糖皮质激素为例,《柳叶刀》在 2 月 7 日刊登文章指出,糖皮质激素在新冠肺炎的运用是缺乏循证医学的支持的[24],但是临床上仍然在广泛使用,医学论坛里的医生认为,确实见效了。更无需提中药在新冠肺炎里的运用了。另一方面,知乎用户“杀生丸”根据 SARS 和 MERS 的论文发博文鼓励患者自行使用氯喹、利巴韦林、瑞德西韦等药物自救,但最后被曝光没有行医资格证、学历造假、诱导患者预防性服用药物导致巨大副作用等丑闻。

长期以来,医学理论通过循证医学证据指导临床医学的发展,但是在一个全新的大规模扩散的疫情来临时,缺乏时间做动物实验和临床试验,临床和学术之间就产生了巨大的鸿沟。但在人工智能的发展下,这道鸿沟并不会缩小, 反而会扩大。原因很简单,在人工智能医学时代来临时,利用庞大数据和神经网络训练出来的人工智能很可能会准确地判断出疾病的种类,给出确切的诊疗方案,但是它并不会知道为什么这么做。它完全利用临床的数据,得到临床的诊疗方案,中间不涉及任何理论的成分,实际上这是经验医学的最终形态。

在人工智能时代,不再是学术指导临床了,因为人工智能不需要任何理论原则和任何指南,要优化解决方案只需要更多的数据。但是学术仍然是需要发展的,因为机器不需要思考,但是人需要思考,人需要在各个层面对人体有更深的理解,只不过应该是临床指导学术,医生将会根据临床的结果反过来推理其中的机制。学术不再会变得细化,而会变得笼统化。医生不再会追逐基因和分子的细枝末节,而会去思考人体本身。在未来,归纳法将会比演绎法更重 要,整体论会比还原论更重要。

所以,新医学将会分化成两个方向,一个是由人工智能主导的经验医学, 一个是学者研究的理论医学。通过经验医学的发展,患者可以得到个性化的、精准的医疗服务,而通过理论医学的发展,人可以更清楚地认识到人体运转, 疾病产生的深层次的原因和机制,深化人对人本身的理解。

3.3    医生的未来——新医学教育和新医生

上文中说到,在检验技术方面、疾病诊断方面、疾病治疗方面,在医疗信息化后,人工智能将会达到以至超过医生的水平。但是这意味着医生职业的消亡吗?

并不是这样的。在人工智能时代,我们需要思考医生是什么,应该做什 么。在我看来,医生将会分化成两个职业,一个是技工,负责对医疗机器的维护和管理,另一个是医学家,负责对医学和人本身的思考。长期以来,医学教育存在的问题在于,1.培养医生的时间和花费过大;2.医学生的培养更重记忆而非思考,对琐碎的知识的记忆对思维没有帮助,反而会扼杀学习的乐趣和创新的可能;3.医学愈来愈专门化,领域愈来愈细分,导致医学生愈来愈像某一领域的修理工人,而缺乏对人整体性的认知。人工智能对知识获取带来的变革在于,在人工智能可以被越来越快地检索,越来越好地辅助医生思考的时候, 医生拥有了无限外延的第二大脑,医生的记忆负担就会减轻。医学生将会专注于疾病的过程的理解,疾病对人的生命和生活的影响,以及痛苦、快乐和生命本身。医学教育将会回归到医学的本质,即生命哲学。医学家则会最终从繁琐的诊疗活动中脱离出来,变成每一个人的生命咨询师。

人工智能可能的隐患在,医疗活动中,因为人工智能掌握绝对的知识和技能,容易和患者变成不对等的医疗关系,患者更多的可能智能遵循医疗指令, 而丧失对自己生命的控制权。实际上,对每一种疾病的治疗方案都不会只有一种,而因为人思维方式的不同,也不会有唯一的最佳方案。人拥有理性和非理性的部分,这是人工智能最容易忽略的地方。医学家需要做的就是,帮助人去充分理解不同医疗选择可能带来的后果,在最大程度地理解患者的基础上帮助他们形成自己的选择。比如有没有必要冒着高死亡率去做一个可以改善生活质量的手术;当慢性病的预防措施会严重损害生活质量的时候,应如何选择疾病的预防方案。医学家的角色更多地会是人们生命信息的管家,站在人工智能强权的对立面,最大程度地维护人们的选择权和生命权。如果说律师是解决人和人之间的法律纠纷,那么医学家的作用则是解决人和未知、死亡、机器之间的生命取舍。

4. 新材料和新生命

4.1  3D 打印

在新冠大规模暴发的时候,各地都陷入了医疗设备和防护材料短缺的局 面。WHO 在二月警告,冠状病毒的防护设备在全球长期短缺,需求比正常高出百倍的警告;在武汉,曾发生过口罩价格抬高,医护人员防护用具短缺的情况。3D 打印显示了一种脱离流水线生产的可能性。在传统的车间作业时,无可避免地会出现人员流动和交集的局面,但是 3D 打印的全自动打印则可最大程度地保持人和人的距离,同时展现出极高的效率。鼻咽拭纸、口罩、护目镜等医疗设备可以通过 3D 打印快速生产出来。中国的 Flashforge Guider II 3D 打印厂可以每天生产上千副护目镜。[25]利用光化学技术的 Carbon 公司,每天可以生产五万个口罩[26],甚至由企业打印出免接触的门把手以避免病毒的接触传播。3D 打印在生物医学领域显示了广大的应用前景,因为生物材料的复杂性和异质性,很难在工厂里得到流水线生产,而利用 CAD/CAM 数字化技术,人们可以设计出结构复杂、且具有个性化的支架、关节,甚至器官。在未来医学向精准化、信息化发展的趋势下,这种可以按照个性化设计,且用生物相容性材料打印的生产方式将会成为医疗生产技术革新的主要力量。

4.2    纳米材料

纳米材料是生物材料目前非常热门也非常有前景的领域。一旦物质缩小到纳米层面,往往会具有材料原先不具有的性质,比如光电效应、热效应、大表面积和体积比等,因此,在药物递送、抗菌、肿瘤治疗方面有广泛的应用。而COVID-19 重症患者面临的致死重要原因——炎症风暴也是一个研究热点,而研究显示这个炎症风暴可以用纳米材料得到控制。纳米材料对抗炎症风暴的一种思路是用抗炎药物腺苷,由于其抗炎作用过于强大,简单注射入体内会产生严重的副作用,但是变成纳米材料则可以避免这个问题,并且在动物实验内立刻可以见效。[27] 

另一个思路是利用纳米药物将单克隆抗体缓慢释放,Tiziana Life Sciences plc 公司提供的思路是将抗病毒药物放线菌素 D 和单克隆抗体结合, 同时起到抗病毒和抗炎症的作用。[28]除此之外,纳米材料可以用作治疗高效防病毒的口罩和疫苗的递送物。[29] 

在这些应用中,纳米材料展示出了优良的靶向性、生物相容性和光电触发效应。而这些在精准医疗中很可能会成为重要概念——即对药物的精准递送和释放。因此,纳米材料是未来医学一个值得关注的方向。

4.3    对新人类的最终幻想——超人或是赛博格

对人类最大胆的想象莫过于赛博格。狂热的机械论者会希望将人脆弱的肉体用机器替代,以实现强健、抗衰老和永生。这是个非常令人恐惧的想法,因为在这个思想实验里人和机械的最后界线被抹去了,人如果可以通过机器思 考、生活,那对于生命、人性等人引以为豪的特质可能都需要被重新认识。超人则是温和的想象,利用基因筛查和编辑技术,赋予人一些强大的特质,人延续人的肉体,但是人的各个能力和适应性都会得到强化。但在疫情的冲击之 下,人们对生命本身的认识就逐渐被改变了:为什么人类社会在各个方面都取得了这么巨大的成就,但最终会因为一个病毒陷入瘫痪?面对更大的自然灾 难、生化危机时,人需要如何延续文明的火种?既然人类的躯体存在适应的限度,在环境不适合人类居住时,是利用生命科技去进化自己,还是利用机械技术去改造自己?

的确,进化人类还是改造人类,这是一个问题。就如《三体》中的三体星人一样,我们虽然发展出了高度的文明和科技,但是在突发的疫情下,只能用“脱水”的办法延续我们的文明。当我们面临的格局变成生存-死亡格局时,生命的课题变得重要,我们必然面临者生命观的转变,只不过我们不知道这种转变是朝着什么方向。当贺建奎对新生儿进行基因编辑以免疫艾滋病毒时,我们显得离前者更近一些;当我们用互联网和手机进行远程办公和交流,甚至有的学校在《我的世界》上开展毕业会时,我们又显得离后者近一些。我们需要警惕的是电子科技和生物工程技术对人的异化。当我们居家隔离时,我们的物理空间无限缩小,而网络空间无限扩大,这是无奈之举,我们也许无法选择,但是我们要认识到这个转变会对我们生命本身带来的影响,以免在我们适应网络空间或数据空间后,认为现实空间才是虚幻的,而彻底地变成赛博格。我的意思是,也许超人或者赛博格这两种未来都让我们恐惧,但是我们必须思考这个可能性,因为在疫情的推动下,我们可能正在路上。

这个问题关系到——医生这个行业,到底会变成基因工程师还是机械工程师。无论会往哪个方向转变,都需要严格的规范和大规模的伦理讨论,以避免未来变成灰暗的赛博朋克的世界。也许环境的变化、人类生命的变化、生活模式的变化不可避免,但我们必须尽可能地争取更多的选择的空间。也许时代的趋势我们无法选择,但是我们可以选择光明和黑暗。不过,无论人类怎么变 化,环境怎么变化,医学怎么变化,有一点应该是永远不变的,那就是作为医生,我们要永远捍卫人们生命的权利和尊严。

5. 总结

    在新冠疫情造成的全球震荡之下,人类的社会形态、医疗模式、生命状态正在经历着前所未有的改变。我们可以注意到,数字化追踪、远程医疗、个体医疗、AI 辅助诊断、纳米科技等诸多未来医学的特征都可以在疫情的应对中找到端倪。或者可以用阿甘本的生命政治理论解释这场医学的解构和重构,现代人规避生命风险的渴望使之依赖于生命权力提供的安全机制(生物科技等), 在疫情导致的紧急情况的常态化中,至高权力交融于生命权力,现代医学得以根本性地转变。[30]在医疗的信息化和智能化中,我看到了大数据和人工智能成为至高权力的可能性,医疗技术、医学模式、医学教育、以及医学本身、生命观念可能随之发生深刻的变化。我认为要将医学的落脚点回归到生命本身,因为医学永远是一门关于人,关于生命的学科。在这条通往未来的道路上,医生将承担重要的作用,因为医生是人的生命权利的捍卫者,而只有人的生命权利有保障,人类的未来才有保证,我们才能有勇气去期望我们的未来。 

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