想象一下去医院看病，人工智能（AI）系统根据患者的检查数据实时自动生成治疗方案，经医生审查后，如果患者和医生皆不反对就直接执行该方案——这不是科幻，而是中国医学科学院血液病医院（中国医学科学院血液学研究所）信息与资源中心首席技术专家陈俊仁和姜尔烈团队的最新技术突破。近日，上述团队在《自然·通讯》杂志发表文章，首次报道条件式自主AI开立药物处方的临床实践。

　　陈俊仁表示，当前AI的临床医学应用多是“辅助型AI”。好比社交平台的智能引擎推送个性化的新闻信息，辅助型的医疗AI基于患者情况生成个性化的医学专业信息，接着医生和患者决定是否采纳该信息并共同决定如何根据AI所提供的信息制定诊治方案。

　　然而，随着AI迅速深入到人类日常生活的多个方面，条件式自主AI模式也越来越普遍。例如汽车驾驶导航软件不仅提供空间地图信息和实时路况，而且可直接计算出最优驾驶路线。

　　研究团队认为，未来AI临床应用也可能采取条件式自主模式，即AI制定医疗方案作为默认选项，若医生和患者不否决就执行该默认方案。研究团队假设，在满足三个条件的情况下，医生和患者更可能愿意接受使用条件式自主AI生成医疗方案：一、除了AI手段之外没有其他方法能精准判断应何时和如何开始介入治疗；二、如果不接受积极干预，部分患者可能发生严重不良事件；三、介入治疗本身可能伴随较严重的副作用或者较高的医疗费用。研究团队认为，预防造血干细胞移植后的严重并发症“急性移植物抗宿主病”，是符合这三个条件的临床医学场景。

　　于是，研究团队开展单臂前瞻性临床试验，将中国医学科学院血液病医院（中国医学科学院血液学研究所）100%自主开发的条件式自主AI模型“daGOAT”嵌入医院信息系统；AI模型每天自动读（抓）取造血干细胞移植患者体内多维度、动态变化的血液细胞组成、血液生化、炎症因子等上百项指标数据；AI模型像资深医生一样“思考”何时该增加免疫抑制剂的剂量，以及增加多少剂量最合适。

　　研究团队共招募了110位接受HLA（人类白细胞抗原）半相合移植的血液病患者参与条件式自主AI药物处方临床试验。每个受试者在事先皆被告知AI将决定加强免疫抑制的最佳时机和剂量，也被告知医生可能依据患者个别情况在AI处方基础上做调整修改。所有患者皆依照规定签署了知情同意书。

　　实际开展试验后，AI模型判断57位受试者需要加强免疫抑制，其中56位立马执行AI处方，而有1位推迟了一天执行服药，另外有7位受试者的医生在一个月内根据患者实际情况调整修改了AI初始制定的加强预防方案。

　　参与条件式自主AI药物处方临床试验的110位受试者中，重度急性移植物抗宿主病发生率为5.5%，显著低于历史对照组的16%。

　　陈俊仁表示，该研究为条件式自主AI医疗新范式提供了宝贵的、高颗粒度的前瞻性临床试验数据，并提示人类和AI之间的互动模式可能在不久的将来变得更多元且幅度更宽广。

　　研究团队认为，可以把条件式自主AI看作是一种“助推”，好比驾车时开启电子导航功能。通常驾驶人节省脑力、直接采纳AI程序所推荐的默认路线，但驾驶人仍有100%自主权且随时可以决定偏离默认路线。研究者认为，条件式自主AI将有潜力解放人类的脑力，使得人类可以专注于解决更加复杂的问题。