在华盛顿特区北侧的一座红砖建筑里，内科医生Shantanu Nundy从一个检查室跑到另一个检查室，努力为他日程安排上的30名病人看玻大多数时候，他们中有5个人需要寻求专家的指导帮助。但很有可能，他们永远也寻求不到。经过长达一年的漫长等待，100英里的车程，以及巨额的自付费用。这意味着，美国最需要帮助的人中有90%无法从他们的初级保健医生那里获得专业性的指导。
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但Nundy的病人则不同，他们可以接触到大多数人都无法接触到的东西：一个由6000多名医生组成的数字智囊团，在人工智能平台上，专家的见解被巧妙地收集、整理并传回给患者。这个被称为“人类诊断项目”（Human Diagnosis Project，以下简称Human Dx）的在线系统，可以使初级保健医生进入集体医疗超级智能系统，利用其作为帮助工具，或者开一些他们本来不得不外包的用药。这意味着大多数时候，病人为了得到检查结果并进行针对性治疗，只需要等待几天，而不是过去的几个月甚至几年。
在不太遥远的未来，对于目前没有医保或医疗补助计划的人来说，这可能是医疗补助计划的标准。近日，Human Dx宣布与美国7家顶尖的医疗机构合作，以扩大该项目的规模，并计划在未来5年内招募10万名专家，同时采取专家评估。他们的目标是：在2022年之前为三百万美国人缩小专业护理的差距。
今年1月，一位30多岁的单身母亲来找Nundy看病，她近来因为手部关节僵硬而忍受疼痛。事情变得如此糟糕，她不得不停止做女管家的工作，而且她变得越来越绝望。当Nundy拿出她的病例时，他意识到在几个月前，她在他诊所的另一位医生那里看过病，那位医生把她转诊到了专家号。但当这位病人意识到她不得不再掏出几百美元诊疗费用时，她并没有去。相反，她试图在公立医院里排号，但在那里她读不懂相关的文件，因为英语并不是她的母语。
现在这个病人又会回到了开始的地方，Nundy检查病人重度发炎的双手。他认为这可能是类风湿性关节炎，但因为标准治疗方法可能会对病人有害，所以他在自己开药方时有些犹豫。于是，他打开了Human Dx门户，并创建了一个新的病例描述：“35华氏温标，伴有疼痛，双手关节僵硬，已6个月，疑似常见染色体隐性遗传性皮肤病（AR）。”然后他上传了一张她双手的照片并发出了询问。几小时后，几个风湿病学家就开始介入，第二天他们就证实了他的诊断。他们甚至提出了一些后续检查的建议，并对治疗方案给出了建议。他说：“对这个病例进行诊断，凭我的专业知识，我是没有信心完成的。”
在创始人Jayanth Komarneni招募他试用该平台的核心技术之后，Nundy于2015年加入了Human Dx。但我们的目标始终是将规模扩大。他把这个网络比喻为维基百科和Linux，不同的是，本平台贡献医疗专业知识。当初级保健医生遇到不能确诊的病人时，他们会描述他们的背景、病史和表现症状——可能会附上一张x光照片，一张皮疹的照片，或者是肺部声音的音频记录。Human Dx的自然语言处理算法将通过输入关键词来挖掘每一个病例的词条，将其分配给专家，从而这些专家可创建一个疑似病情诊断列表并推荐治疗方案。
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现在，得到10到20名不同的医生对一个病人的诊断，就像让20个朋友通过电子邮件分别回复一封邀请信一样有用。因此，Human Dx的机器学习算法会梳理所有的回应，并存储检查项目之前的所有案例报告。该网络利用这些数据来验证每一位专家的诊断，根据专家的自信程度对每个诊断进行评估，并将其与其他专家的诊断结果结合起来制成一份诊断。每解决一个案例，Human Dx都会变得更聪明。“现实中，你帮助一个病人就是一个病人。而在线工具的不同之处在于，为一个病人所提出的见解可以帮助许多的人。我们不是用人工智能来取代工作或降低成本，而是用它来提供之前所不存在的支持与帮助，从而更高效更便捷，准确率也更高。”
