个性化代言人
数字自我的终极形式就是自动化实体,能为它所代表的人类代言。
尽管这需要我们进一步发挥想象力,但作为代言人的数字自我几乎已经具备了全部条件。回想一下我们在第三章说过的数字自我,其在任意指定时间段内的工作量都远远超过人类。关于这方面的应用,一个绝佳的范例就是医疗领域。
医疗系统中最严重的问题之一就是,因生理、精神或认知方面存在缺陷,无法提供本人的关键信息且没有监护人的患者,其十分缺乏医院提供的合理看护。这样的患者,需要一个“代言人”,陪护其与医生会面,监测其是否遵循处方药和疗法,帮助其预约看诊、确定承保范围和账单。
现在面临的一种典型的情况是,病人身处急救室,无法提供当前的用药清单,没有医疗记录,也不能描述来到急救室之前有何经历,因为他们的身体机能或认知受损,不能有效地与护理人员交流协作。
即使家庭成员或朋友在场,他们也不太可能掌握所有信息,甚至很可能在向临床专家传达信息时出错。当今复杂的医疗系统创造了一个异常难解的迷宫,即使是多数清醒的寻医病人都很难驾驭。而对没有能力自行处置这些,且没有监护人的病人来说,这几乎是不可能完成的任务。临床环境中因为这种复杂性出错的情况非常普遍,而系统中的各方都要因此而遭罪。
这个层面的个性化代言人需要具备三种能力:能够获取并使用病人以往和当前的所有医疗信息,以便与临床工作者和病人的医护提供者(主要服务提供者)交流协作护理事宜;能够基于行为和习惯中的变化,对可能的医疗问题及早预警,这些症状可能说明了某种潜在的情况;确保病人正确服用处方药物,遵从疗法以及其他治疗。
医疗护理的另一个难题是确定保险公司。当你们处于健康状态,在心智、情绪及生理能力等方面都能胜任相关工作时,这件事都尚且会让人觉得力不从心,对一个与疾病做斗争的人而言显然更是无力应对。然而讽刺的是,病得越重,在心智、情绪和生理等方面能力越弱的人,往往面临的损失越大,需要处理的问题难度也越高。
已经有公司把这当作一项服务向顾客提供,如医疗服务协调员(Patient Navigator)是提供医疗保险方面的专家,作为病人的个性化代言人。有一个例子就是,一个客户[我们姑且称为玛丽亚(Maria)]委托该公司“打破一个持续4年之久,关于拖欠服务提供者总计8万美元医疗赔偿的僵局。她的情况需要跟医疗保险(Medicare)、社会保障管理总署(Social Security Administration)、国家民事服务委员会进行探讨,还涉及两个本应帮助玛丽亚获得她应得的保险赔偿的退休人员团体健康计划。首先,医疗服务协调员帮助玛丽亚在联邦政府医疗保险B计划(Medicare Part B)注册,终止了她的一个退休人员医疗计划,然后他们一起处理她其他的医疗计划,把所有未解决的诉讼妥善解决。他们与玛丽亚的很多医疗提供者协商达成和解,让她不用再缠着公司讨债,最终打破了保险公司的索赔僵局,玛丽亚的提供者债务减少到了175美元”。[19]
还有一个例子是,公司“受一位女性之托帮助她年迈的父亲,这位老人是一所知名肿瘤医院的病人,她要求医疗服务协调员的代言人索里利亚(Zorrilla)医生陪父亲去见他的肿瘤科医生,协助在肿瘤科团队、她的父亲以及家人之间准确传达信息。例如,在老人突然住院治疗,进行优化护理的过程中,联络人员十分必要。老人因为自己的状态,无法表达自我,他的孩子虽已长大成人,但因为都住在城外,无法常来医院看他。应他们之邀,索里利亚医生出现了,他提出在为该病人诊断病因的医院进行第二次诊断,从而准确发现了潜在的问题,最终让病人能够病愈回家与自己的妻子团聚”。
预计到2040年,美国1/3的花销将用于医疗,显然到时这种代言人将十分必要。[20] 我们建议这种代言人的角色可以(至少部分)由你的数字自我来担当。只要掌握你的医疗记录和保险记录,全天候监测你的健康状况,结合更大的医疗生态系统,现在就能把数字化作为超个性化辅助医疗手段,还能使其为我们所用。
数字在医疗领域可大有作为的最后一方天地,可能正是超个性化的终极表现形式:制定日常饮食、药物,甚至按照个人基因组制定其他疗法。所谓个性化医疗、基因医疗、精准医疗以及营养基因学,这些方法正在引发医疗成效的改革。欧洲有一项面向1 000位肥胖人士、为期两年的研究。参与者被分为两组,每组的饮食每天减少600卡路里;除此之外,其中一组参与者(营养基因组)的基因组情况也是已知的,其饮食根据基因进行定制,借助基因标记,发现其对某些食物过敏或无法代谢。两年的时间内,营养基因组的体重比对照组下降了33%。相较于对照组两年内所减下的体重,营养基因组在每年年终的减肥情况也非常好。
这一结果的很大一部分驱动力,源自人类基因测序费用的下降,从2000年的3亿美元(最初基因测序的成本)下降到2007年的近1 000万美元,2008年又下降到100万美元,而今天只需要不到1 000美元。预计这项花销会在未来5~10年内下降为不到100美元,成本下降的速度甚至超过了摩尔定律对半导体技术进步速度的预测。2001—2016年人类基因组测序费用下降情况如图6.2所示。
因此,在基因组基础上探索多种疗法对个人的影响,能够给医疗领域的未来带来巨变,从采用“标准护理法”、普遍适用的医疗模式,转向根据每个病人独特的基因,为其确定最佳疗法的超个性化的模式。
通过基因标注的方法,可以追踪癌症病人对药物和疗法的具体反应,而这一方法中比较有前景的应用当属癌症治疗。时至今日,已发现的可作为某些疾病标记的基因超过1 800种,目前已有2 000种基因测试,进行了350多次针对具体基因的生物技术疗法临床试验。[21]
要把如此多的敏感数据交付给各种实体,以便实现这一层次的超个性化,这难免让人心存疑虑,由此产生的诸多障碍也是可想而知的。但是当前,对数据以及医疗系统中所有相关方而言,无法顺利获取这些信息(哪怕能获取一点儿)所承受的风险远比数据公开高得多。而且这还没考虑快速老龄化人口因疾病治疗效果差所带来的与日俱增的经济和社会负担。今天,年龄在65岁以上的美国人口达到了15.5%,但其医疗费用却占据总人口医疗费用的35%。到2050年,超过65岁的人口比例将攀升至23.5%,假设医疗费用的贡献比例保持不变,那么到2050年,超过6 5岁的人口的医疗费用在总人口医疗费用中的比例将达到50%。[23] 而且这一比例只会更高,因为65岁以上人口比劳动年龄人口的增长速度更快。
显然,数字代言人将惠及全球所有人。但一个简单的事实就是,无论是从护理费用还是从效果的角度看,当前状况都极其低效而且难以持续。有了数字代言人,就可以实现医疗的超个性化,从保险理赔的执行,到获取跨多个服务提供者的持续护理,再到与你的基因匹配的个性化药物,这些不只是锦上添花,而是为全球越来越多的老龄化人口提供医疗服务势在必行的举措。
的确,数字代言人也许不同于人们以往想象的全能机械机器人,但我们认为,其未来的发展轨迹很有可能会遵循人工智能的轨迹,逐步向特殊用途的机器人演化,应用于比较狭窄、有限的领域,带来十分清晰的价值。这些合作式机器人[我们称之为“合作机器人”(collabots)]跟R2D2(阿图)或C3PO(礼仪机器人)完全不同,不像它们那么讨人喜欢。但它们减少了商业和人们日常生活中的摩擦力,可以让我们直接获益。
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