直面复杂性：系统医学为何断言AI无法取代医生｜双体实验室

大家好，我是船长。

如果有一天，手术机器人比人类医生更精准，AI诊断的准确率远超主任医师，那我们还需要医生吗？这是近年来被反复追问的问题。今天推荐的这篇文章，从一个意想不到的角度给出了回答：只要疾病还存在“复杂性”，医生就永远无法被取代。

金观涛、凌锋、鲍遇海、金观源老师指出，治疗并非总能按标准程序运行——当退烧药无效时、当病因互为因果形成死循环时、当癌症病因不明无从下手时、当危重患者没有时间容你按部就班时，治疗负反馈就会失灵。文章将这四种情况归纳为复杂疾病的四种类型，每一种都在挑战“精准医学”的边界。

更值得深思的是，作者以颅脑创伤抢救为例，描述了医生如何在时间紧迫、多系统紊乱的战场上，像指挥作战一样调整治疗目标、判断何时建立维生系统、何时果断脱机。这种临场的决心与智慧，是任何预设程序都无法替代的。

正因为每一个患者背后都是一个超级复杂系统，医生必须随时准备抛弃固定模式，去面对前所未见的变化。这不仅是系统医学的核心洞见，也是对这个时代“AI取代医生”论调的有力回应。

图 ： 瓦尔杰斯·苏列尼扬茨 《 亵渎神龛 》

复杂疾病的类型

文/金观涛 凌峰 鲍遇海 金观源

之前反复强调治疗负反馈和内稳态完全集的自我调节必须“整体自洽”，但一直没有讨论治疗负反馈本身的运作机制。我们之所以可以这样做，是假定了治疗负反馈中，获得信息、寻找病因、规定治疗目标、处理信息、进行控制，以上每一环均无问题。也就是说，在图6.8.1中，内稳态偏离的发现、测量，导致内稳态偏离原因的分析（即寻找病因），去除病因的治疗干预、干预的结构稳定性导致预定的内稳态偏离取代，甚至是它正好落到“规定的治疗目标”即可康复的内稳态偏离集中（我们称之为康复指标）等均无问题。

图6.8.1 ： 心脏冠脉主干堵塞后形成侧支循环代偿

确实，如果医生面对的始终是“普遍疾病”，随着越来越多高科技仪器的使用，循证医学的普及，以及对每一个“普遍疾病”治疗方法的标准化，治疗负反馈运行也就转化为一套每个医生皆知的程序。这就是精准医学的产生，即使“精准医学”不能通过一次精准干预实现治疗，但若干次的精准干预总可达到目的。这时，该过程本身确实没有什么可说的。

然而，事实并非如此，除了疾病本质上是个体的这一基本限定外，治疗反馈在很多情况下并不能简化为一个固定的程序（即标准化的检查、诊断和治疗）。为什么？上述负反馈调节在实际运作中每一环都可能出问题，这时医生必须去面对从未见过的例外，排除种种罕见的、甚至不可思议的干扰，使得如图6.8.2所示的治疗负反馈能建立起来并运行良好。对于这种情况，有经验、负责任的医生经常碰到并总能做出正确的选择。他们称其为面对疾病的复杂性，并用这些案例来教育刚入行的实习医生，把他们从一个拥有书本知识和标准化医疗经验的博士转化为真正的医者。

图6.8.2 ：考虑人体内稳态完全集及其自我运行机制后的治疗负反馈

医学的各科都有其独特的复杂疾病，不同年代、不同地区存在着不同的复杂疾病。其实，大多数复杂疾病的界定和医学知识的关系不大，因为“复杂”本是医生的一种主观感觉，是一个认识论概念。换言之，当图6.8.2中治疗负反馈失灵，医生立即感到自己所处理疾病的复杂性。因此，我们可以根据图6.8.2中治疗（干预）负反馈不能有效运作的情况，将“复杂性”分为如下四种类型。

第一种类型是本来可以有效运行的治疗负反馈失灵。原因可能是多方面的，例如，信息获得受干扰、治疗目标的错误、干预不能到位、干预方式错误，或者是整个负反馈环（从内稳态偏离信息到病因分析再到干预过程）的破坏。这时医生往往束手无策，尤其是年轻医生。例如书本和课堂上学到的都是应用退热药后体温会降低，一旦这种措施无效，经验不丰富的医生对于下一步体温控制往往束手无策。

第二种类型是病因明确但难以去除的顽固性疾病。所谓病因明确是指对内稳态偏离s能找到明确的原因b和a，但b和a本身是另一些内稳态的偏离，分析它们偏离的原因时，会发现原因之原因通过一个复杂的循环又回到原来的出发点s。这类病本来病因明确，可以针对病因找到干预手段并将其去除，但如下两个原因导致治疗困难：一是互为因果循环使得医生找不到有效干预的手段，例如长期血压高导致血管弹性下降，这反过来又会成为血压升高的原因；二是内稳态偏离互为病因，本来将不同内稳态互相隔离的机制可能已经改变（移动）。

因它涉及一批重要内稳态的负反馈隔离，对其偏离的纠正会引起全面的保护性反应。例如在脑、肾等重要器官动脉狭窄并患顽固性高血压病人，通过局部血管扩张以提高低灌注压的代偿功能已发挥到极限，即脑、肾灌注压和血压之间的稳态隔离机制已经失效，强行纠正血压偏高会导致这些器官供血不足，身体升高血压的机制会被进一步动员，降压措施过强或升压机制的过度动员都会带来新的问题。上述两点都带来疾病的顽固性和治疗困难。

第三种类型是导致内稳态偏离的原因不明，亦即根据目前的医学知识无法推知导致s出现的b和a（或它们发生的确切原因）是什么。去除病因的康复似乎不可能，这时治疗目标应是什么？它又如何达到？癌症是最典型的例子，此外还有神经退行性疾病，如帕金森病、阿尔茨海默病，在某种意义上还包括原发性高血压、糖尿病等。正因为对病因不了解，故难以简单地将其去除，目前所谓的治疗其实都不是真正意义上的治愈。举一个常见例子，对于发病机制尚不为人所知的大多数癌症来说，直接应用化疗或放疗杀死癌细胞，或用手术切除肿瘤组织，这实际上连“去除病因”都算不上。

一些特殊部位的癌症（如乳腺癌、结肠癌）在所谓“根治”手术后之所以被视作完全治愈了，是因为适合该类癌症生长的“土壤”（如乳房和肠段）被彻底铲除后，其复发概率较低，但这并不是病因被消除，因为我们根本不知道病因是什么。对于某些癌症，包括上述的乳腺癌和结肠癌，或许在完全切除或消灭后又转移到别处滋生、发展，这是由其病因未知而且无法消除所致。

第四种类型是危重患者和濒死患者的抢救。本来对危重患者抢救和濒死患者的处理，都存在标准化程序。但是在一般情况下，标准化程序运作需要充足的时间，只要医生和护士足够认真和细心，治疗负反馈的每一步都可以准确无误。即使某一环节失当，只要医生不犯进一步的错误，亦有时间迅速纠正。但危重患者（如颅脑或重要内脏严重创伤）和某些濒死患者却没有足够的时间让医者按常规方式去有条不紊地处理。特别是多个子系统稳态发生紊乱并偏离得愈演愈烈时，如何设立正确的治疗目标，并根据病情变化调整治疗目标，是整个干预负反馈有效运作的核心。这时治疗和指挥作战极为相像，医生的决心和智慧往往成为成败的关键。

图 ： 理查德·格斯特尔《 列支敦士登宫 》

更重要的是，为了挽救这类患者的生命，医生大多在治疗过程中设置了医疗仪器的维生系统，这就引出用仪器维系的内稳态和人体内稳态完全集应该是何种关系的问题。什么时候该建立人为维生系统？病情稳定后如何脱机？抢救过程中患者处于应激状态，有时内稳态完全集已发生不可逆转的改变，如何判断患者可康复以及何种前提下患者必须与病共存？这些问题都是前四种情况中不存在的。故必须将这种情况单独列出来，作为一类必须面对的复杂性。

系统医学认为，上述四种复杂性的本质不同，其治疗原则也大相径庭。实际上，正因为上述复杂性的存在，医生永远无法被取代。进入21世纪之后，经常听到这样的议论：随着高科技和大数据的出现，疾病的诊断越来越借助计算机智能，人做手术的准确度迟早不是机器人的对手，这样医生将被治疗机器人取代。其实，这是不可能的。为什么？就拿上述四种情况来讲，这些都不是人工智能和机器人可以应对的。也就是说，任何一个患者背后都是一个超级复杂系统。医生随时随地准备抛弃固定模式以面对前所未见的变化。

本文系摘选自《治疗、康复与面对死亡：系统医学原理》一书第七章节第1节。为便于阅读，部分段落做了拆分和删减，推文标题为编者所拟，学术讨论请以原文为准。文中部分配图来源于网络，如有侵权请联系公众号后台删除。

编校：睿扬

编发：铭凯

审定：船长

声明

双体实验室出品 如需转载联系后台

欢迎转发朋友圈 一起探索人文科技