我們能活過 120 歲嗎？

前段時間，極客公園前沿社在企業家圈子裡做過一個有意思的調研，讓大家預測未來人類壽命的長度。這群試圖用科技和商業力量改變世界的人，對壽命這件事普遍持樂觀態度，很多人預言 30 年內，大部分普通人活到 100 歲沒有問題。

帶著這個結果，我們去找了和緩醫療 CEO 李宇，讓他和我們一起錄了一期 IF TALK 的音頻節目，一起探討如何科學地看待人類的生命和健康問題，以及互聯網正在給我們的生命體驗帶來怎樣的影響。

本期節目的三位嘉賓為和緩醫療 CEO 李宇、極客公園創始人張鵬及極客公園記者辛建軍，文字內容經過節選及編輯，要聽完整音頻內容，請點擊此處文字。

世界上壽命最長的人 Jeanne Calment

地球上這麼多人，只有一個人活過了 120 歲

張鵬：企業家們對未來 30 年 100 歲的平均壽命預期是否過於樂觀？

李宇：我覺得還好，因為現在社會環境好了，飲食、生態都好了，大家自然就覺得能活得長久一些，另外的因素是醫療水平確實在長進。

張鵬：醫療水平進步這件事怎麼定義？治不了的疾病好像依舊治不了。

李宇：治病這件事上，比如說癌症，我覺得最近這十到二十年還是會有大突破的，核心是我們對生命和藥物的認知更強了，對人的習性和發病原因的認知也更強了。

辛建軍：關於死亡和癌症，其實業界有不同的爭議。一種觀點認為人的死亡和衰老，是因為人的一生中會面臨各種各樣的壓力，會積累下一些難以修復的損傷，另一種觀點則說死亡是自然界調節一個種群數量的方式，這樣能這種生命的後代留出生存空間，所以他們認為死亡的本質是一種自殺行為。

張鵬：好像這個事在業界還沒有定論，但如果把人的身體理解為一個系統，被編了程了，到一定程度好像就要關機，如果維護得不好，可能會被淘汰得更快。

李宇：自殺派的我覺得有點想多了，細胞本身沒有思維，但是被編過程的這個說法我也比較傾向。我覺得，生死問題，正是因為死亡，才賦予了生命的意義，你要是不死，那生也沒意義了。

辛建軍：其實現在矽谷很熱衷於長壽跟抗衰老研究。前段時間看了《三聯生活周刊》的一組報道，說矽谷熱衷於做長壽研究，是因為那裡程序員多，程序員們雖然不懂生物技術，但懂編程，他們相信生命就是一個數據量比較大的資料庫而已，他們希望能夠在這個資料庫里找到一些 BUG，去修復它，達到延長壽命的目的。

張鵬：所以你看用科技的思維進入生命科學領域，其實挺有意思的。一幫程序員，一幫極客，開始研究生命的問題。

李宇：（關於人類壽命的極限，）現在流行三種演算法：第一種是細胞分裂的演算法，分裂一次 2.4 年，一生大概分裂 50 次左右，得出了 120 歲，這是流傳最廣的演算法；第二種叫哺乳動物按性成熟期算，13~15 歲人類性成熟之後，乘個倍數，得出來大概 100 多歲；第三種叫生長期，人類在 20~25 歲之後就不長了，一般哺乳動物的壽命是各自生長期的五到七倍，算上也是 100 多歲，但不管什麼演算法，沒有到 180 歲以上的。人類有記載的最長壽的人是 122 歲，綜合這幾種演算法和現實中的依據，大家一般就認知為極限是 120 歲了。

辛建軍：目前世界上公認的壽命最長的人，是一個法國人，生於 1875 年，死於 1997 年，壽命是 122 歲零 164 天。從人類誕生到現在，地球上存在這麼大的一個數據量的人類，只有一個人超過了 120 歲，所以也會有一些人認為，這個樣本量已經足夠大了，他們把 120 歲定為一個極限數字。

用 AI 取代醫生，你放心嗎？

張鵬：上面說的是從過去看，隨著基因技術的進步，未來要突破這個極限，到底有沒有可能呢？

李宇：主要難點是神經幹細胞沒有找到再生的辦法，俗稱的腦細胞從出生之後就只能少不能多了，要是能找到辦法把神經幹細胞增加的話，或許就有機會。

辛建軍：所以現在有些人想通過腦機介面的技術，去把人的記憶之類的保存下來，你是怎麼看腦機介面這件事情的？

李宇：前沿社之前有一次專門討論過腦機介面，我原來以為是一些生物上不能永生的人寄希望於精神永生，但是現在的腦機介面，只能輸出控制行為，但是記憶、意識、人格這些，我們還不知道是怎麼形成的，自然後取不出來。所以人類對自己的腦的認知有限，形成了我們現在對長壽研究的有限。

張鵬：後來我們看了一圈腦機介面，世界上最先進的也就是輸出幾通道的指令，但要把意識抽離出來，變成一個能夠獨立運轉的東西，這個現在真的是完全不可行。所以腦機這件事，未來也許能幫人在肢體受損的情況下，更有質量地生活。

李宇：神經元細胞的組織形式比我們的各種演算法前沿得多，現在計算機科學的進步讓我們認知腦的速度在加快，大家都很樂觀地覺得這幾十年應該還會大的進步。

張鵬：對生命的認知，我覺得可能兩條線，一個是在基因層面有很多創新，另一個就是對人腦的認知在繼續進步，尤其是 AI 能夠加速我們對一些事情的理解。說到 AI，現在大家很樂觀，說醫生不夠用了，咱們有 AI 啊，不吃飯不喝水，不怕疲憊，態度還好，如果醫生的經驗積累都能夠放入 AI 的資料庫里，是不是能夠比較系統性地提升醫療質量？

李宇：很流行的說法，說醫生要下崗了，我堅決反對，這是不可能的，就好像電腦，只是改變了醫生的工作方式，但不能替掉醫生這個角色。AI 短期內能彌補的，是人的記憶和運算能力有限，但是從癥狀輸入的環節來講，現在並沒有很好的辦法解決，因為人和人的交流，文字和語言只是一小部分，你的肢體、神態都能反映你的心情，這個計算機目前還無法實現。

張鵬：AI 其實是大數據去處理小決策，人腦則是小數據處理大決策，往往通過一個眼神我就能 GET 到一堆東西，但對 AI 來說這個信息量太少了。只給它一個眼神，之前得做多少深度學習，才能知道這個眼神對應的是什麼。所以並不是像想像的那樣，AI 能做一切，至少今天機器學習的技術還做不到這些，還得往前繼續演進才能有這個可能性。

李宇：核心是我們現在能給到計算機的數據輸入太有限了，演算法上也有限，AI 演算法需要更新、迭代。

張鵬：舉例來說，機器讀圖的能力比人強，但好像也有問題，現在準確率就是上不去，這個是什麼原因？

李宇：現在的演算法比過去有大踏步的進步，大家就過分樂觀。這個在讀片領域最容易產生效果，因為模式識別下把圖像拿來分塊分析，看哪塊有異常，比較容易寫到現在的演算法里。但綜合來說，能不能替代人呢？起碼現在還沒能證明它能提供像人一樣的判斷能力。醫療上有個關鍵指標，叫做漏診率，如果 AI 不能證明自己沒漏診，那醫生就要重來一遍。所以現在一些 AI 應用上，是提示醫生有沒有漏診，它變成了醫生的智能輔助工具，但是替代醫生。現在單獨的人和單獨的機器都有漏診問題，大家結合一下，進一步降低漏診率。

張鵬：所以我們想用 AI 把醫療資源徹底解放，無限延展，這個短期內是不現實的。

不能只靠科技來續命

張鵬：醫療技術在進步，人的健康這件事，怎麼用更先進的方式去提升？

李宇：現在公認的辦法還是理念上的提升，健康是個持續狀態，你要是天天還在熬夜喝酒，不把自己的身體當回事，健康就是偽命題了。不能指望得了病去醫院，醫生肯定就能給你看好，他其實是幫助你怎麼維持一個健康狀況，如果有異常，再用一些被明確證明過的手段來幫助你修正，所以最主要的還是自己的健康管理理念。你有這理念了，再找專業的人士幫忙，結合你的生存環境，把可能導致大病的外部因素加以控制。健康有先天和後天的原因，先天的有 DNA 技術的進步，後天的環境和心理因素上，中國人普遍不夠重視，有研究說 40% 的疾病是直接跟心理狀態正相關的。

張鵬：所以個人的健康不能太寄託於科技進步，這是一個有意思的話題。樂觀來自於科技進步，但想活得更健康，還要靠自己。我們要有一個客觀、科學認知生命的思維，既不能主觀認為只靠自己就可以，也不能認為說這事跟我沒什麼關係，用科技就能解決，還是要找一個中間的狀態。

在三甲醫院和搜索引擎之間，我們還缺一個角色

張鵬：中國的醫療體系，後續會有什麼發展方向？

李宇：現在還處在分級診療改革的大潮中。分級就是小病小看，大病大看，國家級的定位叫做基層首診，雙向轉診，急慢分治，上下聯動。按照國際上各國的發展規律來看，都是有什麼病，先去周圍的診所，先找家庭醫生，所以醫療資源緊張問題也能緩解。但我們現在是有什麼病都往三甲醫院擠，都知道那裡醫療水平高、醫生好，結果到那裡一看，哇，這麼多人有這麼重的病，其實反而對自己造成的壓力更大。分級診療里很關鍵的是家庭全科醫生，專科醫生我們叫專家，他要治疑難雜症，做科研攻關，但全科醫生是要關心患者，不是有大病才找他，他相當於是日常生活顧問。

張鵬：我們在電影里經常看到，美國人好像有醫生從小就給他看病，這個是因為美國人數少、醫生多嗎？

李宇：這個不能跟人數掛鉤，美國 80 萬註冊醫生，都是博士，我們現在註冊在冊的醫生，不到 300 萬，但有一半是沒有本科以上學歷的。美國的醫生就是要高精尖，他們沒有本科生學醫這個事，他們在本科學完通識教育後，再去考醫學院，上了就是研究生，畢業就是博士，這個體系保證了這 80 萬人水平差異不會很大。但國內，除了醫院有大小之外，大家對於醫生的認知上，可能有時候還會覺得自己都上過大學，醫生知道的是不是沒我多啊。

張鵬：尤其是有了互聯網，自己可以上網查資料之後，跟醫生說我覺得自己是什麼病，還抱怨醫生怎麼就不理解呢。

李宇：拿著搜索引擎的結果去問醫生，醫生也很痛苦。中國的三甲醫院不是水平不行，不是醫生不想給你好好服務，就是人太多了，服務不過來。我們醫生做手術的技術水平比美國人要高，熟能生巧，我們看的病人多。

辛建軍：拿搜索引擎看病，我以前也有一段時間這麼干過，但後來我發現一個問題，願意把自己的病情在網路上進行分享的，大多是急重病，所以我們自己拿搜索引擎去搜，會覺得自己是不是也很嚴重。

李宇：所以現在形成了兩個極端，要不上三甲醫院，要麼自己上網搜，中間的環節缺失了，就是科學地主動幫你管理健康的角色完全沒有。

張鵬：中間要有一個顧問型的人，現在的搜索引擎，關鍵的信息沒有豐富到那種程度，也沒有智能到那種程度，我們怎麼在三甲醫院和搜索引擎之間去解決問題？

李宇：家庭全科醫生這個角色，肯定是市場上稀缺的，政策上選擇的辦法，除了多撥點錢之外，也鼓勵社會資本大力進入，去建設這一層的梯隊。要讓大家覺得全科醫生這個職業有奔頭，願意去從事這個職業，並能保障他們的職業發展路線和收入，讓全科醫生有不次於專科醫生的發展。

張鵬：就是不要動不動就去三甲醫院，先去找全科醫生解決。不過這裡面也有問題，中國人口基數大，供需有很大的矛盾，這個事需要一些技術手段上的突破和解決。

活 120 歲不重要，重要的是良好的生命體驗

李宇：科技進步能緩解這個矛盾。美國醫生也不富餘，80 萬人服務 3 億用戶，比例上跟我們差不多，所以在醫生數量上，我們並不是缺得那麼厲害，只是在質量和分工上有差異。移動互聯網提供了所有個人的連接之後，醫生和患者之間的連接變得效率很高，美國也是這樣，使用遠程視頻看病的人越來越多。看病就是找個醫生嘛，除了需要線下檢查、抽血等之外，都可以線上辦。美國有一個醫療服務廠商，它的統計數說 75% 到 80% 的門診行為，是可以在線上用視頻的形式替代，醫生幫你判斷篩選問題，判斷哪些是需要線下就醫的，哪些是需要導診到大醫院的。

醫療問題無非就是看病和治病。看病這個事是能在互聯網上解決的，不一定要去線下，只要你把找到醫生這個環節做得高效、低成本就好。醫療上有一個不可能三角，質量、價格和可及性，是沒辦法三者都達到最大值的，所以只能穩住一個，在另外兩個上做文章。線上的治療不可能比三甲醫院提供更高的質量，在質量這個維度上，維持住，在價格和可及性上可以再大踏步的進步。

張鵬：你是學什麼專業的？

李宇：計算機。

張鵬：你看你也是典型的極客型人才投入到健康領域，你出於什麼目的投入其中的？

李宇：主要是現實社會矛盾太大，又覺得互聯網的方式能大概率地去緩解這個矛盾。我們最早是做大病會診，在線上把專家幫你找到，你就不用興師動眾跑到北京來看病了。後來發現一線城市反而需要基礎醫療，家庭醫生這個角色沒有，健康理念也沒有，需要有人來補足這個環節。現在視頻聊天普及了，移動支付也不成為障礙，還有一個特別容易被大家忽視的是實名制，所有的手機號都實名之後，它就變成一個實名網路了。

張鵬：所以你現在的業務是通過什麼形式來服務用戶？

李宇：把醫生集中起來，24 小時值班，一分鐘內可以接通，讓大家隨時隨地都能輕鬆地找到醫生，而且是有質量保證的、專業的家庭全科醫生，小問題線上就解決了。我們接到的案例里，40% 是偏心理的，不需要用藥，不需要治療，只是他不知道該怎麼辦，還有 40% 吃點小葯就可以了，剩下的 20% 需要線下檢查或就醫導診。全科醫生類似於家庭健康顧問，日常小問題，甚至生活習慣，都可以和他聊聊。

辛建軍：2013 年左右，移動醫療這個概念非常火，有很多 VC、創業者都在往裡面進，但這麼多年過去了，沒有特別大的公司跑出來，問題出在哪裡？

李宇：根本原因是看病是一件低頻和被動的事情，還有之前環境和生產工具的制約，以前沒能實現視頻化，服務價值很難體現，用戶也不願意付費。

張鵬：我們發現父母對跟醫生視頻這件事很抗拒。

李宇：用戶習慣遷移是個普遍問題，他們去醫院看病都看了幾十年了，想三天就改掉他們的習慣，那是沒辦法的。但他如果已經在微信上適應視頻聊天了，接受起來會快一點。用過的人就會發現，主動提供人文關懷是全科醫生必備的技能，不像醫院裡的醫生，不考慮這些。

張鵬：你剛才說人的心態會影響健康，醫生這個職業是應該要有情感付出的，如果他的負荷大到沒有情感付出，他的功能就有一部分被抑制了。我們需要去尋找有效的科學方法，去釋放這部分功能。讓我們的生命體驗更好，這是未來科技真正要去解決的問題。所以是不是要通往 120 歲，這個可能不是最核心的問題，最核心的是在通往 120 歲的路上，我們有沒有最好的生命體驗。

責任編輯：卧蟲

圖片來源：視覺中國

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