机器人医生

梁知行

导读：最新一期《大西洋月刊》于3月正式出刊，本期封面文章是《机器人(31.160,-1.05,-3.26%)医生》。多年来信息技术对各个行业都造成了巨大的冲击，然而医疗卫生却一直置身事外，如今硅谷的精英们正向这个最后的堡垒发起冲击，不久的将来计算机将帮助医生诊断治疗，而整个卫生体系以及美国经济也会受到影响。

　　哈利-鲁科夫不需要奇迹，他需要的是正确的诊断。62岁的鲁科夫10年前开始戒烟，但长期吸烟还是对他造成了伤害。鲁科夫患了腺癌，这是一种常见的肺癌，现在已经扩散到了肝脏。肿瘤医生对他进行了体活组织检查，他们对肿瘤切片样本进行化验，希望发现驱动型突变。驱动型突变是引起细胞不受控制复制的基因缺陷，它会破坏人体器官并引发身体功能紊乱，可以设想一下开关在开的位置被卡住。对于肺癌，通常医生会检测EGFR和ALK两种突变，原因是对这两种突变的针对性治疗效果较好。但化验很少成功，尽管EGFR和ALK是引发肺癌的两种驱动性突变，但是它们很少发生。鲁科夫对这两种突变的化验结果都呈阴性，医生决定化疗，可化疗有很强的副作用，成功几率也不高。

　　然而鲁科夫的真实情况并没有那么糟。有一种驱动型突变医生很少检测，那就是KRAS。研究者很早就知道KRAS，但直到最近才发现它会引发转移性肺癌，在其他肿瘤中抑制KRAS的药物同样适用于治疗肺癌。一个熟悉鲁科夫病史并了解最新研究成果的医生可能会增加对KRAS的化验，并检验抑制KRAS的疗效。但是国家对肺癌的治疗指南上没有这一项，很少有医生会想到做这些事情。

　　鲁科夫最终得到正确的治疗了么？医生是否将他的病情和KRAS联系起来并进行化验？如果他真是个病人，而他的医生真是个医生的话，也许可能。然而他们都是被纽约斯隆-凯特琳纪念癌症中心的科研人员虚构出来的，目的是展示IBM[微博]超级电脑沃森的性能。是的，这就是在著名的《Jeopardy》中战胜两位人类冠军的沃森。但IBM开发沃森的目的不是参加娱乐节目，而是帮助专业人士做复杂的分析，例如帮助肿瘤医生发现被遗漏的细节。

　　利用信息技术帮助医生和病人已经有很长时间了，健康医疗网站WebMD每天都有数百万访问者。但是沃森却不同，IBM说它处理信息提供建议的速度比从前任何机器都快得多，每秒钟可以处理6000万页文件。

　　这可不是小事，因为过去大约有80%的信息是零散的。在医学上这些信息包括病例记录、医学杂志上的文章以及卫生部门掌握的原始数据。至少理论上来说，沃森可以让这些数据都派上用场。它可以先在病人检查的时候倾听，然后学习。就像在《Jeopardy》中一样，时间越长表现就越好，最终沃森可以非常准确的判断病情并提出治疗的方法。沃森甚至还能提出质疑，当进行诊断并提出治疗方法时，沃森会给出多个备选方案，每个方案都会附带置信水平。

　　过去医学上从未有过这样的工具。医疗信息和管理系统协会去年在拉斯维加斯召开年会期间，IBM举办了一次非正式的发布会。为了听马蒂-卡恩的报告，1000位专业人士把会场挤得水泄不通，有些人不得不被安排到旁边的房间。卡恩是一位医生，同时也是IBM负责训练沃森应用于临床小组的负责人。卡恩声称沃森将彻底改变游戏规则，不仅在高度专业的诊断领域，例如确诊肿瘤，还包括基础护理 ，因为任何医生都可能犯错，从而引发昂贵的有时还会是危险的医疗失误。

　　根据卡恩的临床经验和学术研究，他认为上述错误中有三分之一是由于误诊，造成误诊的重要原因是“锚定偏见”：人类倾向于过分依赖单一信息。不管是诊所还是急诊室，这种情况都会不时出现，通常医生会听两到三个症状后就做出诊断，下意识忽略其他信息。有时医生的诊断是正确的但并不充分，结果只处理了一种症状，而病人可能有多重症状。沃森就不会犯这样的错误，卡恩认为有一天它们会像听诊器一样必不可少。

　　卡恩说：“沃森可以弥补人类的局限性，研究表明对于相对有限的信息，人类可以很好的处理，但对大量信息却不能。而这正沃森的优势：处理海量信息并从中进行刷选。

　　现在一些媒体已经开始大肆炒作沃森，比如《连线》和《快速公司》，但是最近你去看病可能还不会接触到它。在计算机真正被应用前，它必须学会理解和分析医疗信息，就像当初学习回答《Jeopardy》的问题一样。这正是斯隆-凯特琳纪念癌症中心的工作，现在它已成为沃森的导师，给沃森提供经过筛选病例的医疗信息，然后指导它如何使用这些数据。中心主任阿里-凯罗琳说：“这比玩Jeopardy游戏要难得多，诊断一个病例必须调出所有的相关信息并了解它们之间的关系，有时候这些信息还可能有冲突，因为人们描述方式不同。”但凯罗琳仍认为沃森将非常有用，尤其是在治疗癌症方面，她说：“未来将会有更多的医疗选择，它们在解释及治疗疾病上的差别非常小，为了处理如此复杂和庞大的信息，你必须拥有一个类似沃森这样的工具。”

　　克利夫兰医学中心也帮助开发沃森，首先作为培训年轻医师的工具，然后在应用于临床。克利夫兰医学院院长詹姆斯-杨格说：“我认为对临床医生来说，沃森将是一个非常重要的工具，它可以极大地促进医疗水平的提高。”保险公司WellPoint已经开始测试使用沃森作为护士批准治疗决定的工具。

　　是否这些实验都能成功还有待观察。如果沃森只告诉医生他们已知的内容，或者要求做更多无益的测试，那么它将是个障碍而不是帮助。但很多医学界、工程界以及商界人士坚信沃森可以成功。(IBM认为几年后就会被广泛应用)他们中很多人认为沃森对彻底改变医疗卫生事业，而且才刚刚开始。

　　当提到医学突破，人们总是联想到开发了什么新药或者新的治疗手段。当说到改变医疗体系，又会浮现出各种法律法规。但是现在越来越多的人相信，下一个冲击医疗卫生事业的事件将是获取、处理并应用数据的新方法。这些人中有来自硅谷的企业家，著名医疗机构和大学的研究人员以及各式各样的商人，他们在拉斯维加斯向与会的医生和政要进行宣传。他们认为通过一系列创新，尤其是开发了新软件和设备后，医疗体系将彻底改变：人们保持健康会更容易，当我们生病时，获得专业的护理也更轻松。他们还认为整个经济也会因此发生巨大的改变。

　　医疗支出已经达到美国GDP的六分之一，而且比例还在增加，大量工资收入、企业利润以及政府资源耗费在这上。如何控制成本的增加、满足老年人的医疗需求又不至于让这个国家破产，是我们这个时代经济政策的中心议题。在这个历代政治家、商业领袖以及医学专家都无法解决的领域，技术狂热派认为他们可以成功。

　　他们认为数据的应用是一股“破坏性”的力量，就像对经济中其他部门的影响一样，彻底改变医疗卫生事业，不仅改变如何实施医疗而且还改变由谁来实施医疗。在硅谷和其他创意中心，投资者和工程师经常谈论着由机器取代医生进行诊断甚至是手术，并且效果更好更省钱。他们认为这个想法并不比无人驾驶汽车更不切实际，而现在这种汽车已经开始在加州测试了。太阳微系统创始人维诺德-科斯拉说：“没有医生的世界并非没有可能。”2012年他发表的文章《我们需要医生还是算法？》中预测，有一天计算机或机器人将取代美国五分之四的医生。

　　类似的言论引发了人么的怀疑、嘲笑以及愤怒，而且不仅是来自保守的医生。Bijan Salehizadeh是一名医生也是一位风险投资家，他在tweet上说：“硅谷这帮家伙肆无忌惮的供给医生真让人恶心。”毕竟医生所作的不只是处理数据，他们会在病人身边观察并与其家人进行交流，发现细微的变化并处理各种不确定因素。而IBM也指出开发沃森只是用来协助医生而不是取代他们。

　　但是即便数据技术不能给医生提供太多帮助，其意义也非常深远。前哈佛大学公共卫生学院院长，现医学研究所所长哈维-芬博格在《新英格兰医学》杂志上撰文指出：“人工智能、机器人、生物信息学以及其他尖端技术可能彻底改造医疗体系。沃森这样的工具可提高各层次专业人士的能力，不管是外科大夫还是医生助理。这样医生不需要再做太多工作，其助理可以分担更多的责任，这为应对老龄化对医疗支出的挑战指明了方向。

　　另外没受过高等教育人的工作机会也将显著增加。从制造业到银行业，很多领域受IT技术影响，数百万中产阶级的工作机会小时了。而在医疗界，这种破坏的作用刚好相反，其结果不是双赢而是三赢。

　　44岁的丹尼尔-卡夫就是这种观点的坚定支持者，他的职业轨迹一直紧跟医疗事业的演化。卡夫是传统体制教育出来的医生：布朗大学获得学士学位，斯坦福大学获得医学学位，在哈佛大学附属医院实习，然后成为斯坦福大学医院的研究员，专攻血液学和肿瘤学。

　　但卡夫是个有创业能力的人，他还喜欢科技：在读医学院期间，他就创办了一个在线书店，打折卖给同学课本。(后来他把这摊生意转手，获利不菲)。在斯坦福期间，卡夫开发了更好的方法帮助医生之间进行交流，即便查房的时候也可以交换相关信息，而不是发送电话号码等着回电，他说：“这是斯坦福，硅谷的中心，我们不应只能发送电话号码，所以我利用Yahoo Groups，这样我们就可以通过服务器发送文本，很快整个医院都开始使用。”

　　后来他旁听了生物设计和商业课程，他和计算机专家混在一起的时间和医生一样多，他还是奇点大学医学跟踪项目负责人。奇点大学是硅谷的一个智库和教育机构，最初卡夫只是每周在那里讲授几节医学课程，但是他很快发现，大部分人都对医疗感兴趣，希望把自己的技术和医疗结合起来，他们中有的是设计游戏和搞IT的，有的是做数据库和硬件的，还有研究虚拟技术和心理学的。这促使奇点大学发起了FutureMed项目，这是一个关于医疗创新的年会，每年都会邀请全世界的金融家、医生以及工程师参加会议，而卡夫是这个项目的主管。

　　计算机处理的数据越来越多，而且越来越快，这正是吸引这些人到医疗领域的主要原因。由于医疗的复杂性，长期以来这一领域一直游离在信息技术之外，但卡夫和其伙伴坚信今后会发生改变。2003年人类基因组计划第一次绘制了完整的人类DNA图谱，随后的几年，企业已经可以有偿为个人绘制基因图谱，现在大部分人都能接受这项服务的价格。研究者还不清楚基因如何影响身体的各个方面，但是他们已经清楚某些特定基因会引发心脏病和乳腺癌。很多专家认为我们将很快进入“个性化”医疗阶段，也就是医生将根据病人的基因特征选择治疗方式。

　　短期内，更频繁地收集、传递以及筛选相对简单的医疗数据可能提供更多的信息，这可以帮助医生更准确快速的对病人做出诊断，而实现这一切的催化剂则是智能手机。一些公司已经开发并出售带有传感器的手机，它们可以收集各种生物数据。比如 Withings和 iHealth开发了一种可和苹果手机连接的血压计护腕，手机可以将数据传给专业人士或存储到在线医疗记录中去。

　　Withings设备售价为129美元，而iHealth的是99美元，还有公司出售可以测量血糖及心电图的设备。随着传感器性能不断提高体积不断缩小，它们可以持续准确的跟踪健康情况，帮助人们快速可靠的了解病情，做到提前预防。

　　当数据收集的越来越多、计算机处理能力越来越强的时候，各种创新也就应运而生。旧金山一家名为Predictive Medical Technologies的公司最近开发了一套程序，它通过分析特护病房病人的数据，可以判断哪些病人可能犯心脏病或其他疾病，并提前24小时提出预警，现在这套系统正在盐湖城的犹他州立大学医院进行测试。最终人们希望提升这款软件的性能并用于监控整个医院病人的情况。卡夫说：“你不需要过多的数据，你只需要能用的上的信息，我们需要让获取的信息有价值，这就是Predictive Medical这样的公司所做的工作。”

　　那么怎样将这些创新整合起来呢？从病人的角度，新的医疗体系和现在的有什么不同？假设你是一个患有高血压的病人，今天你接触医疗体系很可能是零散的：你会去做常规检查，医生或者护士替你量血压，然后问最近的情况，比如饮食、运动或者别的什么。也许你的描述是正确的，但也有可能是错误的。如果你觉得不舒服可能会去看医生，但是当你去医院的时候，症状可能已经消失了，你很难准确描述到底发生了什么。

　　而今后你可能会时时与医疗体系接触，虽然有可能你自己都没意识到。有些人已经给那个时代起了名字：健康2.0时代。新医疗体系将保证你的健康，当你身体出现问题的时候可以立刻被注意到。你可能佩戴监测血压的手镯，或者是记录运动的计步器。你还可以选择一个监督系统，保证你按时服用药物。所有这些设备都会将你的信息传递给为你提供医疗服务的机构并予以记录。

　　提供医疗服务的人将不再是一位医生而是一组专业人员，他们配有高科技设备帮助并引导其作出判断，并全天候提供服务。比如说如果你的血压突然升高，数据处理工具会警告他们，你可能有麻烦了，医生或是护士会立刻找到你，检查你的情况并安排必要的治疗。你很容易通过短信或者邮件和这个团队进行联系，你们之间的联系将非常频繁，但每次需要的时间不会太长，最重要的是不会有太多紧急情况。

　　当然你还是会去医院，但是会有完全不同的体验。首先从与保险公司打交道开始，沃森可以给保险公司提交治疗报告，基本可以马上获得批准，这样不但节省时间还减少了获取支付授权的麻烦。到医院看病的过程也可能完全不同，尽管你可能察觉不到，在医院还是会有穿制服的人为你进行检查、化验以及开药，但是这些人的背景可能和今天完全不同。在你们谈话的过程中，你的检查信息会被上传，然后同你的病例(包括从你佩戴的无线检测器上获取的信息)，DNA以及各种医学文献进行对比分析。

　　向更加有关联性卫生系统的转变，正在一些大的医疗机构悄然发生，这些机构通常都使用团队护理的模式，普吉特湾的团体保健联谊会就属于这种性质，这个机构是一家非盈利组织，提供多种专业的团队护理。马特-汉德利负责这里的质量控制和情报收集工作，他说三分之二的病人都使用电子通讯设备，病人同团队的医生或护士的交流有一半以上通过这种方式实现，汉德利说：“病人自己订就医的时间，他们不需要为询问哪位医生有时间而打电话，他们会给医生发信息询问化验结果，最有意思的是使用这种方式的通常都是老年人。”

　　从团体保健联谊会过度到健康2.0时代还需要很长时间，汉德利对此抱着谨慎的态度。尽管沃森这样的产品非常了不起，但是它们真的能为医生筛选有用的信息么？根据汉德利的估计，每月会新增30000篇医学文献，这些设备真的能把它们有效收集起来并合理使用么？最后，这些设备真的能提高医疗水平么？汉德利说：“尽管沃森有时很有帮助，但是它却可能提高医疗成本。”这个机器可能给每个病人做出更多的诊断，而医生又不得不对这些诊断进行更多昂贵的化验。2012年3月《健康事务》发表的一篇研究发现，利用电子设备获取即时化验结果的医生倾向做更多的化验，大概因为他们觉得自己很快能获得化验结果的原因。同样的道理，汉德利说：“如果新工具可以帮助医生获取比现在更多的信息，那么他们的反应会是继续增加对信息的需求。”

　　另一个质疑是缺乏合格的电子病历档案(EMR)，而这是很多医疗创新的基础。制造EMR是一个漫长而又痛苦的过程，目前为止已经持续了20多年，而直到今天还是一团糟：现在美国有400多个机构提供EMR，而政府一直努力试图让它们使用相同的“语言”。 Mid-Columbia医疗中心的布莱恩-艾尔说：“我们的医生都使用先进的电子病历系统，但是这只限于医疗机构之间，而出了这个圈子，人们通常还是利用复印、传真甚至是扫描等手段。”

　　尽管存在各种困难，但仍有理由期待着下一轮创新。首先是奥巴马政府推行的法案，2009年的《经济复苏法案》，也就是为了应对经济危机而提出的8000亿美元经济刺激计划，安排了一笔经费建立统一的电子病历档案。同时这个法案还对医疗保险项目进行了修改，医生和医院获得的返还款要同是否采用并合理使用EMR挂钩。现在这些刺激措施似乎已经有了成效：根据咨询公司CapSite2012年9月的一份调查显示，70%的医生现在使用EMR。《信息周刊》杂志称这是一个“转折点”。

　　根据《平价医疗法案》也就是奥巴马医改的要求，医疗保险项目会奖励类似普吉特湾团体保健联谊会这样的综合性机构以及接受捆绑式支付的组织，项目将根据这些机构照料的病人对其进行补偿，而不是根据它们提供的单项服务。理论上讲，这样的安排会使医疗机构有动力在长期内保持病人健康，尽管这样可能会预先在技术上投入大量的资金，但这种新的数字式的健康医疗模式最终将有利可图。

　　卫生事业正处于巨大变革的标志之一就是这个部门对信息技术员工的需求越来越大。全国的医院都在大规模的招聘懂得开发和安装新信息系统的员工，这些人日后还要负责管理系统并培训现有的员工。根据一项政府的调查发现，2010年医疗界招聘IT员工的在线广告比2009年增长了三倍。劳工部估计今后十年卫生事业部门的IT岗位将增长20%，而大多数专家相信即使这样的增长速度也无法满足需求。数字革命将改变医疗界工作的状态，助理、护士、医生以及护工的日常工作流程都会发生改变，然而改变不止局限于医疗界，整个经济都会受到影响。

　　经济学家指出卫生事业正经历所谓的“鲍姆效应”，这个理论是由经济学家威廉-鲍姆和威廉-鲍恩于半个世纪前共同提出的。在大多数行业里，只有生产率提高后工资才会上涨，如果工人每小时多获得一美元工资，是因为技术或者设备的改进让他们创造了更多的价值。然而鲍姆和鲍恩发现一些劳动密集型行业并不适用这一规律：劳动生产率并没有提高，但是工资却上涨了，因为别的部门劳动生产率提高了，为了防止工人跳槽，雇主必须支付更高的工资，因此为了保持服务水平不变，雇主不得不提价。

　　随着时间的推移，受鲍姆效应影响的行业占据国家收入的比例将越来越大，因为它们的成本在不断攀升。医疗卫生事业就是鲍姆效应的典型，目前科技对这个行业的影响很小，但是人们仍然需要受良好训练的医生来做手术。鲍姆说：“现在确实有机器人做手术，但是必须有人监督，因此并没有节省劳动力，这个过程所耗费的成本也没有降低。”同样医生还是单独给病人看病，听他们讲自己的问题，然后进行化验并作出诊断，整个过程的效率50年前没有区别。

　　现在技术进步确实可以改变这一过程，但不是通过加快检查过程，而是由其他人进行操作。很多专家认为，在减少监督的情况下由机器人做手术或其他常规医疗检查是可行的，因为在发展中国家对健康的要求正推动医学界朝这个方向发展。在坦桑尼亚，很多乡村医务人员缺乏培训，一个提供“决策支持工具”的项目帮他们根据病人的症状进行诊断和治疗。而在印度，一个名为Maternal Health Reporter的项目可以给医务人员提供指导，输入病人的信息，数据中心会告诉医生如何照顾孕妇。

　　罗伯特-科霍是一名内科医生，他也在麦肯锡做咨询还曾是奥巴马政府的顾问，他说：“在巴西和印度，机器已经开始做基础护理工作，因为没有人愿意做。”现在他是温洛克公司的合伙人，这家公司致力于投资新兴科技，其中也包括医疗技术，他说：“机器可能比医生更好，因为它们能准确把握症状，做出正确的诊断。”科霍相信一些小诊所很快就会用上各种先进的“决策支持工具”，通常这些所谓小诊所是药店或一些公司以及商场设立的医务室，在没有专业医生的情况下，这些小诊所可以做一些常规检查。科霍认为以后机器还可以做血管手术、眼部手术以及显微手术等，机器比人手更精确。

　　即便是科霍也不希望美国的医生生疏业务而全部依赖机器，当然也没有人希望美国的病人能忍受由医生诊断到商场小诊所看病的巨大转变。但是由于情况的特殊性，医疗行业的从业者必须适应未来的变革。

　　由于人口老龄化以及奥巴马医改中健康保险覆盖范围的扩大，未来几年越来越多的人将需要医疗护理，有的是需要基础医疗服务，而有的则需要长期护理慢性疾病。然而我们没有足够的基础护理医生提供这样的服务，即便可以训练出更多的从业人员，也没钱支付他们的工资。但是如果有“决策支持工具”或者机器人的帮助，医学界将有能力腾出手处理更复杂更有挑战性的任务。而培养护士、技工或者助理要比培养医生简单得多，他们不需要训练很多年，培养成本低，支付的工资也不高。根据劳工部的数据，医生平均年薪是166400美元，护士是64690美元而医务助理只有28860美元。

　　各层次的医务工作者总是尽力维护自己的利益，他们游说政府阻止其他人提供医疗服务，但是基础护理服务人员的严重短缺意味着更多的人要上岗工作。今天医疗界流行这样一句话：人尽其能，也就是接受不同层次医疗训练的人去干相应层次的工作，让拥有高工资高技能的医生专心做配得上他们所受教育的工作，这样医务成本也会降低。有了沃森的帮助，未来一个医生可以领到一个大的团队，其中包括初级和中级医务工作者，他们去处理不复杂的日常工作。布莱恩-阿尔说：“护士在智能工具的帮助下做普通工作，医生就可以专心做复杂的事情，这样才是人尽其能。”

　　对整个医疗体系而言，数据革命所提高的效率可以节省大量的经费。根据麦肯锡的估计，数据革命可以节省2200亿美元的医疗费用，同时还能放缓医疗成本增长的速度。所有人都知道美国的医疗体系即庞大又浪费，很小的改善都可以节约数十亿美元，更别说大幅提高其效率。

　　另外这场革命还能缓解中产阶级的困境。MIT经济学家大卫-奥特尔指出，过去几十年美国的技术革命使掌握高端技术的人受益同时却损害了掌握中级技术的人，例如办事员这样的职位已经自动化了，现在美国的中产阶级正在空洞化。但未来几年医疗行业将颠覆这一规律，奥特尔说：“去医学院进行短期严格的培训后，人们就可以获取医生助理的职务，而医生助理可以提供很多初级和专业的服务，他们的起薪通常是77000美元。”技术进步可以创造出更多的中产阶级就业岗位，让更多人受益。

　　DLS健康咨询公司总裁大卫-李-谢尔说：“我认为今后医生会很少见到病人，他们更像一个高效的管理者，监督医生助理、护士以及护工，由他们去和病人接触。”尽管谢尔认可这种转变，但也存在顾虑，他说：“这些非医生的医务工作者可以花更多的时间陪病人也能提供更多的人文关怀，我也遇到过一些不错的这样人，但是它们不能像医生那样处理棘手的问题，仅靠技术帮助有可能误诊。”

　　即便是对大名鼎鼎的沃森，也不乏怀疑者。《纽约时报》作家、斯坦福医生亚伯拉罕-维盖瑟说：“沃森也许可能成为我们身边一个聪明的伙伴，但是我从病人以及亲戚朋友那里听到的不是缺乏技术，恰恰相反是技术泛滥。”



　　沃森项目组的马蒂-科恩非常清楚这些质疑，他时常警告技术狂热分子不要过分高估这台机器的能力，他说：“当有人说IT可以改变一切时，我总是有点焦虑。”他觉得如果从业者自己不想改变，那么技术无法改变一个行业或者一种文化，换句话说如果医生不想改变那么沃森无法改变医疗卫生事业。作为一名医生，科恩总是小心地把沃森描述成“医疗辅助”工具而不是“制定决策”工具，并强调机器只是用来辅助医生而不是取代他们，他说：“有些技术确实改变了医疗，它们提供了从前没有的治疗方法，但是IT不是这样，我觉得IT只是推动者。”

　　有些人说沃森是个人，科恩说对这个问题他已经习以为常了，人们总说谁是沃森而不是说沃森是什么。这时他总会说自己的一个故事，一次他在加拿大做了一场演讲，当时的场面就像拉斯维加斯一样，听报告的人把会场挤得水泄不通，晚上他给妻子打电话描述了热烈的场面，激动的听众，而她却说：“马蒂，这很好，不过记住他们去见的是沃森，不是你。”

鹿城/编译

来源：大西洋月刊