大多数人操作手机或汽车的能力，远比操作自己身体的能力要强。十分之九的人不知道如何查阅自己的健康信息，甚至大多数医生可能也不会。因此，我们正处于这样一个历史时刻，它将让我们真正解锁这一切。
DJ Simo 是 OpenAI 应用部门的首席执行官，负责领导 ChatGPT 等产品，并监管公司的全球运营。这是一份重任。她是一位资深科技领袖，曾任 Instacart 首席执行官。她在构建和扩展全球最具影响力的消费平台方面拥有深厚经验。我曾经住院。我出现了感染，护士过来对我说：“我需要给你注射抗生素。”我把抗生素的名称输入了 GPT。它立刻告诉我：这种抗生素是常规用药，但针对你的情况，它可能会重新激活你几年前感染过的一种非常严重的疾病。于是我把这话告诉了住院医师。那位住院医师实际上如释重负，因为她告诉我：“我只有 5 分钟查房，不可能去查别人五年前的病历。”我很高兴她注意到了这一点。如果不是 AI 帮我串联起这些线索，我人生中最重要的决定之一可能会被搞砸。我看过 20 位医生，但没有一位看过整体情况，也没有人能分析所有这些数据并给出只有看到全景时才能发现的问题模式。这让我深刻直面了医疗体系的现实，也让我意识到治疗慢性病存在诸多不足。你身体的每个部位都有一个专科，毫不夸张地说，你身上的每一寸都有对应的医生。但我认为大多数医生忽略了一点：身体是一个整体网络，而网络是很难理解的。现在有了 AI，有了 ChatGPT Health 和 Function Health，我们开始能够以从未有过的方式收集自己的数据。大家好，我是 Heyman 医生。非常高兴今天能与大家分享这期节目。但在开始之前，我想请大家帮个忙。请花一分钟点击订阅按钮。无论你是在 YouTube 上观看，还是在喜欢的播客平台上收听。这对我意义重大，也能帮助我和我的团队每周为大家制作播客。另外，我不想让你错过任何内容。非常感谢你成为这个社区的一员，很高兴有你在这里。欢迎来到播客。你能来太好了。很高兴来到这里。谢谢你邀请我。嗯，所有正在收听的人可能都想知道，为什么我会邀请你上这档健康播客，但事实证明，你刚刚就任 OpenAI 应用部门的首席执行官，也就是大多数人熟知的 ChatGPT。你推出的首个举措就是将 ChatGPT 聚焦于健康领域，也就是 ChatGPT Health。在我看来，这非常令人兴奋，因为你本可以做无数件事情，但你却选择专注于这样一种真正具有革命性的方法，帮助人们理解自己的健康。你知道，大多数人操作手机、iPhone、安卓手机或汽车的能力，远比操作自己身体的能力要强。而且，我们刚才还在闲聊。我们说十分之九的人不知道如何查阅自己的健康信息，甚至大多数医生可能也不会。说实话，生病的时候要把一切都搞清楚真的很难。因此，我们正处于这样一个历史时刻，它将让我们真正解锁这一切，而你所做的努力确实正在加速这一进程。在我们深入探讨 AI 与健康的潜力，以及人们更好地理解自身健康、终结那些我们其实已有答案却仍未被解决的痛苦之前，我想稍微谈谈你的痛苦和我所经历的痛苦。因为我们两人都有着相似的经历：患有一种未被充分理解、诊断困难、治疗不足的疾病，它带来了巨大的痛苦和折磨。这不是我们的心理作用，而是真实存在的现象，而我们一直未能得到有效帮助。也许你可以先分享一下你的健康旅程，以及你是如何投身这一领域的，为什么这对你如此重要。因为你不仅仅是在 AI 领域内部领导这项工作，还创办了另一家公司，致力于揭开慢性病的谜团。当我得知这一点时，我非常兴奋。当然。好吧，先谈谈我自己的健康旅程。我在 2015 年怀孕之前一直非常健康。那次怀孕非常艰难，产后我开始出现各种奇怪的症状。我开始频繁昏厥、浑身发抖、异常疲倦。可想而知，当时的医生告诉我：“你只是个疲惫的妈妈。你体能退化了。没事的。”就是说，你没病。大概在产后九个月，我奇迹般地康复了，但几年后，我因为子宫内膜异位症做了一次手术。术后，同样的症状复发了。我开始频繁昏厥，非常头晕。一站起来，心率就会飙升。一系列神秘的症状。就在那时，我被诊断出患有一种神经免疫性疾病，叫做体位性心动过速综合征（POTS），名字很拗口，后来发展成了慢性疲劳综合征。这种病非常令人衰弱，要知道，我至今仍在与症状抗争。这意味着我无法长时间站立而不昏厥，我疲劳的速度远比正常人快得多。所以，这让我深刻直面了医疗体系，也让我意识到治疗慢性病存在诸多不足。作为一个能够接触到全球任何资源、任何人的人来说，这非常令人沮丧——却得不到答案，因为我们透过错误的视角看待问题。你知道，在阅读你的一些作品时，我鼓励大家去读你在 Substack 上关于 ChatGPT Health 的文章，它真正全面地阐述了这个问题。你谈到如何因为不同的症状去看不同的医生，但你的身体是一个整体，一切都是相互关联的，存在根本原因和基础的生物系统。我年轻时投身这一领域，也是因为我也曾患上慢性疲劳综合征。我从每天骑行 100 英里，能够全天不记笔记记住 30 位患者的病历，变成连楼梯都爬不动，一句话说到末尾就不知道自己在说什么。结果发现，这是因为在中国生活导致的汞中毒。说来话长。但我的整个系统几乎是一夜之间就崩溃了。我遍访名医。我去过哥伦比亚大学，去过哈佛。我相信你也一样。但没有答案。哦，你压力太大了。哦，吃点 Xanax。哦，吃点 Prozac。你知道，而我知道自己没有疯。我是一个积极性很高、非常投入的人。突然间，我几乎无法正常工作。我花了很长时间才从那种状态中走出来。我认为我发现的是，身体是一个极其复杂的网络。作为单个医生，很难理解人体这种巨大的复杂性。我们有 40 万亿个细胞。你知道吗，每秒都有数十亿次、亿万亿次化学反应在体内的细胞中发生。现有的科学文献浩如烟海，没有哪个人能把它们全部整合起来。有一种操作系统，我们称之为网络医学或系统医学，它具有预防性、主动性、预测性和参与性，正如你所写过的那样，它非常擅长帮助人们理解这些复杂的慢性疾病。但传统医学的改变实在太慢了。你知道，作为一名医生，我明白从塞麦尔维斯发现手术前要洗手，到医生们真正相信手术前要洗手，花了整整50年时间，对吧？情况就是类似这样。而现在，借助AI、ChatGPT Health以及Function Health，我们能够开始收集自己的数据，并开始以前所未有的方式理解自己的数据。所以这非常令人兴奋。而且我认为，即便是像你这样一个拥有资源的人，在弄清这些问题时也经历过挣扎。这让我感到很难过，因为这正是我每天起床的动力——我希望让人们有能力终结不必要的痛苦，并从全世界那些不可思议的科学知识中获得帮助，而我们大多数人原本没有能力去梳理、理解和弄清这些知识。但现在，借助AI与健康技术，我们开始能够做到了，这非常令人兴奋。说实话，你说的话让我感触太深了。我看了20个专科医生，每个人都只盯着某一个特定症状。如果要看我的病，它是免疫失调和神经系统失调的混合体，会影响整个身体。但与此同时，消化科医生只关注你的消化道症状，心脏科医生只觉得你的心率过快，却没有真正把它和这是一个神经系统症状的事实联系起来。刚确诊时，我觉得很有意思，因为我曾非常天真地以为，幕后有很多医生都在努力确保这种疾病会被治愈。后来我才发现，实际上能真正推动科学发现的事情并不多。于是我雇了斯坦福的一位助教来教我遗传学，基本上就是整个身体系统。但我想说，这太疯狂了，谁有资源和时间去这样做呢？这正是为什么我如此执着于确保每个人都能理解自己的健康状况，与医生站在同一起跑线上，因为归根结底，这是你的生命。还有，真正打破医疗体系的壁垒，因为现有体系根本无法正常运转。尤其是看看目前国内慢性病的负担，大约85%的医疗支出都来自这些复杂的慢性疾病。它们都是多系统的，并非只针对某一个器官。而我们现有的医疗体系非常以器官为中心，与此同时，病人却从头到脚都在崩溃，还要自己苦苦摸索如何才能摆脱困境。所以你知道，我真的在思考AI如何能提供帮助，还有我们如何才能改革医疗体系，以适应人们未来的需求。嗯，我认为完全正确。这实际上是双管齐下的。一方面，帮助个人通过实验室数据，以前所未有的方式理解自己的健康状况。Function让人们可以通过影像检查做到这一点，也可以通过可穿戴设备做到这一点，这些设备现在可以接入Function，你过去做过的任何化验，都可以上传到health vault里，获取所有信息。此外，你还能访问全世界的科学文献、所有专家知识训练、所有基因信息、你的微生物组、新陈代谢、毒素水平，以及测量我们以前无法测量的各种指标，而现在我们正以极低的价格和极大的规模在做这些。没有哪位单个医生能够弄清所有这些数据，但这些数据会讲述一个关于你身体内部正在发生什么的故事，揭示那些你原本可能不会想到的东西。你刚才说的那种情况真的很重要。你身体的每个部位都有一个专科，简直每一寸都有一个对应的医生。现在的医学已经如此高度亚专科化了。而我认为大多数医生忽略的是，身体是一个整体网络，而网络是很难理解的，它们很复杂。我的意思是，生物学、化学、物理学，所有这些东西都同时在身体里运作。你根本不可能用还原论去拆解它。而医学一直以来就是这样。但现在，随着我们能够某种程度上获取全世界的知识，就像一座巨大的亚历山大图书馆一样，我们突然能够真正对事物产生洞见、学到东西。所以这不仅是对个人，我们还能加速科学进步并改变范式，这正是让我兴奋的地方。我认为医学将从外部被颠覆，就像许多其他行业一样——比如手机被Apple颠覆，音乐被iTunes、Spotify颠覆，这些都不是来自行业内部的变革。我觉得这正是让我兴奋的地方。因为就像你说的，医生们尽了最大努力，医疗体系也尽了最大努力，但它卡在一个过时的模式里。我真的很想听听你自己是怎么用AI的，因为你作为一个个体，一直在试图弄清自己出了什么问题、为什么有这种感觉、原因是什么、该怎么办，就像你的医生没告诉你什么一样。你是怎么为自己使用它的？主要就是你说的情况。把所有关于我的数据汇集到一个地方，这样才能进行分析。第一次这样做的时候，我把自己的健康记录、Apple Health数据、所有过去的化验结果、病史全部汇集到ChatGPT里，然后直接问ChatGPT：你有没有发现什么有趣的模式？我还上传了我的全基因组数据。我震惊极了，因为再说一次，我之前看了20个医生，但没有一个人看过全局，能够分析所有这些数据，并给出那种只有看到完整画面时才能发现的模式。这在寻找新探索方向、获取新思路方面真的很有帮助，而且我也不用去读所有新发表的研究了，因为谁有时间呢？我每天早上都会收到一份关于我疾病最新研究的摘要，还会收到一份关于Reddit上人们尝试的新疗法的摘要，因为生病时我们花太多时间在论坛上试图弄清楚了。ChatGPT帮我做了这些。所以这大大简化了我的生活。再讲一个更具体的真实故事。去年我得了肾结石，做了手术，住院了。我出现了感染，护士过来说，嘿，我需要给你用抗生素，因为你的尿液检查显示有感染。我说，嘿，我完全没问题，但你能等一下吗？我想查一下。然后我把抗生素的名字输入ChatGPT，它已经有了我所有的健康记录，对吧？所以它立刻告诉我：嘿，这种抗生素是治疗尿路感染的标准用药，但对你来说，它可能会重新激活你几年前得过的一种非常严重的感染，C. diff，它直接说，你真的不该用那种药。有更好的选择，既能治病，又不会冒着扰乱你微生物组的风险。于是我把这话告诉了住院医生，我本来以为她会反对，但实际上她完全松了口气。她告诉我：“我只有五分钟查房，不可能去翻阅别人五年前的健康记录。我真的很高兴你发现了这一点，因为后果可能非常严重。所以我现在很高兴能给你用对的抗生素。” 这让我意识到，哇，这又一次是我人生中最重要的决定之一，如果不是因为 AI 从根本上帮我串联起这些线索，结果可能就全乱了。这确实是个很重要的故事。你说得对，医生也感到如释重负。他们只有五分钟，要照顾 40 个病人，忙得团团转，根本没时间把所有事情都查清楚。你知道，即使有了 AI，这也依然很难。Fiji，当你开始把所有记录导入 JIGBT 时，对于自己的健康有哪些前所未有的新发现，帮到了你？我的全基因组测序结果非常有趣，因为我并没有那种明显致病的基因，但由于某些特定组合，它开始告诉我一些医生没想到的潜在药物——基于我的基因组，这些药物可能很有效，而且最终确实帮了大忙。所以这非常有用。它还检测出我需要甲基化的 B 族维生素这类医生之前没有深入探究的东西。这非常有趣，因为多年前就有说法称遗传学将改变整个医学世界，但现实是这并未实现——在癌症领域确实实现了，但对于日常护理，对于常规慢性病，你的医生并不会分析你的全基因组，然后据此告诉你要改变营养摄入，对吧？但这些数据都是可获取且可操作的，能够帮助患者真正改善健康状况。所以对我来说，这种结合确实很有帮助。再将其与 Apple Health 结合，我真的能看到，比如我早睡一点时 HRV 会好很多，而且第二天症状也会更轻。仅仅是将这些数据源关联起来，就产生了非常神奇的效果。这也正是我们希望在 CH GPT health 上实现的目标：确保你能输入所有正确的数据，让你的 personalized health agent 比任何人都更了解你，从而提供真正个性化的建议，这正是 personalized medicine 所承诺的，但我们此前一直未能实现。我觉得你说得对。这里有几个重要的点。一是根据近期数据，93% 的健康结果，或者说长寿与否，并非由遗传决定，而是由我们所说的 exposome 决定——即你的基因暴露于什么环境，以及据此如何表达。你刚才很快提到了一点，关于你需要不同形式的 B 族维生素。我们并不是在寻找基因组中的突变，而是在寻找影响身体功能的遗传变异。你需要特定形式的 B 族维生素来绕过某个反应迟缓的步骤。这并不是说有什么病理问题，只是一个小小的生理特点。比如，我们有三分之一的 DNA 编码酶。酶负责运行体内所有的化学反应。每种酶都需要一个辅助物质，每个辅助物质就是一种维生素或矿物质。因此，人群中的营养需求存在巨大差异，但医生从不关注这一点。他们中可能有一半人甚至不知道这回事。我是说，有些医生可能知道 MTHFR 这个基因，我觉得你就有这个基因。但你知道，这并不难。而且现在我们全基因组测序的费用已经从最初解码时的十亿美元降到了 300 美元，几乎每个人都能负担得起，而且一生只需要做一次。所以现在你说得对，你可以问：“嘿，有哪些我不知道但应该注意的事情，我能如何获得帮助？” 我想知道，除了该吃什么维生素或药物之外，从因果角度它是否还给你提供了其他建议，或者你的医生没有提过的事情？是的，我觉得主要是这样。如你所知，慢性病的挑战在于你很少只得到一种诊断。一旦得了一种，你就会开始累积很多问题。这也说明，传统医学只是给病症贴上标签，却并不真正理解生物学。所以实际上，GPT 告诉我：“嘿，没错，你有五种不同的诊断，但归根结底只是一件大事——你的神经系统失调。” 它甚至还建议了一些生活方式的改变，比如激活迷走神经之类的，这些方法可能让你的整个系统平静下来。所以，这就像是在由各种症状和诊断等构成的星群中寻找规律，而不是逐一解决，而是去解决根本性的问题，这真的非常有帮助。这太不可思议了。我的意思是，你不是医生，也不是医疗从业者，你是科技从业者，是商业人士，却无意中触及了医学的未来——那就是将身体理解为一个完整的生态系统，一个相互关联的网络，存在根本原因，存在影响着一切的基础系统。你知道，20 多年前我的第一本书里有一章，标题是“如果你知道自己疾病的名字，那你其实不知道问题出在哪”。这只是一个疾病的名字，它没有告诉你为什么，只告诉你是什么。我认为，说你有 POTS，那只不过是一个综合征的名字，不过是个花哨的医学术语，用英语说就是“站起来会头晕，心率会加快”——这就是它的意思，但用了个花哨的词：posture orthostatic tic cardio syndrome 什么的。我觉得，当我们不知道自己在做什么时，就会发明所有这些听起来很厉害的名称。而事实是，存在根本原因，这些事情发生是有理由的，我们可以理解如何治疗整个系统。我认为，随着 AI 开始应用于我们的个人健康数据集——这是我们此前从未有能力做到的事情——我们将真正加速医学发现，加速人们摆脱各种慢性病。你知道，我治愈了自己的慢性疲劳综合征，大多数人会说这病治不好，就像他们说 POTS 治不好一样，但其实不是。如果你想搞清楚，我可以帮你。但我很好奇，为什么 OpenAI，特别是你作为应用负责人，决定从健康领域入手？是因为你的健康状况，还是因为每周有 2.3 亿人向 chat GBT 询问健康问题？最主要的原因无疑是，我们观察到这种行为已经在发生了。你知道，我听到关于 CH GPT 的一些最棒的故事，都是关于它如何帮助人们解决健康问题的。每周 2.3 亿人，每天 4000 万人，每周数十亿次对话，占总对话量的 5%。这让你能感受到它目前的运营规模。所以当我们看到这一点，而我们在产品端其实并没有为医疗做什么特别具体的优化。我们在模型层面做了很多工作，以确保回答问题的方式正确、准确、符合事实。但在产品端，我们意识到围绕这个使用场景，其实还有很多事情可以做。如果我们能让人们以更简便的方式关联自己的健康记录——目前这还非常困难——如果我们能让他们接入 Function Health，并从 Apple Health 中提取数据，那么现在的模型已经足够强大，能够以无人能及的方式从这些数据中提炼出洞察。而这正是我们推出 ChatGPT Health 的初衷，我自己的经历无疑也影响了这一决定，因为我早已习惯于思考如何打破信息孤岛，以及信息的整合如何带来更优质的洞察。另一个让我觉得很有趣的点是，正如你比任何人都更清楚的，医疗体系本质上其实是“治病体系”，只有生病时你才会去。而我们真正需要的是预防性健康。但如果医生只给你 15 分钟，预防性健康是不可能实现的。而有了 ChatGPT，你就能拥有一位真正的健康教练，每天与你建立联系，告诉你：“根据你可穿戴设备上的数据，你昨晚的睡眠是这样的。今天你应该做这类运动，应该吃这类食物，明天我们再重新评估。”拥有这样一位助理，每天真正帮助你管理健康，而不只是在你生病时，不只是在看医生时。这正是让我对找到慢性病根源充满希望的原因，因为慢性病在很大程度上与生活方式相关。是的。我认为你说到了极其重要的一点：医学大多聚焦于疾病和治疗疾病。没错，也有预防，比如乳腺钼靶、结肠镜检查、胆固醇检测、PSA 检测、骨密度检查，这些都很重要。这些都是我们在医学中对预防的典型理解。吃点他汀，吃点阿司匹林，这也无可厚非，但这并不是真正的预防。那顶多算是早期发现，而且这也与“创造健康”无关。所以我认为，我们第一次真正开始理解“健康是什么”。我是说，我在医学院从未上过一门课叫“如何创造健康”，“医生健康创造入门”这种东西根本不存在。如果你去找医生说：“大夫，我挺好的，没病，但我想变得非常健康，该做什么？”医生会说：“嗯，吃好点、多运动、睡够、别太有压力。”这种话非常空洞，既不具体，也没有个性化。但现在，我们拥有了前所未有的 precision health、precision nutrition 和 precision medicine。这让我们真正实现个性化，而个性化只有通过 AI 这样的技术，以及通过对健康科学的理解才能做到——不只是疾病科学，还有健康科学。什么是健康的人？甚至这个定义，我们从未有过。这很疯狂。就像你把车开到修理厂，电脑能读取上千项指标，告诉你哪里稍微有点偏差。我是说，如果你的 HRV 一晚下降了 10 个点，这不是疾病，但它提示你，你的状态并不在最佳位置，对吧？所以，让我兴奋的是，我们将能够帮助人们理解，不只是治疗疾病或预防疾病，而是我们如何真正创造健康？这正是让我觉得极其兴奋的地方。我想知道，你如何看待 ChatGPT Health 与 Function 等合作伙伴协作并整合？嗯，我认为合作伙伴绝对至关重要，因为正如我说的，关键在于要有一个统一的地方，将你健康相关的各个部分都连接起来，这样我们才能看到全貌。而现在，我们非常依赖合作伙伴来做到这一点，因为每个平台都有不同的视角。比如 Apple Health 会给你大量生活方式数据，Function Health 会给你很多 biomarkers，健康记录则会讲述不同的故事。所以对我来说，真正重要的是如何与尽可能多的参与者合作，让最终用户能够通过众多不同的传感器和 biomarkers，全面了解自己的健康状况，这样我们才能尽最大努力帮助他们为生活方式实现个性化定制。这对我们来说极其重要。还有另一类合作伙伴，更侧重于帮助用户采取行动。你知道，我们与 Instacart 有合作，我加入 OpenAI 之前是 Instacart 的 CEO，这就是一个很好的例子：营养是健康的核心。说来有趣，我在向你这位顶尖专家解释，但人们确实很难将营养建议付诸行动。通常，即使你去找营养师——很少有人有资源这么做——你最终得到一张纸，塞进抽屉，再也不看。所以，我们能否让它变得可执行？有了 Instacart 这样的合作伙伴，你就可以从“这就是你该吃的”到一键下单，一小时内送到家门口。这种闭环非常神奇：从你所说的“什么是健康”出发，我们如何帮你达到那个目标，一直到你可以采取的行动，以尽可能简单的方式，让你能够坚持这个新习惯。我觉得这太重要了，你说得对。我的意思是，要引导人们走完整个路径，不只是让他们明白发生了什么，不只是评估他们健康的异常之处或他们可以做的简单事情，而是如何将其转化为行动，如何真正闭环。我知道 Instacart 正在研发医疗定制餐食，比如“食物即药物”项目，这非常棒。但大多数人并不知道该怎么做。比如我们通过 Function Health 告诉你患有糖尿病，然后建议你采用低升糖指数、优质脂肪、大量纤维、优质蛋白的饮食，然后呢？然后他们就要把这变成一周的菜单，再去 Instacart 帮我采购、送到家门口，再用视频教我做菜的食谱——这一切很快就会实现，甚至已经部分实现了。
ChatGPT 里的 Instacart 应用已经可以做到这一点。真的很神奇，你可以直接说：“我家里有三口人，这是我们的健康状况，给我们制定一份菜单计划”，然后一键购买所有食材。对我来说，这一直是我的梦想：尽可能消除摩擦，让保持健康不再令人不堪重负，而是感觉轻松。我认为，当我们终于拥有实现这一目标的工具时，是的，非常令人兴奋。我对此激动不已。我认为“食物即药物”这部分很重要。你知道，你在法国的一个小村庄长大。你说过，去隔壁村子都需要护照，因为那里太过偏远和闭塞。那是法国南部的一个小渔村。食物是法国文化如此重要的一部分。它的新鲜、真实、美味。它不只是为了方便，更围绕着联结、家人、朋友和社交关系。而这些，都是我们在美国已经失去的东西。我只是看到，随着人们开始理解健康与食物之间的关系，一切都在发生转变。比如，你去看医生时，他们不会让你做任何与营养相关的事。我一直在努力推动医学教育的改变，让考试中出现更多基于慢性病的营养类题目。所以医生确实面临很大挑战，而这背后的原因显而易见：医学院花在营养学上的时间不到20小时，这太疯狂了，因为我想大约80%的慢性病都有饮食因素。简直不可思议。没错，我完全同意。而且是的，我在法国长大，食物是神圣的，它是一切的核心。而在这里，食物更多被视为维持生计的东西，对吧？我认为重建人们与食物之间的关系非常重要。你知道，在 Function，我们主要是帮你梳理海量数据。我认为集成在聊天功能中的 Function 应用能帮助人们从宏观层面理解自己的数据，并指导他们制定行动计划。我已经在用了，真的很厉害。再把它与各种工具整合起来，让你能够执行这些建议，无论是买什么补充剂、吃什么食物，还是什么对你有帮助、什么药物可能帮到你。这将会非常深刻。这是一项非常重要的进步，以前从未有过。我很高兴看到你们从这里起步，因为就像你说的，这是人们每天都在用的东西。人们每天在 Google 上有十亿次健康搜索，而现在 ChatGPT 在某种程度上正在取代 Google。说实话，我都不记得上次用 Google 是什么时候了。真不想承认这一点，因为我朋友就是它的创始人之一，但这确实是一个非常激动人心的时刻。我非常好奇，如果你有一个水晶球，你怎么看未来1年、3年、5年 AI 与健康交汇的发展方向？因为就在我们拥有 ChatGPT 和面向消费者的 AI 产品的这几年里——我听说它本来就没打算真正成功，只是意外爆火，有点像是个附带项目——你觉得这会走向何方？因为就在这几年里，它的发展已经如此迅猛。我想知道，从医疗、个人自我护理、研究的角度来看，你认为在哪些领域我们能够真正加速人类进化？我们已经谈了很多消费者端会发生什么，我认为归根结底是关于赋权。我们要用健康信息为人们赋能。他们将能够对自己的健康做出更好的决策，并且拥有更多数据来优化健康。所以我认为这会直接反映在健康结果上。我们没怎么聊医疗服务提供方这边，但我们也在这方面大力投入。我们刚刚推出了 OpenAI for Healthcare，与很多优秀的机构合作，比如 UCSF、Boston Children、Sense for Children、HCA，这些机构正在为他们的医生全面部署 ChatGPT，以辅助临床决策、减轻行政负担。所以我们真的把它看作是同时武装双方：医生可以掌握更多信息，正如你所说，他们不可能读完每周发布的数千项研究；他们能掌握更多信息，做出更好的决策，因为他们能看到患者的完整情况。而当他们与患者会面时，患者对自己的健康也更有了解，这就能在医生和患者之间创造更好的对话。这才是最终状态。除此之外，让我非常兴奋的是，我认为我们的模型终于达到了一种智能水平，能够真正发现全新的洞察和科学。所以当我看到所有尚未被治愈的疾病时——我不喜欢把它们称为“不治之症”，因为我相信这只是时间问题——我真的认为，模型正在变得足够聪明，从发现病症到药物就绪的整个时间线，这些步骤都会被 AI 缩短。我们会更快地识别药物靶点，更快地开发这些药物，更快地让它们通过监管审批——如你所知，目前这需要很长时间。通过在每一个环节使用 AI。这就是为什么，我想几年前我们谈到要在有生之年治愈所有疾病时，那听起来还有点像科幻小说。实际上我认为我们从未如此接近过这一目标。只要我们能更新所有那些相当过时的流程和监管框架，以适应这个新世界，就能让我们大幅加速科学发现的速度。我认为你说得太对了。我认为这将在很多方面加速药物研发和科学发现，但我也认为它还会带来别的东西。我不知道你是否想过这一点，但我希望你想过，因为你的公司 Chronicle Bio 正是致力于帮助人们解决这些所谓“不治之症”的，比如慢性疲劳、POT 综合征，以及很多其他慢性且常常顽固的疾病。我认为将要发生的是医学理解的加速——不仅仅是关于如何开发更好的药物，还包括根本原因、机制、涉及食物即药物的新疗法，以及其他处于传统医学之外、能够加速康复的疗法，这些疗法正在被应用于不同领域，比如一些新疗法，例如血浆置换（plasma feresis），它被用于自身免疫疾病，也被用于 long COVID，但它仍然处于边缘地位，虽然它属于传统医学的一部分，却尚未被用于这些方面。所以我觉得将会发生的事情，一方面是让我们现有的医学实践变得更快更好，这很重要；另一方面则会催生一种新的医学范式，让我们真正将身体理解为一个网络，你要知道，即使每个专科都进步了，身体仍然不是由一堆零件组成的，它是一个系统。这正是让我对使用这项技术和 AI 来帮助理解这些海量数据集、寻找模式、发现前所未有的东西感到如此兴奋的原因。我做了这件事30年，我收集的患者数据集规模远超普通医生。我是说，你能想到要查什么，我就查什么。然后我靠我这个小脑袋来梳理，它的容量有限。但我知道，我在数据中看到了前所未有的模式。比如，当有人来看病时，他们有重金属毒性。首先，大多数医生不会去查这个，但当患者确实存在重金属毒性时，我发现他们有 methylation 问题。他们的 glutathione 很低。他们的 zinc 很低。他们有很多 oxidative stress。他们的 amino acids 很低。他们有一系列我从未在任何书籍或论文中见过的模式。我当时就想，“这很有意思。”而且，你知道，我在自闭症儿童身上也看到了这一点。存在各种各样的基因变量和种种不同的代谢变化，但它们之所以没有被广泛记录，是因为医生并没有在寻找它们。我在讲座中经常讲一个笑话：有个人把钥匙掉在了街上，他的朋友路过，看见他在路灯下找东西，便问：“你在干什么？”他说：“我在找钥匙。”朋友问：“那你把钥匙掉哪儿了？”他说：“掉在那边街上了。”朋友又问：“那你为什么在这儿找？”他说：“这儿光线比较好。”所以，我们往往只在容易找的地方寻找，而不是在问题真正所在的地方。我认为医学上的根本原因方法、系统方法，以及像 Leroy Hood 这样从事 phenome health project 的人，他们就是这么思考的。他们在思考这种新范式。我认为这将是全面加速的所在，因为没错，我们确实希望做好各方面工作，以获得更好的药物、更好的发现等等。但我认为最大的转变将是真正改变我们正在实践的医学，帮助人们创造健康，并应对那些所谓的“不治之症”的慢性病。事实上，你说到这个很有意思，因为我正在播客上推出一个新栏目，叫做 The Incurables。这个栏目是为你这样经历过医疗系统、尝试过一切、做过一切努力的人准备的——那些被告知除了吃这种药之外别无他法，也许能缓解症状，但你必须永远忍受疾病的人。但事实是并非如此。如果你懂得如何解开谜题，你其实可以帮助人们好转。这正是其美妙之处。我认为我们目前的问题在于，由于缺乏数据，我们无法对这些病症的患者进行细分，从而找到真正适合他们的治疗方法。你提到了我的公司 Chronic Bio，这正是创立它的初衷。我们意识到，我们不太可能找到治愈 long COVID 的整体方案，因为 long COVID 下面可能涉及20种生物过程。所以我们决定创立一家公司，与诊所合作，从患者那里获取生物数据，分析这些样本上的一切——遗传学、multiomics、proteome、metabolome 等等——以便我们能够真正细分那些人群。我认为这正是大数据加 AI 的前景所在：它将帮助我们找到这些人群亚组，从而更好地帮助他们。我给你讲个故事。在我尝试解决这个问题的过程中，我曾经为这些病症开了一家诊所，我们当时在进行临床试验。我们在试验一种针对 long COVID 的特定药物，有些患者从完全卧床不起恢复到完全功能正常，但临床试验从整体上看是失败的。原因是没有对患者进行足够的细分，没能意识到对这部分患者它会奇迹般有效，而对其他患者则完全无效，于是他们终止了这个项目。当时我们有患者流着泪说：“这种药能救我的命，现在却买不到了。”在我看来，这才是更大的战略问题。所以，如果我们能拥有正确的数据，识别出正确的患者群体和适合他们的治疗方案，就能加速针对这些亚病症的临床试验审批。我认为这就是圣杯，也是 AI 真正能大放异彩的地方。完全同意。这就是为什么我在第一本书里说过，仅仅因为你知道自己疾病的名字，并不意味着你知道自己身体出了什么问题。它只是一个标签，而这个标签可能代表着10到15种不同的问题。你知道，autism 不是单一疾病，Alzheimer's 不是单一疾病，POTS 不是单一疾病，慢性疲劳也不是单一疾病。它可能由莱姆病引起，或由霉菌毒素、汞、某种微生物组问题，或某种你不知道的奇怪感染，或 long COVID 等等因素引起。但你必须有能力把它搞清楚。鉴于我们当前看待事物和思考事物的方式，医学存在一个思维问题。而这正是我们将能够借助这些工具，以前所未有的方式进行不同思考的地方。我认为这种变革不会来自医疗系统内部，而会来自外部。基本上，像 OpenAI 这样的公司将推动由外而内的变革，像 Function 这样的公司也将推动由外而内的变革。想想看，以前你能在哪里获得关于人体生物学的大规模数据集呢？不用花一大笔钱，也不用经过保险公司，Function 已经解锁了这种可能性。人们非常绝望，因为他们从医疗系统中得不到答案。对此我感到非常兴奋，因为这关乎个体赋权。你知道，我们常说，我们的目标是帮助你成为自己健康的 CEO。我们还说，我们希望帮助人们健康地活满100年。我还要补充一点：我们希望人们感觉达到100%。健康地活100年固然很好，但如果你现在感觉很糟糕，我们希望人们能更快地达到那种状态。而且我认为，这是一个获取途径将发生剧变的时刻。我是说，Function 提供了一种以低价格获取以前只有精英阶层才能享有的东西的方式。Chat GPT 也在做类似的事情，让你能够获取优质的医疗信息。有一点让我印象深刻：Chat GPT 上十分之七的健康查询实际上发生在正常工作时间之外。所以这告诉你，在人们根本无法获得医疗系统服务的时间段，存在着获取健康答案的需求。我们在农村地区也看到了很大的需求，那里医院可能在很多英里之外。所以这种直接获取健康信息的途径，我认为将真正普及健康知识。我认为你说得对。随着我们理解创造健康的科学，我们将能够在甚至没有医疗系统的情况下帮助人们，因为大部分健康维护并不发生在医生诊室里。因此我们能够以某种方式指导人们，让这一切变得更加可及、更加负担得起。我在设想 Function 通过学习积累的东西，将能够帮助全世界的人们。如果你独自在叙利亚的某个地方，患有某种疾病，你也能从这些洞察中受益。也许有人无法做实验室检测，我们可以从他们所分享的数据模式中推断出发生了什么。这是一件令人兴奋的事情，因为突然间它将使医疗民主化、去中心化，让它变得非常实惠，甚至对人们免费。我想 Chat GPT 有免费版本，对吧？当然。有吗？有的。有的。那太好了。所以我想象的是，人们将能够查询自己的数据，向世界上最好的知识来源学习，获取最优秀医生的见解。我们一直在讨论的 GPT Health 也在免费层级提供。所以目标确实是让每个人都能尽可能方便地使用。太棒了。如果你健康最大的威胁不是错误的选择，而是糟糕的设计呢？在美国，慢性疾病并非偶然。这是一个为利润、而非为人民设计的食品体系所带来的可预见后果。一张由企业、游说者和政策制定者织成的大网，都在从你的餐盘中分一杯羹。他们称之为选择，但你的选项是被设计好的。从超市货架到学校食堂，大食品、大蛋品和大制药共同制定了规则。食物金字塔被扭曲，科学被收买，包装正面的健康标签旨在欺骗。这不是一个破碎的体系，而是一台运转完美的机器，按计划生产着疾病、依赖和分心，一切如其所愿。《Food Fix Uncensored》揭开了这场合谋的帷幕——它正在塑造你的健康、你的选择和你的未来。因为一旦你看清了它的运作方式，你就再也无法视而不见。《Food Fix Uncensored》。他们从未打算让你读到的真相。我想问一下，我怎么才能退出候补名单的邮件？我点击了“我想退出候补名单”。我想更深入地试用。不过我试了与 function 的集成，非常酷，我当时就觉得，哇，这太厉害了。它提供了许多深刻的洞察。我想多问你一些关于 Chronicle Bio 的事，因为这是一个出于热情的项目。倒不是说你不够忙——你在 OpenAI，你是 Instacart 的 CEO，还是 Instacart 的董事长。你在 Facebook 待了十年。你好像还有另一家非营利机构或公司。你现在又创办了一家公司，我都不知道你是怎么做到的。你睡觉吗？我知道你有女儿和家庭，但是……我明白你为什么创办它。多跟我们讲讲你的思路。你刚才稍微提到了正在收集的数据集，但谁在指导你？你怎么思考这些疾病？你希望能发现什么？对我来说，真正让我意识到的是，这是一个关键时刻：模型正变得越来越强大，但数据集却尚未完全跟上。就拿长新冠、ME/CFS 这类仍被认为有些神秘的疾病来说，如果你看看以往的研究，很多只做了 100 名患者，且仅研究基因；另外某个地方 60 名患者，只研究肠道微生物组。但没有人去创建我所说的疾病“基础设施”——也就是真正去观察数万名患者，拥有他们完整的全数据集。而这需要资金，需要基础设施，需要与所有诊所合作，确保他们以一致的方式收集数据。我的意思是，我们正在构建的是一个真正的引擎。但一旦我们拥有了它，就能更快找到疗法。因为当我生病后，我去和很多生物科技及制药公司的 CEO 朋友聊，我告诉他们，我患的这些病并非罕见。我们说的是加起来数亿患者。所以我说，这是一个巨大的市场，你们为什么不开发这些疾病的疗法呢？而我们甚至连在研的疗法都没有，它们没有被真正优先考虑。答案很简单。CEO 们直说：我们不理解这些疾病。我们不理解不同的亚型。我们不理解它们在生物学上如何运作。所以对我们来说，在这些疾病上投资风险仍然太高，除非有人真正确立了亚群是什么、疾病如何运作、真正的药物靶点在哪里。因此，我认为我们正处于这样一个时刻：如果借助 Chronicle Bio，我们能汇集所有这些数据，再结合 OpenAI 等实验室推出的强大模型，我们将突然间发现全新的洞察。而且我们已经看到了。比如我们发表了一些研究成果，发现了数十个与你患上这些疾病概率相关的基因。这在过去是做不到的。过去你只能找出单个直接负责的基因，但基因组合仍然非常复杂，难以确定。现在我们可以弄清楚了。我们还计划将研究与病毒为何会成为这些疾病的重要触发因素叠加起来。在那些时刻，你的免疫系统发生了什么，导致你无法康复？另外，为什么这些疾病影响的患者中 80% 是女性，只有 20% 是男性？我们应该找到答案。这个比例相当极端，我们应该知道为什么女性更容易受影响。而现实是，我们对此没有答案，因为同样地，医疗系统只看症状，给症状贴创可贴，而不是研究根本的生物学机制。我认为唯一的办法，就是去做这项艰苦的工作：收集那些真实的生物学数据，然后用 AI 在其之上发现全新的洞察。你说得对，而且我认为这不仅会加速这些领域的发现，甚至会加速自身免疫性疾病乃至一般慢性病的发现，因为它们本质上都是相通的。你知道，疾病的病因并没有那么多，疾病却有很多种，而每种疾病可能有多种病因，需要多种治疗。我认为网络医学的前景就在于理解疾病的多因性，以及多模式治疗的必要性——也就是说，不止一种方法。不是单一药物对应单一疾病。就像我们从 Louis Pasteur 和导致肺炎的细菌那里学到的，用青霉素治疗。我们过去一百多年一直遵循这个范式。它对传染病有时有效，但不总是有效。所以问题不只是细菌或病毒，宿主本身也很重要。实际上，Claude Bernard，另一位法国人，曾与 Pasteur 争论，他说重要的是生物内环境，而不是细菌，不是病原体。Pasteur 临终时说：“好吧，我觉得你有点道理。”所以我认为生物内环境非常重要。当我说什么是健康时，它其实是关于如何创造健康的土壤。你知道，传统医学就像工业化农业，我们把化学品倒在植物和土壤上，试图让它们长出东西——这就像使用药物，可能有帮助，但……与其如此，不如问如何创造健康的土壤，让疾病无法生长，如何创造健康。当你这样做时，疾病往往会作为副作用而消失。当你移除了健康的障碍，并添加了健康的要素，身体通常知道如何自我修复。我认为你正在寻找的很多解决方案，不会只来自单一的东西、单一的药物或单一的通路，而是真正通过大数据和 AI 理解复杂性，通过这种新视角去理解事物。你知道，如果我问你，生物学的定律是什么？你可能会说，也许是进化，但不会有这样一套定律，让你可以说“这就是人类生物学和人类疾病的定律”。我们没有这个。物理学就有。你可以说，我知道物理定律，热力学、重力等等。我是说，我在大学学过这些，虽然忘了很多，但我知道它们存在。但生物学，我们其实还没有描述出它的定律。这不代表它们不存在。自然的本质是什么？这其实是我们在问的问题。而现在，借助 AI 以及系统医学、网络医学、功能医学，不管你叫它什么，我们将解锁这一切。我们所做的，正是努力理解人体内那些能够解释一切的根本系统。我们谈到过微生物组、免疫系统、线粒体能量系统、解毒系统、血液循环运输系统、通讯系统——也就是激素、神经递质、肽、细胞因子等所有物质——以及你的结构系统。还有这些系统是如何受到外部因素影响的，比如遗传、毒素、过敏原、微生物、你的微生物组、压力、饮食，以及让你茁壮成长所需的一切，比如正确的食物和营养。就像你说的，Fiji，你需要特殊形式的营养，而别人未必需要。你知道，多少运动量合适、睡眠、光照、干净的水、人际联结、爱、意义、目标，这些都是健康的要素。所以当我们理解了这个范式，我们就像是掌握了方程式，或者说自然规律，知道如何解决这些问题。实际上法国人在这方面挺厉害的，比如 Pier Lelas，另一个法国人，他也说过同样的话。他说，我们可以用少数几条普遍定律，解释数量庞大的可观察现象。而我们的医学体系里有 ICD10 疾病分类，里面列了 15.5 万种疾病。这太疯狂了。我们并没有 15.5 万种疾病，只有少数几条简单的定律能解释所有疾病，对吧？炎症是个大问题，微生物组是个大问题，毒素的作用是个大问题，微生物的作用也是个大问题。所以我们可以开始通过一套全新的视角来理解事物，看到不同的东西。就像你……你知道……呃……这个周末我在南非参加一个婚礼派对，那里有天文学家，他们有一台不可思议的望远镜，对准了猎户座星云，大概每 4 秒拍一张照片，你能看到各种东西，我看到了木星、木星的光环，还有月球。突然间你……你知道，用某套镜片去看，你只能看到某些东西；换另一套镜片，你就能看到别的东西。所以现在，随着技术、AI 的发展，还有你们正在做的 ChatGPT Health 和功能医学，实际上就是在帮我们换上一套不同的镜片，看到我们需要看到的东西。Chronicle Bio……我很想线下再跟你多聊聊这个，因为我有很多想法，我觉得……你知道，找个时间聊聊会非常有意思。你知道，我非常能体会你说的这些。比如就我而言，我既有子宫内膜异位症，这被认为是生殖系统问题，而且……它其实也是自身免疫性的……神经性的。但显然，当你患有 POTS 时，你患上子宫内膜异位症的概率会高出七倍，反之亦然。所以在当前医学语境中，这是两种完全不同的疾病。看看统计数据，很明显二者存在关联，可能与炎症有关，可能与免疫相关，但我们还没有达到这种理解水平。所以我认为未来几年真正神奇的地方就在于此：找到那些根本原因。这正是我一辈子都在做的事。那么，当我们思考哪些事情必须做对，当我们思考健康与技术的交叉点，以及未来人们将如何生活时，有什么事情让你夜不能寐？在这个健康与技术的新时代，我们必须把哪些事情做好？首先，你提到了，信任非常重要。如果用户能够对技术产生信任，知道技术会支持他们、帮助他们过上更好的生活，我认为这已经是解决问题的很大一部分了。这就是为什么我们如此重视隐私、加密以及我们部署的所有措施，因为如果在起点上没有这些，用户不信任技术会为他们做正确的事，你就什么都做不了。所以我认为这是第一步。然后接下来是如何增加实用性。我认为像 ChatGPT 这样如此通用的工具的优势在于，它能帮助你生活的方方面面。所以当你有健康问题时，你很自然地就会去用它。很多人不把它当作健康工具，只把它当作一个助手，然后他们问了健康问题，发现：“哇，这太有用了。我要把很多健康信息放进去，这样才能获得更多帮助。”所以，真正向患者和医生展示实用性将非常重要。然后我还认为，有一种普遍的看法我们需要去应对。我认为 AI 对医生来说将非常有帮助，你会看到一些医生非常积极地拥抱 AI；你也会看到一些抵触和紧张情绪，比如“哦，这会妨碍医患关系吗”等等。所以，如果我们能真正向医疗系统展示，率先拥抱技术能带来什么收益——把它作为改善患者护理的重要差异化因素，同时也能减轻医生的倦怠，因为我们不应忘记，医生正面临大规模的倦怠流行病。如果我们能给他们提供工具，让他们能以更少的倦怠、更少的行政负担来提供甚至更好的患者护理，我们就能提升整个系统。所以我真正的希望是，各方都能把技术当作盟友来拥抱，而我们这些技术构建者的责任，就是以负责任的方式构建它，真正满足他们的需求。这会解决很多问题。医生倦怠这件事是真实存在的。我是说，我做的是另一种医学，光是整理病历、既往检查结果、实验室数据，为做出决策做好准备，就要花我两三个小时。然后我才能够去思考，运用我的执照、40 年的医学培训和经验去真正思考，而不是像个文书那样只做整理工作。作为一名执业医生，这让我的生活轻松多了，这真的很简单。而且我认为这将带来更好的患者护理、更好的联结、更顺畅的效率。但更重要的是，我认为它将转变范式，让我们真正能够……解锁对人类生物学的大量理解，终结像你、像我这样的人所承受的痛苦。我们曾不得不面对那些没有答案的问题。你知道，我得过很多病。我甚至也感染过艰难梭菌，就像你一样，那可真不好受。是啊。确实不好受。那么展望未来一年，你希望 ChatGPT Health 发展到什么程度？我认为我们很可能会成为你健康各个方面的连接者，并能以更简便的方式帮助你对健康采取行动。我非常期待 ChatGPT Health 也能变得主动。就像现在，你打开 ChatGPT，必须自己输入问题、获取答案。我想一旦我们掌握了关于你的所有这些知识，我们就能每天早上主动告诉你：“嘿，这是你今天为了优化健康应该做的事。”这种主动性我认为将真正启发很多人，他们想为健康做更多，但不知道从何入手。所以，拥有一个 proactive agent，它时刻为你提供支持，了解你健康的方方面面，并帮助你在现实世界中采取行动，这将非常有帮助。而如果在医疗健康领域也能实现这一点，你可以想象这些工具真正融合在一起：未来患者与医生的预约将既更高效，又能更聚焦于真正关键的问题，因为所有材料都会提前准备好，数据也都齐全，对话可以真正聚焦于如何让患者康复，而不是医生盯着屏幕，在十五分钟的看诊时间里花十四分钟敲打行政文书。因此，我们真的希望它也能帮助改善这种医患关系。所以听起来有三大领域：一是健康消费者，也就是患者对自身健康信息数据的赋权；二是帮助简化医疗体系本身，以及医疗服务提供方如何与患者互动；三是加速研究。我认为有一个领域值得加倍投入，那就是个人赋权，以及实现这一点为何需要你拥有自己的个人健康数据集。你知道，我曾有幸在一种工作环境中，可以收集每个人的大量数据：可以做全基因组测序，可以做微生物组检测，可以做毒素水平分析，可以做所有激素、营养等检测，而且能和每个人花三小时讨论这些数据，全面理解它们。这对普通人来说仍然比较罕见。但现在有了 Function Health，我们能够开始帮助你收集自己的数据集，因为 ChatGPT Health 的输出质量只取决于它掌握的关于你个人的数据。就像你 Fiji，你把从各处收集来的所有数据都输入到 ChatGPT 里，对吧？是的，但要获取所有这些信息并不容易，而且医疗体系本身，你也知道，并不太擅长帮你搞清楚这些。比如，你为什么要做这项检查？你为什么要做那项检查？哦，保险公司不会赔付这个。但如果个人现在可以绕过这些障碍，从各处收集自己的数据集——从可穿戴设备、从 OMIX、从微生物组、从实验室数据、从影像检查、从病历记录——所有这些都输入系统，那它的价值就会大大提升。这就是为什么我很看好 Function Health 与 ChatGPT Health 的整合，因为它正在解锁人类历史上前所未有的可能性。是的，我完全同意。信息来源越好，我们能给出的建议就越好。我完全同意你关于检测的观点。就像 ChatGPT 曾查看我的健康记录，然后给出一条建议：“嘿，你还缺少两三项检查，有了它们才能构成完整的图景。”我去问医生，她说：“哦，是的，其实我们应该开这些检查。”所以我觉得，拥有完整的健康图景将极其重要，任何能帮助我们整合这些数据的公司都会非常有帮助。嗯，我对此感到非常兴奋，对我们双方的整合与合作感到兴奋，也在思考如何真正终结人们正在经历的痛苦。说实话，鉴于当今世界我们已掌握的关于如何创造健康的知识，大多数人其实不必承受这些。我人生的使命就是终结数十亿人的无谓痛苦。我希望如此。是的，我相信你能做到。显然，Chronicle Bio 不仅仅停留在口头上，你正在付诸行动，而且是在 OpenAI 的工作之外持续推进。我只希望你能照顾好自己，确保自己保持健康，因为我们需要你。谢谢，Mark。我会的。非常感谢你邀请我。这次访谈很棒。我的荣幸。也许有一天，我们会在你在法国的小镇吃上章鱼派。但我可以告诉你，如果每个人都像我家乡人那样吃东西，健康结果会非常好。没错，没错。非常感谢，也感谢你所做的工作，我们回头见。谢谢你的邀请。再见。如果你喜欢上一个视频，你也会喜欢下一个。点击这里观看。