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人工智能看病,離患者的期待還有多遠(yuǎn)?

日期:2019-03-07   人氣:  來(lái)源:互聯(lián)網(wǎng)
簡(jiǎn)介:人工智能看病,離患者的期待還有多遠(yuǎn)? 走進(jìn)醫(yī)院,由機(jī)器人招呼,做檢查、分析診斷,甚至提供治療方案,這是你想象中的醫(yī)療人工智能嗎? 2016年以來(lái),醫(yī)學(xué)人工智能發(fā)展神速,國(guó)家先后印發(fā)多個(gè)文件,指導(dǎo)醫(yī)學(xué)人工智能發(fā)展。目前,滬上就已有瑞金醫(yī)院、同仁……

人工智能看病,離患者的期待還有多遠(yuǎn)?

走進(jìn)醫(yī)院,由機(jī)器人招呼,做檢查、分析診斷,甚至提供治療方案,這是你想象中的醫(yī)療人工智能嗎?

2016年以來(lái),醫(yī)學(xué)人工智能發(fā)展神速,國(guó)家先后印發(fā)多個(gè)文件,指導(dǎo)醫(yī)學(xué)人工智能發(fā)展。目前,滬上就已有瑞金醫(yī)院、同仁醫(yī)院等多家醫(yī)院引入人工智能系統(tǒng)。

有人看好,亦有人擔(dān)憂。以瑞金醫(yī)院副院長(zhǎng)胡偉國(guó)的話說(shuō),醫(yī)生們對(duì)AI(人工智能)是既興奮又冷漠。既想擁抱新技術(shù),又怕日后被搶飯碗。大眾則更擔(dān)心AI的水平。一位醫(yī)療人工智能公司創(chuàng)始人就曾不止一次被問(wèn):您自己會(huì)使用人工智能看病嗎?創(chuàng)始人則回答:人工智能就像槍,槍不會(huì)傷人,人才會(huì)傷人。

這個(gè)周末剛剛在上海落幕的首屆國(guó)際醫(yī)療人工智能大會(huì),機(jī)器人維修,多位業(yè)界知名的人工智能專家及醫(yī)療名家到場(chǎng),討論激烈。記者在現(xiàn)場(chǎng)與浙大睿醫(yī)人工智能研究中心副主任吳福理聊了聊:人工智能醫(yī)療的發(fā)展現(xiàn)狀到底如何?離老百姓還有多遠(yuǎn)?

人工智能到底能做什么?

人工智能再怎么先進(jìn),也不可能超過(guò)整個(gè)人類最高水平的醫(yī)生。吳福理開門見山強(qiáng)調(diào),人工智能是協(xié)助診療,但不是代替醫(yī)生。

浙大睿醫(yī)人工智能研究中心隸屬浙江大學(xué),是一所非營(yíng)利性第三方機(jī)構(gòu),今年3月由中國(guó)人工智能科學(xué)帶頭人、浙江大學(xué)校長(zhǎng)吳朝暉教授領(lǐng)銜。吳朝暉1991年就曾被公派赴德國(guó)人工智能研究中心留學(xué)。

吳福理告訴記者,其實(shí)在醫(yī)療領(lǐng)域,人工智能以前就有,以前不叫人工智能,叫臨床決策支持系統(tǒng),再早一點(diǎn)叫CED系統(tǒng):計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng),只是以前的計(jì)算機(jī)輔助診斷比現(xiàn)在的技術(shù)差得太遠(yuǎn)。

以眼底篩查舉例。糖尿病人和糖網(wǎng)。ㄌ悄虿∫暰W(wǎng)膜病變)患者,失明危險(xiǎn)比正常人高25倍。如何早期篩查眼底、快速診斷眼底圖,成為防治糖網(wǎng)病的關(guān)鍵。傳統(tǒng)的篩查方法需人工一個(gè)個(gè)去篩選。但1.3億糖尿病人,超過(guò)3000萬(wàn)糖網(wǎng)病(糖尿病視網(wǎng)膜病變)患者,靠人工效率太低。在他們中心,AI深度學(xué)習(xí)后,糖尿病視網(wǎng)膜病變5分類在大部分?jǐn)?shù)據(jù)集上特異性可達(dá)到99%,敏感度達(dá)到95%。

還比如測(cè)骨齡。目前已經(jīng)驗(yàn)證電腦在這方面比醫(yī)生水平誤差小很多,醫(yī)生的估算誤差可能在一年左右,而AI可以將誤差控制在半年或幾個(gè)月。

令吳福理印象深刻的還有一家英國(guó)的公司,做腸道息肉的輔助檢測(cè)。腸道息肉檢查時(shí)要拍一千張片子,傳統(tǒng)的方法是人工一張張翻閱,看某張片子上是否有息肉,有時(shí)鼠標(biāo)一滾過(guò)去就漏掉了。但人工智能就可提示醫(yī)生,哪些地方有異樣,醫(yī)生再仔細(xì)看這些地方是否有息肉,誤診漏診率就比傳統(tǒng)方式小很多。

這是我看到人工智能確確實(shí)實(shí)的進(jìn)步。但如果說(shuō)要把醫(yī)生替代掉,這還太早了。吳福理說(shuō)。目前的人工智能還是基于統(tǒng)計(jì)模型,統(tǒng)計(jì)模型學(xué)習(xí)的是數(shù)據(jù),不是知識(shí)。圍棋AI為什么超過(guò)人?因?yàn)閲逡?guī)則是死的,但是人類的知識(shí)不是這樣。人是根據(jù)知識(shí)可以推導(dǎo)推理,自我學(xué)習(xí)。

使用脫敏數(shù)據(jù),保障數(shù)據(jù)安全

數(shù)據(jù)安全以及獲取數(shù)據(jù)的來(lái)源也是當(dāng)前大眾對(duì)人工智能領(lǐng)域的關(guān)注點(diǎn)。

我們科研使用大三甲醫(yī)院提供給我們的脫敏數(shù)據(jù),這個(gè)數(shù)據(jù)在可監(jiān)管的情況下,設(shè)立獨(dú)立的服務(wù)器,不上云平臺(tái),KUKA機(jī)器人維修,在我們研究院內(nèi)部去做研究,這是我們跟醫(yī)院最大的合作模式。吳福理說(shuō)。

所謂脫敏數(shù)據(jù),是指去隱私化數(shù)據(jù)。有些病可能需要知道他的年齡或者性別,像是病人姓名、身份證號(hào)碼、電話等這些數(shù)據(jù)都是無(wú)法獲得的。

眼下,醫(yī)療人工智能算法相對(duì)比較成熟,關(guān)鍵的問(wèn)題就在于數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)質(zhì)量,大多數(shù)高質(zhì)量數(shù)據(jù)還是局限在大型三甲醫(yī)院。吳福理說(shuō),目前行業(yè)內(nèi)也在嘗試數(shù)據(jù)互聯(lián)互通。

一個(gè)例子是,人工智能頂尖專家、斯坦福大學(xué)華裔教授李飛飛,建起一個(gè)大數(shù)據(jù)集后,所有的深度學(xué)習(xí)突飛猛進(jìn)。但在醫(yī)療領(lǐng)域并沒有這樣大數(shù)據(jù)集,有科學(xué)家就想辦法,是否能將從大數(shù)據(jù)集里面學(xué)到知識(shí)用到醫(yī)療領(lǐng)域,以應(yīng)對(duì)醫(yī)療領(lǐng)域解決數(shù)據(jù)不足的問(wèn)題。

吳福理認(rèn)為,目前大眾對(duì)人工智能依然存在不少誤解。比如人的失敗率大家可以忍受,但好像機(jī)器人一看錯(cuò)就不能接受,機(jī)器怎么能出錯(cuò),這個(gè)問(wèn)題誰(shuí)來(lái)承擔(dān)?人工智能當(dāng)然也會(huì)有誤差,在現(xiàn)有疾病情況下只能做出這個(gè)判斷,就不能怪它。當(dāng)然大家也不能用完全靜態(tài)的眼光看AI,機(jī)器人維修,AI本身也在進(jìn)步。吳福理說(shuō)。

業(yè)界大牛李飛飛曾在一次演講中表達(dá)她的夢(mèng)想,她希望應(yīng)用人工智能后,醫(yī)護(hù)人員將會(huì)多一雙不知疲倦的眼睛、機(jī)器人將能代替人、去巡視災(zāi)區(qū)、挽救被困者和傷員、在機(jī)器的幫助下探索未知的前沿

這當(dāng)然也是老百姓對(duì)人工智能的期待。

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