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[導(dǎo)讀] (文章來源:鈦媒體) 曾經(jīng)關(guān)注過很多關(guān)于人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用,比如運(yùn)用得非常成熟的醫(yī)療影像診斷,用于醫(yī)療器械的研發(fā),醫(yī)療數(shù)據(jù)的整理與分析,或是醫(yī)院日常管理等方面。在這些領(lǐng)域,人工智能

(文章來源:鈦媒體)

曾經(jīng)關(guān)注過很多關(guān)于人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用,比如運(yùn)用得非常成熟的醫(yī)療影像診斷,用于醫(yī)療器械的研發(fā),醫(yī)療數(shù)據(jù)的整理與分析,或是醫(yī)院日常管理等方面。在這些領(lǐng)域,人工智能確實(shí)起到了一定程度上的積極效果。但仍然有一些關(guān)鍵性的領(lǐng)域,人工智能的診療卻依然難以叩開大門。比如ICU,由于在這里的每一步操作都事關(guān)人命,因此在現(xiàn)階段,人工智能幾乎不可能進(jìn)入它的診療。

如果沒有記錯(cuò)的話,上一個(gè)引起廣泛熱議的人工智能ICU應(yīng)用,是它能夠根據(jù)病人的身體數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)死亡時(shí)間。這個(gè)功能唯一有效的作用,或許就是極度方便了醫(yī)院關(guān)于緊張的ICU病房的排隊(duì)事宜。但這并不意味著ICU的大門永遠(yuǎn)對(duì)人工智能緊閉著。作為被證明足以改變世界的跨時(shí)代技術(shù),人工智能已經(jīng)被證明在醫(yī)療領(lǐng)域的巨大應(yīng)用潛力。與其說人工智能要進(jìn)軍ICU,不如說ICU更需要人工智能。

然而重癥監(jiān)護(hù)室的止痛劑使用,卻又是一件非常復(fù)雜的問題。護(hù)理人員需要患者反饋?zhàn)约旱奶弁磸?qiáng)度,以調(diào)整藥物的劑量;但I(xiàn)CU的患者往往伴隨著意識(shí)的昏迷,因此這種反饋并不能持續(xù)。對(duì)護(hù)理人員來說,給藥過量很容易導(dǎo)致患者成癮,而用量不足則又無法達(dá)到預(yù)期的鎮(zhèn)痛效果,增加病人的痛苦;更有甚者,還很容易引發(fā)疼痛致死。

那么,如何為臨床醫(yī)生提供更好和更個(gè)人化的疼痛管理護(hù)理,便成為了人工智能進(jìn)一步挺進(jìn)ICU的突破口。為此,他們結(jié)合了40000多例患者在接受了醫(yī)生使用止痛劑之后的效果,包括積極的和消極的。在此基礎(chǔ)上,其用人工智能算法確定了對(duì)每個(gè)病人而言的最佳劑量,以適應(yīng)不同病人個(gè)性化的止痛劑需求,從而達(dá)到了借助人工智能來實(shí)現(xiàn)ICU病人止痛劑量化給藥的目的。

這種方法沿襲了人工智能解決問題的一貫套路,即以大規(guī)模的數(shù)據(jù)喂養(yǎng)來對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練,然后反哺到現(xiàn)實(shí)應(yīng)用。但與其他場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)+模型訓(xùn)練相同,ICU里的人工智能,更依賴于精準(zhǔn)而豐富的數(shù)據(jù)。在這項(xiàng)算法訓(xùn)練中,最大的問題,仍是數(shù)據(jù)。

人工智能算法模型的訓(xùn)練需要大量的數(shù)據(jù),但對(duì)ICU病人而言,平均ICU住院天數(shù)在10天左右,而發(fā)達(dá)國家效率更高,平均住院時(shí)長不到一天。較短的住院時(shí)間,意味著止痛劑給藥次數(shù)不會(huì)很多。那么,這么少的樣本數(shù)據(jù),是否足夠喂養(yǎng)一個(gè)人工智能算法模型?

對(duì)一位ICU病人而言,影響其止痛劑使用劑量的因素有很多,比如年齡、性別、身體素質(zhì)特征、體重等各個(gè)方面,除了性別之外,這些大部分因素都是變量。但這項(xiàng)算法里所采用的數(shù)據(jù),則來自病人的既往給藥史。在此基礎(chǔ)上,給出最佳決策。問題是顯而易見的,ICU病人身體變化速率要遠(yuǎn)異于常人,因此如果只看歷史的死板數(shù)據(jù),而不把時(shí)時(shí)存在的變量加入進(jìn)去,那么對(duì)于一些未知風(fēng)險(xiǎn)也就形成了天然的抵抗缺陷。

另一方面,單純采用止痛劑的歷史使用記錄,意味著其余其他藥物配合的剝離。醫(yī)生在開出止痛劑劑量的時(shí)候是否考慮到了同時(shí)多樣給藥帶來的相互作用?治療的目標(biāo)是什么?也就是說,止痛劑使用劑量和效果并不是理論上的一一對(duì)應(yīng),而是要考慮到綜合給藥的復(fù)雜性。那么,聯(lián)合使用藥物(如果存在)以及其他可能影響止痛劑效果的數(shù)據(jù),均應(yīng)該納入其中。

在解決這些問題之后,如果算法成熟,人工智能ICU量化給藥將會(huì)幫助醫(yī)生進(jìn)行臨床決策,同時(shí)提供自動(dòng)指導(dǎo)。醫(yī)療人工智能在當(dāng)前仍然算作一個(gè)正在高高飛起的創(chuàng)業(yè)風(fēng)口,并且主要集中在一些相對(duì)來說邊緣領(lǐng)域的醫(yī)療應(yīng)用,健康監(jiān)測(cè)、醫(yī)療器械、影像診斷、住院管理……過分集中于這些領(lǐng)域,很容易給人造成一種錯(cuò)覺:人工智能對(duì)醫(yī)療,好像并沒有什么實(shí)際作用。

而要想讓人工智能從醫(yī)療領(lǐng)域的無用質(zhì)疑之中掙脫出來,直接參與到極為重要的醫(yī)療場(chǎng)景中或許更為是另一條道路。從這個(gè)角度上來說,瞄準(zhǔn)緊急醫(yī)療場(chǎng)景,真正做到與病人生命同在,或許是人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域樹旗立威的不錯(cuò)選擇。比如在ICU、救護(hù)車、臨床搶救等方面的應(yīng)用,以生命為第一衡量標(biāo)準(zhǔn),可以加速人工智能的醫(yī)療領(lǐng)域普及。

因此,人工智能向醫(yī)療領(lǐng)域的滲透,可以嘗試去走這樣一條道路:以關(guān)系生死的急救場(chǎng)景為切入,結(jié)合可以量化的具體醫(yī)療操作,盡可能減少醫(yī)療誤差,在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)整個(gè)醫(yī)療行業(yè)的全面進(jìn)軍。這樣做,既恰好利用了其擅長數(shù)據(jù)量化處理的優(yōu)勢(shì),又能充分凸顯人工智能的價(jià)值。

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