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[導(dǎo)讀] 諸如“AI醫(yī)生”、“AI診斷”以及“人工智能將最終成為人類的醫(yī)生”之類的頭條新聞或多或少使人們相信,人工智能不久后將真正取代人類醫(yī)生,但專家表示,事實上AI與人類醫(yī)生將形成一種合作關(guān)系,并非完全

諸如“AI醫(yī)生”、“AI診斷”以及“人工智能將最終成為人類的醫(yī)生”之類的頭條新聞或多或少使人們相信,人工智能不久后將真正取代人類醫(yī)生,但專家表示,事實上AI與人類醫(yī)生將形成一種合作關(guān)系,并非完全取代:患者很快就會發(fā)現(xiàn),臨床醫(yī)生將與人工智能攜手,共同為他們提供服務(wù)。

在醫(yī)學(xué)界,人工智能的前景毫不悲觀。但許多人表示,針對AI的炒作尚未在真實的臨床環(huán)境中得以實現(xiàn)。對于人工智能服務(wù)將如何產(chǎn)生巨大影響,各界人士的看法褒貶不一。目前,尚不清楚人工智能能否改善患者的生活,對于硅谷企業(yè)、醫(yī)療保健組織和保險公司等期望達到的最低目標(biāo)也不得而知。

斯坦福大學(xué)生物醫(yī)學(xué)信息學(xué)研究中心的研究科學(xué)家Kenneth Jung表示:“如果盲目地信任這個模型,只會被潑涼水。因為模型會告訴我們,這個患有哮喘的孩子得了肺炎,但我們不需要擔(dān)心,開一些抗生素給他,然后送他回家就行了?!?u>深度學(xué)習(xí)預(yù)測在首次遇到異常的數(shù)據(jù)點(例如特殊的醫(yī)療病例),或者在學(xué)習(xí)無法良好普遍適用的特定數(shù)據(jù)集中時,也會出現(xiàn)謬誤。

在應(yīng)用于海量數(shù)據(jù)集時,AI預(yù)測的表現(xiàn)最佳。例如,由于可以訪問大量人群和患者數(shù)據(jù),中國在訓(xùn)練AI系統(tǒng)方面具有優(yōu)勢。2月,《Nature Medicine》雜志發(fā)表了一項由中國廣州和圣地亞哥研究人員展開的研究。該研究基于超過56.7萬名兒童的電子健康記錄,可以診斷出許多常見的兒童疾病。

哈佛大學(xué)法學(xué)教授、精準醫(yī)學(xué)、人工智能和法律項目負責(zé)人I. Glenn Cohen表示,所有的預(yù)防措施在整個人工智能開發(fā)和部署過程中必不可少。整個過程可能涉及驗證AI預(yù)測的準確性和透明度。在數(shù)據(jù)收集過程中,研究人員還需要保護患者隱私,并且需要經(jīng)過患者同意方可利用患者數(shù)據(jù)進行AI訓(xùn)練。

或許,要實現(xiàn)醫(yī)療保健的民主化,這類人工智能系統(tǒng)并不需要達到登峰造極的程度,只需使當(dāng)前的醫(yī)療標(biāo)準惠及醫(yī)療欠缺的地區(qū)。盡管如此,目前大多數(shù)AI應(yīng)用都致力于提高現(xiàn)有的醫(yī)療標(biāo)準,而非推廣實惠的醫(yī)療保健。Cohen表示:“實現(xiàn)現(xiàn)有醫(yī)療服務(wù)民主化,將比在許多其他領(lǐng)域民主化的效果更顯著、影響更強烈。”

實際上,仍有另一個提高健康護理質(zhì)量的AI機遇,與此同時,將大多數(shù)醫(yī)療診斷的主動權(quán)掌握在醫(yī)生手中。斯克里普斯研究轉(zhuǎn)化研究所的主任和創(chuàng)始人Eric Topol在其2019年出版的《Deep Medicine》一書中談到,可以創(chuàng)造出像Siri一樣的AI醫(yī)療助手,產(chǎn)生醫(yī)生與患者之間的互動、記錄電子病歷,并提醒醫(yī)生詢問患者相關(guān)過往病史。

AI助手聽起來可能不如AI醫(yī)生令人興奮,但前者可以讓醫(yī)生騰出更多時間陪伴患者并提高整體護理質(zhì)量。尤其是家庭醫(yī)生,他們經(jīng)?;ㄙM一半以上的工作時間將數(shù)據(jù)輸入電子健康記錄。這一點是身體和情緒倦怠的主要原因,甚至可能導(dǎo)致包括患者死亡在內(nèi)的嚴重后果。

諷刺的是,電子健康記錄本應(yīng)通過降低患者信息的獲取來改善醫(yī)療保健和降低成本。但Topol與其他許多專家指出,電子健康記錄是當(dāng)前AI醫(yī)療保健的大肆炒作。電子健康記錄的應(yīng)用已在數(shù)百家私營供應(yīng)商中創(chuàng)建了拼湊系統(tǒng),成功分離了患者數(shù)據(jù)并隔絕了醫(yī)生和患者的訪問。若以史為鑒,許多科技公司和醫(yī)療保健組織或許會用類似的方式為自己的AI系統(tǒng)建立醫(yī)療數(shù)據(jù)庫。

Komarneni表示,使用匯總和排列不同來源醫(yī)療專業(yè)知識的集合智能系統(tǒng)或許是這個問題的解決方法之一。Komarneni正與Human Dx合作試驗這種方法。在美國醫(yī)學(xué)協(xié)會(American Medical Association)等主要醫(yī)療機構(gòu)的支持下,Human Dx建立了一個在線平臺,為特定醫(yī)療案例的數(shù)千名醫(yī)生提供眾包建議。Komarneni希望這樣的平臺有朝一日也能真正獲得許多不同AI服務(wù)的診斷建議。Komarneni說:“就像未來各個不同領(lǐng)域的專業(yè)人員可能會看到你的病例一樣,AI完全有可能做到這一點。”

Topol表示,當(dāng)醫(yī)生等待AI助手時,諸如HumanDx這樣的眾包項目“肯定會改善診斷環(huán)境,甚至可以改善治療建議。”2018年,他在一個名為Medscape Consult的平臺上合著了一篇論文。該論文的結(jié)論寫道,集體人類智能可能是AI醫(yī)學(xué)的“競爭或補充策略”。

但是,如果AI服務(wù)通過所有測試和現(xiàn)實檢查,就很可能成為人類重塑現(xiàn)代醫(yī)療保健的重要合作伙伴?!坝行┦虑闄C器永遠無法完成,也有些事情人類永遠做不到,”Topol說?!八?,當(dāng)我們把兩者合二為一時,就可能釋放出巨大的能量。”

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