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卫消网:AI时代皮肤科医生该怎么做_识别-患者-医生-领域-

放大字体  缩小字体 发布日期:2019-04-13  来源:健康报  浏览次数:275

正文:
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核心提示:AI时代 皮肤科医生该怎么做-人工智能,医生,医疗,识别,领域,患者,诊断,病变,视网膜,医学,医院,皮肤科,技术,长海,医学影像,图像,研发,机器,治疗,医师,时代

□海军军医大学长海医院皮肤科教授 顾军

一边是医疗人工智能技术(AI)的加速研发和应用,几场“友谊赛”下来,人类医生竟然还落了下风;一边是患者对诊疗手段和效果越来越高的期待与要求,医生执业压力巨大。双重挤压下,技术流会不会成为解决医学难题的唯一答案,医生是否用武之地越来越少?近日在京召开的2019华北地区皮肤科学术年会上,海军军医大学长海医院皮肤科顾军教授从本学科角度分析了医生该何去何从——

进程飞快——

19省份布局人工智能

观看一周关于猫的视频,谷歌的AI机器就学会了识别猫脸;AI识别人类唇语,成绩完胜真人……近年来,我们看到关于AI的进展越来越多,与医疗领域相关度最高的,就是图像识别。而纵观上述图像识别的例子,其难度已远超读CT片。因此,几乎可以肯定,AI在医疗领域最早应用的会是影像学科。

今年年初,上海交通大学人工智能研究院联合上海市卫生和健康发展研究中心、上海交通大学医学院发布的《人工智能医疗白皮书》显示,全国19个省市已发布人工智能规划,AI医学影像成为中国人工智能医疗最成熟的领域。该白皮书进一步指出,人工智能已引起世界各国和社会各层的重视。世界主要国家纷纷开始对人工智能进行国家战略层面的布局,并且非常重视人工智能在医疗领域的发展。

就目前的情况来看,人工智能在医疗领域应用主要有五大方向。除了医学影像,还包括辅助诊断、药物研发、健康管理、疾病预测等。就全球研发趋势来看,国外以AI药物研发为主,我国则借助医疗影像大数据及图像识别技术的发展优势,以AI医学影像为主。从我国AI医学影像行业的落地情况来看,产品主要应用在疾病筛查方面,以肿瘤和慢病领域为主。一项对2018年营收突出的AI医学影像公司的应用场景和数据资源的分析发现,大部分公司都与医院展开广泛合作,并且在肺结节、眼底、乳腺癌、宫颈癌方面已有较为成熟的产品。这意味着,我们的医生在工作中与AI共处,已经开始落地并将越来越快、越来越多。医疗行业的AI时代,已经加速向我们走来。

来势凶猛——

AI接连战胜人类医生

AI时代会是什么样子,这不是一个可以简单回答的问题。事实上,人工智能是个复杂概念,根据程度、能力不同,可分为三类:一类是弱人工智能(Artificial Narrow Intelligence,ANI),指擅长于某一方面的人工智能,比如大名鼎鼎的阿尔法狗;往上是强人工智能(Artificial General Intelligence,AGI),指在各方面相当于人类;再升级就是超人工智能(Artificial Super Intelligence,ASI),将在各方面都比人类强。后两类现在还不存在,目前的人工智能都还属于弱人工智能。具体到医学领域,弱人工智能目前在诊断硬件、数据采集、辅助诊断、监测反馈、教学培训、精准医疗等方面有所尝试。

即便如此,效果依然惊人。例如,2017年,《自然》杂志就报道了这样一场令人印象深刻的比赛。比赛的一方是由18个医生在线助理存储库和斯坦福大学医药中心提供了129450张涵盖2023种皮肤疾病临床图片,完成深度学习的AI;另一方是21名资深皮肤科医生。双方分别比试了区分鳞状上皮细胞癌和良性脂溢性角化病,以及区分恶性黑素瘤和良性痣。结果,AI正确识别良性病变和恶性病变的综合灵敏度达到91%,与21名医生水平相当甚至更优。

去年11月,《JAMA》也报道了AI在糖尿病视网膜病变上的进展:谷歌公司、美国和印度多家研究机构参与,历时8个月,由54名美国的眼科专家和高级住院医师,对将近13万张视网膜照片进行分类和分级,让AI学会自动检测糖尿病视网膜病变和视网膜黄斑水肿,最终在灵敏度与特异性方面均有不俗的表现。

在神经外科领域,通过过万张图片训练,AI可实现在脑瘤术中的快速诊断,在病变样本中,区分胶质瘤和非胶质瘤的准确率达90%;在骨科,伦敦帝国理工学院尝试用AI对神经假体进行精确控制,将此前85%的精确度提升到97%……

在国内,中山大学利用AI识别先天性白内障研究已进入临床试验阶段。利用410张各种程度的先天性白内障图片和476张正常图片训练,AI可以做到即使识别质量不高的网络图片,也能达到92.45%的准确率。

去年4月,北京友谊医院推出了自己一手“喂”大的AI——甲状腺结节超声图像诊断AI,并跟包括北京协和医院、北京大学第三医院、北京肿瘤医院、解放军总医院在内的7家 三甲医院组团来战的影像医生PK一场。结果,在第一部分答题过程中,准确率排名前25名的医生,平均耗时约1000秒,而AI仅耗时192秒;该AI正确率为68%,而初级医师正确率为60.8%,中级医师为62.4%,高级医师为66%。在第二部分答题中,AI准确率达76%,仅有5名医生得分超过了它。

用脑走心——

医学不只是技术流

基于现在的发展态势已经可以看出,在客观数据收集和分析上,人工智能的速度和能力远超人类。所以,读片、出报告、检查检验类别的医学操作,应该是人工智能的优势。但这是否意味着,人工智能的发展,最终将替代我们医生?我觉得绝无可能。因为,我们的服务对象是人。

首先,人的病情是复杂的,根据图像识别做辅助诊断,人工智能有优势。但在主观综合分析能力方面,特别是在复杂的个体化治疗方面,人工智能短期内无法达到医生的水准。

其次,大数据不解决个体问题。医学行走在生理、心理和小概率事件以及个体差异的夹缝中,这才是医学之难,而这样的工作,机器不会比人做得更好。

最重要的是,医生是个复杂而艰难的职业,既要完成生理治疗,又要做出心理治疗。对很多患者来说,最治愈的处方常常是关爱和希望。而给予患者人文关怀,只有医生能做。医学技术的发展并不是让治疗主体变成冷冰冰的机器,而更应该是在机器的帮助下,医生节约了大量时间,有更多的精力投入患者的人文关怀中去。

近日,外媒报道的一个典型案例印证了这一点:美国加州一名79岁患者因肺衰竭被送进ICU后,一个“机器医生”通知家属患者病情过重即将离世。家属表示,这种冷冰冰的告知方式让他们难以接受,他们希望没有其他人会得到同样的待遇。这也为机器人的应用给出了警示。

不战不降——

积极学习为我所用

基于上述分析,AI时代,我们医生特别是皮肤科医生,该做些什么?我认为既不该妄自菲薄,也不可傲慢排斥。

首先,要明白AI只能帮助我们,但不能取代我们。当AI增加了一个辅助诊断或治疗技术,我们就更要提高诊断及治疗水平,在AI能力不及的领域发挥主观能动性。如诊治一些不典型的常见病、神经精神性皮肤病,给予需要心理治疗和安慰的患者更多温暖等。

同时,在AI时代,皮肤科获益明显,我们要做的也更多了。比如,积极学习、研发、应用AI产品等。

此外,我国当前医疗资源分布极不平衡、医疗水平参差不齐,县级医院及乡村医疗需要真正的帮带。如果能够将高水平医生专家的诊疗技术尽可能AI化,将为患者享受优质、均等化的医疗,最终实现健康中国助力良多。(记者崔芳整理)
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