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[導讀] 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系,并非完全取代:患者很快就會發(fā)現,臨床醫(yī)生將與人工智能攜手,共同為他們提供服務。

在醫(yī)學界,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。對于人工智能服務將如何產生巨大影響,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也不得而知。

斯坦福大學生物醫(yī)學信息學研究中心的研究科學家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,但我們不需要擔心,開一些抗生素給他,然后送他回家就行了?!?u>深度學習預測在首次遇到異常的數據點(例如特殊的醫(yī)療病例),或者在學習無法良好普遍適用的特定數據集中時,也會出現謬誤。

在應用于海量數據集時,AI預測的表現最佳。例如,由于可以訪問大量人群和患者數據,中國在訓練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。

哈佛大學法學教授、精準醫(yī)學、人工智能和法律項目負責人I. Glenn Cohen表示,所有的預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預測的準確性和透明度。在數據收集過程中,研究人員還需要保護患者隱私,并且需要經過患者同意方可利用患者數據進行AI訓練。

或許,要實現醫(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,只需使當前的醫(yī)療標準惠及醫(yī)療欠缺的地區(qū)。盡管如此,目前大多數AI應用都致力于提高現有的醫(yī)療標準,而非推廣實惠的醫(yī)療保健。Cohen表示:“實現現有醫(yī)療服務民主化,將比在許多其他領域民主化的效果更顯著、影響更強烈?!?/p>

實際上,仍有另一個提高健康護理質量的AI機遇,與此同時,將大多數醫(yī)療診斷的主動權掌握在醫(yī)生手中。斯克里普斯研究轉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量。尤其是家庭醫(yī)生,他們經?;ㄙM一半以上的工作時間將數據輸入電子健康記錄。這一點是身體和情緒倦怠的主要原因,甚至可能導致包括患者死亡在內的嚴重后果。

諷刺的是,電子健康記錄本應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,電子健康記錄是當前AI醫(yī)療保健的大肆炒作。電子健康記錄的應用已在數百家私營供應商中創(chuàng)建了拼湊系統(tǒng),成功分離了患者數據并隔絕了醫(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)療數據庫

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)學協(xié)會(American Medical Association)等主要醫(yī)療機構的支持下,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服務的診斷建議。Komarneni說:“就像未來各個不同領域的專業(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?!?/p>

Topol表示,當醫(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?!?018年,他在一個名為Medscape Consult的平臺上合著了一篇論文。該論文的結論寫道,集體人類智能可能是AI醫(yī)學的“競爭或補充策略”。

但是,如果AI服務通過所有測試和現實檢查,就很可能成為人類重塑現代醫(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?,當我們把兩者合二為一時,就可能釋放出巨大的能量?!?/p>

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