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AI时代 皮肤科医生该怎么做 ?

原标题:AI时代 皮肤科医生该怎么做 ?

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?#30830;?#26512;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。?#28216;?#22269;AI医学影像行业的落地情况来看,产?#20998;?#35201;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?#21152;?#21307;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。?#29575;?#19978;,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?#24067;?#25968;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?#36234;?#21270;病,以及区分恶?#38498;?#32032;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?#20849;?#19982;,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?#21644;?#20986;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?#25191;?#39064;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?#25191;?#39064;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,?#30103;?#20986;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?#25112;?#26367;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?#25103;?#26512;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?#24120;?#21482;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?#24230;?#24739;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?#21767;?#31163;世。家属表示,这种冷冰冰的告知方式让他们难?#36234;?#21463;,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?#24739;?#30340;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?#21442;康?#24739;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?#25216;?#19981;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?#30465;?#22343;?#28982;?#30340;医疗,最终实现健康中国助力良多。

文:海军军医大学长海医院皮肤科教授 顾军

整理:健康报记者 崔芳

编辑?#21495;?#33395;

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