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    醫(yī)療AI落地還有很長的路要走

    2019-05-28 11:29:34薇薇
    現(xiàn)代養(yǎng)生·下半月 2019年5期
    關(guān)鍵詞:沃森白內(nèi)障準(zhǔn)確率

    薇薇

    中山大學(xué)中山眼科中心近日發(fā)布消息稱,該中心人工智能學(xué)科團(tuán)隊(duì)完成醫(yī)療AI(人工智能)醫(yī)生多中心隨機(jī)對照研究。研究顯示,AI醫(yī)生在真實(shí)臨床門診中準(zhǔn)確率較人類醫(yī)生低,但是AI診斷耗時(shí)短,表明現(xiàn)階段的醫(yī)療AI可以在臨床上輔助人類醫(yī)生,提高工作效率。

    該中心利用深度學(xué)習(xí)建立了“先天性白內(nèi)障人工智能診斷決策平臺”,把入組的兒童患者隨機(jī)分成兩組,分別進(jìn)入由該平臺接診的人工智能門診和具有5年臨床經(jīng)驗(yàn)的人類眼科醫(yī)生接診的專科門診接受診斷,對比兩組醫(yī)生對先天性白內(nèi)障診斷的準(zhǔn)確性。AI醫(yī)生在真實(shí)臨床門診中對先天性白內(nèi)障的診斷準(zhǔn)確率為87.4%,與試驗(yàn)訓(xùn)練階段的準(zhǔn)確率98.87%相比有差距,也低于人類??漆t(yī)生的準(zhǔn)確率,表明AI在實(shí)驗(yàn)室試驗(yàn)的訓(xùn)練結(jié)果并不能完全代表其真正的診斷能力。這一結(jié)果已經(jīng)發(fā)表在國際權(quán)威醫(yī)學(xué)期刊《柳葉刀》子刊E Clinical Medicine最新一期(2019 Mar)上。

    這項(xiàng)研究似乎部分驗(yàn)證了之前的另一個(gè)消息,IBM人工智能醫(yī)療部門沃森健康大幅裁員五到六成,其“醫(yī)療AI宣告失敗”。但消息并非完全準(zhǔn)確,事實(shí)上不只IBM沒有放棄醫(yī)療AI的探索,世界上更多的人工智能公司和醫(yī)學(xué)研究機(jī)構(gòu)都在聯(lián)手,進(jìn)一步加強(qiáng)這方面的研究。

    不過,中山眼科中心的研究結(jié)果也再次明確了,現(xiàn)階段醫(yī)療AI還不能落地,至多可輔助人類醫(yī)生進(jìn)行醫(yī)療和研究工作。

    從技術(shù)上看,現(xiàn)代醫(yī)療(醫(yī)學(xué))更適合于采用現(xiàn)代技術(shù),在科學(xué)邏輯上也更適應(yīng)和吻合,即循證醫(yī)學(xué)?,F(xiàn)代醫(yī)學(xué)需要通過隨機(jī)雙盲大規(guī)模臨床試驗(yàn)和病例治療以獲得大數(shù)據(jù)支撐的對疾病治療效果的證據(jù)。這些數(shù)據(jù)又可以通過計(jì)算機(jī)和AI的算法學(xué)習(xí)來對有明確病因、病癥的疾病進(jìn)行診治。此外,現(xiàn)代技術(shù)也日益廣泛而深入地滲透到醫(yī)療領(lǐng)域,如CT電子計(jì)算機(jī)斷層掃描(CT)、磁共振成像(MRI)、心腦電圖等。

    因此,當(dāng)世界上第一位AI醫(yī)生——沃森醫(yī)生問世之時(shí),人們對其寄予了諸多希望,對其功能和真實(shí)效果的解讀也或多或少夸大了。但后來的一系列研究表明,對醫(yī)療AI揠苗助長的心態(tài)不可有,沃森醫(yī)生也會開錯(cuò)藥?,F(xiàn)在,中山眼科中心的研究同樣發(fā)現(xiàn),醫(yī)療AI在試驗(yàn)階段的準(zhǔn)確度會更高,但在實(shí)際診治疾病時(shí)正確率會下降。

    原因當(dāng)然是多方面的,不過,人類疾病的發(fā)生、發(fā)展和轉(zhuǎn)歸都有無數(shù)的因素綜合交織在一起,很多疾病機(jī)理連人類都還不清楚,更何況AI學(xué)習(xí)和體驗(yàn)的。致病因素不僅有生物的,如細(xì)菌、病毒、支原體等微生物,還有物理的,如聲光電、溫度和干濕度等,也有化學(xué)的,如苯并比、二惡英、各種殺蟲劑、農(nóng)藥等。而無論是生理還是病理的作用,需要在活著的生物體中才能真實(shí)發(fā)生,例如很多酶都是需要在有機(jī)活體某一范圍的溫度下才有活性,并發(fā)揮作用;有些病毒需要生物體特殊的細(xì)胞結(jié)構(gòu)才能入侵人體,如HIV入侵人體T細(xì)胞。

    現(xiàn)階段除了讓醫(yī)療AI輔助人類醫(yī)生以提高工作效率外,研發(fā)和應(yīng)用應(yīng)當(dāng)側(cè)重最容易學(xué)習(xí)也最有效果的一些領(lǐng)域。實(shí)踐證明,有大量標(biāo)注數(shù)據(jù)、規(guī)則清楚、圖像和標(biāo)志清晰、結(jié)果定義明確的疾病比較適合利用人工智能,如食道癌的診斷。此外,對于單一病種的細(xì)分領(lǐng)域,如心電圖的判讀,AI也有較高的準(zhǔn)確率。

    此外,AI進(jìn)入醫(yī)療領(lǐng)域,也應(yīng)有社會倫理和法律的制約。正如自動駕駛出現(xiàn)意外誰需要負(fù)責(zé)一樣,如果AI診治疾病出現(xiàn)誤診誤治誰來負(fù)責(zé),是AI?AI的設(shè)計(jì)者?抑或是AI的操作者?現(xiàn)在,一些國家已經(jīng)在研究無人駕駛的各種問題,同樣,AI應(yīng)用于醫(yī)療也需要研究相應(yīng)的法律責(zé)任和解決之道。解決了倫理和法律問題,在技術(shù)有了突破后,AI才能真正應(yīng)用于各種領(lǐng)域。

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