《電子技術(shù)應(yīng)用》
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來(lái)人工智能有可能取代哪類醫(yī)生,?

2017-05-08
關(guān)鍵詞: 人工智能 醫(yī)生

  上海市第一婦嬰保健院前院長(zhǎng),、教授段濤近日撰文指出:從目前的應(yīng)用來(lái)看,人工智能應(yīng)用比較好的領(lǐng)域是皮膚科,、病理科和影像科,,人工智能不是萬(wàn)能的,但是它的確會(huì)在某些學(xué)科和領(lǐng)域超過(guò)人類的能力,,取代醫(yī)生的工作甚至是完全取代醫(yī)生,。

  未來(lái)的情景將會(huì)是:Above average(高于平均水平)的醫(yī)生由AI做助理,Below average(低于平均水平)的醫(yī)生是做AI的助理,。當(dāng)然,,那些非標(biāo)準(zhǔn)化、充滿不確定性以及人工操作的臨床工作,,還是人工智能無(wú)法替代的,。

  人工智能會(huì)取代醫(yī)生嗎?

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  這個(gè)問(wèn)題有兩種答案:

  看好人工智能的人會(huì)說(shuō)YES,,因?yàn)橛貌涣藥啄耆斯ぶ悄苷娴臅?huì)取代那些平庸的醫(yī)生,,取代那些Below average(低于平均水平)的醫(yī)生,但是暫時(shí)不會(huì)取代那些Above average(高于平均水平)的醫(yī)生,。

  不看好人工智能的保守醫(yī)生會(huì)說(shuō)NO,,TA真的是發(fā)自內(nèi)心的、天真地以為人工智能不會(huì)取代任何醫(yī)生,。其實(shí)未來(lái)最需要AI的是Below average的醫(yī)生,,也是最不理解和最不接受人工智能的人。

  最近,,人工智能很火,,不僅僅是在投資界很火,在學(xué)術(shù)界也很火,。

  好的人工智能公司很容易融到錢,,連不咋地的人工智能公司也拿到錢了,這也難怪一些臨床醫(yī)生說(shuō)有些AI項(xiàng)目純粹是圈錢和燒錢,,將來(lái)肯定進(jìn)不了臨床,。

  但是,好的AI項(xiàng)目還是挺靠譜的,,最近《自然》雜志連續(xù)發(fā)了好幾篇人工智能完勝各個(gè)學(xué)科醫(yī)生的文章,。

  看看這些奪人眼球的文章題目,你就會(huì)明白了,。

  “人類完敗……診斷乳腺癌,,30小時(shí)病理分析竟不如谷歌AI準(zhǔn)確”

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  近日,來(lái)自谷歌、谷歌大腦與Verily公司的科學(xué)家,,開發(fā)出了一款能用來(lái)診斷乳腺癌的人工智能,,它的表現(xiàn)甚至超過(guò)了專業(yè)的病理學(xué)家。

  內(nèi)行人都知道,,病理診斷的準(zhǔn)確性嚴(yán)重依賴于病理醫(yī)生的水平,,即便是對(duì)于同一名病人,不同病理學(xué)家給出的診斷也往往會(huì)有很大不同:一篇2015年的論文發(fā)現(xiàn),,不同病理學(xué)家對(duì)乳腺癌診斷的一致率只有75.3%,。在某些不典型的乳腺癌中,診斷的一致率竟下降到了48%,,不足一半,。

  看了這種現(xiàn)狀你害怕不?而且在中國(guó)我們還缺很多很多的病理科醫(yī)生,。

  病理科醫(yī)生必須經(jīng)過(guò)數(shù)年甚至十幾年的訓(xùn)練才能掌握足夠的經(jīng)驗(yàn),,成為一名合格的病理學(xué)家,要成為優(yōu)秀的病理學(xué)家更是難上加難,,在醫(yī)療資源不足的地區(qū),,想要得到診斷,都是一種奢望,。

  為了解決病理診斷的瓶頸,,谷歌和Verily的科學(xué)家們做了一個(gè)嘗試。他們將單張病理切片的圖像分割成了數(shù)萬(wàn)至數(shù)十萬(wàn)個(gè)128x128像素的小區(qū)域,,每個(gè)小區(qū)域內(nèi)可能含有數(shù)個(gè)腫瘤細(xì)胞,。隨后,他們提供了許多腫瘤組織與正常組織的病理切片,,供人工智能學(xué)習(xí),。最終,這款人工智能掌握了一項(xiàng)像素級(jí)的技巧——它能分辨出單個(gè)小區(qū)域內(nèi)被標(biāo)注為“腫瘤”的像素,,從而將整個(gè)小區(qū)域標(biāo)注為“腫瘤區(qū)”,,從而有效地將腫瘤組織與健康組織區(qū)分開來(lái)。

  學(xué)習(xí)完畢后,,這款人工智能迎來(lái)了實(shí)戰(zhàn),。科學(xué)家們邀請(qǐng)了一位病理學(xué)家,,并讓他與人工智能進(jìn)行一場(chǎng)比賽。這名病理學(xué)家花了整整30個(gè)小時(shí),,仔細(xì)分析了130張切片,,并給出了他的診斷結(jié)果。在隨后基于靈敏度(找到了多少正確的腫瘤)和假陽(yáng)性(將多少正常組織診斷為腫瘤)的評(píng)分中,,這名病理學(xué)家的準(zhǔn)確率為73.3%,。人工智能交出的答卷是88.5%,,完勝人類。

  “FDA首次批準(zhǔn)了一款心臟核磁共振影像AI分析軟件”

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  2017年1月10日,,美國(guó)FDA首次批準(zhǔn)了一款心臟核磁共振影像人工智能分析軟件Cardio DL,,這款軟件將深度學(xué)習(xí)用于醫(yī)學(xué)圖像分析,并為傳統(tǒng)的心臟MRI掃描影像數(shù)據(jù),,提供自動(dòng)心室分割分析,,這一步驟與傳統(tǒng)上放射科醫(yī)生需要手動(dòng)完成的結(jié)果一樣精準(zhǔn)。

  這一基于深度學(xué)習(xí)的人工智能醫(yī)學(xué)影像分析系統(tǒng),,已經(jīng)進(jìn)行了數(shù)以千計(jì)的心臟案例的數(shù)據(jù)驗(yàn)證,,該算法產(chǎn)生的結(jié)果與經(jīng)驗(yàn)豐富的臨床醫(yī)生分析結(jié)果不相上下。

  據(jù)悉,,這款人工智能心臟MRI醫(yī)學(xué)影像分析系統(tǒng),,不但得到了FDA 510(k)的批準(zhǔn),還得到了歐洲的CE認(rèn)證和批準(zhǔn),,這標(biāo)志著該軟件將被允許應(yīng)用于臨床,。

  《自然》重磅:AI在兒童自閉癥早期診斷上完勝醫(yī)生!

  近期,,在北卡羅來(lái)納大學(xué)(UNC)教堂山分校精神病學(xué)家Heather Hazlett的帶領(lǐng)下,,人工智能在疾病診斷領(lǐng)域又下一城。她們開發(fā)的深度學(xué)習(xí)算法,,在預(yù)測(cè)2歲前的自閉癥高危兒童(有個(gè)自閉癥哥哥或者姐姐)是否會(huì)在2歲之后被診斷為自閉癥上,,以88%的準(zhǔn)確度遠(yuǎn)超準(zhǔn)確度只有50%的傳統(tǒng)行為問(wèn)卷調(diào)查法(Charman, 2014)。人工智能在疾病診斷領(lǐng)域再次戰(zhàn)勝人類,。

  “AI機(jī)器人,,學(xué)完2186張肺癌圖譜,完勝病理學(xué)家”

  2016年8月16日,《自然·通訊》發(fā)表了一份斯坦福大學(xué)醫(yī)學(xué)院研究人員的研究:計(jì)算機(jī)可被培訓(xùn)在評(píng)估肺癌組織切片時(shí),,比病理學(xué)家更精確,。

  研究人員使用了從腺癌、鱗狀細(xì)胞癌患者獲得肺癌基因圖譜的2186張圖像,。數(shù)據(jù)庫(kù)還包含了每例腫瘤的級(jí)別,、期別以及每例患者在診斷后的存活時(shí)間信息。

  然后,,研究人員使用這些圖像來(lái)訓(xùn)練計(jì)算機(jī)軟件程序,,以確定更多肉眼所不能觀察到的癌癥特異性特征——近10000種個(gè)性特質(zhì)vs幾百種病理學(xué)家通常使用的評(píng)估特征。這些特征不僅包括了腫瘤細(xì)胞的大小及形狀,,也包括了細(xì)胞核的形狀與質(zhì)地以及與相鄰腫瘤細(xì)胞的空間關(guān)系,。

  斯坦福大學(xué)遺傳學(xué)教授Snyder博士說(shuō):“事后看來(lái),一切都在情理之中。計(jì)算機(jī)能夠比人類更加準(zhǔn)確,、快速地在數(shù)以千計(jì)的樣本中,,多次評(píng)估甚至是微小的差異?!?/p>

  “AI再登Nature封面:診斷皮膚癌,,準(zhǔn)確度堪比專家”

  斯坦福大學(xué)研究人員采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過(guò)大量訓(xùn)練發(fā)展出模式識(shí)別的AI系統(tǒng),,使計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)分析圖片并診斷疾病,。

  訓(xùn)練計(jì)算機(jī)的數(shù)據(jù)庫(kù)由129450張皮膚病變圖片和對(duì)應(yīng)的文字描述組成,涵蓋了2032種皮膚病,。而診斷的“參考答案”則由皮膚病專家提供,,他們依靠的是非侵入性圖像分析和組織活檢。

  之后,,計(jì)算機(jī)迎來(lái)了“畢業(yè)考試”,。研究者向受訓(xùn)的計(jì)算機(jī)和21名執(zhí)業(yè)醫(yī)師分別提供了一批訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中,沒(méi)有出現(xiàn)過(guò)皮膚病變的圖片,,這些圖片都由組織活檢確定了對(duì)應(yīng)的病癥,。診斷比賽的結(jié)果是計(jì)算機(jī)的準(zhǔn)確率和人類醫(yī)生差不多,有時(shí)候還勝過(guò)人類醫(yī)生,。

  人工智能會(huì)如何取代醫(yī)生,?

  人工智能不是萬(wàn)能的,但是它的確會(huì)在某些學(xué)科和領(lǐng)域超過(guò)人類的能力,,取代醫(yī)生的工作甚至是完全取代醫(yī)生,。

  如果用于診斷疾病,判斷預(yù)后的數(shù)據(jù)或圖像可標(biāo)準(zhǔn)化,、量化,、結(jié)構(gòu)化的話,基本上可用人工智能來(lái)完成,。在確立算法后,,可讓機(jī)器不斷地學(xué)習(xí)和積累,逐步完善,,最終戰(zhàn)勝人類,。

  從目前的應(yīng)用來(lái)看,人工智能應(yīng)用比較好的領(lǐng)域是皮膚科,、病理科和影像科,。

  皮膚科在臺(tái)灣和一些歐美國(guó)家,都是醫(yī)學(xué)院學(xué)生在畢業(yè)的時(shí)候最喜歡選擇的科室,,因?yàn)楣ぷ飨鄬?duì)輕松,,收入頗豐,,而且還不用值夜班。它也是在線問(wèn)診收入最高的科室,。

  很遺憾,人工智能要來(lái)了,,而且很有可能會(huì)取代很多人的工作,,假以時(shí)日,皮膚科的人工智能醫(yī)生將會(huì)取代很多人的工作,。

  目前,,中國(guó)最缺的醫(yī)生是病理科,很遺憾,,屆時(shí)病理科和影像科醫(yī)生的工作也有可能被人工智能搶走,,而且它們的水平將會(huì)高于大多數(shù)普通醫(yī)生。

  再看看我從事的婦產(chǎn)科,,有很多常規(guī)工作將來(lái)都可以用人工智能來(lái)完成,,根本不需要那么多的醫(yī)生了。

  宮頸癌的篩查:醫(yī)生收集宮頸脫落細(xì)胞以后,,機(jī)器可以自動(dòng)制片,,自動(dòng)判別是否有癌細(xì)胞。在宮頸細(xì)胞良惡性方面,,至少80-90%的病理醫(yī)生的工作可以被人工智能取代,。

  產(chǎn)科超聲:在胎兒畸形的篩查與診斷方面,北美的普遍做法是由一般的Sonographer超聲技師來(lái)按照標(biāo)準(zhǔn)的切面截圖保留,,然后由MFM母胎醫(yī)學(xué)專家審讀,、寫報(bào)告。理論上講,,這些超聲截面圖的審讀是可以由人工智能來(lái)完成的,,原理類似于人工智能對(duì)CT和MRI片子的解讀和判斷。

  胎心監(jiān)護(hù):胎心監(jiān)護(hù)結(jié)果的解讀和判斷也完全可以由人工智能完成,。

  機(jī)器比人可靠,,更精準(zhǔn),而且它還不會(huì)疲勞,,隨著算法的不斷進(jìn)步和數(shù)據(jù)的不斷積累,,人工智能的水平會(huì)越來(lái)越高,會(huì)從現(xiàn)在的幫助人類做判斷,,演變到代替人類做判斷,。

  這個(gè)趨勢(shì)是不可逆的,也不可抵擋,,F(xiàn)DA也擋不住,。將來(lái)會(huì)有一個(gè)Breaking Point引爆點(diǎn),,過(guò)了這個(gè)引爆點(diǎn)以后,會(huì)出現(xiàn)醫(yī)生常規(guī)工作量斷崖式的下跌,。

  未來(lái)的情景將會(huì)是:Above average(高于平均水平)的醫(yī)生由AI做助理,,Below average(低于平均水平)的醫(yī)生是做AI的助理。

  當(dāng)然,,那些非標(biāo)準(zhǔn)化,、充滿不確定性以及人工操作的臨床工作,還是人工智能無(wú)法替代的,。


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