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人工智能医疗:更快捷更精准 除去额外负担

时间:2016-09-06 来源:本站整理 我要评论

       智能医疗可帮助医生减少误诊率

  东京医科大学附属医院的病房里躺着一位身患癌症的六十多岁阿姨。这位患者,在此接受治疗已长达数月,病情却无丝毫好转。这让医生们感到有点手足无措。无奈之下,医疗团队通过借助IBM 公司的沃森智能程序帮忙——这是一台曾在智力问答节目《危险境地》中打败人类冠军的超级计算机。医生们把患者的病症信息输入到沃森中,并在肿瘤数据库中进行搜索,结果发现,这是一种罕见的继发性白血病。医疗团队据此改换了治疗方案。没过多久,那位患者就病愈出院了。

人工智能医疗:更快捷更精准 除去额外负担

  一位医生告诉日本时报的记者,沃森几分钟就能搞定的事,换医生去诊断,得花上几周。“要说是人工智能救了那位患者的命,可能有点夸张,但它确实一下子就给出了我们想要的数据。”

  这就是智能医疗未来的样子吗?让我们来看看,研究人员梦寐以求的人工智能机器能做什么:能诊断人体健康状况,向医生建议治疗方案,甚至能预测出病人的健康状况会如何改变。而它最大的优势,不是速度快,而是准确率高。

  今年早些时候发布的一份研究结果发现,医疗事故为美国第三大致死原因。其中,相当一部分人死于误诊。

  Herbert Chase 在位于纽约的哥伦比亚大学生物医学信息学院工作。他表示:“人们的健康状况太多样化了,论文也更新地非常快,一个初级护理医师很难把它们全都记下来。我们设计的机器已经能做医生力所不能及之事,一台机器可以诊断出几十种医生无法诊断出的病情。”

  Chase 曾提议建立一个 IBM 沃森小组。现在,他在设计一种算法,可从医生的笔记中找到可能会发展为多功能硬化症的蛛丝马迹,最终建立一个程序,计算出每个人会有多大风险患上多功能硬化症。他设想,未来的软件可以自动分析每个人的电子健康数据,以此发出警告或提供建议。

  “机器给出建议,人们参考建议做出行动,这是一种合作伙伴的关系。”但是鉴于人类疾病种类太过庞杂,“算法需要一步步地建立起来。”

  其他成果与现存问题

  近日,来自斯坦福大学的研究小组公布了一种新的机器学习算法,可用来检查感染了癌症细胞的肺部组织幻灯片。运用该技术,计算机可显示出每张幻灯片的个体特征,如细胞大小,形状,结构等等。它还可以从样本中区分出一个人经过医疗诊断后的存活时间长短——是短短几个月,还是更久。通过测试历史数据,该算法被证实确有成果。所以,从原则上讲,人工智能已可以应用于诊断人体健康状况。

  而在众多医疗人工智能工具中,幻灯片阅读器仅是其中之一。

  上周,机器学习及医疗保健会议在洛杉矶举行。会议中,研究人员向人们展示了新型算法:可以检测癫痫、预知肾病和心脏病的发展状况、发现孕妇和新生儿的异常身体状况。在一个编程比拼中,与会者用自己设计的人工智能来听心跳频率,以区分正常节奏和异常节奏。

  不过,其他医疗诊断项目使用的信息资源却较为模糊和间接:微软7月份发布新算法,通过网页搜索来推测谁患有胰腺癌。谷歌旗下的Deepmind公司大量使用英国国家卫生署的匿名数据,设计新型人工智能,以更快解决严峻的眼疾问题。不过,该项目又引发一个新的问题——商业公司购买健康数据的价格是不是太低了。

  虽然人工智能诊断对医生有极大帮助,但问题是,医学专家们愿意使用这个新手段吗?目前,人们还需要更多证据来证明,计算机预测确能帮助人们改善健康状况。

  有些人担心,人工智能诊断技术的发展,会使医生过度诊断,过度试验,结果会适得其反。即使算法正常运行,如何将其与临床实践完美结合的问题依然存在。医生们工作已经很劳累了,他们不希望人工智能再来加重他们的工作负担。

  专家观点

  Chase 认为,人工智能最后应该和电子健康数据记录结合,这样向机器寻求治疗建议就会和获取病人相关数据一样,成为日常工作的一部分了。

  “医生要让人工智能帮助自己完成任务,就意味着他们必须得承认自己偶尔会犯错。”

  其实,市面上早有可以帮助诊断的app,如Isabel——它可为医生提供一个联网清单,在其录入症状和检验结果后,作出准确诊断,防止医生忽略可能存在的罕见疾病,造成误诊。但 Chase 表示,这种方法尚未普及。原因是:只有不给医生造成任何时间压力,人工智能才能在此领域大获成功。

  Leo Anthony Celi 是贝斯以色列女执事医疗中心特护病房的的医生。他说,人工智能大范围应用于医疗领域,还存在一定的社会阻力。有了人工智能的帮忙,医生将更像一名“船长”。大部分日常工作,要么让机器完成,要么交给训练有素的护士、医疗电子或医师助手。想达到这样的工作方式,医生首先要退一步,承认机器在某些领域确实比人做得好。这很困难。因为无论是医学院教授还是患者,每个人都希望医生总是给出一个最正确的回答。

  Celi表示,人们的观念需要转变,应该更尊重大数据和人工智能在医疗领域潜力。只有如此,机器和人类才能发挥所长,各尽其能。他说:“医生和病人的交流能力是无可取代的。医生应更专注于他们能精益求进的事,比如,和患者多沟通,引导他们说出自己的价值观和预设医疗指示。至于复杂决策,就交给机器来做,这方面我们真的不擅长。”
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