AI醫生或許不會真正到來！
“有時能治愈,常常去緩解,總是去安慰。”這句名言被認為簡潔地闡釋了醫學的本質,它鐫刻在長眠于美國撒拉納克湖畔的結核病療養先驅愛德華·利文斯頓·特魯多醫生的墓碑上。
一百多年過去了,醫學每天都在發生著革命性的變化,尤其在人工智能的賦能下,醫學的技術性得到了前所未有的提高。
有美媒日前稱,中國將人工智能運用于醫學領域的步子領先于美國,有130多家企業在利用人工智能提高中國醫療系統的效率,并暗示美國的企業應該更多地將AI應用于醫療領域。
2月20日,谷歌大腦研究人員宣布可以使用深度學習分析大量(數萬級別)的視網膜圖像,以此預測心血管疾病突發的風險,獲得人體解剖學和疾病變化之間的聯系。據稱,這是醫生此前完全不知道的診斷和預測方法。
AI醫師助理接棒人體健康“守護者”的推進過程,似乎已經開始讀秒,在深度學習、遷移學習等不斷涌現的新人工智能技術中,AI似乎很快就能盡數掌握醫生的技術,并可能更精深。頂級會計師事務所普華永道的相關報告認為,“人工智能最初可能被作為人類醫生的輔助措施來采納,持續性的互相配合將提高診療系統的準確性,未來人類將有足夠信心完全授權AI系統進行自主操作”。
把病人的身體和生命交給機器人……這樣的想象會不會讓特魯多醫生深深嘆息,又或者是擊節驚嘆?
初級階段: 距真正的“AI+醫療”尚有距離
“普華永道去年10月發布的全球AI報告分析了各個主要行業受人工智能技術發展的影響,認為影響最大的是醫療健康和生物制藥產業。”北京深知無限人工智能研究院CEO高迪說。實際上,從2011年開始,醫療領域一直在AI行業應用中位于前列,國際數據公司在其《全球半年度認知/人工智能支出指南》中將醫療人工智能列為2016年吸引最多投資的領域之一,這個趨勢并沒有減緩。
投資的熱度、業態的興盛,使得AI在醫療領域的應用幾乎月月刷新人們的認識——從最開始的人形“曉醫”為患者回答問題、初步分診,提供就診流程、科室位置等信息,到去年11月,科大訊飛“智醫助理”機器人以456分的成績通過了臨床執業醫師考試,再到“火眼金睛”的肺部結節等圖像識別系統的應用,AI落地醫療目前正在為一線醫生降低勞動強度,并幫助醫療資源覆蓋到偏遠地區。
盡管進步很大,但距離真正的“人工智能+醫療”還有一定的距離。目前很多案例并不流暢,北京深知無限人工智能研究院首席科學家、歐洲科學院院士漢斯·烏思克爾特坦言,人工智能以數據為生命線,目前連最基礎的醫學信息提取都是非常困難的事情。
“從非結構化數據當中提取信息,是非常重要的工作。非結構化數據可以是影像,也可以是文本。”漢斯說,將來源不同的數據與具體病例關聯,進而進行研究。“這些數據需要在機器內部互相理解,比如手術報告,醫生會以個性化的語言書寫,除了真相外,醫生還會寫下他懷疑的信息,否定的信息等,如何將這些信息提取出來,進行分門別類的分析呢?”漢斯介紹,很多醫療領域從業者已經建立了很大的知識庫,比如聯合醫療語言系統,這是一個非常大的知識體系,有18萬不同的概念,算是一個小型的“知識圖譜”,作為基礎架構更待共同完善。
漢斯表示,在醫學領域AI從3個方面大展拳腳:一是臨床研究,二是藥理學相關研究,三是幫助醫生衡量不同因素,依據數據提出建議。“我們把它叫作決策支持,而不是決策本身。”漢斯強調,因為最終的決策總是要由醫生做出的。
此外,也有另辟蹊徑的突破,漢斯講到,在柏林有一個病人手腳都不能動,通過腦機接口的科學實驗,機器幫助他與人進行溝通交流,有了機器和人腦的交互,他就可以重新和世界進行交流。
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