“醫(yī)術”超過年輕醫(yī)生
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“人工智能醫(yī)生”來了

2019-03-22 07:43:57

來源: 人民日報

近日,門診導診機器人“小醫(yī)”在河北省邯鄲市中心醫(yī)院東區(qū)門診大廳正式上崗,呆萌外表和有趣互動吸引不少患者圍觀。 郝群英攝

  “醫(yī)術”超過年輕醫(yī)生

  經過不斷訓練的“人工智能醫(yī)生”,“眼睛”“耳朵”“大腦”日益發(fā)達,涉及病種越來越多、領域越來越寬

  會“看”影像,會“讀”病歷,會“動”手術,會“做”檢查,還會給出臨床診斷建議;“醫(yī)術”超過年輕醫(yī)生,一些領域能與資深醫(yī)生比肩。它,就是“人工智能醫(yī)生”。

  跟人類醫(yī)生一樣,“人工智能醫(yī)生”也是通過望、聞、聽等手段看病。

  以肺部結節(jié)為例,小到1毫米的病灶,閱片醫(yī)生需要一張張看CT影像圖片來找,并推斷出大小、密度。資深閱片醫(yī)生平均10分鐘讀1張,大型醫(yī)院每天片子超過10萬張,閱片醫(yī)生的工作緊張而繁重。如今,一些醫(yī)院開始引入人工智能系統(tǒng)篩查,閱片時間降至1分半。

  “人工智能醫(yī)生”不僅效率很高,在診病方面更加精細、全面。在華中科技大學同濟醫(yī)學院附屬協(xié)和醫(yī)院,由依圖醫(yī)療開發(fā)的人工智能系統(tǒng)不僅可以檢測肺結節(jié)病灶,還能對病灶性狀進行多維度描述,包括大小、體積、密度、CT值,結節(jié)表征可涵蓋6種常見的良惡性征象——分葉、毛刺、胸膜凹陷、空洞、空泡、鈣化。阿里健康開發(fā)的系統(tǒng)則將周邊病癥一起篩查,包括肺道泡、動脈硬化、淋巴帶化、肺密度增高、索條等。

  人工智能裝上“眼睛”,可以閱讀標準化的圖像,篩查出病灶。華中科技大學同濟醫(yī)學院附屬協(xié)和醫(yī)院臨床考驗了這名“人工智能醫(yī)生”,發(fā)現(xiàn)其檢出率達95.78%,誤報率卻僅有2.63%。2018年,該院60名影像科醫(yī)生通過AI系統(tǒng)判讀影像病例超過了15萬份。

  除此之外,“人工智能醫(yī)生”還能查食管癌、糖尿病視網(wǎng)膜病變、結直腸腫瘤、乳腺癌等疾病,甚至還可以查兒童骨齡,技術水平不亞于資深醫(yī)生。

  人工智能還有靈敏的“耳朵”。在安徽省合肥市廬陽區(qū),科大訊飛智醫(yī)助理已于2018年在社區(qū)衛(wèi)生服務機構上崗,在醫(yī)患交流過程中,智醫(yī)助理通過大數(shù)據(jù)和智能語音技術,生成并自動提取病歷,醫(yī)生還可查詢相似病例、臨床指南以及對癥藥品。目前,該系統(tǒng)已完成7000余人次的輔助診斷建議。

  最近,“人工智能醫(yī)生”還裝上了“大腦”。在廣州婦兒中心,人工智能系統(tǒng)學會“讀懂”病歷,然后像人類醫(yī)生一樣,給出診斷。醫(yī)生將患者主訴、癥狀、個人疾病史、檢查檢驗結果、影像學檢查結果、用藥情況等信息輸入病歷文本,系統(tǒng)自動將自由病歷文本轉換成規(guī)范化、標準化和結構化的數(shù)據(jù)。人工智能系統(tǒng)“讀懂”病歷后,再給出診斷結果。

  “人工智能醫(yī)生”診斷準確率高嗎?以呼吸系統(tǒng)疾病為例,該人工智能對上呼吸道疾病和下呼吸道疾病的診斷準確率分別為89%和87%,對不同類型哮喘的診斷準確率在83%到97%之間。

  經過不斷訓練的“人工智能醫(yī)生”,“眼睛”“耳朵”“大腦”日益發(fā)達,涉及病種越來越多、領域越來越寬,包括臨床助理、輔助診療、醫(yī)學影像、基因檢測、健康管理等。

  人工智能靠海量數(shù)據(jù)

  各個學科數(shù)據(jù)的標準化程度,影響著人工智能的應用程度。各個醫(yī)院設備不一樣,數(shù)據(jù)維度也不一樣

  醫(yī)生長本事,一靠醫(yī)學專業(yè)院校學習,二靠臨床經驗積累。“人工智能醫(yī)生”靠什么?靠海量數(shù)據(jù)、云計算能力。“吃”完數(shù)據(jù)之后,經過不斷訓練臨床思維,系統(tǒng)就可以像人類醫(yī)生一樣看病了。

  “吃”了海量數(shù)據(jù)后,機器不僅可以當醫(yī)生,而且可以做科研、教學、管理等,幫助醫(yī)生和醫(yī)院提升科研水平,提高診療能力。

  在四川大學華西醫(yī)院,依圖醫(yī)療納入該院2009年至今收治的肺癌患者的全維度脫敏臨床數(shù)據(jù),打通臨床門診、住院、病歷、病理等多個系統(tǒng)數(shù)據(jù),建立了國內首個肺癌臨床科研智能病種庫。有了這個病種庫,醫(yī)院多個與肺癌診療相關的科室研究能力大大提升,其他醫(yī)聯(lián)體機構也受益匪淺。

  阿里健康人工智能醫(yī)療升級到了2.0版本,除了臨床,還有文本科研、影像科研平臺功能,提供虛擬病人、VR模擬手術用于教學。

  在河南郟縣任莊村衛(wèi)生室,記者看到了微醫(yī)人工智能輔診系統(tǒng)——全科輔助診療系統(tǒng)、懸壺臺中醫(yī)智能診療系統(tǒng)。村醫(yī)張巧芬簡單輸入患者的基本癥狀、病史等,馬上就能看到相關危重病、常見病可能提示。“我們平時很少接觸到危重病,但心里還是擔心萬一誤診了,會耽誤村民治療。”

  據(jù)介紹,這一全科輔助診療系統(tǒng)通過學習超過500萬份文獻、千萬份病歷和健康檔案,目前已覆蓋2000多個病種、5000多個癥狀,命中率達到90%。懸壺臺中醫(yī)智能診療系統(tǒng)累計輔助開方量已超過200萬張。

  “基層醫(yī)生服務能力不強,人工智能輔助診療能彌補資源不足的問題,提升醫(yī)生服務水平。”中國社科院人口與勞動經濟研究所社會保障研究室主任陳秋霖認為,醫(yī)療人工智能可以提高醫(yī)療診斷的精準程度,也可以替代一些高精尖手術中的操作,還可以在一些醫(yī)療服務中替代部分人力資源,從而降低醫(yī)療費用。

  人工智能學習的數(shù)據(jù)從臨床來,還得轉換成結構化格式,然后做出模型,按照臨床診療思維訓練、學習,算出結果。數(shù)據(jù)是關鍵,各個學科數(shù)據(jù)的標準化程度,影響著人工智能的應用程度。

  依圖醫(yī)療總裁倪浩告訴記者,醫(yī)療數(shù)據(jù)不標準是一個普遍性的問題。雖然影像是標準化較好的一批數(shù)據(jù),但不同醫(yī)院還是差別很大。各個醫(yī)院設備不一樣,數(shù)據(jù)維度也不一樣。高質量的數(shù)據(jù)非常少見,需要花費更多的算法,先將數(shù)據(jù)結構化才能使用。

  2018年,中國工程院院士、上海交通大學醫(yī)學院附屬瑞金醫(yī)院副院長寧光帶領團隊與阿里健康人工智能實驗室共同研發(fā)“瑞寧助糖”人工智能醫(yī)生。在推進過程中,寧光也發(fā)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的問題,如標準數(shù)據(jù)缺乏,疾病診斷標準不統(tǒng)一,隨訪數(shù)據(jù)散落在各個醫(yī)院,數(shù)據(jù)普適性較差等。

  數(shù)據(jù)標準化程度與學科成熟程度、診斷所需外部條件有關。比如影像領域從起步就是統(tǒng)一標準,數(shù)字化發(fā)展程度也比較高;皮膚科診斷比較依賴于圖片和視頻識別病灶等等,這些學科人工智能發(fā)展較快。

  機器與醫(yī)生協(xié)同看病

  醫(yī)療并不只是診斷和治療,還涉及醫(yī)生和患者之間的互動,尤其是醫(yī)生對患者的安慰具有不可替代的作用

  人工智能醫(yī)用,是否會代替醫(yī)生?可以肯定,目前還不會。

  2017年,國務院新一代人工智能規(guī)劃提出,“開發(fā)人機協(xié)同的手術機器人、智能診療助手”“研發(fā)人機協(xié)同臨床智能診療方案”。這意味著,人工智能只是醫(yī)生的助手。

  一些人工智能研發(fā)人員提出,只有了解醫(yī)生的心理和臨床思維,讓人工智能學會這種思維,才是真正的醫(yī)療人工智能。然而,這個難點似乎不好突破。

  “我對完全由機器來進行診斷,持一定的懷疑態(tài)度,未來還需要進一步檢驗。因為醫(yī)療并不只是診斷和治療,還涉及醫(yī)生和患者之間的互動,尤其是醫(yī)生對患者的安慰具有不可替代的作用。”陳秋霖說。

  未來,“人工智能醫(yī)生”也許與人類醫(yī)生一起上崗工作。記者體驗了這種服務模式。在北京影像云平臺上,人工智能系統(tǒng)對基層醫(yī)院上傳的30名患者近9000張肺結節(jié)CT影像進行智能檢測和識別,將第一輪篩查出的疑似結節(jié)標記出來,作為輔助診斷結果,提供給4名放射科醫(yī)生進行審查。醫(yī)生審查后認為可以采納,即對報告簽字。

  在這種新的服務模式中,仍由醫(yī)生來做最終決策。一些臨床醫(yī)生表示:首先必須確保人工智能產品技術過硬,給出合理的診斷建議;其次還要進行培訓,轉變觀念,適應新的服務模式。醫(yī)生的認可和引導,將提高患者對人工智能系統(tǒng)的信任度。

  目前,醫(yī)療人工智能行業(yè)的發(fā)展還面臨問題。“醫(yī)療各個領域數(shù)據(jù)沒有互聯(lián)互通,最后形成的只是數(shù)據(jù)大,而不是大數(shù)據(jù)。醫(yī)療人工智能既需要醫(yī)療人才,也需要人工智能人才。目前,發(fā)展比較好的企業(yè)或者非常好的一些項目,都由這兩方面的人才來推進。”陳秋霖說,因涉及個人隱私的保護,有必要界定醫(yī)療數(shù)據(jù)的產權,產權清晰有利于實現(xiàn)互聯(lián)互通。

  可以預見,未來人類將離不開“人工智能醫(yī)生”。那時的醫(yī)療不再是“排隊醫(yī)療”,而是“秒醫(yī)療”“精準醫(yī)療”“個性醫(yī)療”。(記者 李紅梅 制圖:蔡華偉)

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