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智能診斷：取代醫(yī)生的前景

2018-10-17 10:05

目前，人工智能在醫(yī)療行業(yè)中已經(jīng)開始得到開發(fā)和應(yīng)用。從智能診斷到智能治療，從健康管理到藥物研發(fā)，人工智能都在發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。因此，如何更好地利用人工智能加強(qiáng)醫(yī)療行業(yè)的能力，以及如何應(yīng)對(duì)人工智能對(duì)該行業(yè)的沖擊性影響和帶來(lái)的長(zhǎng)期性變革，將是未來(lái)醫(yī)療行業(yè)的重要發(fā)展課題。同時(shí)，人工智能在醫(yī)療行業(yè)的影響，最終也會(huì)逐漸擴(kuò)展至人們的日常生活中，從而對(duì)相關(guān)領(lǐng)域的社會(huì)問(wèn)題產(chǎn)生重要的影響。

從積極的方面來(lái)看，人工智能可以在很大程度上緩解長(zhǎng)期以來(lái)傳統(tǒng)醫(yī)療行業(yè)面臨的一系列問(wèn)題，如醫(yī)療資源的匱乏、醫(yī)療水平的地區(qū)差異、疑難雜癥的治療技術(shù)發(fā)展滯后等。同時(shí)，人工智能也很有可能改變?nèi)祟悓?duì)自身健康的認(rèn)識(shí)，并在很大程度上改善人們的生活方式。因此，在人工智能的助力之下，人類有希望解決醫(yī)療領(lǐng)域所面臨的許多技術(shù)難題和社會(huì)問(wèn)題，從而開辟出人類健康和醫(yī)療的廣闊新前景。

人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的巨大發(fā)展，首先得益于醫(yī)療數(shù)據(jù)的不斷積累和數(shù)據(jù)庫(kù)的不斷壯大，同時(shí)也得益于機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)的分析功能的不斷提升。在醫(yī)療行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用層面，表現(xiàn)最為明顯的領(lǐng)域便是智能診斷。

從主體上看，智能診斷的主體依然是醫(yī)療機(jī)構(gòu)或醫(yī)生個(gè)人，但是診斷所運(yùn)用的技術(shù)手段和判斷依據(jù)則發(fā)生了重要變化。從技術(shù)上看，智能診斷首先需要醫(yī)療機(jī)構(gòu)和人員利用現(xiàn)代信息技術(shù)收集并分析大量數(shù)據(jù)和信息，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)碼、重新構(gòu)架后存入數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，以為診斷疾病提供大量的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；其次，在遇到癥狀相似的病例時(shí)，人們通過(guò)病例分析工具和數(shù)據(jù)挖掘工具對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的信息進(jìn)行充分地分析與處理，運(yùn)用人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算方法，迅速找準(zhǔn)病例的數(shù)據(jù)依據(jù)，從而做出具有高度準(zhǔn)確性的診斷決策。

可以說(shuō)，智能診斷對(duì)醫(yī)療領(lǐng)域的改造是具有顛覆性的，因?yàn)樗粌H僅是一種技術(shù)創(chuàng)新，更是對(duì)醫(yī)療產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)力的變革。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，醫(yī)療資源匱乏的問(wèn)題，很可能通過(guò)智能診斷的應(yīng)用得以緩解。眾所周知，醫(yī)療資源的匱乏首先反映在診斷環(huán)節(jié)上，但即使是具備豐富工作經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)師，也需要借助先進(jìn)的醫(yī)療設(shè)備進(jìn)行病癥的判別。因此，一所醫(yī)院醫(yī)療診斷設(shè)備的差異能直接反映其醫(yī)療條件的好壞，也正是由于這個(gè)原因，發(fā)達(dá)與欠發(fā)達(dá)地區(qū)的醫(yī)院會(huì)在診斷環(huán)節(jié)出現(xiàn)較為顯著的差別。甚至即使等級(jí)同為三甲的兩家醫(yī)院，也會(huì)因?yàn)樵O(shè)備及醫(yī)師診斷經(jīng)驗(yàn)的差距而在診斷結(jié)果的精確性上顯出不同。

然而，人工智能技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展可能會(huì)填補(bǔ)該診斷技術(shù)的鴻溝。借助醫(yī)療大數(shù)據(jù)的發(fā)展，人們得以收集大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，并通過(guò)訓(xùn)練人工智能系統(tǒng)，使人工智能獲得了與專業(yè)醫(yī)生水平相當(dāng)?shù)脑\斷能力�？梢栽O(shè)想，如果一般的病例都能夠通過(guò)人工智能來(lái)進(jìn)行迅速的診斷，并開出相應(yīng)的治療藥物或治療方案，那么初級(jí)的醫(yī)療資源就可以獲得成倍的增長(zhǎng)。不過(guò)，智能診斷的作用不僅在于可以提供診斷，還在于可以根據(jù)病例的具體情況迅速提供更為精確的診斷，從而為精準(zhǔn)化醫(yī)療的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展奠定相應(yīng)的基礎(chǔ)。

目前，醫(yī)療診斷領(lǐng)域正在不斷加強(qiáng)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用，這將對(duì)一些醫(yī)學(xué)專業(yè)的具體從業(yè)者產(chǎn)生根本性的影響，甚至有的醫(yī)學(xué)專業(yè)可能會(huì)完全被人工智能所取代。2016年9月，哈佛醫(yī)學(xué)院的奧伯梅爾（Ziad Obermeyer）與賓夕法尼亞大學(xué)的伊曼紐爾（Ezekiel Emanuel）在《新英格蘭醫(yī)學(xué)雜志》（The New England Journal of Medicine）上發(fā)文，認(rèn)為醫(yī)療保健領(lǐng)域?qū)⒁驒C(jī)器學(xué)習(xí)的介入而在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域劃分出輸家和贏家，而病理學(xué)家和放射學(xué)家將不幸淪為前者。他們解釋道，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的深入發(fā)展與應(yīng)用，對(duì)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域?qū)a(chǎn)生以下兩個(gè)方面的影響。

首先，人工智能將取代放射科醫(yī)生和解剖學(xué)家。這兩個(gè)專業(yè)原本要求操作者如同精準(zhǔn)的機(jī)器人一樣進(jìn)行模式識(shí)別的工作。然而，隨著圖像數(shù)據(jù)集與計(jì)算機(jī)視覺(jué)大規(guī)模地深度結(jié)合，人們只要擁有足夠的數(shù)據(jù)信息，搭載機(jī)器學(xué)習(xí)功能的設(shè)備就能夠熟練地做出診斷。目前，放射科機(jī)器設(shè)備的相關(guān)算法已經(jīng)能夠替代醫(yī)生檢視乳房X光片，未來(lái)其準(zhǔn)確性甚至將超過(guò)人類。

傳統(tǒng)觀點(diǎn)認(rèn)為，由于放射科醫(yī)生的工作需要太多的專業(yè)技能，而且工作性質(zhì)過(guò)于復(fù)雜，所以不可能被機(jī)器取代。然而，伴隨著模式識(shí)別軟件的發(fā)展，以及醫(yī)學(xué)影像識(shí)別技術(shù)的進(jìn)步，人工智能可能比經(jīng)驗(yàn)豐富的放射科醫(yī)生更能準(zhǔn)確地診斷病情。2017年7月，在國(guó)際肺結(jié)節(jié)檢測(cè)大賽中，來(lái)自中國(guó)阿里云的ET對(duì)800多份肺部CT樣片進(jìn)行分析，最終，ET在7個(gè)不同誤報(bào)率下發(fā)現(xiàn)的肺結(jié)節(jié)召回率為近90％，奪得冠軍并打破了世界紀(jì)錄。

其次，人工智能將進(jìn)一步提高診斷的準(zhǔn)確性。2015年的一篇論文顯示，幾個(gè)不同病理學(xué)家對(duì)乳腺癌診斷的一致率只有75％。在不典型的乳腺癌診斷中，這個(gè)比例更是下降到不到50％。顯然，依賴人工而做出的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析存在明顯缺陷。一方面，醫(yī)生一般依靠以往的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行診斷，而經(jīng)驗(yàn)總是有局限的。另一方面，一個(gè)醫(yī)科學(xué)生必須經(jīng)過(guò)十幾年的訓(xùn)練，才能勝任病理學(xué)家的工作。

由此可見，準(zhǔn)確的診斷在醫(yī)療資源匱乏的地區(qū)，簡(jiǎn)直是一種奢望。目前，醫(yī)療機(jī)構(gòu)廣泛使用電子膠片使得醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)快速增長(zhǎng)，美國(guó)的醫(yī)療數(shù)據(jù)年增長(zhǎng)率達(dá)到了63％，中國(guó)也達(dá)到了近三成。但是，放射科醫(yī)生的年增長(zhǎng)率兩國(guó)均不足5％，遠(yuǎn)低于影像數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)幅度。這意味著影像醫(yī)師的工作量增大，而相應(yīng)地很可能會(huì)造成診斷準(zhǔn)確性的下降，人工智能技術(shù)所提供的影像判斷則能彌補(bǔ)這一需求缺口。

由此可以窺見，人工智能在醫(yī)療診斷領(lǐng)域具有廣闊的發(fā)展前景。目前智能診斷應(yīng)用中最重要的便是對(duì)于癌癥的診斷。眾所周知，癌癥是醫(yī)學(xué)領(lǐng)域最大的挑戰(zhàn)之一，也是智能診斷發(fā)展的重點(diǎn)所在，智能診斷在癌癥領(lǐng)域的應(yīng)用有以下三個(gè)方面。

第一，有效確定乳腺癌細(xì)胞的位置。2012年，谷歌科學(xué)比賽將第一名授予一位來(lái)自威斯康星州的高中生。這名高中生通過(guò)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，在760萬(wàn)個(gè)乳腺癌患者樣本數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了一種確定乳腺癌細(xì)胞位置的算法，能夠幫助醫(yī)生進(jìn)行活體組織檢查，其準(zhǔn)確率高達(dá)96％，超過(guò)目前�？漆t(yī)生的平均診斷水平。與此同時(shí)，商業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展則更進(jìn)一步。2017年，來(lái)自谷歌與Verily公司的科學(xué)家們開發(fā)了一款能診斷乳腺癌的人工智能產(chǎn)品。病理學(xué)家的診斷準(zhǔn)確率僅僅為七成，而這一人工智能產(chǎn)品的準(zhǔn)確度接近90％，完全超過(guò)了人類的水平。

第二，提高肺癌診斷的準(zhǔn)確率。一項(xiàng)較早的實(shí)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)表明，人工智能對(duì)肺癌的診斷準(zhǔn)確率為90％，而人類醫(yī)生的準(zhǔn)確率只有50％。專業(yè)算法不僅能夠?yàn)獒t(yī)生提供參考性的意見，還能捕捉到醫(yī)生經(jīng)常忽視的一些內(nèi)容，例如腫瘤。2016年《自然通訊》（Nature Communications）上發(fā)表的一篇論文，證明了經(jīng)過(guò)培訓(xùn)的計(jì)算機(jī)可在評(píng)估肺癌組織切片時(shí)比病理學(xué)家更加精確。研究人員利用兩千多張肺癌基因圖譜和相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)訓(xùn)練計(jì)算機(jī)軟件程序，使其可以確定肉眼難以觀察到的癌癥特異性特征。

第三，利用智能診斷技術(shù)提高皮膚癌診斷的準(zhǔn)確率。2017年1月，《自然》（Nature）雜志上刊載的文章表明，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)能夠?qū)ζつw病專家進(jìn)行診斷水平的評(píng)估分類。實(shí)驗(yàn)人員首先讓深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析學(xué)習(xí)了近13萬(wàn)張皮膚病的圖片，之后，20位人類醫(yī)生與機(jī)器醫(yī)生展開了皮膚癌診斷能力比賽。比賽共分為兩輪，第一輪區(qū)分良性脂溢性角化病和角質(zhì)細(xì)胞癌，第二輪區(qū)分良性痣和惡性黑素瘤。最終，機(jī)器人醫(yī)生正確識(shí)別的綜合靈敏度超過(guò)90％，打敗了人類醫(yī)生。該實(shí)驗(yàn)表明，在皮膚癌診斷領(lǐng)域，機(jī)器診斷的準(zhǔn)確率已經(jīng)達(dá)到了人類醫(yī)學(xué)專家的水平。

在智能診斷領(lǐng)域，推動(dòng)人工智能具體應(yīng)用的主要力量，是重要的科技類企業(yè)，其中最具代表性的是IBM。Watson機(jī)器人是IBM在智能診斷領(lǐng)域的前沿產(chǎn)品，這個(gè)強(qiáng)大的AI系統(tǒng)在醫(yī)療領(lǐng)域深耕多年。相對(duì)于人類醫(yī)生，Watson機(jī)器人在疾病診斷工作中具備更多的優(yōu)勢(shì)。

首先，Watson可以將人類歷史上所有已知的疾病和藥物信息全部存儲(chǔ)在不斷更新的數(shù)據(jù)庫(kù)中。其次，Watson能完整地測(cè)試患者的整個(gè)基因組，了解其病史以及親朋好友的基因組和病史，還可還原患者近期的行動(dòng)軌跡，從而完整展示患者的個(gè)人疾病和基因狀況，包括一些重要關(guān)聯(lián)人的信息。再次，Watson所展示的是診斷對(duì)象在一個(gè)時(shí)間段內(nèi)的動(dòng)態(tài)信息，而不僅是靜態(tài)信息，并通過(guò)匯聚不同類型的信息，還原患者的完整圖景。此外，人工智能可以隨時(shí)隨地、永不停歇地工作，相比人類醫(yī)生需要階段性的休息，這是醫(yī)療機(jī)器人的一個(gè)明顯優(yōu)勢(shì)。

最后，Watson不僅對(duì)診斷指標(biāo)等外部信號(hào)的判斷正確率高于人類醫(yī)生，還能有效分析人類醫(yī)生不易敏銳判斷的內(nèi)部指標(biāo)，如實(shí)時(shí)的血壓、腦部活動(dòng)和其他生物統(tǒng)計(jì)資料。Watson系統(tǒng)主要專注于癌癥診斷領(lǐng)域，診斷范圍包括乳腺癌、直腸癌、肺癌、宮頸癌和胃癌等，也涵蓋了糖尿病、心臟病等重大疾病，這些覆蓋領(lǐng)域也在不斷拓展。值得一提的是，Watson在中國(guó)的商業(yè)化運(yùn)作也開始逐步落地，未來(lái)的規(guī)�；瘧�(yīng)用十分值得期待。

醫(yī)學(xué)影像與人工智能技術(shù)的結(jié)合是數(shù)字醫(yī)療領(lǐng)域的新型分支。這一分支的發(fā)展無(wú)論對(duì)患者還是對(duì)醫(yī)院而言，幫助都是巨大的�；颊呖梢愿斓孬@得準(zhǔn)確的X光、B超、CT等影像診斷結(jié)果，同時(shí)能夠得到更準(zhǔn)確的治療；醫(yī)生能夠更快地讀取影像信息，從而進(jìn)行輔助診斷；醫(yī)院也將通過(guò)云平臺(tái)的支持，建立大型數(shù)據(jù)庫(kù)，進(jìn)而降低診斷成本。