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|AI内参|人工智能虽然不能治愈癌症,但已经改变
发布时间:2019-07-09 12:15

一年多前,人工智能(AI)在医学领域应用仍停留在概念上。现在,部分医院已转变思路,开始把AI融入日常诊疗实践中,希望利用病人数据改进医疗服务,使其更实惠和更有效。

 

可以预言:两年后,在临床上应用AI技术比过去10年总和还要多得多。不信的话,咱们可以拉钩打赌?

 

就在一年前,AI在医学领域的应用仍停留在概念上。每家医院都想利用AI亮点宣传自己,弥补其它方面不足。今天再忽悠AI替代医生或治愈癌症恐怕就言过其实了。

 

经过上一轮炒作,医院开始转变思路,把AI融入日常医疗实践中去,利用病人数据改进医疗服务,使其更有效,不可谓不为之。

 

AI在医疗领域里的应用算是包罗万象,比如,利用AI测算危及生命症状的发作;AI虚拟助手辅助患者遵守限制性饮食;预测患者可能住院时间以及再入院风险的程序等等。

 

数字健康专家认为,虽然AI技术仍不能应用治疗目前无法治愈的疾病,但AI已经达到了一个成熟技术的转折点,在医疗领域应用越来越切实可行。

 

美国Mercy Health机构副总裁斯图尔特博士乐观地认为,在未来两年里,可以看到AI技术在临床实践中的应用比过去10年总和还要多。

 

不可思议的是:很多人却没有意识到这一点!或许是AI技术的应用是悄无声息的。目前而言,其影响也是微妙的。就好像一个网站突然快速而精准地生成信息,一切皆在于幕后操盘手的内功。

 

AI技术的应用也引发了一系列有待解决的伦理问题。比如,基于有偏见的数据创建的算法如何保障其公正性?AI系统会不会插入“隐形”过滤器,以不正常方式改变医患关系?包括种族、肤色和经济状况等等。

 

当然,最坏的情形是第三方操纵算法, AI是否会骗过监管系统,或拒绝提供医疗服务呢?这些都是已知的未知。

 

鉴于如上担忧,医院和医生在选择AI应用时非常谨小慎微。许多人使用AI技术仅仅是为了提高效率,用于文书或账务管理。在AI辅助患者医疗服务决策方面,目前的AI算法和机器学习仅用于传达决策,不能直接执行。

 

例如,在Mercy Health机构里,医生和数据科学家正在使用AI算法检测脓毒血症的发病情况。脓毒血症是一种感染后并发症,美国每年约有25万人死于脓毒血症,医护人员若能及时发现,就可以采取积极应对措施。

 

波士顿贝斯以色列妇女医疗中心的领导们也准备推出一个AI新项目,利用亚马逊机器学习管理医院手术室排班日程。更确切地讲,这只能算是智能化,不是真正意义上的AI机器学习系统

 

从表面上看,这是一个很小的转变。但深入思考根据病人和医生的具体特点,对手术日程进行精准安排。由此,医院可以在每台手术中节省更多时间和费用,拓展更多手术,而无需额外投入,这就是智能化管理节省了成本。

 

贝斯以色列妇女医院CTO哈拉姆卡教授说:引入AI机器学习后,聘请的15名外科医生又释放出了30%的工作能力。提高工作效率不仅让医生获益增多,也有效地降低了手术成本。

 

哈拉姆卡的目标是通过AI智能化管理,在精确的地点和时间,为患者提供最恰当的医疗护理提服务。

 

AI技术推动了临床实践

 

医院使用AI技术的频率越来越高,得益于AI的迅速发展和成熟。自上世纪80年代以来,机器学习可以用于对海量非结构化信息(如医生笔记)进行梳理、整合分析。

 

斯坦福大学生物信息学副教授尼格姆·沙阿指出,AI技术已经有可能把来自不同机构的杂乱数据以一种可用的输入格式整合在一起,这样就实现可操作的预测。

 

最近,沙阿教授的团队开发了一款AI程序,预测患者在3至12个月内的死亡可能性。根据这些信息,临终关怀团队可以为这些患者提供量身订制的周到服务。

 

他们还开发了一个检测家族性高胆固醇血症的AI程序。家族性高胆固醇血症是一种罕见的遗传性疾病,患冠心病的风险增高20倍。90%患有家族性高胆固醇血症的患者没有得到及时诊治,通常会发展成为严重的心脏病。

 

AI系统不仅有助于鉴别患者健康问题,还能把医生、医保和药企整合在一起,为患者提供最佳药物治疗。虽然治疗费不菲,但与心脏病相比,格外的费用可以说是微不足道。

 

谨慎行事

 

虽然AI有望在医学领域里被广泛应用,但医生和医院一直谨慎行事。业界专家认为AI技术与医学两个领域之间存在根本的对立关系。前沿科技领域对新生事物敏感且高效,能将新产品在短期内实现商品化,并在最早时期打破行业规则。

 

在医疗实践中,医生采用新技术的速度相对较慢,必须投资花钱,用数据来科学证明一种新产品对病人是安全和有效的。

 

沙阿和他的团队正设计一个新程序来验证AI技术辅助医疗决策的有效性。他们希望通过增加对医生的培训,让医生了解AI能做什么,不能做什么?以及面临临床实践、医疗费用和伦理等挑战。

 

AI技术扩大应用带来的伦理问题也层出不穷。如果机器学习算法基于坏数据或缺乏多样性的数据,其得出结论可能不准确或带有偏见。

 

此外,如果现有的医学证据表明患有特定疾病的患者会在预测的时间内死亡,是基于AI参照数据得出结论,那么,申请新的治疗方案和专项治疗资金的请求可能因此会被拒绝。

 

沙阿教授认为解决这些问题的办法是针对这个问题展开社会广泛讨论,公布更多关于算法设计、训练和应用的信息。在可控环境下开展一些临床试验,并制定相关政策或伦理框架。

 

快速而广泛的应用

 

目前,关于AI的临床试验已在医院迅速而广泛的开展起来。其明确优势正是医院系统采用的原始驱动力。影像学和电子医疗健康档案相关领域的信息提取量也在稳步增长。

 

在成像技术方面AI技术开发人员已证实基于即时交叉引用大量信息的能力,在疾病检测或排除疾病方面,AI已经超越了人类的能力。

 

在电子健康档案应用中,一方面,许多医院渴望挖掘临床数据以获取信息;另一方面希望减轻医生和护士由于繁重工作而导致倦怠。针对信息过量的问题,层出不穷的新发现和不断变化的标准,医护人员越来越难与时俱进,甚至疲于应付。

 

医院的数据和新协议的数量和速度都在加快,虽然AI系统操作起来并非易事,但这项技术正迅速发展并越来越契合临床需求,医院和医生对此都表现出前所未有的浓厚兴趣。

 

AI技术发展到今天,终于有了足够数据和计算能力,可用于构建专用系统。未来让医生参与到这些系统设计和测试中来,将是一件极为重要且有意义的事情。

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虽然AI有望在医学领域里被广泛应用,但医生和医院一直谨慎行事。业界专家认为AI技术与医学两个领域之间存在根本的对立关系。前沿科技领域对新生事物敏感且高效,能将新产品在短期内实现商品化,并在最早时期打破行业规则。

沙阿教授认为解决这些问题的办法是针对这个问题展开社会广泛讨论,公布更多关于算法设计、训练和应用的信息。在可控环境下开展一些临床试验,并制定相关政策或伦理框架。


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