就在幾天前，在北京一家醫(yī)院的腫瘤放射科，吳醫(yī)生將一位疑似肺癌患者的肺部掃描結(jié)果導(dǎo)入到了一個看起來很像Photoshop的軟件中。這其實是個基于人工智能算法的軟件，可以使用數(shù)千張掃描片訓(xùn)練過的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將掃描結(jié)果中可疑的結(jié)節(jié)用紅框標(biāo)注了出來。
吳醫(yī)生對軟件處理的結(jié)果仔細(xì)檢查了一遍，她更正了兩處假陽性的錯誤位點，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誤將
血管誤識別成了腫瘤。但是該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)同時也標(biāo)注出了一個她之前遺漏的結(jié)節(jié)，這個結(jié)節(jié)或許是早期疾病的征兆。
目前國內(nèi)正大力推進(jìn)人工智能算法在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用。美國及歐洲也存在著這樣的趨勢，但是國內(nèi)對于數(shù)據(jù)以及新技術(shù)的限制更少，并且對自動化的需求更加迫切。在中國大約每1000人會覆蓋1.5個醫(yī)生，而在美國這個數(shù)字是2.5。
國內(nèi)該領(lǐng)域的進(jìn)展非常迅速，根據(jù)北京一家咨詢公司YiouIntelligence的數(shù)據(jù)，國內(nèi)大約有130多家公司正在開發(fā)人工智能算法，并將其應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域。
而從下個月起，北京的一家醫(yī)院也將會使用人工智能算法處理所有肺部掃描數(shù)據(jù)，從而加速疾病篩查的過程。
去年工信部印發(fā)了人工智能三年計劃，力爭在2020年獲得重要突破，而人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用也是該計劃的重要組成部分。上個月IDC發(fā)布的一項報告預(yù)測到2020年中國的人工智能醫(yī)療服務(wù)市場將達(dá)到59億元。不僅是初創(chuàng)公司，國內(nèi)的科技公司巨頭也加入了這場爭奪戰(zhàn)，阿里巴巴以及騰訊均設(shè)有研發(fā)中心進(jìn)行人工智能診斷工具的研發(fā)。
除了政策導(dǎo)向，國內(nèi)公眾對于人工智能的態(tài)度和觀念也可能會使中國相比西方國家在人工智能落地方面的障礙更小，更容易憑借人工智能推進(jìn)醫(yī)療行業(yè)的健康發(fā)展。在西方國家人工智能的崛起對就業(yè)崗位的影響一直是醫(yī)生們所擔(dān)心的問題，但是大部分國內(nèi)的醫(yī)生卻非常希望能夠利用軟件將大部分重復(fù)性的勞動自動化。
盡管如此，人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域仍然存在著很大的障礙，這類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過復(fù)雜的運(yùn)算過程所得出的結(jié)論人類通常很難解釋，這就會引發(fā)很多問題，比如在使用人工智能進(jìn)行醫(yī)療診斷的過程中出現(xiàn)的事故究竟誰應(yīng)該負(fù)責(zé)。
研發(fā)能夠處理CT，X光等醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)的算法是國內(nèi)一個比較熱門的領(lǐng)域。影像學(xué)領(lǐng)域之所以受追捧是因為利用人工智能進(jìn)行圖片識別的技術(shù)現(xiàn)階段相對成熟。吳醫(yī)生使用的人工智能軟件是由北京的一家初創(chuàng)公司研發(fā)的，國內(nèi)已有超過20家醫(yī)院安裝了這一軟件，該公司匯總了超過180家醫(yī)院的數(shù)據(jù)，形成了一個龐大的網(wǎng)絡(luò)。
但是人工智能同時也能夠應(yīng)用于醫(yī)療行業(yè)的其他領(lǐng)域。呂醫(yī)生是北京的一名
口腔修復(fù)科醫(yī)生，他正在與清華大學(xué)合作研發(fā)能夠設(shè)計
義齒的人工智能算法。他們使用來源于教科書的義齒設(shè)計原則，以及醫(yī)生標(biāo)注過的三萬個真實案例對算法進(jìn)行訓(xùn)練。呂醫(yī)生說該算法設(shè)計出的義齒已經(jīng)能夠與經(jīng)驗豐富的醫(yī)生相媲美。因此他也計劃在今年下半申請評價該算法的臨床試驗。
北京的劉醫(yī)生是一名專注于淋巴瘤的醫(yī)生，他正在與清華大學(xué)的研究人員共同研發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對超聲數(shù)據(jù)進(jìn)行分析以檢測淋巴瘤病人因治療引起的血栓。如果能使用超聲波掃描篩查出仍然處于早期的靜脈血栓病人，就能夠?qū)Σ∪诉M(jìn)行及時的治療。但這也存在一個比較難解決的問題，醫(yī)院并沒有足夠的資源對每一位病人進(jìn)行篩查，通常只有在病人出現(xiàn)癥狀的時候才進(jìn)行檢測。
國內(nèi)的一些研究人員也在研究如何讓這些軟件自動學(xué)習(xí)醫(yī)學(xué)知識。去年科大訊飛與清華大學(xué)共同研發(fā)的曉醫(yī)順利通過了國家醫(yī)師執(zhí)照考試，而且得分超過了96%的應(yīng)試者。其實創(chuàng)建該類算法的難度并不在與擴(kuò)充軟件的知識面，而是要教會機(jī)器如何理解不同知識點的內(nèi)在聯(lián)系，并將其運(yùn)用于推理和決策過程。
這類算法的核心仍然是自然語言的處理，只是更加專注于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域。該類算法在解答多項選擇題時與人類選擇正確答案的過程完全不同。算法是通過計算文字間的統(tǒng)計學(xué)的相似性來尋找解答一個特定問題所需的證據(jù)的。
在對考試結(jié)果進(jìn)行詳細(xì)的分析之后發(fā)現(xiàn)了一些機(jī)器無法與人類抗衡的地方:常識以及倫理問題。機(jī)器算法回答這些領(lǐng)域問題的得分要低于全國的平均分。
清華大學(xué)的吳教授主導(dǎo)了這個研究項目，現(xiàn)在他正在探索該類算法應(yīng)用于臨床的方式。他同時也承認(rèn)這種方式并不會是在每一個醫(yī)生的電腦里都裝上這款軟件這么簡單。
但另一方面真正使用過這些軟件的醫(yī)生卻認(rèn)為這些工具對他們的工作幫助很大，比如吳醫(yī)生所在的醫(yī)院每天的門診量大約有一萬人次，所以她其實并沒有足夠的時間非常仔細(xì)的查看每一張片子，因此這些軟件確實可以幫他們減輕一些負(fù)擔(dān)，她這樣說。
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