一種新的醫(yī)生已經(jīng)入駐檢查室,還沒有名字。事實上,這些醫(yī)生甚至連臉都沒有。人工智能已經(jīng)進入世界各地的醫(yī)院。那些對機器人收購心存警惕的人沒有什么可擔(dān)心的;人工智能在醫(yī)療保健方面的應(yīng)用,并不一定會使人類思維與機器之間發(fā)生沖突。人工智能在檢查室里擴張、增強,有時會緩解醫(yī)生緊繃的神經(jīng),這樣醫(yī)生就可以為病人更好的服務(wù)。
被稱為“未來醫(yī)學(xué)家”的Bertalan Meskó,將人工智能視為“21世紀(jì)聽診器”。他的評估可能比預(yù)期的更準(zhǔn)確。雖然各種技術(shù)和測試為他們提供了診斷和治療患者所需的全部信息,但醫(yī)生已經(jīng)負(fù)擔(dān)了過重的臨床和行政責(zé)任,并且對大量可用信息進行分類是一項艱巨的任務(wù),幾乎是不可能完成的任務(wù)。
這就是21世紀(jì)聽診器存在的意義。
盡管如此,人工智能在醫(yī)學(xué)方面的應(yīng)用已經(jīng)超出了行政管理的工作范圍。從強大的診斷算法到精心設(shè)計的外科手術(shù)機器人,這項技術(shù)正在醫(yī)學(xué)界廣為人知。顯然,AI在醫(yī)學(xué)上占有一席之地,而我們還不清楚它的價值。想象一下人工智能是病人護理團隊的一部分,我們首先必須更好地理解人工智能如何達到人類醫(yī)生水平。如何比較準(zhǔn)確性? AI能夠做出什么具體或獨特的貢獻?人工智能在醫(yī)學(xué)實踐中非常有幫助,或者甚至是有害?只有當(dāng)我們回答了這些問題之后,我們才能開始預(yù)測,然后構(gòu)建我們想要的以AI為動力的未來。
AI VS人類醫(yī)生
雖然我們還處于發(fā)展的初期階段,但人工智能在診斷病人方面的能力已經(jīng)和醫(yī)生一樣了。英國牛津John Radcliffe醫(yī)院的研究人員開發(fā)出一種AI診斷系統(tǒng),在診斷心臟病方面,至少80%的時間里比醫(yī)生更為準(zhǔn)確。在哈佛大學(xué),研究人員創(chuàng)建了一個“智能”顯微鏡,可以檢測潛在致命的血液感染:人工智能輔助工具通過訓(xùn)練,在一系列100,000個圖像上獲得25,000張幻燈片處理染料,使細(xì)菌更明顯。 AI系統(tǒng)已經(jīng)能夠以95%的準(zhǔn)確率對這些細(xì)菌進行分類。日本橫濱昭和大學(xué)的一項研究顯示,一種新的計算機輔助內(nèi)鏡系統(tǒng)可以顯示結(jié)腸癌的潛在癌癥生長跡象,靈敏度為94%,特異性為79%,準(zhǔn)確性為86%。
在某些情況下,研究人員還發(fā)現(xiàn),人工智能在需要快速判斷的診斷挑戰(zhàn)中勝過人類醫(yī)生,如確定病變是否癌變。一項于2017年12月在美國醫(yī)學(xué)會雜志上發(fā)表的研究中,深度學(xué)習(xí)算法比時間緊迫的人類放射科醫(yī)生能夠更好地診斷轉(zhuǎn)移性乳腺癌。雖然人類放射科醫(yī)師在沒有時間審查病例的情況下可能表現(xiàn)良好,但在現(xiàn)實世界中,快速診斷可能會影響患者的生死。
當(dāng)然,IBM沃森(Watson)就具有這樣強大的診斷能力:當(dāng)挑戰(zhàn)從腫瘤細(xì)胞的遺傳數(shù)據(jù)中收集有意義的見解時,人類專家花了大約160個小時來回顧并根據(jù)他們的發(fā)現(xiàn)提供治療建議。沃森只用了十分鐘就提出了同樣可行的建議。谷歌最近公布了一款開源版本的DeepVariant,這是該公司用于分析基因數(shù)據(jù)的人工智能工具,在去年的“FDA真假挑戰(zhàn)”中,它是同類產(chǎn)品中最精確的工具。
人工智能在預(yù)測健康事件發(fā)生之前也比人類更好。今年4月,來自諾丁漢大學(xué)的研究人員發(fā)表了一項研究,結(jié)果顯示,通過對378,256名患者的大量數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練,自學(xué)成才的人工智能預(yù)測患者的心血管事件比目前的護理標(biāo)準(zhǔn)高出7.6%。為了讓這個數(shù)字更有前景,研究人員寫道:“在大約83000條記錄的樣本中,這相當(dāng)于可以額外挽救355名患者的生命。也許最值得注意的是,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的“假警報”也減少了1.6%,這種風(fēng)險被高估了,可能導(dǎo)致患者進行不必要的手術(shù)或治療,其中很多都是非常危險的。
在理解大量數(shù)據(jù)上,人工智能是絕對超過人類的。這正是精密醫(yī)學(xué)日益增長的領(lǐng)域所需要的。希望填補這個空白的是人類診斷項目(Human Dx),它將機器學(xué)習(xí)與醫(yī)生的實際經(jīng)驗相結(jié)合。該組織正在編制來自80多個國家的7,500名醫(yī)生和500家醫(yī)療機構(gòu)的輸入信息,以便開發(fā)一個系統(tǒng),使患者、醫(yī)生、組織、設(shè)備開發(fā)人員或研究人員可以訪問系統(tǒng),以便做出更明智的臨床決策。
更有“人情味”的心靈保健
總部位于波士頓的人工智能和行為分析公司Cogito的移動健康部門首席行為科學(xué)主管Skyler Place表示:“我認(rèn)為人工智能的價值在于增強人類的能力,而不是替代人類?!?/p>
Cogito一直使用人工智能語音識別和分析來改善許多行業(yè)的客戶服務(wù)交互。該公司進軍醫(yī)療行業(yè)的形式是Cogito Companion,一種追蹤病人行為的心理健康應(yīng)用程序。
該應(yīng)用程序監(jiān)測病人的手機是否有主動和被動的行為信號,如位置數(shù)據(jù),可能表明病人幾天沒有離開家,或通信日志,表明他們幾個星期沒有發(fā)短信或在打電話給任何人,(該公司聲稱,應(yīng)用程序只知道病人是否正在使用他們的電話打電話或發(fā)短信,它不追蹤用戶打電話或說什么)?;颊叩淖o理團隊可以監(jiān)視隨后的報告中的跡象,反過來可能會指示患者整體心理健康的變化。
Cogito已經(jīng)聯(lián)合全國各地的幾個醫(yī)療保健系統(tǒng)來測試這個應(yīng)用程序,該應(yīng)用程序已經(jīng)在退伍軍人中找到了一個特殊的位置。退伍軍人面臨社會孤立的高風(fēng)險,并可能不愿意與醫(yī)療系統(tǒng),尤其是心理健康咨詢接觸,由于社會恥辱感。 “我們發(fā)現(xiàn),應(yīng)用程序是建立信任的一種方式,以更廣泛的方式推動醫(yī)療保健行業(yè)的發(fā)展?!盤lace說。
這里是AI一展身手的地方:應(yīng)用程序還使用機器學(xué)習(xí)算法來分析“音頻檢查” - 病人的錄音(有點類似于音頻日記)。這些算法的設(shè)計是為了提取情緒線索,就像兩個人在說話一樣。 Place解釋說:“我們能夠建立符合人們說話方式的算法,比如能量、語調(diào)、對話中的動態(tài)或波動。
(機器人)手術(shù)刀下
在過去的幾十年中,人工智能在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域最具標(biāo)題性的應(yīng)用之一就是外科手術(shù)機器人的發(fā)展。
迄今為止,在大多數(shù)情況下,外科手術(shù)機器人(da Vinci最為人熟知)作為人類外科醫(yī)生的延伸,可從附近的控制臺控制設(shè)備。 2010年在蒙特利爾舉行了一項名為“世界第一”的更為雄心勃勃的手術(shù)之一。這是外科手術(shù)機器人和機器人麻醉師(名叫McSleepy)的首次表演。收集的數(shù)據(jù)反映了這些機器人醫(yī)生令人印象深刻的表現(xiàn)。
2015年,第一臺手術(shù)機器人進入手術(shù)室十多年后,麻省理工學(xué)院對FDA數(shù)據(jù)進行了回顧性分析,以評估機器人手術(shù)的安全性。研究期間有144人死亡,1,391人受傷,主要是由于技術(shù)上的困難或設(shè)備故障造成的。該報告指出,“盡管報告數(shù)量相對較多,但絕大多數(shù)手術(shù)成功,并沒有任何問題”。但是,更為復(fù)雜的手術(shù)部位(如心胸外科手術(shù))發(fā)生的事件數(shù)量“明顯高于”如婦科和普外科等領(lǐng)域。
患者可以起訴機器人嗎?由于技術(shù)還比較新,在這種情況下的訴訟構(gòu)成了一個合法的灰色地帶。傳統(tǒng)上,專家認(rèn)為醫(yī)療事故是醫(yī)師疏忽造成的,或者違反了明確的醫(yī)療標(biāo)準(zhǔn)。然而,疏忽的概念意味著人工智能本身缺乏的意識,而可以想象的是,機器人可以被認(rèn)為是某種性能標(biāo)準(zhǔn),那么這些標(biāo)準(zhǔn)就需要存在。
那么如果不是機器人的責(zé)任,那么該怪誰呢?患者家屬能否讓負(fù)責(zé)監(jiān)督機器人的人類外科醫(yī)生負(fù)責(zé)?或者應(yīng)該由制造機器人的公司負(fù)責(zé)?設(shè)計機器人的具體工程師?這個問題目前還沒有明確的答案,但這個問題需要早日得到解決。
放眼未來
在未來的歲月中,人工智能在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的作用將會越來越大:在埃森哲咨詢公司編寫的一份報告中,2014年人工智能在醫(yī)藥方面的市場價值為6億美元。到2021年,這一數(shù)字預(yù)計將達到66億美元。
行業(yè)可能會蓬勃發(fā)展,但我們不應(yīng)該急于或隨意地整合AI。這在一定程度上是因為對人類來說合乎邏輯的事物不屬于機器。
算法可能也會繼承我們的偏見,部分原因在于,用于訓(xùn)練人工智能的材料缺乏多樣性。在醫(yī)學(xué)上,機器接受的數(shù)據(jù)很大程度上取決于誰在進行研究,以及在哪里進行研究。白人男性仍在臨床和學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域占據(jù)主導(dǎo)地位,他們也在參與臨床試驗的患者中占絕大多數(shù)。
醫(yī)療決策的一個宗旨是,程序或治療的好處是否超過風(fēng)險。在考慮人工智能是否準(zhǔn)備與手術(shù)室的外科醫(yī)生保持平等的時候,一個小的風(fēng)險收益和平等分析將會有很長的路要走。
盡管有時我們擔(dān)心機器人會引領(lǐng)我們將人工智能整合進醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,但人類是在進行這些對話并最終推動變革的人。我們可以決定在哪里應(yīng)用人工智能,最好的方法可能是用老辦法。醫(yī)生們可以把人工智能作為一種工具,來開始構(gòu)建他們想要的未來——對他們和他們的病人來說最好的未來,而不是試圖預(yù)測未來20年醫(yī)生將會變成什么樣子。
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