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人工智能將來會是醫(yī)生的助手還是對手?

2017年4月6日     來源:雷鋒網(wǎng)      編輯:KangChangKun      繁體
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人工智能發(fā)展越來越快,有一部分已經(jīng)運用到了醫(yī)療領(lǐng)域,給醫(yī)療帶來了方便,然而,隨著人工智能的發(fā)展,它會不會取代醫(yī)生的位置呢?

  去年 11 月的一個深夜,一位 Bronx 的 54 歲老婦來到哥倫比亞大學(xué)醫(yī)療中心,她說自己頭痛欲裂,視力已經(jīng)開始模煳,左手也變得麻木且不聽使喚了。醫(yī)生進(jìn)行初步檢查后決定對老婦的頭部進(jìn)行 CT 掃描。

  轉(zhuǎn)眼幾個月過去了,今年 1 月份的一個早晨,四位還在培訓(xùn)中的放射科醫(yī)生擠在醫(yī)院三樓的一臺電腦前。放置這臺電腦的房間沒有窗戶,除了屏幕的光,里面完全是漆黑一片,就像一片深海。四位醫(yī)生盯著屏幕看時,哥倫比亞大學(xué)的神經(jīng)放射科主任 Angela Lignelli-Dipple 正拿著鉛筆和平板電腦站在他們身后。他們可不是在搞什么秘密項目,主任只是在訓(xùn)練這些菜鳥醫(yī)生如何看懂 CT 掃描而已。

人工智能將來會是醫(yī)生的助手還是對手?

  “如果 CT 上大腦的區(qū)域變灰,我們很容易就能診斷出病人是否中風(fēng)了,”主任說道?!耙肴〉幂^好的治療效果,就必須趕在神經(jīng)細(xì)胞大量死亡前診斷出病因。”中風(fēng)一般因堵塞或出血引起,神經(jīng)放射學(xué)家有大約 45 分鐘的窗口期進(jìn)行診斷,這樣醫(yī)生才能及時采取干預(yù)措施,如溶解正在不斷膨大的凝塊。“如果你們當(dāng)時身處急診室,每分鐘都是極端寶貴的,因為大腦的某部分正在死亡,時間就是生命。”主任補充道。

  時間一分一秒流逝,主任看了看墻上的掛鐘,問道:“找到問題出在哪了嗎?”

  中風(fēng)通常是不對稱發(fā)展的,畢竟腦部供血會分左右,繼而細(xì)化為細(xì)小分支。不過,一旦出現(xiàn)凝塊或出血,就會影響一個分支,使大腦部分區(qū)域出現(xiàn)異常。隨著神經(jīng)細(xì)胞因為缺血而逐漸死亡,組織會略微腫脹,在掃描時,解剖結(jié)構(gòu)之間清晰的邊界可能會變模煳,最終組織會皺縮,并產(chǎn)生干燥的陰影。但需要注意的是,這塊陰影通常在中風(fēng)后幾小時或幾天才出現(xiàn),而這時醫(yī)生干預(yù)的窗口期已經(jīng)結(jié)束了。主任表示:“在這之前進(jìn)行掃描的話,你只能在 CT 圖像上看到一些蛛絲馬跡?!倍@就是中風(fēng)的前兆。

  好啦, 現(xiàn)在說回文章開頭提到的 54 歲老婦,她的 CT 掃描是對頭骨的橫切面切割額圖,看起來就像從底部一噼到頂?shù)奶鸸?。坐在電腦前的醫(yī)生們?yōu)g覽著圖層,把小腦、海馬區(qū)、島狀皮層、紋狀體、胼胝體、腦室等都分得清清楚楚。隨后,其中一名快 30 歲的男醫(yī)生在一張照片上停了下來,他拿鉛筆指著大腦右側(cè)邊緣區(qū)域說道:“這一塊有點不對勁,邊緣區(qū)域看起來有些模煳了?!辈贿^,對筆者來說,從這張像素不怎么清晰的模煳照片怎么能看出有用的信息啊,但那位男醫(yī)生顯然看到了一些不同尋常之處。

  “哪里模煳了?”主任問道?!澳隳苷f清楚點嗎?”

  這名醫(yī)生沒著急回答,他停下來在腦中組織了詞語,想想到底該怎么解釋。隨后,他聳聳肩表示:“它確實不太正常,我也不知道有什么毛病,只是看起來比較有趣?!?/p>

  接下來,主任又拿出了第二張 CT 片,這是第一張拍攝后 20 小時后掃描的。剛剛那位醫(yī)生指出的部位在這張片子中已經(jīng)腫脹的像葡萄那么大了,而且顏色也暗了下來。隨后主任又拿了一系列的片子讓他們看,圖中慢慢出現(xiàn)了一個明顯的灰色楔形區(qū)域。

  當(dāng)那位老婦到達(dá)醫(yī)院時,神經(jīng)科大夫試圖用溶栓類藥物幫她疏通動脈,但很遺憾,她來的太晚了。第一次掃描過去幾小時后,老婦就失去了意識,醫(yī)生趕緊將她送去 ICU 病房。兩個月后,老婦還是沒有好轉(zhuǎn),她的整個左側(cè)身體(從左臂到左腿)都癱瘓了。

  從小黑屋出來后,筆者跟著主任去了她的辦公室,我想知道醫(yī)生是怎么學(xué)習(xí)的,機器也能學(xué)會這些方法嗎?

  能力不是看書得來的

  筆者涉足醫(yī)學(xué)診斷行業(yè)并不晚,1997 年就在波士頓開始了臨床輪轉(zhuǎn)。為了更好地完成工作,我讀了一本有關(guān)醫(yī)學(xué)教育的經(jīng)典讀物,這本書將診斷行為明確分為四個階段:第一,醫(yī)生需要借助病人病歷和最新的體檢來搜集有關(guān)病人的疾病或身體狀況的事實;第二,整理以上信息并總結(jié)出一份可能病因的綜合列表;第三,通過對病人的詢問和初步測試完成所謂的“鑒別診斷”,即排除某種疾病的假設(shè)并增強另一種疾病的可能性。這一步,還要對疾病是否常見下定義,并結(jié)合病人既往病史對風(fēng)險和暴露情況進(jìn)行判斷(謹(jǐn)記“不可掉以輕心”的臨床思維),這樣列表中的可能病因就減少了;最后,醫(yī)生需要重新通過實驗室檢查、X 光或 CT 掃描來確認(rèn)假設(shè)。數(shù)十年來,這些步驟及實踐中出現(xiàn)的變體都如實出現(xiàn)在教科書中,我們也從一代代醫(yī)學(xué)院學(xué)生的身上看到了這幅圖景:他們從癥狀中尋找病因。

  不過,隨著從業(yè)經(jīng)歷的豐富,我很快發(fā)現(xiàn),真正的診斷可不像教科書上那么簡單。我所在醫(yī)學(xué)院的主任是一個優(yōu)雅的新英格蘭人,他總穿著拋光的便鞋,口音濃重,并以成為專家診斷醫(yī)師而自豪。在診斷時,他會要求病人表現(xiàn)出某種癥狀,如咳嗽。隨后他會靠在自己的椅子上思考片刻,然后嘴中冒出一串形容詞,如“微弱但刺耳”,“底噪有點大”,仿佛是在描述一瓶陳年波爾多紅酒。對我來說,這些咳嗽聲聽起來都一個樣,但我會不自覺地應(yīng)和這位主任,就像一個對品酒一竅不通但還要硬裝專家的傻瓜。

  這位主任的做法確實有其依據(jù),因為咳嗽分類學(xué)家會很快通過聲音來縮小可能的病因范圍。如醫(yī)生可能會認(rèn)為“這聲音聽起來像一種肺炎”或“充血性心力衰竭的濕疹”,隨后通過一系列問題,醫(yī)生就能判斷病人的大致情況,最后借助測試來證明自己的判斷,大多數(shù)情況下,醫(yī)院的“老司機”們準(zhǔn)確率還是非常高的。

  幾年前,巴西的研究人員研究了放射科醫(yī)生的大腦,為的就是理解他們到底如何做出診斷的。這些經(jīng)驗豐富的醫(yī)師在看 CT 圖像時是不是心里有一份“對照表”?或者說他們使用了“模式識別或非分析推理?”

  參與這次研究的放射科醫(yī)生共 25 人,他們被要求評估肺部的 X 光,而核磁共振成像機則會隨時跟蹤他們的大腦活動。X 光圖像在他們面前一晃而過,其中一些包含很常見的單一病理性損傷,如肺炎時出現(xiàn)的棕櫚狀陰影或積聚在肺內(nèi)襯層后面發(fā)暗且不透明的流體壁。第二組圖像中鑲嵌了動物的圖像來干擾,第三組則加入了字母表的字母輪廓。在測試時,這三組圖像會隨即展示給參與的 25 位醫(yī)生,他們必須快速說出圖像的屬性,而核磁共振機則一刻不停的監(jiān)視著醫(yī)生的大腦。測試結(jié)果顯示,醫(yī)生做出診斷的平均時間為 1.33 秒,而在分辨三種圖像時,大腦亮起的區(qū)域相同,即左耳附近的神經(jīng)元寬三角洲以及顱骨后基上方的蛾形帶。

  “我們的測試結(jié)果能支持這樣的假設(shè):醫(yī)生發(fā)現(xiàn)一種特征和已知病變的過程與日常生活中命名事物的過程相似?!毖芯咳藛T總結(jié)道。也就是說,識別病變與為動物命名的過程非常相似,當(dāng)你認(rèn)出一頭犀牛,你不會再想想其他替代動物,更不會將犀牛與獨角獸、犰狳和小象等動物弄混。對你來說,辨認(rèn)犀牛已經(jīng)是一種模式,而放射科專家也是如此。他們不需要沉思、回憶以及區(qū)分,他們看到的是一個常規(guī)現(xiàn)象。對我的主任來說,那些咳嗽聲音也像叮當(dāng)聲一樣容易辨認(rèn)。

  “紙上談兵”與“實踐出真知”

  1945 年時,英國哲學(xué)家 Gilbert Ryle 舉辦了一場影響力巨大的講座,其主題涉及兩大知識。一個孩子知道自行車有兩個輪子,輪子充氣,車通過踩踏腳踏板來獲得前進(jìn)動力。Ryle 將這種知識稱之為“書面知識”。不過,學(xué)習(xí)騎自行車光懂得這些可不夠,一個孩子要經(jīng)歷摔倒才能學(xué)會平衡,學(xué)會通過坑坑洼洼的路面。Ryle 將這種隱性的、體驗式的、基于技能的知識稱為“實踐知識”。

  這兩種知識看起來是相互依賴的,因為你可以用書面知識來強化實踐知識,反之亦然。不過,Ryle 警告大家要抵制所謂“書面知識”可以轉(zhuǎn)化為“實踐知識”的想法。光看看自行車說明書孩子不可能學(xué)會騎車。Ryle 認(rèn)為,只有當(dāng)我們知道如何運用規(guī)則時,規(guī)則才能真正發(fā)揮作用,“規(guī)則就像小鳥,必須吃飽了才能生存?!币惶煜挛纾P者 7 歲的女兒正騎著車爬上一個小山丘。她第一次嘗試時停在了斜坡最陡峭的部分,然后摔倒了。第二次嘗試時她屈身向前傾斜,最初角度很小,隨后越來越明顯;而當(dāng)坡度減小時,她會向后增加重量。但是,我可沒教過她騎自行車爬上那座小丘的規(guī)則。我想,當(dāng)我的孫女學(xué)習(xí)騎自行車翻過這座小丘時,家長也不會教她這些規(guī)則。我們會傳授一些與宇宙有關(guān)的規(guī)則,但是會將剩下的留給大腦來解決。

  旁聽了 Lignelli-Dipple 的教程后,我與 Steffen Haider 交談了一番,他是個通過 CT 掃描就能發(fā)現(xiàn)早期中風(fēng)的年輕人。他是怎么發(fā)現(xiàn)病變的?靠的是“書面知識”還是“實踐知識”呢?

  Steffen Haider 表示自己先要學(xué)習(xí)規(guī)則,在書中他得知中風(fēng)往往發(fā)生在一邊,組織在 CT 中會輕微“變灰”,且常常伴有略微腫脹,造成解剖邊界模煳?!霸谀承┎课唬竽X的供血特別脆弱。”他說道。要想認(rèn)出這些病變,他必須在大腦的一側(cè)尋找那些另一側(cè)沒有出現(xiàn)的跡象。

  筆者提醒他忽視了圖像中很多不對稱的情況。這個 CT 掃描與大多數(shù)情況一樣,在腦部左側(cè)存在其他灰色的波紋,但右側(cè)卻沒有,它們可能是婦女中風(fēng)前大腦中的異常運動或潛在變化。他是如何把重點縮小到這片區(qū)域的?他停了下來,沉思了一會,隨后說道:“我也不知道,有一部分是存在于潛意識里的?!?/p>

  “對于一個放射學(xué)家來說,這是在學(xué)習(xí)和成長中自然習(xí)得的?!盠ignelli-Dipple 說道。于是筆者開始思考,機器是否也能用同樣的方式進(jìn)行“學(xué)習(xí)和成長”。

  Thrun 的理想世界

  2015 年 1 月,計算機科學(xué)家 Sebastian Thrun 開始迷上了醫(yī)學(xué)診斷這個課題。Thrun 在德國長大,他身材消瘦,剃了光頭,看起來就像漫畫里的人物。Thrun 以前是斯坦福大學(xué)教授,領(lǐng)導(dǎo)該校的人工智能實驗室,后來他離職創(chuàng)建 Google X,領(lǐng)導(dǎo)會自學(xué)的機器人和自動駕駛汽車的研發(fā)。但是,他發(fā)現(xiàn)自己對有著學(xué)習(xí)能力的醫(yī)療設(shè)備有很大的興趣。Thrun 的母親因乳腺癌離世,當(dāng)時她才 49 歲?!按蠖鄶?shù)癌癥病人一開始沒有癥狀?!盩hrun 說道?!拔夷赣H就是這樣,但當(dāng)她去看醫(yī)生時,一切都晚了。因此,我一直想找到一個能盡早發(fā)現(xiàn)癌癥的方法,畢竟那時我們還能將病人從死亡線上拉回來。機器學(xué)習(xí)算法在這里能起到作用嗎?”

  學(xué)界關(guān)于自動診斷的早期研究往往與教科書上的顯性知識緊密相關(guān)。以心電圖為例,過去的二十年來,電腦解讀的通常是這些系統(tǒng)的特征,執(zhí)行這些工作的程序也比較直接,特征波形與多種情況相關(guān),如心房顫動或血管阻塞。此外,還有識別這些特征波形并輸入到應(yīng)用中的規(guī)則。當(dāng)機器識別到這些特征波形時,它會把這種心跳標(biāo)記為“心房顫動”。

  乳腺癌的檢查與心電圖類似,眼下“計算機輔助檢查”的方式已經(jīng)不再新鮮。在檢查中,模式識別軟件會標(biāo)記那些疑似出現(xiàn)病變的區(qū)域,隨后醫(yī)生需要對這些可疑區(qū)域進(jìn)行復(fù)查以確定診斷結(jié)果是否正確。不過,如今的診斷軟件大多數(shù)利用的還是基于規(guī)則的系統(tǒng),它們沒有自行學(xué)習(xí)的能力。因此,一個看過 3000 張 X 光片的機器人其實水平跟只看過 4 張的差不多。2007 年的研究進(jìn)一步證明了這種檢測方法的局限性。人們通常認(rèn)為機器介入后,準(zhǔn)確率會明顯提高,但事實上機器產(chǎn)生的影響很復(fù)雜。在計算機輔助診斷組中,活體檢查的準(zhǔn)確率上升,但腫瘤學(xué)家最希望檢測到的小型侵入性乳腺癌準(zhǔn)確率卻有所降低(后續(xù)檢測中甚至出現(xiàn)了“假陽性”問題)。

  Thrun 相信,他能將第一代診斷設(shè)備上基于規(guī)則的算法替換為基于學(xué)習(xí)的算法,這樣一來設(shè)備就拋棄了“書面知識”,學(xué)會了“實踐知識”。Thrun 的學(xué)習(xí)算法還加入了現(xiàn)在最為火熱的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”技術(shù),因為該技術(shù)的靈感源于大腦運作的模型,所以它能完成這一學(xué)習(xí)過程。在大腦中,神經(jīng)突出會通過反復(fù)激活而遭到增強或削弱;這些數(shù)字系統(tǒng)旨在通過數(shù)學(xué)手段實現(xiàn)類似的目的,調(diào)整連接的“權(quán)重”向預(yù)期輸出靠攏。更強大的系統(tǒng)會與神經(jīng)元層級相似,每個系統(tǒng)會分別處理輸入的數(shù)據(jù)并將結(jié)果傳送給下一層,而這就是我們所說的“深度學(xué)習(xí)”。

  Thrun 首先拿皮膚癌開刀,特別是美國人非常容易罹患的角化細(xì)胞癌和黑色素瘤(非誠勿擾 2 里孫紅雷得的,最恐怖的皮膚癌)。機器經(jīng)過學(xué)習(xí),能在圖片上分清皮膚癌和那些良性皮膚?。ㄈ缍欢?、皮疹等)嗎?“如果皮膚科醫(yī)生能做到,那么機器肯定也能搞定,而且可能會做得更好?!?/p>

  通常情況下,關(guān)于黑色素瘤的教學(xué)會從基于規(guī)則的系統(tǒng)開始,就像皮膚病醫(yī)生入門一樣。學(xué)習(xí)過程中會有一系列便于記憶的符號,如 ABCD。這些符號有其特殊含義,如黑色素瘤通常是不對稱的(Asymmetrical),它們的邊界(Borders)參差不齊,顏色(Color)呈斑塊狀,而直徑(Diameter)則超過 6 毫米。不過,Thrun 查了醫(yī)書和網(wǎng)絡(luò)上的標(biāo)本后卻發(fā)現(xiàn),一些黑色素瘤的的標(biāo)本并不適用于這些固定的規(guī)則。

  Thrun 找了斯坦福的兩名學(xué)生幫他搞研究。學(xué)生們的首個任務(wù)就是創(chuàng)建一個“教學(xué)集”:這是一個龐大的圖片庫,機器可以通過對圖片庫的學(xué)習(xí)識別出惡性腫瘤。在網(wǎng)上搜索一番后,Esteva 和 Kuprel 找到了 18 個已經(jīng)成型的皮膚損傷圖片庫,其中包含了近 13 萬張有關(guān)痤瘡、皮疹、蟲咬、過敏反應(yīng)和皮膚癌等疾病的圖片,皮膚病專家將它們分為近 2000 種疾病。值得注意的是,這些圖片庫中有一個包含 2000 個病變的集合已經(jīng)由病理學(xué)家切片檢查過了,因而它們幾乎可以算是已經(jīng)確診的了。

  隨后,Esteva 和 Kuprel 開始了對系統(tǒng)的訓(xùn)練,他們并沒有依據(jù)規(guī)則對其進(jìn)行編程,也沒有教系統(tǒng)“ABCD”的順口熘。相反,這套系統(tǒng)只是不斷將圖像和醫(yī)生做出的診斷分類加入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中。

  Thrun 將這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作內(nèi)容描述為:“如果用一個老舊的程序去識別狗狗,軟件工程師可能會寫一千行下定義的語句,比如如果它有耳朵,一個鼻子,并有頭發(fā),且不是一只老鼠等。事實上,這并不是孩子學(xué)會辨識狗狗的方法。孩子會先通過觀察狗狗和大人的描述來學(xué)習(xí)相關(guān)的識別知識。如果她把狼當(dāng)成了狗,家人會及時進(jìn)行糾正,這時孩子就會改變最初的認(rèn)識。機器學(xué)習(xí)算法就像小孩子,它能從已經(jīng)標(biāo)注好準(zhǔn)確信息的訓(xùn)練集中汲取信息,隨后再從中汲取狗的特征,接著它會自行用成千上萬的圖片進(jìn)行對比測試并最終學(xué)會識別狗狗的方法,整個過程與孩子識別狗狗完全一樣。”通過這個過程,系統(tǒng)學(xué)會了“實踐知識”。

  2015 年 6 月,Thrun 的團(tuán)隊開始通過“驗證集”來測試機器從圖像中都學(xué)到了什么。這次測試中共包含了 1.4 萬張經(jīng)過皮膚病專家診斷的圖片(并不一定經(jīng)過活檢),機器的任務(wù)就是將這些圖像分成 3 組:良性病變、惡性病變和非癌生長。結(jié)果顯示,該系統(tǒng)的準(zhǔn)確率達(dá)到了 72%。兩位得到認(rèn)證的皮膚病醫(yī)生也一同做了測試,但他們的準(zhǔn)確率卻只有 66%。

  隨后,Thrun 師徒三人將研究擴展到了 25 位皮膚病學(xué)家,而這一次他們使用了一個黃金標(biāo)準(zhǔn)——約 2000 張經(jīng)由活檢證實的圖像“測試集”,結(jié)果顯示,醫(yī)生們完全不是機器的對手,機器沒有錯過任何一個黑色素瘤。此外它還更加精確,不會將某個腫瘤錯診斷為黑色素瘤。

  “在論文中,其實還有個關(guān)于網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵問題沒有重點強調(diào)?!盩hrun 說道。在第一次涉足該領(lǐng)域時,Thrun 的團(tuán)隊用的還是個“很傻很天真”的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),不過他們發(fā)現(xiàn)如果用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)會識別一些不相關(guān)特征(比如狗和貓),它就會學(xué)的更快也更好,也許我們的大腦也遵循類似的原理?;叵敫咧心切┝钊藷o語的枯燥訓(xùn)練,如多項式因式分解、動詞變化和元素周期表,反而讓人記憶更加敏捷。

  在訓(xùn)練機器時,Thrun 的團(tuán)隊需要對圖片進(jìn)行處理。Thrun 希望有一天人們能通過智能機圖片上傳獲得精確的診斷,不過這就意味著該系統(tǒng)必須適用于多種角度和照明條件。Thrun 也有擔(dān)心,因為“在一些圖片中,黑色素瘤的部位被用黃色記號筆標(biāo)注了,因此他們必須將這些部位裁剪掉,否則 Thrun 的團(tuán)隊可能就是在教計算機如何識別圖中的黃色標(biāo)記?!?

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