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AI人工智能將來會取代醫(yī)生嗎?

2017年3月23日     來源:段濤大夫      編輯:KangChangKun      繁體
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近日,來自谷歌、谷歌大腦與Verily公司的科學(xué)家們開發(fā)出了一款能用來診斷乳腺癌的人工智能,它的表現(xiàn)甚至超過了專業(yè)的病理學(xué)家。

  看好AI的人會說YES,因?yàn)橛貌涣藥啄闍I真的會取代那些平庸的醫(yī)生,會取代那些Below average(低于平均水平)的醫(yī)生,但是暫時(shí)不會取代那些Above average(高于平均水平)的醫(yī)生。

  不看好AI的保守醫(yī)生會說NO,TA真的是發(fā)自內(nèi)心的,天真的以為AI不會取代任何醫(yī)生。其實(shí)未來最需要AI的是Below average的醫(yī)生,也是最不理解和最不能接受AI的人。

  最近AI很火,不僅僅是在投資界很火,在學(xué)術(shù)界也很火。

  好的AI公司很容易融到錢,連不咋地的AI公司也拿到錢了,這也難怪一些臨床醫(yī)生說有些AI項(xiàng)目純粹是圈錢和燒錢,將來肯定進(jìn)不了臨床。

AI人工智能將來會取代醫(yī)生嗎?

  但是,好的AI項(xiàng)目還是挺靠譜的,最近Nature自然雜志連續(xù)發(fā)了好幾篇AI完勝各個(gè)學(xué)科醫(yī)生的文章。

  看看這些奪人眼球的文章題目你就會明白了。

  “人類完敗……診斷乳腺癌,30小時(shí)病理分析竟不如谷歌AI準(zhǔn)確”

  近日,來自谷歌、谷歌大腦與Verily公司的科學(xué)家們開發(fā)出了一款能用來診斷乳腺癌的人工智能,它的表現(xiàn)甚至超過了專業(yè)的病理學(xué)家。

  內(nèi)行人都知道,病理診斷的準(zhǔn)確性嚴(yán)重依賴于病理醫(yī)生的水平,即便是對于同一名病人,不同病理學(xué)家給出的診斷也往往會有很大不同:一篇2015年的論文發(fā)現(xiàn),不同病理學(xué)家對乳腺癌診斷的一致率只有75.3%。在某些不典型的乳腺癌中,診斷的一致率竟下降到了48%,只有不足一半。

  看了這種現(xiàn)狀你害怕不?而且在中國我們還缺很多很多的病理科醫(yī)生。

  病理醫(yī)生必須經(jīng)過數(shù)年甚至十幾年的訓(xùn)練,才能掌握足夠的經(jīng)驗(yàn),成為一名合格的病理學(xué)家,要成為優(yōu)秀的病理學(xué)家更是難上加難,在醫(yī)療資源不足的地區(qū),想要得到診斷,都是一種奢望。

  為了解決病理診斷的瓶頸,谷歌和Verily的科學(xué)家們做了一個(gè)嘗試。他們將單張病理切片的圖像分割成了數(shù)萬至數(shù)十萬個(gè)128x128像素的小區(qū)域,每個(gè)小區(qū)域內(nèi)可能含有數(shù)個(gè)腫瘤細(xì)胞。隨后,他們提供了許多腫瘤組織與正常組織的病理切片,供人工智能學(xué)習(xí)。最終,這款人工智能掌握了一項(xiàng)像素級的技巧——它能分辨出單個(gè)小區(qū)域內(nèi)被標(biāo)注為“腫瘤”的像素,從而將整個(gè)小區(qū)域標(biāo)注為“腫瘤區(qū)”,這能有效將腫瘤組織與健康組織區(qū)分開來。

  學(xué)習(xí)完畢后,這款人工智能迎來了實(shí)戰(zhàn)??茖W(xué)家們邀請了一位病理學(xué)家,并讓他與人工智能進(jìn)行一場比賽。這名病理學(xué)家花了整整30個(gè)小時(shí),仔細(xì)分析了130張切片,并給出了他的診斷結(jié)果。在隨后基于靈敏度(找到了多少正確的腫瘤)和假陽性(將多少正常組織診斷為腫瘤)的評分中,這名病理學(xué)家的準(zhǔn)確率為73.3%。人工智能交出的答卷是88.5%,完勝人類。

  “FDA首次批準(zhǔn)了一款心臟核磁共振影像AI分析軟件”

  2017年1月10日,據(jù)FDA官網(wǎng)顯示,其首次批準(zhǔn)了一款心臟核磁共振影像AI分析的軟件Cardio DL,這款軟件將深入學(xué)習(xí)用于醫(yī)學(xué)圖像分析,并為傳統(tǒng)的心臟MRI掃描影像數(shù)據(jù)提供自動心室分割的分析,這一步驟與傳統(tǒng)上放射科醫(yī)生需要手動完成的結(jié)果一樣精準(zhǔn)。

  這一基于深度學(xué)習(xí)的人工智能醫(yī)學(xué)影像分析系統(tǒng)已經(jīng)進(jìn)行了數(shù)以千計(jì)的心臟案例的數(shù)據(jù)驗(yàn)證,該算法產(chǎn)生的結(jié)果與經(jīng)驗(yàn)豐富的臨床醫(yī)生的分析結(jié)果結(jié)果是不相上下的。

  據(jù)悉,這款人工智能心臟MRI醫(yī)學(xué)影像分析系統(tǒng)不但得到了FDA510(k)的批準(zhǔn),還得到了歐洲的CE認(rèn)證和批準(zhǔn),這標(biāo)志著該軟件將被允許用于臨床。

  《自然》(Hazlett et al. 2017)重磅:AI在兒童自閉癥早期診斷上完勝醫(yī)生!

  近期,在北卡羅來納大學(xué)(UNC)教堂山分校精神病學(xué)家Heather Hazlett的帶領(lǐng)下,人工智能在疾病診斷領(lǐng)域又下一城。她們開發(fā)的深度學(xué)習(xí)算法,在預(yù)測2歲前的自閉癥高危兒童(有個(gè)自閉癥哥哥或者姐姐)是否會在2歲之后被診斷為自閉癥上,以88%的準(zhǔn)確度遠(yuǎn)超準(zhǔn)確度只有50%的傳統(tǒng)行為問卷調(diào)查法(Charman 2014)。

  人工智能在疾病診斷領(lǐng)域再次戰(zhàn)勝人類。

  “AI機(jī)器人,學(xué)完2186張肺癌圖譜,完勝病理學(xué)家”

  2016年8月16日《自然通訊》發(fā)表了一份斯坦福大學(xué)醫(yī)學(xué)院研究人員的研究:計(jì)算機(jī)可被培訓(xùn)得在評估肺癌組織切片時(shí)比病理學(xué)家更加精確。

  研究人員使用了從腺癌、鱗狀細(xì)胞癌患者獲得肺癌基因圖譜2186張圖像。數(shù)據(jù)庫還包含了每例腫瘤的級別、期別和每例患者在診斷后的存活時(shí)間信息。

  然后研究人員使用這些圖像來訓(xùn)練計(jì)算機(jī)軟件程序,以確定更多肉眼所不能觀察到的癌癥特異性特征—近10000種個(gè)性特質(zhì)vs幾百種病理學(xué)家通常使用的評估特征。這些特征不僅包括了腫瘤細(xì)胞的大小及形狀,也包括了細(xì)胞核的形狀與質(zhì)地以及與相鄰腫瘤細(xì)胞的空間關(guān)系。

  Stanford的遺傳學(xué)教授Snyder博士說:“事后看來,一切都在情理之中。計(jì)算機(jī)能夠比人類更加準(zhǔn)確、快速的在數(shù)以千計(jì)的樣本中多次評估甚至是微小的差異?!?/p>

  “AI再登Nature封面:診斷皮膚癌,準(zhǔn)確度堪比專家”

  斯坦福大學(xué)的研究人員采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過大量訓(xùn)練發(fā)展出模式識別的AI,使計(jì)算機(jī)學(xué)會分析圖片并診斷疾病。

  訓(xùn)練計(jì)算機(jī)的數(shù)據(jù)庫由129,450張皮膚病變圖片和對應(yīng)的文字描述組成,涵蓋了2032種皮膚病。而診斷的“參考答案”則由皮膚病專家提供,他們依靠的是非侵入性圖像分析和組織活檢。

  之后,計(jì)算機(jī)迎來了“畢業(yè)考試”。研究者向受訓(xùn)的計(jì)算機(jī)和21名執(zhí)業(yè)醫(yī)師分別提供了一批訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中沒有出現(xiàn)過的皮膚病變圖片,這些圖片都由組織活檢確定了對應(yīng)的病癥。診斷比賽的結(jié)果是計(jì)算機(jī)的準(zhǔn)確率和人類醫(yī)生差不多,有時(shí)候還勝過人類醫(yī)生。

  AI人工智能會如何取代醫(yī)生?

  人工智能不是萬能的,但是它的確會在某些學(xué)科和領(lǐng)域超過人類的能力,取代醫(yī)生的工作甚至是完全取代醫(yī)生。

  如果用于診斷疾病或者是判斷預(yù)后的數(shù)據(jù)或者圖像是可以標(biāo)準(zhǔn)化,量化,結(jié)構(gòu)化的話,基本上是可以用人工智能來完成的,在確立算法以后,可以讓機(jī)器不斷的學(xué)習(xí)和積累,逐步完善,最終會戰(zhàn)勝人類的。

  從目前的應(yīng)用來看,人工智能應(yīng)用比較好的領(lǐng)域是皮膚科、病理科和影像科。

  皮膚科在臺灣和一些歐美國家都是醫(yī)學(xué)院學(xué)生在畢業(yè)的時(shí)候最喜歡選擇的科室,因?yàn)楣ぷ飨鄬p松,收入頗豐,而且還不用值夜班。

  很遺憾,人工智能要來了,而且很有可能會取代很多人的工作,假以時(shí)日,皮膚科人工智能醫(yī)生將會取代很多人的工作。

  目前中國最缺的醫(yī)生是病理科,很遺憾,假以時(shí)日,病理科醫(yī)生和影像科醫(yī)生的工作也有可能被人工智能搶走,而且AI的水平將會高于大多數(shù)的普通醫(yī)生。

  再看看我從事的婦產(chǎn)科,有很多的常規(guī)工作將來都可以用人工智能來完成,根本不需要那么多的醫(yī)生了。

  宮頸癌的篩查:醫(yī)生收集宮頸脫落細(xì)胞以后,機(jī)器可以自動制片,自動判別是否有癌細(xì)胞。在宮頸細(xì)胞良惡性方面,至少80-90%的病理醫(yī)生的工作可以被AI取代。

  產(chǎn)科超聲:在胎兒畸形的篩查與診斷方面,北美的普遍做法是由一般的Sonographer超聲技師來按照標(biāo)準(zhǔn)的切面截圖保留,然后由來MFM母胎醫(yī)學(xué)專家審讀寫報(bào)告。理論上講,這些超聲截面圖的審讀是可以由AI來完成的,原理類似于AI對CT和MRI片子的解讀和判斷。

  胎心監(jiān)護(hù):胎心監(jiān)護(hù)結(jié)果的解讀和判斷也完全可以由AI完成。

  機(jī)器比人可靠,機(jī)器比人類更精準(zhǔn),機(jī)器不會疲勞,隨著算法的不斷進(jìn)步和數(shù)據(jù)的不斷積累,人工智能的水平會越來越高,會從現(xiàn)在的幫助人類做判斷演變到代替人類做判斷。

  這個(gè)趨勢是不可逆的,是不可抵擋的,F(xiàn)DA也擋不住。將來會有一個(gè)Breaking Point引爆點(diǎn),過了這個(gè)引爆點(diǎn)以后,會出現(xiàn)醫(yī)生常規(guī)工作量的斷崖式的下跌。

  未來的情景將會是:Above average的醫(yī)生是讓AI做助理,Below average的醫(yī)生是做AI的助理。

  當(dāng)然,那些非標(biāo)準(zhǔn)化,充滿不確定性,以及人工操作的臨床工作,還是AI所無法替代的。

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