近日，門(mén)診導診機器人“小醫”在河北省邯鄲市中心醫院東區門(mén)診大廳正式上崗，呆萌外表和有趣互動(dòng)吸引不少患者圍觀(guān)。
“醫術(shù)”超過(guò)年輕醫生
經(jīng)過(guò)不斷訓練的“人工智能醫生”，“眼睛”“耳朵”“大腦”日益發(fā)達，涉及病種越來(lái)越多、領(lǐng)域越來(lái)越寬
會(huì )“看”影像，會(huì )“讀”病歷，會(huì )“動(dòng)”手術(shù)，會(huì )“做”檢查，還會(huì )給出臨床診斷建議；“醫術(shù)”超過(guò)年輕醫生，一些領(lǐng)域能與資深醫生比肩。它，就是“人工智能醫生”。
跟人類(lèi)醫生一樣，“人工智能醫生”也是通過(guò)望、聞、聽(tīng)等手段看病。
以肺部結節為例，小到1毫米的病灶，閱片醫生需要一張張看CT影像圖片來(lái)找，并推斷出大小、密度。資深閱片醫生平均10分鐘讀1張，大型醫院每天片子超過(guò)10萬(wàn)張，閱片醫生的工作緊張而繁重。如今，一些醫院開(kāi)始引入人工智能系統篩查，閱片時(shí)間降至1分半。
“人工智能醫生”不僅效率很高，在診病方面更加精細、全面。在華中科技大學(xué)同濟醫學(xué)院附屬協(xié)和醫院，由依圖醫療開(kāi)發(fā)的人工智能系統不僅可以檢測肺結節病灶，還能對病灶性狀進(jìn)行多維度描述，包括大小、體積、密度、CT值，結節表征可涵蓋6種常見(jiàn)的良惡性征象——分葉、毛刺、胸膜凹陷、空洞、空泡、鈣化。阿里健康開(kāi)發(fā)的系統則將周邊病癥一起篩查，包括肺道泡、動(dòng)脈硬化、淋巴帶化、肺密度增高、索條等。
人工智能裝上“眼睛”，可以閱讀標準化的圖像，篩查出病灶。華中科技大學(xué)同濟醫學(xué)院附屬協(xié)和醫院臨床考驗了這名“人工智能醫生”，發(fā)現其檢出率達95.78%，誤報率卻僅有2.63%。2018年，該院60名影像科醫生通過(guò)AI系統判讀影像病例超過(guò)了15萬(wàn)份。
除此之外，“人工智能醫生”還能查食管癌、糖尿病視網(wǎng)膜病變、結直腸腫瘤、乳腺癌等疾病，甚至還可以查兒童骨齡，技術(shù)水平不亞于資深醫生。
人工智能還有靈敏的“耳朵”。在安徽省合肥市廬陽(yáng)區，科大訊飛智醫助理已于2018年在社區衛生服務(wù)機構上崗，在醫患交流過(guò)程中，智醫助理通過(guò)大數據和智能語(yǔ)音技術(shù)，生成并自動(dòng)提取病歷，醫生還可查詢(xún)相似病例、臨床指南以及對癥藥品。目前，該系統已完成7000余人次的輔助診斷建議。
最近，“人工智能醫生”還裝上了“大腦”。在廣州婦兒中心，人工智能系統學(xué)會(huì )“讀懂”病歷，然后像人類(lèi)醫生一樣，給出診斷。醫生將患者主訴、癥狀、個(gè)人疾病史、檢查檢驗結果、影像學(xué)檢查結果、用藥情況等信息輸入病歷文本，系統自動(dòng)將自由病歷文本轉換成規范化、標準化和結構化的數據。人工智能系統“讀懂”病歷后，再給出診斷結果。
“人工智能醫生”診斷準確率高嗎？以呼吸系統疾病為例，該人工智能對上呼吸道疾病和下呼吸道疾病的診斷準確率分別為89%和87%，對不同類(lèi)型哮喘的診斷準確率在83%到97%之間。
經(jīng)過(guò)不斷訓練的“人工智能醫生”，“眼睛”“耳朵”“大腦”日益發(fā)達，涉及病種越來(lái)越多、領(lǐng)域越來(lái)越寬，包括臨床助理、輔助診療、醫學(xué)影像、基因檢測、健康管理等。
人工智能靠海量數據
各個(gè)學(xué)科數據的標準化程度，影響著(zhù)人工智能的應用程度。各個(gè)醫院設備不一樣，數據維度也不一樣
醫生長(cháng)本事，一靠醫學(xué)專(zhuān)業(yè)院校學(xué)習，二靠臨床經(jīng)驗積累?！?strong>人工智能醫生”靠什么？靠海量數據、云計算能力?！俺浴蓖陻祿?，經(jīng)過(guò)不斷訓練臨床思維，系統就可以像人類(lèi)醫生一樣看病了。
“吃”了海量數據后，機器不僅可以當醫生，而且可以做科研、教學(xué)、管理等，幫助醫生和醫院提升科研水平，提高診療能力。
在四川大學(xué)華西醫院，依圖醫療納入該院2009年至今收治的肺癌患者的全維度脫敏臨床數據，打通臨床門(mén)診、住院、病歷、病理等多個(gè)系統數據，建立了國內首個(gè)肺癌臨床科研智能病種庫。有了這個(gè)病種庫，醫院多個(gè)與肺癌診療相關(guān)的科室研究能力大大提升，其他醫聯(lián)體機構也受益匪淺。
阿里健康人工智能醫療升級到了2.0版本，除了臨床，還有文本科研、影像科研平臺功能，提供虛擬病人、VR模擬手術(shù)用于教學(xué)。
在河南郟縣任莊村衛生室，記者看到了微醫人工智能輔診系統——全科輔助診療系統、懸壺臺中醫智能診療系統。村醫張巧芬簡(jiǎn)單輸入患者的基本癥狀、病史等，馬上就能看到相關(guān)危重病、常見(jiàn)病可能提示?！拔覀兤綍r(shí)很少接觸到危重病，但心里還是擔心萬(wàn)一誤診了，會(huì )耽誤村民治療?！?span lang="EN-US">
據介紹，這一全科輔助診療系統通過(guò)學(xué)習超過(guò)500萬(wàn)份文獻、千萬(wàn)份病歷和健康檔案，目前已覆蓋2000多個(gè)病種、5000多個(gè)癥狀，命中率達到90%。懸壺臺中醫智能診療系統累計輔助開(kāi)方量已超過(guò)200萬(wàn)張。
“基層醫生服務(wù)能力不強，人工智能輔助診療能彌補資源不足的問(wèn)題，提升醫生服務(wù)水平?！敝袊缈圃喝丝谂c勞動(dòng)經(jīng)濟研究所社會(huì )保障研究室主任陳秋霖認為，醫療人工智能可以提高醫療診斷的精準程度，也可以替代一些高精尖手術(shù)中的操作，還可以在一些醫療服務(wù)中替代部分人力資源，從而降低醫療費用。
人工智能學(xué)習的數據從臨床來(lái)，還得轉換成結構化格式，然后做出模型，按照臨床診療思維訓練、學(xué)習，算出結果。數據是關(guān)鍵，各個(gè)學(xué)科數據的標準化程度，影響著(zhù)人工智能的應用程度。
依圖醫療總裁倪浩告訴記者，醫療數據不標準是一個(gè)普遍性的問(wèn)題。雖然影像是標準化較好的一批數據，但不同醫院還是差別很大。各個(gè)醫院設備不一樣，數據維度也不一樣。高質(zhì)量的數據非常少見(jiàn)，需要花費更多的算法，先將數據結構化才能使用。
2018年，中國工程院院士、上海交通大學(xué)醫學(xué)院附屬瑞金醫院副院長(cháng)寧光帶領(lǐng)團隊與阿里健康人工智能實(shí)驗室共同研發(fā)“瑞寧助糖”人工智能醫生。在推進(jìn)過(guò)程中，發(fā)現了數據的問(wèn)題，如標準數據缺乏，疾病診斷標準不統一，隨訪(fǎng)數據散落在各個(gè)醫院，數據普適性較差等。
數據標準化程度與學(xué)科成熟程度、診斷所需外部條件有關(guān)。比如影像領(lǐng)域從起步就是統一標準，數字化發(fā)展程度也比較高；皮膚科診斷比較依賴(lài)于圖片和視頻識別病灶等等，這些學(xué)科人工智能發(fā)展較快。
機器與醫生協(xié)同看病
醫療并不只是診斷和治療，還涉及醫生和患者之間的互動(dòng)，尤其是醫生對患者的安慰具有不可替代的作用
人工智能醫用，是否會(huì )代替醫生？可以肯定，目前還不會(huì )。
2017年，國務(wù)院新一代人工智能規劃提出，“開(kāi)發(fā)人機協(xié)同的手術(shù)機器人、智能診療助手”“研發(fā)人機協(xié)同臨床智能診療方案”。這意味著(zhù)，人工智能只是醫生的助手。
一些人工智能研發(fā)人員提出，只有了解醫生的心理和臨床思維，讓人工智能學(xué)會(huì )這種思維，才是真正的醫療人工智能。然而，這個(gè)難點(diǎn)似乎不好突破。
“我對完全由機器來(lái)進(jìn)行診斷，持一定的懷疑態(tài)度，未來(lái)還需要進(jìn)一步檢驗。因為醫療并不只是診斷和治療，還涉及醫生和患者之間的互動(dòng)，尤其是醫生對患者的安慰具有不可替代的作用。
未來(lái)，“人工智能醫生”也許與人類(lèi)醫生一起上崗工作。記者體驗了這種服務(wù)模式。在北京影像云平臺上，人工智能系統對基層醫院上傳的30名患者近9000張肺結節CT影像進(jìn)行智能檢測和識別，將第一輪篩查出的疑似結節標記出來(lái)，作為輔助診斷結果，提供給4名放射科醫生進(jìn)行審查。醫生審查后認為可以采納，即對報告簽字。
在這種新的服務(wù)模式中，仍由醫生來(lái)做最終決策。一些臨床醫生表示：首先必須確保人工智能產(chǎn)品技術(shù)過(guò)硬，給出合理的診斷建議；其次還要進(jìn)行培訓，轉變觀(guān)念，適應新的服務(wù)模式。醫生的認可和引導，將提高患者對人工智能系統的信任度。
目前，醫療人工智能行業(yè)的發(fā)展還面臨問(wèn)題?！搬t療各個(gè)領(lǐng)域數據沒(méi)有互聯(lián)互通，最后形成的只是數據大，而不是大數據。醫療人工智能既需要醫療人才，也需要人工智能人才。目前，發(fā)展比較好的企業(yè)或者非常好的一些項目，都由這兩方面的人才來(lái)推進(jìn)?！标惽锪卣f(shuō)，因涉及個(gè)人隱私的保護，有必要界定醫療數據的產(chǎn)權，產(chǎn)權清晰有利于實(shí)現互聯(lián)互通。
可以預見(jiàn)，未來(lái)人類(lèi)將離不開(kāi)“人工智能醫生”。那時(shí)的醫療不再是“排隊醫療”，而是“秒醫療”“精準醫療”“個(gè)性醫療”。
