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火热AI医疗的冷思考怎么样

2018-12-20 10:42中华中医药在线编辑:中华中医人气:


火热AI医疗的冷思考怎么样


  如今,越来越多医疗人工智能下到基层。广东省发布了《促进“互联网+医疗健康”发展行动计划(2018-2020)》。嗅觉敏锐的资本早已抢滩人工智能医疗市场,并推动成熟的产品走向基层医疗机构。

  政策支撑,资本市场追捧,更多基层医院被圈入,成为AI医疗的试验田。站在风口上,AI医疗究竟存在哪些软肋?在缺乏商业模式和有效性数据的背景下,AI医疗究竟如何才能站稳脚跟?南方日报记者进行了调查。

  AlphaGo的余波荡起AI医疗

  在白云街社区卫生服务中心2楼的AI眼科诊室内,居民坐在智能机器前,下巴往上一靠,双眼直视前方。数分钟后,一份白内障诊断报告就出炉了。这是“AI眼科医生”通常的运作模式。截至8月底,它为社区内400多位居民提供服务,发现疑似白内障病例约30%。中山大学中山眼科中心医生将对疑似病例进行远程诊断。有需要进一步治疗的患者,可到上级医院让专科医生作深入检查。

  项目负责人林浩添教授是中山大学中山眼科中心白内障专科医生。2012年起,他将研究重心放在了医疗大数据和人工智能领域,努力寻找一种更有效的致盲眼病防治手段,为基层医疗机构赋能。数年前,这一想法是疯狂的。林浩添说,在项目研发的起步阶段,很少人能理解医疗大数据的价值和挖掘技术,没有人想到机器人真的能看病。

  随着AlphaGo击败人类职业围棋选手,方向变了。人工智能不仅战胜围棋世界冠军,也正式闯入大众视野,逐步被各个领域所接受。在此之前,敏锐的资本早已捕捉新趋势,布局人工智能市场。得知医疗资源失衡的现状,他们怀着“发现新大陆”的心情,以AI为马,跑入了医疗市场。

  AI医疗的火爆也得益于政策红利。6月14日,广东省人民政府办公厅关于《促进“互联网+医疗健康”发展行动计划(2018-2020)》正式发布,提出了“人工智能下基层”的规定。有了政策的加持,AI医疗像一辆火力十足的汽车,冲向了基层医疗机构。7月4日,互联网+健康扶贫AI医生村村通启动仪式在广州召开。

  “AI医生是好老师。”邓金科是广东省阳山县的一名村医。在过去,他只能看感冒、发烧,遇到棘手难题,就推荐村民到外就医。但现在有了智能医生,村民只需在手机上问诊。遇上拿不准的疾病,邓金科还能用文字、图片等方式传给广东省网络医院的医生。如今,AI医生能看200多种常见病,覆盖了普通社区医院日常诊断的90%的病种。

  在基层,医疗人工智能填补了城乡医疗水平间的差距,使得当地居民享受同质化的医疗服务。但在三甲医院,它则被赋予了解放医生的使命。

  广东药科大学附属第一医院病理科启用了AI远程病理诊断系统。短短几分钟内,它就能识别区分、筛选并标记出可疑的、异型的、核大的细胞。病理医生只需重点关注可疑细胞,就能写诊断报告。这一技术的运用将病理医生的工作效率提高了整整20倍。

  今年6月,中山大学附属第六医院启动“沃森胃肠疾病人工智能医学中心”,把人工智能运用到临床诊疗中,让沃森推荐几个最有可能的治疗方案,供临床医生选择,最终实现个性化的治疗。

  AI医疗究竟是什么?每一个人有自己的答案。对白云街社区卫生服务中心的管理者陈健芳来讲,它填补了基层眼科医生的空白,节省了中心每年数十万元劳务支出,也让社区居民不出远门就能筛查眼科疾病。

  在广州市妇女儿童医疗中心院长夏慧敏看来,所谓AI医疗,其实是人类医生经验变成了一种规则,这种规则在系统里变成了一种流程,这种流程最后形成一种基于人类智慧结晶的辅助诊断方法。

  现在,医疗界迎来了一股人工智能的旋风。几乎每个人都在讨论人工智能,拼命地追赶行业潮流。

  “数据孤岛”成掣肘因素“一个机器能查出白内障吗?”在社区筛查工作开始前,陈健芳总是遇到如此质疑。阻力不小。后来,他们说服居民到社区医院进行尝试筛查,居民也在新的体验中逐步接受了医疗新技术和新服务模式。

  疾病智能筛查技术的推广之路不易。一方面是居民的半信半疑,另一方面是医生的适应难题。医疗数据是人工智能的“营养来源”。以AI眼科医生为例,在下基层前,它的成长依靠的是中山眼科中心的医疗数据。在此过程中,研发人员清洗、标注数据,建立数据模型,赋予它诊断疾病的功能。而在闯入基层医疗机构后,原本的数据模型还适用吗?

  事实上,市面上不少AI医疗产品得出的高准确率,更多的是基于小样本测试。林浩添也提出了另外一种担忧:AI在训练中采用的都是标准的图像,但一旦到临床就会受多种因素影响,包括检查者的配合度等都可能使图像质量存在缺陷,AI的效率就会受挫。上海交通大学生物医学工程学院教授钱大宏曾在媒体采访中表示,算法不是会讲话的老师,没能力向医生解释判断依据。

  AI医疗还缺少一种可持续的商业模式。以AI眼科为例,它到基层开展疾病筛查,目前不收取任何费用。同时,项目运营需要有一笔费用,保证软件系统的更新和补助相关的人员。林浩添说,若不让机器到基层接受培训,那它就无法进化。

  中国信息通信研究院互联网医疗联盟人工智能工作组负责人赵阳光认为,如今AI医疗产品想以销售方式卖给医疗机构,是难以实现的。同时,AI医疗产品会不可避免地产生消耗。在盈利模式不明朗的当前,谁也不想承担这一机会成本。

  人工智能就像个孩子,它需要去认知,需要去学习,需要从海量大数据吸取成长养分。但目前,“数据孤岛”现象与数据标准不统一,成为了AI医疗发展的掣肘因素。

  在国内,人工智能企业会与三甲医院展开合作,获取医疗数据。但每家医院采集数据的设备可能不同。例如,在病理、心电等领域,每个厂家遵循的是私有的数据格式。赵阳光曾建议,业界要主动将私有格式向公有格式转化,才能为AI医疗发展提供良好土壤。但响应者寥寥无几
(来源:未知)

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