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聚焦医疗人工智能:辅助医疗 减少误诊漏诊

2018-02-13 09:20:31来源:人民日报编辑:匿名
摘要:聚焦医疗人工智能:辅助医疗 减少误诊漏诊

  “内科怎么走?”

  “请问您想找哪个内科?还是说想去内科住院大楼?”

  “我找消化内科。”

  “请您到大厅里乘坐扶梯或电梯到五层B区北侧,科室在五层的详细位置请看下面的地图。”

  这段对话,发生在不久前的解放军总医院门诊楼大厅,因腹痛前来就医的北京市民赵先生正在向智能导诊机器人“晓医”询问看病科室的位置。

  “没想到这机器人的回复还挺准。”赵先生循着“晓医”指的路,很快就找到了就诊科室。

  2017年3月,6台由科大讯飞研发的智能导诊机器人在解放军总医院上线,其中4台放置在门诊楼大厅。每天一早,这些样貌讨喜的机器人就被前来问诊的人团团围住,有人出于好奇,有人有事相求,对于人们提出的问题,机器人都会耐心解答,遇到和它开玩笑的人,它还能跟人逗个闷儿。

  “现在它们可忙了,每个机器人每天平均要回答超过900个问题,患者想要找科室、找病房,以及咨询医院周边的生活服务信息,机器人都能提供指引。”解放军总医院门诊部主任国家喜介绍。

  “如今的AI就像互联网一样,成了一种基础设施。”腾讯“互联网+医疗”负责人常佳介绍说,近年来,国内外多家涉足AI的企业加速向医疗领域布局,医疗AI正在从概念走进现实,除了智能导诊,还出现了能帮医生看片子、做筛查的智能医生。

  在中山大学附属肿瘤医院内镜操作室里,病人躺在手术台上,医生操作内窥镜伸入患者的食管采集照片。这些照片被实时传输到电脑,再接入AI系统,拍照结束后十几秒钟,电脑上就显示出一行文字:“疑似癌风险55%。”医生根据这个结果评估是否需要进一步做病理活检,以避免癌症漏诊。

  这行文字,就是来自腾讯的医学影像AI系统“腾讯觅影”给出的癌症风险提示。“它用起来非常方便,就像医生的第三只眼睛。” 中山大学附属肿瘤医院消化内科主任徐国良介绍,“有个医生给患者查食管内镜,看着没问题,就让患者走了,后来AI提示患者的食管有异常,医生叫人回来一复查,还真是早癌。”

  具备学习能力,正在解决医疗行业难题

  培养一名主治医师,需要十几年时间,培养一个熟练的导医也至少需要一年。AI到底凭什么本事,能在这样一个行业站住脚?

  “智能导诊机器人和几年前遍布公共场所的电子查询机不一样,它们具备学习能力。”国家喜说,遇到答不上来的问题,电子查询机可能一直“卡壳”,但智能机器人通过积累、更新数据,能够不断解答人们提出的新问题。

  这种汇集并运用经验的能力,正在解决一些医疗行业的难题。

  第一是高效填补医院中巨大、复杂的信息服务需要。

  解放军总医院日门诊量约1.8万人,其中70%为外地患者。许多人来这看病,先就诊还是先挂号?看病科室各自在哪?住院、手术在哪栋楼?“每碰见一个‘白大褂’,患者就上前询问,但指路并非医生的主业,他们也不是每次都知道答案,所以长期以来,群众对信息服务的需要得不到很好满足。”国家喜说。

  以前医院的解决办法,是建立导医团队。2014年,解放军总医院在门诊楼招了14个专职导医,又外聘了17个小时工,却依然无法满足巨大的咨询量。“智能导诊机器人上线后,很好补充了信息需求和供给不平衡的问题。”国家喜说,“它们反应快、不厌其烦,连‘川普’‘广普’等口音浓重的普通话都懂,这正契合实际,可以更好地帮助外地患者。”

  第二是减少医生检查中的误诊、漏诊。

  上海交通大学自动化系副教授阎威武表示,在医疗领域,AI已应用到信息咨询、医学影像、电子病历等方面,其中在医学影像上进展最快。

  “我国食管癌高发,但早癌诊断落后于发达国家。”徐国良分析,我国早癌发现率低的原因主要有两点,一方面,医生普遍工作量大,难以保证对患者的精细核查;另外,早癌表现难以察觉,比如早期食管癌,从内镜观察,症状往往表现为局部充血、黏膜粗糙或细微糜烂,同一般炎症非常相似,一些经验不足的医生很容易忽视。

  “当知道AI能学习看内镜照片的时候,我们很欢迎,因为AI能对医生主观的疏忽做出弥补。”徐国良说,2016年底,中山大学附属肿瘤医院把积累的10多万张脱敏的食管内镜照片提供给腾讯觅影用于科研,AI通过深度学习大量照片数据,形成一套检查标准,可以显著提高早癌发现率。

  在浙江省人民医院,腾讯觅影已用于食管癌、糖尿病视网膜病变、肺结节(用于诊断早期肺癌)的筛查发现工作。实验环境下,AI系统对前两种疾病的发现准确率超过90%,对肺结节的发现准确率达85%。

  浙江省人民医院院长黄东胜认为,借助AI来分析胸片、CT、病理切片等影像资料,提高了看片效率,把医生从辛苦的重复工作中解放出来。“这有助于医生投身于攻克既往经验缺乏的罕见病、疑难杂症,这些才是目前机器无法学习的。”

  社会认可度提升,技术实用性增强

  常佳告诉记者,腾讯觅影自2017年8月推出,已同全国30多家三甲医院组建“人工智能医学联合实验室”,“如今,AI对行业的渗透在增加,社会认可度在提升,技术实用性在增强。”

  但在现阶段,医疗AI的前景并非一路坦途。

  “在技术上,医学影像设备与AI系统的兼容是个问题。不同厂商的拍照设备、数据格式和图片质量都不同,这给机器学习的准确性带来干扰。另外,各地医院的AI数据库需要精细微调,AI诊断的准确性可能受地域影响,同一疾病在不同地区会呈现微小的数据差别,对此技术人员正在解决。”常佳说。

  “在用户习惯上,老百姓对人机交互还停留在触控方式为主,不习惯与机器人直接说话交流。还有一些人不信任机器,只选择求助于人,这说明社会要完全接受新技术还需时间。”国家喜说。

  在宏观上,阎威武指出,医疗AI的发展面临如下几个障碍:一是行业认可,医生对AI持观望态度,这项新技术尚未完全取得医学界信任;二是数据资源,政策上还没有完全开放,对居民健康数据的隐私、权属等问题有待明确;三是法律伦理,AI既不是传统医疗设备,也不是人类,对它如何进行技术认证?医疗事故责任怎么认定?这都值得讨论,毕竟AI辅助的准确率尚未达到100%。

  “最重要的,是对医疗AI的解释问题。”阎威武说,“医学是一门严肃的学问,诊断病症有一套传统逻辑,但AI正在挑战这种逻辑。尽管它能达到乃至超越医生诊断的准确性,但它基于大数据的诊断原理和医生运用医学知识做诊断是不一样的,对这种不同于既往医学规律的新技术的可解释性,影响着医学界对AI的接受度。”

  尽管离普及尚有距离,但许多业内人士对医疗AI的发展持乐观态度。

  “综合来看,中国在医疗AI上的水平仅次于美国,发展非常快,在很多AI竞赛中成绩突出,我们是国际领先的。”阎威武说,工信部此前印发《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018—2020年)》,重点培育的8类智能产品中,就有医疗影像辅助诊断系统。“行动计划的推出,给定了时间表,给出了发展路径,具体的要求都提出来了,我认为在这个领域很快会实现产业化。”

  “有些人对AI的安全性心存忧虑。站在医院管理者的角度,我觉得面对一项新技术,不能一开始就抗拒它,而要先去了解它,如果验证是好的,就应该主动去拥抱。”黄东胜说,“通过医生和技术人员不断合作,我认为医疗AI会越学越聪明,未来能向人们提供更高水平的服务。”

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