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图片来源：Pixabay.com 9 月 6 日，在腾讯优图和 Science 联合举办的计算机视觉峰会上，中国医学院肿瘤医院流行病学教研室的乔友林教授，作为宫颈癌早期筛查 AI （人工智能）系统研究的合作者，讲解了这项技术可能给人类带来的改变。 这并不是医学专家第一次为 AI 「站台」，不少医生和 AI 已经走到了「热恋」阶段，但更多医生仍持观望态度。 迎接 AI 先要弄明白哪些问题？要用什么「姿势」迎接 AI ？怎样才能练就一双「火眼金睛」不被技术骗子忽悠？ 丁香园连线了这一领域的专家。 AI 不会让医生失业 几年前，还有很多人认为，很可能在不久的将来，会取代医生。马云爸爸甚至公开宣称：30 年后应该是医生找不到工作了。 但随着越来越多的医疗 AI 应用涌现，人们对医疗 AI 的认知越来越清晰。 「 AI 不会取代医生，但会成为医生的助手。」腾讯优图医疗 AI 负责人、科学家郑冶枫博士说，「现在 AI 在极少数任务上能达到医生的水平。比如胸部 CT 的阅片，有些 AI 在看肺结节的水平上已经很不错了，但影像科医生实际阅片并不是只看肺结节，还要记录所有图像当中看到的疾病。AI 光会看肺结节远远不够，还有肺炎，肺动脉栓塞等等很多疾病要学习。」 此外，AI 只能告诉医生某种结果的可能性，是否诊断某一疾病或是否给与什么治疗，还是医生说了算。 「好比手术机器人，真的是机器人在做手术吗？实际上是医生在操作啊。」乔友林教授这样解释，「AI 也是如此，并不是让 AI 独立下诊断，而是作为辅助诊疗的工具，是医生的助手。」 同时，正如美剧豪斯医生中的那句台词：「Every patient lies」。 临床中，太多的患者会在就医中会隐瞒这样那样的信息。甚至我们作为患者去就医时，也会有意 / 无意地隐瞒一些信息，甚至在与个人利益相关时，有意无意地撒谎。 直面人性的弱点，甄别信息的真伪，有选择地利用信息做判断，也是人工智能最难于逾越的障碍。 应该用医生的语言来介绍 我们发现，人们在比较 AI 与医生能力的时候，会听到「有些 AI 在判断某个疾病的准确度上，超过了医生」。对此，郑冶枫博士表示，这种说法是不准确的。 其实，怎么看片子，比如这个病灶是不是肺结节，都是医生「教」机器的，如果医生的准确率只有 80%，那剩下的 20% 机器是从哪儿学的？ 「对于高度依赖医生判断的领域，比如，是否肺结节的判读，AI 终极发展也只能是无限逼近人类医生的最高水平；但对于有金标准的领域，比如病灶是良性还是恶性，可以依据病理结果来判断，AI 是有可能超过人类医生的。」郑冶枫博士这样认为。 比如，很多 AI 公司喜欢用「识别率」、「准确率」，「误识率」之类的指标来评价技术。郑博士说，「这些概念跟医生们常用的灵敏度和特异性大同小异，但是用 IT 语言来表达的，医生就很难理解。」 在探讨中，丁香园和郑博士都留意到一个问题，中科院分子影像重点实验室的田捷研究员曾多次宣传「影像组学」的概念，这个概念其实跟影像 AI 辅助诊疗有共通之处，但更容易被医生理解。 「我们应该用更贴近临床的表达，向医生介绍技术。」郑冶枫博士强调。 好的 AI，是和医生一起完成的 正如药品和器械的研发，每项技术从实验室到真正走向临床，都是一条漫漫长路。 而如何能够让医生像对「好药」一样，对 AI 充满期待，很多 AI 公司的做法还有待改善。 郑冶枫博士认为，医疗 AI 产品，必须经过严谨的验证。 一个产品在一家医院拿到好的结果，很可能在其他医院就不行。因为很可能每家医院的数据标准、诊疗流程都不同。 「正确的做法，应该是先找医院试点，在一家医院成熟以后，再推广到 5～10 家医院实验，不断把失败案例拿回来再重新训练 AI ，在慢慢从 10 家「滚动」到 50 家、100 家，真正成熟了再投向市场。」 医疗人工智能是个跨界领域，要开发一个好的医疗产品，必须在医学专家的指导下做。 同时，在 AI 研发的过程中，与医生的交流特别重要，郑博士举了个例子：相对于单纯的图像识别，医生们更感兴趣的是预见疾病发展情况。 比如脑血管瘤，不动手术有破裂的风险，但动手术又有患者死在手术台上的风险，这两个风险如何权衡？ 医生希望 AI 能够预测病人的血管瘤在一年之内破裂风险有多高，如果一年之内破裂的概率不高，就观察一年之后再看是否动手术。 郑博士说：「我也很想做，但受限于现在的 AI 技术却做不成，因为很难找到足够的数据。一般来说，很少有病人愿意观察血管瘤直到破裂。而已经破裂的血管瘤，又拿不到未破裂前的数据。缺乏这些连续跟踪的数据，就不能训练出好的算法。」 AI 的研发，依赖于大量医生的知识输出和训练数据，「在跟医生的交流的时候，必须让医生非常清楚，AI 的技术边界，哪些是 AI 能解决的，哪些不能解决。」 和 AI 「恋爱」的正确姿势 汕头大学香港中文大学联合汕头国际眼科中心的岑令平教授，也深度参与了一款辅助诊断视网膜病变的 AI 开发及应用。 谈及这场「恋爱」，岑令平教授说，「将来对于大多数医生，只需要会用 AI 就行了，就像应用软件一样的，但如果要参与研发就不一样了。」 岑令平教授在参与项目的过程中，自己买了计算机的书，还报了相关的课程。 「让我做一个程序可能有点难度，但是里面的原理我是懂的。」岑令平教授说，「我跟计算机人员能沟通，我知道怎么表达能让他们理解我的想法、达到我的目的，作为医学背景的人，能做到这一点，其实也就足够了。」 我们还无法判断医疗 AI 什么时候会真正走到临床，但必然势不可挡。 正确与 AI 「恋爱」的姿势，你掌握了吗？ |
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