开发了130多个AI的医院：临床真正要什么……

“人工智能有颠覆传统医疗模式的潜力，但医疗信息化建设应着眼实处，在学会走之前先得学会爬。”3月6日在拉斯维加斯举行的HIMSS18现场，围绕机器学习、大数据等，美国医学会主席 James Madara、梅奥医疗集团首席信息官 Cris Ross、IBM首席医疗官 Kyu Rhee 展开了一场别开生面的对话。

AI不需要“登月”，落地应用最实际

梅奥医疗集团首席信息官 Cris Ross 介绍，梅奥有超过130多项重要的人工智能和机器学习项目，主要应用于临床决策支持、临床试验等，例如，利用图像识别技术帮助医生评估患者中风风险，与IBM合作用人工智能进行肿瘤临床试验入组患者招募匹配等。

梅奥医疗集团首席信息官 Cris Ross

Cris Ross 指出，相比停留在理论层面泛泛而谈“大AI”，他更乐于关注那些基于自然语言处理和大数据等在临床实际应用的AI系统和软件，他称之为“小AI”。

对于医院而言，人工智能对医疗领域的改造作用是不是犹如“登月计划”般高大并不那么重要，眼下最关键是找好人工智能在医院、临床的具体应用场景。

计算机比医生更擅长于认识和记住那些需要医生“死记硬背”的大量信息和数据，因此，在临床应用中，强调人机协同和人工智能的辅助能力。Cris Ross 说，AI不是要取代人类，而是帮助医生更好地完成基础工作，在医疗过程中引导和辅助患者决策。

数据可信、可操作才具有决策支持能力

针对大数据挖掘，现场专家从数据“可信、可操作、安全”等层面展开了对话。

医院信息孤岛问题影响了数据质量及其决策支持的能力，当拥有足够多“可信赖”的数据时，才能充分发挥机器学习的能力。IBM首席医疗官 Kyu Rhee 认为，医疗从根本上讲是一种信任契约，数据要在跨系统、跨机构中共享也需要信任，包括数据来源可信、各参与方互信。

“数据很重要，它是原材料，但事实的真相是，（形成）临床知识才非常重要。”Cris Ross 说，做好数据管理，实现有意义的应用，才能获得更有价值的决策支持。梅奥将临床专家经验IT化形成的知识体系，已成为国际上广泛应用的、可操作的领先数据资源库。

此外，医院不断将数据移到云端进行存储、利用，数据安全确是一个重要课题，但随着医院安全网络防护加强，网络罪犯可能会把注意力转向弱势的患者群体。因此，指导和帮助患者保护自身的信息安全成为一种道德义务。

数字化工具不是“万金油”

数字化工具对指导医患决策有重要意义，但美国医学会主席 James Madara 提出警告，大量面向患者端的数字健康工具不符合医学标准，没有临床指导意义而只是一种“猎奇游戏”的垃圾应用。

“我们非常支持科技发展，但我们不喜欢‘坏技术’。”James Madara 说，很多移动健康应用和可穿戴设备不是基于循证证据，通常没有经过验证、不可操作，也不能实现信息共享……不是有益改善健康的好技术。

当话题转到苹果 App Store 里有50-60个 Mayo Clinic 品牌的应用程序时，Cris Ross 回应称“或许不能保证是绝对可信的，但没有变异就不能进化，你必须进行改变，尽管有些改变不靠谱，这就像坐过山车一样”。

他认为，不能把数字化的某些不完善妖魔化，“我们不能因为害怕就停止做正确的事，我们必须保持技术创新......”

文章来源：“Healthcare IT News”“MedCity News”

编译：罗德芳