人工智能与医学

人工智能与医学

撰稿人：李伟

人脑，电脑，谁更厉害？之前备受关注的影像医学领域的“人机大战”影像诊断比赛中，医疗AI（人工智能）最终战胜了医学界的“最强大脑”。

一、认识AI 每一种疾病都相当于一个人脸识别问题

“随着人脸识别技术的日益成熟，‘刷脸’已经深入到了生活的方方面面。而说起医疗人工智能，人们却总觉得陌生。其实疾病检测与人脸识别具有内在的相似性，每一种疾病相当于一个不同的人脸识别问题，都是基于海量数据的自动提取特征从而不断分析、分类，最终实现精准识别的过程。

二、深度学习 化不可能为可能

“疑难病症的复杂性与诊断上的模糊性是困扰医生已久的难题。而在其他领域，深度学习展示了超人的学习能力。基于模型结构和大量精准化标注的数据，可以不断对‘机器’进行纠错训练，当深度学习的数据量达到百万、千万级，它将实现的精准度也开始趋近于百分百。可以想象如果有充足的高质量的标注数据，像微小肿瘤、毛玻璃肺结节、婴儿大脑发育评估等等这些过去医生难以短时间辨明的问题，将最终得到解决。目前的主攻方向就在于大量标注数据的获取。”

三、开放的智能AI平台

“深度学习带给我们前所未有的可能和希望，但是它并不是万能的。离开医生，它更是常常会‘迷路’——有些人眼很擅长识别的图像模式，深度学习算法却需要海量的训练数据去学，还不一定学得会。所以AI科学家和医生紧密合作，才能有效对抗数据短板和标注模糊的挑战。从另一个角度来看，疾病有几万种，单论重大疾病就有几百种，要应对全人类的健康问题，打造多谱性、全栈性的AI，打造一个覆盖疾病全流程的、开放共赢的AI生态圈，不仅帮助医生学习使用AI，也将联合医生或者相关AI公司一起开发更多有针对性的AI产品，帮助他们成为医学AI领域的先行者。

从帮医生看病例、开处方，到帮助医生诊断疾病、做手术，电脑的身影在现代医院已经几乎随处可见。

一般而言，医生所做的工作主要包括：检查、测试、诊断、开药、行为校正等等，而通过传感器、数据收集以及分析，所有这些诊断和治疗工作，电脑都能帮忙做，甚至能够比一般医生做得更好。

和人类医生相比，电脑医生具有三大优势：

首先，电脑医生精通医学：从大量医学工具书、医学杂志、临床诊断手册、医疗电子记录，到百科全书、词典、图书、新闻甚至电影剧本，电脑几乎可以存储所有可用的医学知识。与之相比，人脑的记忆容量有效，绝大多数医生都不可能读完和理解最新的5000份有关某系统方面的医学研究论文，更不可能记住人类可能患上的1万多种疾病，时间久了很多信息还会慢慢模糊、遗忘。

其次，电脑医生诊断疾病准确率高。是人都会犯错误，但在事关人命的医学领域，再细微的差错也可能致命。一般专科医生对本专业之外的医技掌握有限，在跨界的复杂疾病中容易误诊漏诊，误诊率可能达到15%。美国发表一份研究报告估计，全美每年有1/20非成年人被医生误诊。而电脑医生的误诊率更更低：电脑不存在主观偏见，所有的决策都基于证据，无认知偏差，基本可信。

最后，电脑医生总体成本较低、出诊率高。虽然电脑医生的制造和训练费用非常昂贵，但一旦投入运行，它的诊断成本几乎为零。并且电脑医生的另外一个优势还在于，其出诊率为百分百。电脑从不会因为非故障之外的原因而缺诊，甚至不需要你专门跑去医院看病。只要你有一台电脑或者一部智能终端，电脑医生几乎随叫随到。

随着人工智能技术逐步走向成熟，造福人类健康事业的效能会越来越强。人工智能正在推动精准医学、个性化医疗的发展，让更多的人更便利的享受医疗服务。

（图片及部分资料来源于互联网）