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人工智慧+ 看病快準佳

2018-02-13 07:44 來源:人民日報

  醫療人工智慧正在從概念走進現實

  “內科怎麼走?”

  “請問您想找哪個內科?還是説想去內科住院大樓?”

  “我找消化內科。”

  “請您到大廳裏乘坐扶梯或電梯到五層B區北側,科室在五層的詳細位置請看下面的地圖。”

  這段對話,發生在不久前的解放軍總醫院門診樓大廳,因腹痛前來就醫的北京市民趙先生正在向智慧導診機器人“曉醫”詢問看病科室的位置。

  “沒想到這機器人的回復還挺準。”趙先生循著“曉醫”指的路,很快就找到了就診科室。

  2017年3月,6台由科大訊飛研發的智慧導診機器人在解放軍總醫院上線,其中4台放置在門診樓大廳。每天一早,這些樣貌討喜的機器人就被前來問診的人團團圍住,有人出於好奇,有人有事相求,對於人們提出的問題,機器人都會耐心解答,遇到和它開玩笑的人,它還能跟人逗個悶兒。

  “現在它們可忙了,每個機器人每天平均要回答超過900個問題,患者想要找科室、找病房,以及諮詢醫院周邊的生活服務信息,機器人都能提供指引。”解放軍總醫院門診部主任國家喜介紹。

  “如今的AI就像互聯網一樣,成了一種基礎設施。”騰訊“互聯網+醫療”負責人常佳介紹説,近年來,國內外多家涉足AI的企業加速向醫療領域佈局,醫療AI正在從概念走進現實,除了智慧導診,還出現了能幫醫生看片子、做篩查的智慧醫生。

  在中山大學附屬腫瘤醫院內鏡操作室裏,病人躺在手術臺上,醫生操作內窺鏡伸入患者的食管採集照片。這些照片被實時傳輸到電腦,再接入AI系統,拍照結束後十幾秒鐘,電腦上就顯示出一行文字:“疑似癌風險55%。”醫生根據這個結果評估是否需要進一步做病理活檢,以避免癌症漏診。

  這行文字,就是來自騰訊的醫學影像AI系統“騰訊覓影”給出的癌症風險提示。“它用起來非常方便,就像醫生的第三隻眼睛。” 中山大學附屬腫瘤醫院消化內科主任徐國良介紹,“有個醫生給患者查食管內鏡,看著沒問題,就讓患者走了,後來AI提示患者的食管有異常,醫生叫人回來一復查,還真是早癌。”

  具備學習能力,正在解決醫療行業難題

  培養一名主治醫師,需要十幾年時間,培養一個熟練的導醫也至少需要一年。AI到底憑什麼本事,能在這樣一個行業站住腳?

  “智慧導診機器人和幾年前遍佈公共場所的電子查詢機不一樣,它們具備學習能力。”國家喜説,遇到答不上來的問題,電子查詢機可能一直“卡殼”,但智慧機器人通過積累、更新數據,能夠不斷解答人們提出的新問題。

  這種匯集並運用經驗的能力,正在解決一些醫療行業的難題。

  第一是高效填補醫院中巨大、複雜的信息服務需要。

  解放軍總醫院日門診量約1.8萬人,其中70%為外地患者。許多人來這看病,先就診還是先掛號?看病科室各自在哪?住院、手術在哪棟樓?“每碰見一個‘白大褂’,患者就上前詢問,但指路並非醫生的主業,他們也不是每次都知道答案,所以長期以來,群眾對信息服務的需要得不到很好滿足。”國家喜説。

  以前醫院的解決辦法,是建立導醫團隊。2014年,解放軍總醫院在門診樓招了14個專職導醫,又外聘了17個小時工,卻依然無法滿足巨大的諮詢量。“智慧導診機器人上線後,很好補充了信息需求和供給不平衡的問題。”國家喜説,“它們反應快、不厭其煩,連‘川普’‘廣普’等口音濃重的普通話都懂,這正契合實際,可以更好地幫助外地患者。”

  第二是減少醫生檢查中的誤診、漏診。

  上海交通大學自動化係副教授閻威武表示,在醫療領域,AI已應用到信息諮詢、醫學影像、電子病歷等方面,其中在醫學影像上進展最快。

  “我國食管癌高發,但早癌診斷落後於發達國家。”徐國良分析,我國早癌發現率低的原因主要有兩點,一方面,醫生普遍工作量大,難以保證對患者的精細核查;另外,早癌表現難以察覺,比如早期食管癌,從內鏡觀察,症狀往往表現為局部充血、黏膜粗糙或細微糜爛,同一般炎症非常相似,一些經驗不足的醫生很容易忽視。

  “當知道AI能學習看內鏡照片的時候,我們很歡迎,因為AI能對醫生主觀的疏忽做出彌補。”徐國良説,2016年底,中山大學附屬腫瘤醫院把積累的10多萬張脫敏的食管內鏡照片提供給騰訊覓影用於科研,AI通過深度學習大量照片數據,形成一套檢查標準,可以顯著提高早癌發現率。

  在浙江省人民醫院,騰訊覓影已用於食管癌、糖尿病視網膜病變、肺結節(用於診斷早期肺癌)的篩查發現工作。實驗環境下,AI系統對前兩種疾病的發現準確率超過90%,對肺結節的發現準確率達85%。

  浙江省人民醫院院長黃東勝認為,借助AI來分析胸片、CT、病理切片等影像資料,提高了看片效率,把醫生從辛苦的重復工作中解放出來。“這有助於醫生投身於攻克既往經驗缺乏的罕見病、疑難雜症,這些才是目前機器無法學習的。”

  社會認可度提升,技術實用性增強

  常佳告訴記者,騰訊覓影自2017年8月推出,已同全國30多家三甲醫院組建“人工智慧醫學聯合實驗室”,“如今,AI對行業的滲透在增加,社會認可度在提升,技術實用性在增強。”

  但在現階段,醫療AI的前景並非一路坦途。

  “在技術上,醫學影像設備與AI系統的兼容是個問題。不同廠商的拍照設備、數據格式和圖片質量都不同,這給機器學習的準確性帶來干擾。另外,各地醫院的AI數據庫需要精細微調,AI診斷的準確性可能受地域影響,同一疾病在不同地區會呈現微小的數據差別,對此技術人員正在解決。”常佳説。

  “在用戶習慣上,老百姓對人機交互還停留在觸控方式為主,不習慣與機器人直接説話交流。還有一些人不信任機器,只選擇求助於人,這説明社會要完全接受新技術還需時間。”國家喜説。

  在宏觀上,閻威武指出,醫療AI的發展面臨如下幾個障礙:一是行業認可,醫生對AI持觀望態度,這項新技術尚未完全取得醫學界信任;二是數據資源,政策上還沒有完全開放,對居民健康數據的隱私、權屬等問題有待明確;三是法律倫理,AI既不是傳統醫療設備,也不是人類,對它如何進行技術認證?醫療事故責任怎麼認定?這都值得討論,畢竟AI輔助的準確率尚未達到100%。

  “最重要的,是對醫療AI的解釋問題。”閻威武説,“醫學是一門嚴肅的學問,診斷病症有一套傳統邏輯,但AI正在挑戰這種邏輯。儘管它能達到乃至超越醫生診斷的準確性,但它基於大數據的診斷原理和醫生運用醫學知識做診斷是不一樣的,對這種不同於既往醫學規律的新技術的可解釋性,影響著醫學界對AI的接受度。”

  儘管離普及尚有距離,但許多業內人士對醫療AI的發展持樂觀態度。

  “綜合來看,中國在醫療AI上的水平僅次於美國,發展非常快,在很多AI競賽中成績突出,我們是國際領先的。”閻威武説,工信部此前印發《促進新一代人工智慧産業發展三年行動計劃(2018—2020年)》,重點培育的8類智慧産品中,就有醫療影像輔助診斷系統。“行動計劃的推出,給定了時間表,給出了發展路徑,具體的要求都提出來了,我認為在這個領域很快會實現産業化。”

  “有些人對AI的安全性心存憂慮。站在醫院管理者的角度,我覺得面對一項新技術,不能一開始就抗拒它,而要先去了解它,如果驗證是好的,就應該主動去擁抱。”黃東勝説,“通過醫生和技術人員不斷合作,我認為醫療AI會越學越聰明,未來能向人們提供更高水平的服務。”(記者 邱超奕)

編輯: 王如
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