CNML格式】 【 】 【打 印】 
AI醫生能取代人類醫生嗎?
http://www.CRNTT.com   2018-07-05 07:08:23


  人工智能(AI)總是在突破創新或創造“神話”。6月30日,神經影像AI輔助診斷系統“BioMind(天醫智)”與從全國選拔出來的25名醫生在北京進行了一場神經影像的判讀大賽,AI系統以絕對優勢勝出。

  大賽分AB組進行。A組共225道題,15位醫生每人答15題,AI系統獨自判讀所有題;B組10位醫生每人答30題,AI系統同樣回答30題。從比賽結果看,A組225例判讀,AI用時15分鐘、準確率87%,15位醫生用時30分鐘、準確率66%;B組的結果是,AI用時15分鐘、準確率83%,10位醫生用時30分鐘、準確率63%。

  AI醫生再次完勝人類醫生,相似情況並非第一次出現。早在2011年,國際商業機器公司(IBM)的“沃森醫生”與人類醫生的比拼中就顯示出AI可以在某些方面戰勝人類醫生、診斷可信度更高。在某種或某類疾病的診斷上,經過深度學習的計算機軟件會比人類醫生更快、更準確、更穩定。

  “BioMind”更勝人類醫生一籌的原因還在於,它是在人類醫生指導下學習腫瘤診斷的。通過系統學習北京天壇醫院近十年接診的數萬例神經系統相關疾病病例影像,對腦膜瘤、膠質瘤等常見病領域的磁共振影像診斷能力相當於一名高級職稱醫師的水平甚至更高。不僅如此,它基本上已經掌握了50種顱腦腫瘤的神經影像,這是任何一名人類醫生都難以實現的。此外,“BioMind”每10分鐘的讀片量相當於一名人類醫生一天的工作量,這意味著診斷結果立等可取。

  不過,即便AI醫生優勢明顯,但也並非全然令人滿意。由於強大的學習能力,“BioMind”的準確率應該在90%以上,但實際上並沒有達到這個水準,這說明AI的學習功能還有待提升。同時,AI醫生的強大和準確是建立在對已知病例、特征、表象等的學習之上,如果接診病例中有稍微不同於既有腫瘤特征和表象的,它就會不知所措。不僅如此,神經影像需要人類醫生來操作和攝取:在什麼地方、部位和角度攝取,獲得影像的結果和表象是不一樣的。

  事實上,對於疾病診斷,判讀影像只是一種方式,還需要結合其他診斷技術,如聽診、體格檢查、化驗來綜合判斷病情,問詢病人病史,查閱大量文獻來對比研判。遇到似是而非的複雜病例,還需要調動人類醫生的經驗甚至直覺來分析判斷,這就意味著對技術本身的超越。譬如,一些十二指腸潰瘍的表現會像胰頭癌,依賴各種影像學檢查都會顯示胰頭像癌一樣腫大,腸鏡檢查也無法正確診斷,唯一的做法是剖腹探查。沒有科學的綜合分析能力,純粹依賴技術,就容易造成誤診。更重要的是,目前AI醫生尚不能解決人與人關係中的情感和人文關懷問題,無法察言觀色,也無法“善解人意”並做出安慰和鼓勵。所有人類醫生都知道醫生的座右銘:有時是治愈;常常是幫助;總是去安慰!

  當然,我們不必否認AI醫生的技術水平,其優點可以讓它們作為人類醫生的好助手。開玩笑地說,現階段AI醫生還沒有取得法人地位或行醫資格,所以醫生們並不用太擔心,能為人類負責的只能是人類自己。

  來源:光明日報  作者:張田勘

掃描二維碼訪問中評網移動版 CNML格式】 【 】 【打 印掃描二維碼訪問中評社微信  

 相關新聞: