重构医院：浅谈医疗AI的现状与矛盾

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人类医生是不可替代的，人工智能是目前最好的辅助工具。

智能机器可以简化抽象的检查和诊断过程，但它们不能负责诊断病人的疾病；这台机器不能理解ct图像，但它可以运行人工神经网络，为影像医生提供更全面的信息。

Techweb作者坐在vistel开发的眼底检查仪器前，现场演示者提醒我注意底盘上闪亮的荧光点。按下启动按钮后，测试仪在2D平面内缓慢移动，准确找到眼球位置。底盘的摄像头来回聚焦，寻找最合适的距离。两次闪光后，作者的眼底照片显示在平板电脑上。

该系统正在向云决策背景发送照片。正如演讲者提到的，请稍等。

不到半分钟，考试结果出来了。在复杂的底片上，我们可以看到作者眼球内的血管和潜在的异常。请放心，你的眼睛没有问题。主持人在从云中发回的测试报告中没有发现任何异常损伤。

病人的眼底检查结果可以在机器人安装的显示屏上找到。这个机器人连接到4g网络，可以放在医院的任何地方。

这是techweb在2019年4月2日上海国际医学人工智能会议上体验的人工智能辅助诊断和治疗机器。

据食品药品监督管理局医疗器械司副司长介绍，去年实施了国家医疗人工智能监管政策，鼓励制造商创新、应用和支持技术创新。截至4月1日，中国所有的医疗人工智能仪器都没有获得上市许可。

这让人们感到困惑:病人真的能相信机器给出的诊断报告吗？

1.努力寻找，先看到希望

排名前三的医院人满为患，基层医院人满为患。百度精神病学负责人黄艳表示，人口老龄化、医疗资源有限和医疗经济负担是中国医疗面临的长期挑战，结构失衡一直是国内医院的常态。据统计，三级医院承担了中国人40%的诊断和治疗，三级医院的数量占8%。

结构失调使大量医生感到疲劳。

过去影像学检查只需少量的胶片，而ct的诊断时间从几天到半个月不等，mri的诊断时间随着影像数量的增加而延长。重复性和有经验的工作不仅增加了影像医生的负担，也增加了医生在高压下出错的可能性。

像珍妮纺纱机一样，人工智能可以从医生的电影阅读经验中学习，成为一台提高人类工作效率的机器。从技术上讲，以卷积神经网络(cnn)为例，以cnn为核心的图像诊疗仪已经足够成熟，肉眼终究难以克服机器的速度，机器也不会因为疲劳而出错。医疗+人工智能是改善现有医疗结构的最佳策略。据报道，具有辅助诊断能力的智能机器占了医学人工智能领域的61%，是登陆速度最快的功能。

图中，一面是国内人工智能成像公司biomind的读片机器人，另一面是一位优秀的人体代表临床专家。通过对颅内脑血管图像的人机战争解读，人类代表毫无悬念地输给了机器人。这证明了机器阅读的准确性、效率和成熟性，但却忽略了现实生活中医生和病人之间微妙的关系。

2.人工智能和医生相互依赖

机器不能完全取代医生，但它们是强大的助手，很可能将医生从简单、耗时和劳动密集型的劳动中解放出来。例如，人工智能只需要1分钟就可以手动筛选300 ~ 400幅图像来确定肺结节；中风出血量可在3 ~ 5分钟内手动测量，人工智能只需几秒钟。同时，后者具有较高的精度。

当然，回归的基本问题是:我们为什么要相信一个黑匣子？是因为它的准确性吗？显然不是。

陈宽，深圳人，在美国学习经济学。2014年，她辍学回到中国开始创业，并成立了人工智能成像公司。当陈宽本人谈到成像技术时，他情不自禁地流露出自己的激情。他认为，人工智能成像将成为未来革命性的临床技术。目前，据推测，科学技术已经在中国、日本、德国、美国和西方国家推广了自己的临床产品。

陈表示，当该公司首次将“推断ct”(一套人工智能ct辅助工具)带到西班牙时，遭到了当地顶尖医学专家的严厉拒绝，原因很简单:临床诊断不需要无感情的机器。所以陈宽说让专家免费体验一周。结果，一周后，西班牙专家同意了推断ct，并认为人工智能是外科电影阅读的最佳软件。

这是我用过的最好的工具！西班牙专家用英语评估我们的产品。此时，陈宽的脸上显示出对技术的自豪。

人类之所以相信黑匣子，不仅是因为对诊断和治疗效率的追求，也是为了弥补人类医生的先天不足。

如果医学人工智能能够借鉴人类医生的判断经验，成为一个诊断准确率为99.99%(目前人类或人工智能都无法实现)的专家系统，听起来是令人满意的，但谁会成为一个不幸的0.01%呢？很明显，我们不能对机器做出最终的判断。在医院里，人类医生也会犯错误、误诊、漏诊。医疗事故不仅会改变一个家庭的命运，还会改变医生的职业道路。当我们谈论人工智能+医疗时，我们不仅仅是在谈论算法和数据，还有人类进化中不可避免的矛盾:道德。

3.未来是不确定的，道德至上

在国内外，人工智能医疗设备的推广和销售对于初创企业来说是一项艰巨的任务，原因有三:

1)医学界复杂，信任度高。

2)不同的国际标准受当地政策的影响。

3)市场成熟度差距。

国际上对人工智能+医疗保健的关注程度不一，人工智能+医疗保健被认为是中国医疗改革的主要方向，甚至逐渐将大数据医疗保健和医疗人工智能提到国家战略的高度。然而，大多数发达国家对医学人工智能都有自己的看法，而且大多数都是旁观者，没有采取任何措施来促进它。在发展中国家推广医学人工智能项目的权力目前来自世界卫生组织(世卫组织)。与国际水平相比，国内医用人工智能产品成熟度相对较高，在国际项目中具有足够的优势。

国内医疗人工智能还没有正式启动，而美国ibm的沃森似乎已经沉入了海底。

ibm开发的沃森是一个智能机器人，具有搜索算法、自然语言处理和知识地图构建功能。它曾在综艺节目中击败人类玩家。负责人希望沃森能在癌症临床医学中发挥优势，但结果使其难以移动。沃森不做成像，但只专注于自然语言处理。通过对大数据的研究，可以对患者进行诊断并推荐药物。推荐的处方并不令人满意:一些癌症患者得到的处方具有一定的潜在医疗风险，但人类医生绝不会像沃森那样承担高风险，并优先考虑稳定的治疗策略。

医学人工智能有三个核心:算法、计算能力和数据。该算法可以由数学家解决(原因是ibm的沃森机器人失去了该算法)，计算压力由硅基处理器处理。大多数人都想不到:当前的数据是制约医学人工智能发展的关键。

医学领域几乎没有完整的大数据，几乎都是稀疏的小数据。上海交通大学附属第一人民医院副院长钟利伟认为，医学数据的可用性非常差，现有的开放、记录良好、诊断准确的医学数据不足以支持医学人工智能。即使一种疾病有足够的数据来训练一些人工智能产品，是否有一个标准的测试库来给人工智能一个客观的评价？

都不是。钟利伟回答说，这位数学系的医学专家对医学人工智能的发展有着深刻的见解。他认为人工智能需要和人类医生一起做出决定，这种结合将带来新的复杂的医学模型。

你可能会继续问，如果你能改进算法，满足计算能力，并提高数据的数量和质量，医学人工智能能成为一个没有错误的医生吗？答案是否定的。人类医生和人工智能最终将成为互补的组合。

也许在未来的医院里，人工智能将会像青霉素一样成为这个领域不可或缺的组成部分，青霉素被广泛使用。

来源：新浪直播网