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醫療AI強大與否不能靠吹

2019-05-15 09:33  本文來源:中國消費者報·中國消費網 作者:胡軍

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  今年以來,網絡和微信朋友圈中經常流傳關于人工智能時代哪些職業和專業可能會被淘汰的探討,有些文章甚至把放射科醫生等醫護職業列入了可能被人工智能所取代的行業。在一些醫療AI項目宣傳中,似乎人工智能可能在未來某一天就能取代醫護人員,全面接管人類健康。這些對消費者都產生了嚴重的誤導。

  記者調查發現,目前醫療AI項目相對較為成熟的僅僅局限于醫學影像領域,而實際應用于診療的還處于探索當中。

  醫生面臨失業乃危言聳聽

  今年1月上海交通大學發布的《人工智能醫療白皮書》顯示,AI醫學影像正成為中國人工智能醫療最成熟的領域。根據第三方統計數據顯示,從100家AI相關的非上市企業2018年營收來看,100強中共有10家AI醫療公司,其中AI醫學影像領域公司占到了6席。

  從事遠程會診業務多年的安徽省巢湖市侯先生對醫療影像AI項目非常有研究,他認為:“這些項目本身并沒有那么神奇,但是一些項目為了制造轟動效應,喜歡搞什么人機大賽之類的活動,讓正規醫院的影像超聲專家和AI算法同臺較量,看哪方診斷更快更好。其實,這種比賽并非想象的那么公平公正。”

  據侯先生等業內人士介紹,AI醫療影像行業雖然成為人工智能在醫療領域發展最快最成熟的行業,但并沒有宣傳的那么夸張。因為醫學圖像本身就是結構性圖像及數據,而對應的人工智能算法也比較成熟,二者很容易通過訓練結合起來。之所以受資本青睞,主要是應用AI算法可以帶來直觀的經濟效益。因為醫院影像檢查每一次都會產生相應的成本,而且會消耗醫生寶貴的診療時間用于讀片。

  曲高和寡并非偶然

  然而,從實際應用的情況來看,雖然多數醫療影像AI項目都能達到90%左右的準確度,但這對醫院來說并不理想。

  “真正愿意采購影像AI項目的醫院少之又少,醫院還是相信自己影像科的大夫。”經常接觸醫療AI項目市場推廣的北京某醫院體檢業務負責人趙醫生對醫療AI仍持觀望態度,“就算是采購了,又有幾個正規大醫院愿意把看片業務交給電腦去處理?病人是來找醫生的,不是來找電腦的啊。”

  據趙醫生介紹,目前醫療影像AI項目大部分是從肺結節和眼底造影入手,因為這兩個領域公開數據多,數據獲取相對比較便利,而且像肺結節影像等相對較為直觀,通過AI程序識別相對較為容易。但是,一些做骨折、骨齡測量、乳腺癌病理、腦卒中等方向的項目,多數并不是根據醫生日常應用場景開發的,而是主要從技術應用提升角度出發的,因此不太受醫院歡迎。

  “放射科涉及到多個領域,目前的AI項目相對比較單一,如果采購單一功能的產品,就有可能導致一家醫院的影像科有多家公司的產品,每家公司都有自己的平臺,需要在醫院內打通這些數據,這些都比較麻煩。”對于醫療AI的發展,趙醫生認為短時間內不會出現大面積普及的情況,“雖然人工智能輔助診斷系統能夠輔助醫生診斷諸多疾病,但充其量也只是在診療的部分環節幫助醫生快速判斷、提供建議而已,代替醫生是不現實的。”

  扶正初心方為根本

  去年底在杭州舉辦的2018互聯網+健康大會上,多位與會醫療專家都表示,AI當前呈快速的發展態勢,AI公司產品定位應當回歸初心,能夠切實幫助患者。醫療AI能夠順利落地,既需要AI公司懂一點醫學,也需要更多的醫生了解一些AI技術應用。

  據了解,不同醫療影像設備的成像原理不一樣,產生出來的數據也不同。之所以目前醫療影像AI項目扎堆在X光和CT方面,主要是因為成像原理基本相同,而且圖像相對簡單清晰。由于我國醫療的標準化水平并不高,同樣的設備在不同的醫院使用的是不同的影像掃描方法、序列和參數,產生數據質量的差異很大。從疾病變化的角度來說,不同的疾病機理不同,需要判別的指標也不同,一般AI也只是做一些有沒有病變、病變大小等相對容易的判別,而對具體治療所需的重要參考數據,仍然難以提供。

  記者調查發現,影像科醫生對AI的真實期待是,AI能把影像所包含人體部位的所有疑似病變都標記出來,影像醫生只要再認真核對判斷就可以了,而不用一張一張反復比對,這樣可以大大提高效率。然而,要實現這個需求,對于算法和數據的要求都非常高,暫時還難以達到。從醫院的角度說,只有那些真正能為醫院帶來價值的應用才能真正進入醫院,實際上這些新東西都還在探索之中。

責任編輯:王峰

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