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合一亚洲的AI诊疗 已经开始倒数读秒了吗

  AI诊疗 已经开始倒数读秒了吗

  本报记者 张佳星

  “有时能治愈,常常去缓解,总是去安慰。”这句名言被认为简洁地阐释了医学的本质,它镌刻在长眠于美国撒拉纳克湖畔的结核病疗养先驱爱德华·利文斯顿·特鲁多医生的墓碑上。

  一百多年过去了,医学每天都在发生着革命性的变化,尤其在人工智能的赋能下,医学的技术性得到了前所未有的提高。

  有美媒日前称,中国将人工智能运用于医学领域的步子领先于美国,有130多家企业在利用人工智能提高中国医疗系统的效率,并暗示美国的企业应该更多地将AI应用于医疗领域。

  几天后的2月20日,谷歌大脑研究人员宣布可以使用深度学习分析大量(数万级别)的视网膜图像,以此预测心血管疾病突发的风险,获得人体解剖学和疾病变化之间的联系。据称,这是医生此前完全不知道的诊断和预测方法。

  AI医师助理接棒人体健康“守护者”的推进过程,似乎已经开始读秒,在深度学习、迁移学习等不断涌现的新人工智能技术中,AI似乎很快就能尽数掌握医生的技术,并可能更精深。顶级会计师事务所普华永道的相关报告认为,“人工智能最初可能被作为人类医生的辅助措施来采纳,持续性的互相配合将提高诊疗系统的准确性,未来人类将有足够信心完全授权AI系统进行自主操作”。

  把病人的身体和生命交给机器人……这样的想象会不会让特鲁多医生深深叹息,又或者是击节惊叹?

  初级阶段: 距真正的“AI+医疗”尚有距离

  “普华永道去年10月发布的全球AI报告分析了各个主要行业受人工智能技术发展的影响,认为影响最大的是医疗健康和生物制药产业。”北京深知无限人工智能研究院CEO高迪说。实际上,从2011年开始,医疗领域一直在AI行业应用中位于前列,国际数据公司在其《全球半年度认知/人工智能支出指南》中将医疗人工智能列为2016年吸引最多投资的领域之一,这个趋势并没有减缓。

  投资的热度、业态的兴盛,使得AI在医疗领域的应用几乎月月刷新人们的认识——从最开始的人形“晓医”为患者回答问题、初步分诊,提供就诊流程、科室位置等信息,到去年11月,科大讯飞“智医助理”机器人以456分的成绩通过了临床执业医师考试,再到“火眼金睛”的肺部结节等图像识别系统的应用,AI落地医疗目前正在为一线医生降低劳动强度,并帮助医疗资源覆盖到偏远地区。

  尽管进步很大,但距离真正的“人工智能+医疗”还有一定的距离。目前很多案例并不流畅,北京深知无限人工智能研究院首席科学家、欧洲科学院院士汉斯·乌思克尔特坦言,人工智能以数据为生命线,目前连最基础的医学信息提取都是非常困难的事情。

  “从非结构化数据当中提取信息,是非常重要的工作。非结构化数据可以是影像,也可以是文本。”汉斯说,将来源不同的数据与具体病例关联,进而进行研究。“这些数据需要在机器内部互相理解,比如手术报告,医生会以个性化的语言书写,除了真相外,医生还会写下他怀疑的信息,否定的信息等,如何将这些信息提取出来,进行分门别类的分析呢?”汉斯介绍,很多医疗领域从业者已经建立了很大的知识库,比如联合医疗语言系统,这是一个非常大的知识体系,有18万不同的概念,算是一个小型的“知识图谱”,作为基础架构更待共同完善。

  汉斯表示,在医学领域AI从3个方面大展拳脚:一是临床研究,二是药理学相关研究,三是帮助医生衡量不同因素,依据数据提出建议。“我们把它叫作决策支持,而不是决策本身。”汉斯强调,因为最终的决策总是要由医生做出的。

  此外,也有另辟蹊径的突破,汉斯讲到,在柏林有一个病人手脚都不能动,通过脑机接口的科学实验,机器帮助他与人进行沟通交流,有了机器和人脑的交互,他就可以重新和世界进行交流。

  发展关键:数据积累是完成任务的前提

  “我们医院有专门的病案数据统计部门,积累了大量的患者基本情况和他们的疾病诊断、治疗等数据,数据统计部门计划通过对这些数据的分析更好地为治疗患者提供支持。”北京大学肿瘤医院季新强说。

  以北京大学肿瘤医院为代表,很多医院都建立了数据中心,将疾病的信息积累起来,用于挖掘分析。在北京西山,中国医学科学院阜外医院基于专业的私有云搭建起国家级、可共享延展的健康医疗大数据和生物样本库平台,通过深度挖掘、利用数据样本,旨在帮助医生精准治疗,并寻找新药靶点,指示功能基因位点。