一個只燒錢不賺錢的行業(yè),因為疫情迎來了拐點
今年的新冠疫情,大概是有史以來最“高科技”的一次抗疫戰(zhàn)斗:科學(xué)家第一次用基因檢測的方法,最快定位了病毒,
本文引用地址:http://2s4d.com/article/202004/411663.htm5G和大數(shù)據(jù),隨時可以精準追蹤病毒的流動,算法輔助醫(yī)生看CT片,10分鐘的診斷時間變2秒,機器人送藥、送飯、做消殺,
線上診療讓患者無需與醫(yī)生面對面……
“互聯(lián)網(wǎng)+”的風(fēng)潮吹了好幾年,
終于全面吹到了醫(yī)療行業(yè)。
現(xiàn)在國內(nèi)疫情逐漸平息,
很多人好奇,這些“黑科技”究竟是什么?
疫情過后,它們會徹底改變我們的生活嗎?
抑或只是個曇花一現(xiàn)的噱頭?
一條采訪了奮戰(zhàn)在“醫(yī)療AI”一線的5個人,
有程序員、工程師、主任醫(yī)師、社區(qū)醫(yī)生……
他們親歷了這場“AI抗疫”的戰(zhàn)斗,
同時也提醒我們,
智慧醫(yī)療最后還是為人服務(wù)的:
“科技應(yīng)該讓人離人更近
而不是讓人離機器更近?!?/p>
AI戰(zhàn)役:四個故事
醫(yī)生肉眼閱片要5-15分鐘,
我們的AI只要2秒
魏東 騰訊天衍實驗室 研究員
我是2018年9月加入騰訊天衍實驗室的,主攻醫(yī)療AI影像分析的算法研制。簡單地說,就是讓計算機看數(shù)以千計的圖像,并告訴它哪些圖像中的器官是正常,哪些是有問題的,問題在哪里。經(jīng)過足夠多的學(xué)習(xí)之后,它自己就能根據(jù)圖像中的信息作出類似醫(yī)生的判斷。
這個技術(shù)2017年以來就在飛速發(fā)展,用于診斷心血管疾病、眼部疾病和肺炎等等。
新冠肺炎疫情爆發(fā)后,我們實驗室一直在關(guān)注疫情的發(fā)展,但苦于無用武之地。直到2月5日,湖北省宣布把CT結(jié)果也納入診斷標準,疑似病例只要拍CT有新冠肺炎肺部病變的特征,就能獲得確診。
我們當(dāng)時都隔離在家放假,聽到這個消息,大家馬上在線組織了一個團隊,開始研制新冠肺炎CT影像的AI診斷模型。因為不能面對面溝通,而且時間很緊,我們壓力還是很大的。
一開始遇到的最大問題就是數(shù)據(jù)不夠,AI就像一個學(xué)生,要讓它精確地識別疾病,就需要看很多肺部圖像才能學(xué)會判斷能力。我們當(dāng)時從全國各地的合作醫(yī)院取得了一些新冠肺炎的數(shù)據(jù),但還是不夠。
所以我們決定,先讓AI學(xué)習(xí)其他肺炎的數(shù)據(jù),看了可能有上千例。在它見過這些肺炎數(shù)據(jù)之后,就有一個整體的肺炎知識積累,知道哪些是得了肺炎的肺部圖像,哪些不是。
我們在算法上再進行調(diào)整,給AI一點“提示”,告訴它新冠肺炎跟它見過的肺炎圖像不同的地方。這樣它就能在圖像中捕捉到新冠肺炎的特征,對病人作出診斷。
因為疫情緊急,我們這次進度非常趕,10天左右就調(diào)試好算法,2月21日就已經(jīng)在武漢日海方艙醫(yī)院部署好了。
投入使用后,醫(yī)護人員給的反饋都非常理想,因為閱片不用那么累了。當(dāng)時醫(yī)生閱讀、分析CT影像的壓力非常大,臨床診斷標準改變以后,每日新增確診病例暴漲將近十倍,每位患者做一次胸部CT,會產(chǎn)生300張影像,每次醫(yī)生肉眼閱片要耗費5-15分鐘。
已經(jīng)確診的治療期患者,每5天也要做一次CT檢查,當(dāng)時整個湖北省累計超過6萬例確診患者。
AI最快兩秒鐘就能判斷出這個人是否得了肺炎,他得的肺炎是不是新冠肺炎。如果AI判斷這個人是新冠肺炎,它還會在CT影像中標示出病灶,告訴醫(yī)生它判斷的依據(jù),標示的過程最多需要一分鐘。
AI的判斷不能直接作為醫(yī)療診斷的依據(jù),但是可以為醫(yī)生提供參考,大大提高了診斷效率。
有些醫(yī)生剛用的時候,擔(dān)心AI的準確率。但根據(jù)我們的研究,我們的AI模型比低年資的醫(yī)生診斷準確率高。而且隨著病例數(shù)據(jù)越來越多,我們會不斷訓(xùn)練、調(diào)整算法,讓它的準確率不斷上升。
在湖北的時候,我們遇到一個疑似新冠肺炎的患者,這個病人的CT影像顯示,他肺部病灶很大,看起來很像新冠肺炎,基層醫(yī)院的醫(yī)生都說,這應(yīng)該就是了。但有個高年資的醫(yī)生覺得不是。
然后我們的算法判斷也說,這個病例不是新冠肺炎。最后診斷出來,這個病人是肺水腫。所以說我們模型的鑒別能力還是挺強的。
用AI看CT結(jié)果,應(yīng)該說是智慧醫(yī)療目前發(fā)展最成熟的部分。因為這部分具有很客觀的衡量指標,越是客觀、越少人為因素參與其中的工作,算法就能表現(xiàn)得比人工更好。
之前消毒機器人賣不動,
這次疫情卻火上央視
殷超 鈦米機器人 技術(shù)市場經(jīng)理
2018年是智慧醫(yī)療站上風(fēng)口的一年,我也是那一年加入鈦米機器人的。我們主要生產(chǎn)的機器人種類有:消毒機器人、物資配送機器人和病房服務(wù)機器人。
我們有很多醫(yī)院客戶在武漢,每個客戶都有銷售負責(zé)跟進。
1月中旬,銷售們發(fā)現(xiàn),本來這個醫(yī)院只買了一臺消毒機器人,專門用在手術(shù)室,結(jié)果卻經(jīng)常有別的科室來借機器人用,感染科要借來消毒,ICU又要借來消毒。我們馬上就意識這次疫情很嚴重。
在1月20日,鈦米就已經(jīng)配置好工程師隊伍,準備調(diào)集機器人直接送往武漢。但在這個時間點,又是春運,又是疫情,物流交通反而成了最讓我們頭疼的問題。我們?nèi)ヂ?lián)系物流公司,他們根本不接你的單。
這種情況下,我們自己組織車輛和人手,規(guī)劃貨物和工程師的運輸線路,將機器人押運過去。我們將第一批10臺消毒機器人送到武漢協(xié)和醫(yī)院的時候,是1月21日凌晨兩點。
送到醫(yī)院之后,剩下的工作就很簡單了。我們的工程師會開始掃地圖,就是讓機器人識別周圍的環(huán)境。像我們?nèi)祟惖揭粋€陌生的地方,要先熟悉環(huán)境,我要看一眼周圍,知道桌子在這,板凳在那,下次走路我就會避開。
機器人也是一樣,它會把所有的空間走一遍,然后自主學(xué)習(xí),知道這是個桌子,這個桌子在消毒的時候,需要重點照顧。在掃完地圖之后,工程師就可以離開,讓機器人自己消毒。
有人可能覺得,這種機器人有什么特別的?我家的掃地機器人都能做到。但在醫(yī)院里,對安全和清潔的要求,比酒店、餐廳,或是工廠的標準都要高得多。
比如說,在手術(shù)室里用機器人消毒。我們的手機進了手術(shù)室,哪怕滿格的信號,電話都打不出去。機器人在里面,如果用傳統(tǒng)的GPS導(dǎo)航和傳統(tǒng)的避障算法,就很容易發(fā)生碰撞,那就要出大問題。所以醫(yī)療機器人會有獨特的算法,保證它們的平穩(wěn)性與避障能力。
在疫情之前,醫(yī)院其實更喜歡買我們的物資配送機器人。因為他們之前覺得消毒用人工消毒或是紫外線消毒就行了,為什么要花大錢去買消毒機器人?但這次他們發(fā)現(xiàn)這兩種消毒方式都沒法徹底,而且人工消毒,會面臨暴露的危險。
我們的消毒機器人在設(shè)計之初,就是按照人機分離的設(shè)計理念去做的。不需要人在現(xiàn)場,機器人自己就可以把該消毒的地方消毒好了之后,人再進去。
那時候武漢的疫情特別嚴重,醫(yī)院消毒特別頻繁,本來一臺消毒機器人只用消毒4樓的手術(shù)室,現(xiàn)在不僅要消毒整層樓,還要把這棟樓都消毒一遍,有時候還要搬到隔壁樓去用。除了消毒醫(yī)院,也會給醫(yī)護人員的辦公室和宿舍消毒。
當(dāng)時他們醫(yī)護人員的家屬中有個小朋友,畫畫的時候就把我們的消毒機器人“大白”畫了進去,因為他覺得我們的機器人在守護他們的安全。我們看到之后都很感動,覺得自己的工作是有意義的。
我們的線上診療,
服務(wù)了武漢十分之一的重癥患者
郝南 NCP(新冠)生命支援網(wǎng)絡(luò)發(fā)起人
“NCP(新冠)生命支援網(wǎng)絡(luò)”是一個線上診療的項目,我是1月22日晚上起心動念想做的。那時候收到信息說武漢醫(yī)院已經(jīng)不夠用了,醫(yī)生也不夠用了。但你不可能讓生病的人不去醫(yī)院啊,那生了病、卻看不上病的人怎么辦?
我之前在北京大學(xué)醫(yī)院當(dāng)過7年醫(yī)生,1月23日,我就在包括北醫(yī)校友群在內(nèi)的幾十個微信群里發(fā)行動倡議,一周內(nèi)陸續(xù)招到了400多個醫(yī)務(wù)工作者,包括醫(yī)生、護士和醫(yī)學(xué)生。以及200多名有社工、心理背景的志愿者,給線上問診的人提供關(guān)懷陪伴服務(wù)。
我們和其他線上診療平臺很不一樣,在它們那里,病人打進來問診完了之后就結(jié)束了。我們希望能夠做到診療與關(guān)懷并重,所以我們把微信群分級別,搞的是和現(xiàn)實醫(yī)院一樣的三線。
首先是分診群。你進到這里來之前,會先有志愿者跟你打招呼,讓你填表格,問你哪里不舒服,有什么癥狀,是否嚴重。根據(jù)你填表的情況,判斷你應(yīng)該去哪一級微信群,等于是一個分診臺。
一線就相當(dāng)于普通門診,醫(yī)生會在微信群里為病人答疑解惑。區(qū)別就是這些患者問完了以后不走,留在群里,他有什么新的問題,可以繼續(xù)問,保持和大夫的聯(lián)系,而不是不停地換不同人看診。
如果病人病況比較重,我們就會把它轉(zhuǎn)到二線。二線群里都是更專業(yè)、更資深的醫(yī)生,有豐富的病房管理經(jīng)驗,會在線上持續(xù)關(guān)注病人的狀況。
如果是病得很重,有生命危險的病人,我們就把他轉(zhuǎn)到三線的群里去。三線就相當(dāng)于重癥監(jiān)護室,在這個群里,都是幾個醫(yī)生圍著一個病人轉(zhuǎn)。
這樣的設(shè)置如果放在線下,會需要很大的空間,而且服務(wù)到的人不會很多。在線下,就算病人能進到醫(yī)院里,也看不到醫(yī)生幾眼。
這是線上診療最大的優(yōu)勢:它能夠最大化醫(yī)療資源的利用。線上的大夫可以遠程看十幾個病房,在不同的群里同時關(guān)注很多病人的狀況。
我們最核心的幾個大夫經(jīng)常一邊去別的合作方的微信問診群出診,一邊在我們的二、三線病房指導(dǎo)危重患者的看護甚至搶救,這樣并沒有超出他們的負荷。讓我們用不多的資源,服務(wù)到最多的人。
那時候大部分來咨詢的人,咨詢的都是新冠肺炎,但也有咨詢其他疾病的,所以我們配備了各個科室的大夫。
我當(dāng)過醫(yī)生,我知道醫(yī)生在線上看病時容易不耐煩。線上診療隔著屏幕,溝通效果也不好,有時候,就算從醫(yī)生那里得到了專業(yè)意見,病人還是會體驗不好,甚至心理崩潰。
所以我們有專門的社工和心理志愿者提供陪伴和關(guān)懷,在線對一些個案進行一對一的心理輔導(dǎo)。我遇到一個個案,她父母都在這次疫情去世了,她自己也患了新冠肺炎,我們就一直跟進她的狀況,陪伴她逐漸康復(fù)。
從我開始做這個項目,到2月上旬方艙醫(yī)院到位,這中間20天左右的時間,是我們工作最緊張的時候。我們大概估算了一下,我們直接或間接地服務(wù)過武漢市當(dāng)時差不多十分之一的重癥患者。
以我們現(xiàn)在的科技水平,其實完全可以讓醫(yī)生的工作更輕松,對接足夠的社工資源,讓醫(yī)患關(guān)系更多地變成人和人之間的關(guān)系,而不是僅僅止于人和機器的交流。
老百姓很簡單,對智慧醫(yī)療只有三個要求:
有幫助,好操作,有配套服務(wù)
潘向東 上海市“十佳家庭醫(yī)生”
我是負責(zé)長寧區(qū)虹橋街道的一名全科醫(yī)生。很多人會覺得,你不就是坐社區(qū)醫(yī)院里開藥的嗎?實際上,看門診只是我其中一項工作,我還要負責(zé)轄區(qū)內(nèi)基本的公共衛(wèi)生管理,比如追蹤高血壓、糖尿病這種慢性病患者狀況,防控傳染病等等。
1月28日我們就接到指示要提前開工,防控疫情。那個時候湖北的疫情已經(jīng)爆發(fā)了,上海從大年夜開始就組織醫(yī)療隊支援湖北,我們社區(qū)要防止后院失火,還要保證日常工作的正常開展,滿足社區(qū)內(nèi)慢性病患者的健康需求。
我們中心負責(zé)的街道轄區(qū),有近2000個糖尿病患者。我們每個月都要對這些病人進行跟蹤隨訪,監(jiān)測他們的血糖等數(shù)值,還要根據(jù)他們的病況調(diào)整用藥。
這次新冠肺炎來了以后,很多老人因為怕感染,都不敢出門了。以前他可能每個禮拜都會到我這邊來一次,我每次就會像敲木魚一樣,不停和他說糖尿病的注意事項,一直給他敲好,血糖基本上就都很穩(wěn)定。
現(xiàn)在全亂掉了,老人本來就困在家里沒法運動,飲食可能也不太注意。我們醫(yī)生又沒辦法遠程監(jiān)測,他們現(xiàn)在的血糖水平就控制得好差。
我之前也接觸過一些便攜式的葡萄糖持續(xù)監(jiān)測設(shè)備。這種設(shè)備的傳感器像一張貼紙一樣,貼到手臂上以后,14天內(nèi)你不管洗澡也好、游泳也好、健身也好,它都不會受影響,你隨時隨地可以拿掃描儀實時監(jiān)測自己的血糖情況。
我自己感受了一次,覺得這種便攜式設(shè)備最大的影響就是會改變你的生活方式。因為戴著這個儀器,我腦子里隨時隨地會想到自己的血糖。那段時間,每次我喝完一杯牛奶或者吃完一個面包,都會用儀器測一下,看看我的血糖值是多少。我發(fā)現(xiàn)自己夜間的血糖有比較明顯的波動,就會真的開始注意自己晚飯的飲食。
但我后來發(fā)現(xiàn),很多患者不想或不愿意使用這些智能化的便攜式設(shè)備。一方面,這些患者大部分是老人,他們都比較保守,覺得這些設(shè)備還很陌生,操作比較復(fù)雜,而且還需要他們自己花錢購買,他們感覺不到直觀的好處,就會拒絕使用或者中途棄用。
另一方面,這些便攜式設(shè)備的數(shù)據(jù),按照法律規(guī)定,目前還只能給社區(qū)醫(yī)生當(dāng)診斷參考,不能作為診斷標準。
我個人覺得,想要普及智慧醫(yī)療的設(shè)備進入社區(qū),滿足三個條件就行了:第一要對我要有幫助,第二要便于操作,第三要有配套的醫(yī)療服務(wù)。
如果未來像這類監(jiān)測血糖的便攜式設(shè)備可以自上至下得到普及的話,家庭醫(yī)生對慢性病患者的管理會更便捷、高效。
現(xiàn)在,每個患者我們都是通過線下人工去跟蹤隨訪,確認他們有沒有問題,要花費很多人力、物力,覆蓋面和效果可能也有限。隨著人口老齡化的發(fā)展,我們需要關(guān)注和管理的慢性病患者越來越多,如果完全靠現(xiàn)有的人力去一個個覆蓋,其實有點力不從心。
未來,如果采用智能設(shè)備,患者的相關(guān)數(shù)據(jù)可以遠程上傳到智能設(shè)備數(shù)據(jù)中心,經(jīng)過大數(shù)據(jù)篩查,發(fā)現(xiàn)異常,實時推送給醫(yī)務(wù)人員。我想這樣可以大大提高工作效率和管理覆蓋率,有需求的患者也能更及時地得到醫(yī)療幫助。
互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療:未來已來?
智慧醫(yī)療不是突然冒出來的“黑科技”,它已經(jīng)蟄伏了幾十年。
上個世紀五十年代,人工智能剛剛被發(fā)明出來不久,就被應(yīng)用在醫(yī)療領(lǐng)域。但是直到2006年,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)的算法被發(fā)明出來以后,AI的學(xué)習(xí)能力才開始發(fā)生質(zhì)的飛躍。十年后,Alpha Go打敗李世石,人工智能的議題在全球大熱,醫(yī)療AI又一次成為焦點。
2016年這一年,被稱為國內(nèi)“AI醫(yī)療投資元年”。27家企業(yè)在這一年融資,其中16家企業(yè)融資金額在千萬元以上。2017、2018年,國內(nèi)AI醫(yī)療行業(yè)公布的融資事件近30起,在醫(yī)療影像診斷領(lǐng)域的融資總額達到1.42億美元,根據(jù)畢馬威的數(shù)據(jù),這個融資規(guī)模相當(dāng)于同期該行業(yè)全球投資的四分之一。
然而,2018年以來,許多醫(yī)療AI企業(yè)的產(chǎn)品在實際應(yīng)用中都碰上了落地變現(xiàn)的難題,“只燒錢不賺錢”,到2019年底,醫(yī)療AI已經(jīng)步入寒冬,等待洗牌。
2020年初爆發(fā)的新冠肺炎疫情,被認為加速了這個洗牌過程。
人類可能錯過的東西,AI不會
在這次新冠肺炎疫情中,阿里達摩院研發(fā)的AI+CT影像診斷技術(shù),平均識別不到 20 秒,準確率達 96%。
影領(lǐng)科技、推想科技、深睿醫(yī)療等公司,也都紛紛推出了針對新冠肺炎的CT影像AI篩查產(chǎn)品。武漢市中心醫(yī)院使用了數(shù)坤科技的AI輔助診斷系統(tǒng),能夠快速讀取胸片,2到3秒內(nèi)識別炎性病灶,醫(yī)院影像科主任王翔說,這一系統(tǒng)“為醫(yī)生提升了50%的工作效率”。
事實上,AI醫(yī)學(xué)影像,被公認是目前最成熟,也是最有可能率先實現(xiàn)商業(yè)化的醫(yī)療AI產(chǎn)品。幾千份病例的數(shù)據(jù),就可以開發(fā)出一套準確率相對較高的診斷產(chǎn)品。
2019年,國內(nèi)從事醫(yī)療AI的企業(yè)有140多家,其中將近120家都在做醫(yī)學(xué)影像業(yè)務(wù),約100家企業(yè)在做肺結(jié)節(jié)影像產(chǎn)品。
疫情爆發(fā)前,國內(nèi)影像醫(yī)生資源已經(jīng)處于嚴重短缺中:每年全國放射科門診量的年增長率是30%,但是影像科醫(yī)生的數(shù)量年增長率僅為4.1%。
根據(jù)樂晴智庫的數(shù)據(jù),中國每年的影像誤診人數(shù)約為5700萬。此外,患者拍片常年需排隊預(yù)約。
疫情突然爆發(fā),給一線的影像醫(yī)生帶來兩個巨大的挑戰(zhàn):一是閱片量激增,大量都是高強度的重復(fù)性體力勞動,二是基層醫(yī)院設(shè)備不足,醫(yī)生經(jīng)驗和素質(zhì)參差不齊。這兩點都會導(dǎo)致誤診和漏診。
武漢市金銀潭醫(yī)院放射科主任樊艷青說:“我時刻提醒自己,告訴自己不要流淚,因為眼睛要用來看海量的CT和X光片子?!?/p>
按照疫情最嚴重時的狀況,湖北省每天新增1萬多名疑似患者,他們的CT片總計超過數(shù)百萬張。與此同時,還有幾萬名確診患者的復(fù)查需求,據(jù)估計,一線的閱片醫(yī)生們每天的工作量達到500萬張。
AI可以解決醫(yī)生們的燃眉之急。
中國工程院院士潘云鶴說,目前用于分析胸片的AI模型,對肺癌的檢測率達到了98%以上,遠遠高于人工。
浙江大學(xué)邵逸夫醫(yī)院用AI分析角膜炎圖像,準確率已經(jīng)超過80%,比參與測試96%的醫(yī)生都更加精準。
3月16日,微軟研究院、美國國立衛(wèi)生研究院與白宮科學(xué)技術(shù)辦公室等機構(gòu)聯(lián)合發(fā)布了COVID-19開放獲取數(shù)據(jù)庫,人們開始用AI挖掘?qū)W術(shù)論文之間的聯(lián)系。
AI會比訓(xùn)練有素的學(xué)者更快地理解論文內(nèi)容,追蹤目前疫情最關(guān)鍵的問題的一些答案:新冠病毒是怎么傳播的?我們對它的起源和進化了解多少?我們要如何制造疫苗與特效藥?
美國聯(lián)邦的首席技術(shù)官邁克爾·克拉希歐斯對媒體說:人類可能錯過的東西,AI不會。
當(dāng)AI誤診時,我們怎么辦?
盡管AI診斷的準確率很高,達到了96%,甚至99%,但是仍然存在1%或者4%的失誤。
統(tǒng)計學(xué)上的一個數(shù)字,落到個人頭上就是一座山。一旦發(fā)生,誰來為這個失誤負責(zé)?
2018年7月3日《日本經(jīng)濟新聞》報道,由于AI存在誤診的可能,日本厚生勞動省把AI醫(yī)療設(shè)備定位為輔助醫(yī)生進行診斷的設(shè)備,規(guī)定診斷的最終責(zé)任,由醫(yī)生承擔(dān)。
《英國醫(yī)學(xué)雜志》(BMJ) 的研究人員最近警告說,“許多研究和媒體聲稱人工智能在解釋醫(yī)學(xué)圖像方面達到與人類專家一樣的水平,甚至比專家還好,但實際上 AI 的質(zhì)量很差,而且被夸大了,這對患者的安全構(gòu)成了風(fēng)險?!?/p>
倫敦帝國理工學(xué)院的研究人員發(fā)現(xiàn),在一項AI臨床診斷準確率的研究中,350名中國白內(nèi)障患者參與實驗,有一些人是AI診斷,有一些人是專家診斷。AI診斷的平均時間比專家的診斷速度快,但是準確率為87%,而專家醫(yī)生的準確率達到99%。
AI就像一個孩子,需要成長。它的表現(xiàn),與它能夠獲取的“食物”的質(zhì)量有關(guān),那就是數(shù)據(jù)。
我們生成和共享數(shù)據(jù)的速度在迅速增加,據(jù)IDC(國際數(shù)據(jù)公司)的預(yù)測,2020年全世界醫(yī)療數(shù)據(jù)總量將達到40萬億GB,是2010年的30倍。
但是,這其中有80%的數(shù)據(jù),是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。它們藏在醫(yī)院的病例資料里,藏在海量的影像片子中,沒有被適當(dāng)?shù)亓炕?,也就不能被AI提取、識別和處理。
2020年初,諾華制藥的首席執(zhí)行官Vas Narasimhan解釋了數(shù)據(jù)如何成為醫(yī)療AI的研發(fā)痛點:“我們不得不花費大部分時間來整理數(shù)據(jù)集,然后才能運行這個算法?!彼J為,我們低估了現(xiàn)有的高質(zhì)量數(shù)據(jù)有多么少,整理和鏈接數(shù)據(jù)的難度有多高。
在國內(nèi),目前醫(yī)療保健行業(yè)的數(shù)據(jù)處于分散狀態(tài)。醫(yī)院是醫(yī)療數(shù)據(jù)的最大生產(chǎn)機構(gòu),但是現(xiàn)實中,沒有哪家醫(yī)院愿意無償把醫(yī)療數(shù)據(jù)共享出來。另一方面,這些數(shù)據(jù)也涉及到患者隱私。
國內(nèi)的AI醫(yī)療創(chuàng)業(yè)公司需要病人的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練AI、讓AI學(xué)習(xí)時,只能挨家和各個醫(yī)院去談,這樣就產(chǎn)生了很多“灰色地帶”。
中華醫(yī)學(xué)會放射學(xué)分會主任劉士遠曾建議,如果能以政府出面牽頭,在一個省的范圍內(nèi)建一個大的數(shù)據(jù)中心,將該省所有醫(yī)院的數(shù)據(jù)匯總使用,未來可能將更加合法有效地推動醫(yī)療AI的發(fā)展。
醫(yī)療是人和人的關(guān)系,
不是人和機器的關(guān)系
這次AI抗疫,另外兩個亮眼的應(yīng)用是醫(yī)療機器人和線上診療。
在上海兒童醫(yī)學(xué)中心,機器人“小白”上崗,在防護資源不足的情況下,減少醫(yī)生和患者面對面溝通的頻率,降低了醫(yī)患交叉感染風(fēng)險。
火神山、雷神山醫(yī)院,也都用上了智能遞送機器人,能夠根據(jù)醫(yī)院的需求,遞送化驗單、藥品,給患者送飯。
掃地機器人,長得完全不像人也沒問題。但是用在醫(yī)院里的機器人,除了它正常履行功能之外,我們似乎總是期待它能更多地模擬人的外形,像人的樣子。
這與患者的心理有關(guān)。中國陸軍軍醫(yī)大學(xué)的研究人員,近期進行了一項“患者對人工智能醫(yī)療的認知及信任度”調(diào)查,發(fā)現(xiàn)患者對AI接受度和信任度最高的是醫(yī)療后勤環(huán)節(jié),其次為醫(yī)患接觸較少的醫(yī)療輔助環(huán)節(jié)。
在做手術(shù)等醫(yī)療核心環(huán)節(jié),人工智能介入的工作越多,占據(jù)角色越重,患者接受度和信任度越低。
在生死攸關(guān)的時候,我們還是傾向于信任我們的同類,而不是看起來有些冰冷的AI。
復(fù)旦大學(xué)附屬華山醫(yī)院內(nèi)分泌科副主任醫(yī)師吳晞告訴我們,他們科室現(xiàn)在就在用AI分析糖尿病視網(wǎng)病變的圖像。他認為,AI完全有能力取代人類醫(yī)生下診斷。這是由醫(yī)學(xué)的本質(zhì)決定的。
“不同醫(yī)生根據(jù)某些癥狀一定能得出相同的診斷,除非有些癥狀被忽略了。既然人和人能做出一樣的診斷,人和AI做不是一樣的嗎?AI會更靈敏仔細,犯錯的概率更小。”
今年2月,《自然》雜志報道了一種最新的抽血機器人。抽血總成功率為87%,對于靜脈清晰的受試者來說,成功率為97%。這個結(jié)果,可以說優(yōu)于大部分人類護士。
“我們以后的工作,可能就是和AI合作,不是去研究怎么戰(zhàn)勝疾病,而是去搞清楚什么是病,什么是病人,什么是健康?!?/p>
疫情期間,線上診療的幾個大平臺,流量都呈爆發(fā)式增長:平安好醫(yī)生在疫情期平臺訪問量11億人次,新增用戶日均訪問量是平時的9倍,新用戶注冊量增長了10倍。
春雨醫(yī)生在開通新冠肺炎義診后,武漢及其周邊地區(qū)患者提問量跟之前相比增長了10倍。丁香園的在線問診平臺,單日問診量的增幅超過300%。
在線上平臺上回應(yīng)這些患者的,是一個個活生生的人。平安好醫(yī)生的自有醫(yī)療團隊,截止到2019年12月31日,是1409人。丁香園的APP上,疫情期間在線的活躍醫(yī)生超過1.5萬人。
NCP生命網(wǎng)絡(luò)的發(fā)起人郝南說,關(guān)懷有時候比醫(yī)療幫助本身更重要。美國首個研究肺結(jié)核的實驗室的創(chuàng)辦者、醫(yī)學(xué)家愛德華·特魯多留下了一句至今為醫(yī)學(xué)界尊崇的名言:“有時治愈,常常關(guān)懷,總是安慰”。
醫(yī)療AI的發(fā)展,也許未來將讓我們更加靠近醫(yī)學(xué)的本質(zhì):促進人和人之間的關(guān)系,而不是人和機器之間的關(guān)系。讓我們拭目以待。
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