被喻“21世纪听诊器” 人工智能未来何种模样?

2018-02-27 Abby Norman(二马译) 天成智汇

在之前的很多篇文章中我们分析过AI在法律领域的应用。对于医学领域中AI的发展我们一直在等待一篇比较全面且相对客观的报道,相信这篇文章不会让大家失望。文章不但详细地介绍了AI在诊疗能力,手术能力等方面取得的进展,更是提供了AI在心理健康领域的最新讯息。对于心理健康观测应用,澳洲的意识相当前沿。在十月份的时候我参加了悉尼大学Brain and Mind Center 的研讨会,和临床心理学教授S

在之前的很多篇文章中我们分析过AI在法律领域的应用。对于医学领域中AI的发展我们一直在等待一篇比较全面且相对客观的报道,相信这篇文章不会让大家失望。文章不但详细地介绍了AI在诊疗能力,手术能力等方面取得的进展,更是提供了AI在心理健康领域的最新讯息。对于心理健康观测应用,澳洲的意识相当前沿。在十月份的时候我参加了悉尼大学Brain and Mind Center 的研讨会,和临床心理学教授Shane Cross探讨了AI在提供心理咨询,收集信息,改进临床治疗效果的潜力。对于临床心理治疗来说,目前美国心理学协会的指导手册在很大程度上是失败的。这种单一的指导手册不能根据病人自身的特点为医生诊断、开药提供帮助。所以在很大程度上临床心理医生的治疗几乎完全依靠经验和运气,而非基于数据和不间断观察基础上的科学结论。而AI的应用将从根本上改变临床心理的治疗方式。例如悉尼大学在联邦政府支持下进行的Project Synergy项目,旨在通过科技来为心理疾病患者提供实时帮助和治疗。当然这中间最大的问题便是隐私问题。但相信通过临床心理学家、AI技术开发者和相关人士的共同努力,我们终将找到一个AI时代应有的平衡。

"二十一世纪听诊器"

医院的诊室中已经出现一种新型医生,他们没有名字,甚至没有脸。这些人工智能医生正在进驻到世界各地的医院中。不过那些对机器人接管世界充满恐惧的人们不必担心。在医疗保健中引入 AI 并不是让人脑与机器一决雌雄,而是帮助人类医生发散思维、提高思考能力,有时还会帮助他们放松紧张的神经,让医生们能够更好地治疗病人。

被称为“医学未来学家”的Bertalan Mesko把人工智能称作 "二十一世纪的听诊器"。事实证明,他对人工智能的评价可能比他预期的更准确。对于医生来说,虽然各种技术和测试手段为他们提供了诊断和治疗病人所需的所有信息, 但在临床治疗与行政责任方面,他们仍肩负巨大压力。此外,在海量的信息中进行筛查是一项艰巨而几乎不可能的任务

然而,有了“二十一世纪听诊器”,情况则会大不一样。

人工智能在医学领域的应用不仅仅限于繁重的行政工作范围。从强大的诊断算法到精细调谐的外科机器人, 人工智能技术正在医疗领域大放异彩。显然, AI 在医学方面有一席之地,但我们还没有认识到它的价值。在展望AI成为医疗团队里固定一员的未来之前, 我们首先要更好地了解 AI与人类医生相比究竟有何优劣。他们在准确性方面能力如何?他们可以做什么具体的、独特的贡献?在药物临床使用过程中, AI 如何才能发挥最大的优势?他们会有潜在的危险吗?只有当我们回答了这些问题后, 我们才能开始预测, 然后构建我们想要的人工智能未来。

AI VS 人类医生

人工智能虽然仍处在发展的早期阶段, 但他的诊疗能力已经和医生不相上下,甚至略胜一筹。英国牛津大学约翰·拉德克利夫医院的研究人员开发了一个AI 诊断系统。大部分情况下,此系统诊断心脏病的准确度高于医生。哈佛大学的研究人员则制作了一个"智能"显微镜, 它可以检测到潜在的有致命可能的血液感染。AI 辅助工具通过分析从2.5万份被处理过的样本中提取出的10万份图像,更加准确地识别出了细菌的存在。AI 系统已经可以对那些细菌进行排序,准确率高达95%。日本横滨昭和大学的一项研究显示, 一项全新的计算机辅助内镜系统可以显示结肠内潜在癌细胞生长的迹象, 敏感度、特异度和精度分别可达94%、79%和86%。

在一些案例中,研究人员还发现,在诸如确认癌变等需要快速诊断的情况下,人工智能的表现优于医生。 一项于2017年12月发布在JAMA研究显示, 在同样的时间里,深度学习算法能够比放射学专家更好地诊断转移性乳腺癌。虽然在不受时间限制检查病例的条件下,放射学专家有可能做得很好,但是 在现实生活中,尤其是在诸如急诊室这样的大容量、快速周转的环境, 快速诊断对于患者来说就是生死之差。

当然, 还有IBM 的“Watson”。 在一项挑战中,“Watson”需要从肿瘤细胞的基因数据中收集有效数据。人类专家花了大约160小时的时间检查数据并根据他们的发现提供治疗建议。而 “Watson”只花了十分钟就提供了同样的建议。另外,谷歌最近推出了人工智能工具 DeepVariant 的开源版本。它是分析基因数据领域最精准的工具, 在去年的精准FDA挑战中名列前茅。

AI在预测病变中也大放异彩。4月诺丁汉大学的研究人员发表了一项研究报告表示, 一个能够进行自学的AI系统通过学习378256名患者的数据,在预测患者的心血管疾病方面的准确率较目前的医疗方法提高了7.6%。分析此数据后研究人员写道:“在大约8.3万条记录的测试样本中,本应有355名患者的生命可以被挽救”。另外值得注意的是,该系统的错误率也较目前低1.6%,避免病人承担不必要的压力,接受多余的高风险治疗。

在分析处理人类无法应对的大量数据时,人工智能或许是最为有效的工具。在目前精准医疗需求日益增大的情况下,人工智能正是人类所需,而“人类诊断计划(Human Dx)”或许能填补其中的供需不足。 “人类诊断计划”结合了机器学习与医生的实际经验,以80余个国家、500个医疗机构和7500名医生提供的数据为基础,建立了一个开放的系统,以便病人、医生、机构、医疗器械研发者或是研究人员等任何人个人或机构都能够做出更好的临床诊断。

“人类诊断计划”(the Human Diagnosis Project Nonprofit) 负责人Shantanu Nundy表示,“设计的过程中,必须要设想使用者的具体情况”。并且在任何工业领域的技术研发中,AI都应当与其功能无缝衔接。“你在设计的时候,脑子里就要想到使用者。人们用Netflix的时候,绝对不会想到它是个给人看电影的AI吧?人们用Amazon的时候也不会觉得这是个购物AI”。

换句话说,如果一项技术被设计地很好、让人们觉得很实用,那么大家根本不会意识到他们正在使用人工智能。

对于心态开放、愿意深入思考的临床医生来说,他们很愿意类似“人类诊断计划”项目立即引入,因为这可以缩短他们接触“技术”的时间。Nudy也是华盛顿特区的一名实习医生,她告诉记者,“有记录表明,医生有一大半的时间都坐在电脑前”。AI能够给医生们更多的自由时间,把他们从诸如写病历之类的行政负担中解救出来。

由此看来,在医疗健康领域,人工智能并不是要替代医生,而是让医生的能力发挥到最优。

心理治疗 拟人化体验

Skyler Place是一名行为科学研究主管,供职于一家位于波士顿,名为Cogito的人工智能及行为分析公司。他在接受采访时表示,“我认为人工智能扩展了人类能力的边界,而不会取代人类”。

Cogito使用由人工智能控制的声音识别及分析系统增强客户服务体验,为许多行业提供服务。这家公司进军医疗健康领域的最新成果就是Cogito Companion,它是一个能够追踪病人行为的心理健康app。

该app监控病人的手机,对积极和消极的行为信号做出记录。例如通过位置信息可以推测一位病人很久没有离开家,通过聊天记录可以推测他们很久没有和别人聊天。(该公司表示他们只追踪行为,而不追踪内容。)病人的医疗团队会由此得出报告,以便在心理治疗中做出调整。

Cogito已经与几家医疗机构结成了合作关系,对该app进行测试。在这一过程中,他们发现退伍军人群体对此app的需求较大。退伍军人陷入孤立的风险很高,而且也不愿意进行治疗,特别是心理治疗,因为他们中很多人患有社交障碍。Place表示,“我们发现这个app可以建立信任,让治疗的涉及范围进一步扩大”。他还说到,该app能够起到行为改变 “先行者”的作用,让退伍老兵们觉得更有掌控力,提高他们接受心理治疗的意愿。

人工智能在其中起到了如下作用。这款app使用机器学习算法,分析使用者的“声音检查ins”,类似于声音日记。如同人们聊天一样,该算法能够识别情绪线索。对此,Place解释道,“我们能够设立应对不同类型的语言方式的不同算法,例如力度、语调、谈话机制或者语言流等等”。

通过这些,人们让机器学习“值得信任”和“能够胜任”等情绪听起来如何,以便识别一个人是否抑郁,或者判断一位躁狂抑郁型病人两种情绪的差别。这款app不仅让病人能够实时掌握自己的情绪变化,也给医生提供了长期追踪病人心理状况的方式。

在Cogito,Place见识到了人工智能帮助人类“了解自身话语和精神健康”的能力。

当然,了解只是第一步。我们的最终目标是寻找到一个有效的解决方案。目前,在心理健康问题上,人类医生的表现还是很突出。但是当问题更为复杂的时候,机器人能否解决问题呢?

在机器人的手术刀下

在过去的几十年中,人工智能在医学领域中最主要的应用之一就是外科机器人的发展。

到目前为止,以Da Vinci机器人为首的外科机器人仍然是人类外科医生的延伸。但在2010年的蒙特利尔首次出现了一项更加雄心勃勃的手术。该手术中首次同时出现了外科机器人和麻醉机器人(被命名为McSleepy)。数据表明这些机器人医生的表现令人振奋。

2015年, 在第一个外科机器人出现的十年后, 麻省理工进行了 FDA 数据的回顾性分析, 对机器人手术的安全性进行评估。研究期间,有144例患者死亡, 1391 例患者受伤, 主要由技术困难或设备故障引起。报告指出, 尽管报告数量相对较多, 但绝大多数手术都是成功的, 没有出现其它问题。但在诸如胸外手术等更复杂的外科领域中,事故数量 "显着高于" 妇科和普通外科等领域。

结果表明,虽然机器人手术在一些专业表现良好, 但更复杂的手术最好留给人类外科医生,至少目前需要如此。但是,这种情况可能会很快发生变化。 此外,随着手术机器人独立性提高,在医生和机器人中找出事故责任人的难度也越来越大。

病人是否可以控告机器人失职?由于这项技术还比较新, 因此在这种情况下的诉讼成为了法律上的灰色区域。传统上,专家认为医疗事故是由于医生疏忽或违反规定的医疗标准所致。然而, 疏忽的前提是“意识”,这正是人工智能本身缺乏的。虽然机器人可以执行某些标准, 但这些标准首先需要存在。

所以, 如果不是机器人的责任, 那么谁,或者什么需要承担责任?一个病人的家人能让监督机器人的外科医生负责吗?还是制造机器人的公司肩负这个责任?具体设计的工程师是谁?这是一个目前还没有明确答案的问题, 但这个问题需要尽早解决。

创造未来,而不是预测未来

在未来的几年里, 人工智能在医学中的作用只会持续增长。在埃森哲咨询公司发布的报告中, 2014年医疗市场价值被估算为6亿美元。预计到 2021年, 该数字将达到66亿美元。

这个行业正在蓬勃发展, 但我们不应该匆忙或随意地整合人工智能。这是因为机器并不能完全接受对人类来说合乎逻辑的东西。例如, 一个人工智被用来确定皮肤病变是否有潜在癌变。皮肤科医生经常用尺子来测量他们怀疑是癌变的病变。但当 AI对图像进行检查时,它们很可能直接把出现尺子的图像当作癌变。算法也有可能继承我们的偏见,这部分是因为人工智能接触的资料缺乏多样性。无论是在医疗领域还是其它领域,机器接触到的资料受操作者和操作地影响很大。目前,男性医生仍然占据临床和科研的主流,病人样本中的大部分也都是男性。

医疗决策的一个原则是程序或治疗的好处是否大于风险。在考虑人工智能是否能与外科医生“平起平坐”时, 我们仍需要进行大量的风险评测和均等性分析。

“人类诊断计划”负责人山塔努·楠蒂表示,“研发的过程中需要有相关人士参与,做有效的努力,这样才能够改变未来。我们现在做的就是未来。”

虽然我们会担心机器人会导致人工智能渗入到医疗的方方面面,但要知道,最终的决策者还是人类。是人类决定在何处使用人工智能,何处用“老办法”。物理学家们不会预测20年后医生将会怎么看病,他们现在就开始用人工智能来构筑对医生和病人都最有利的未来了!

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