福布斯:“无所不能”的AI取代医生为时尚早

2018-04-20 MedSci MedSci原创

AI除了能够辅助医学诊断、独立诊断外,还能帮助用户戒烟。不过,尽管AI看上去“无所不能”,但其完全取代传统医疗服务目前看来很不现实。

医疗保健领域有诸多难点、痛点,而现代科技在该领域的渗透、应用,不仅有望破解难点、痛点,还可能给医疗保健行业带来爆发点、增长点。

然而,由于现代科技发展迅猛、迭代迅速,在医疗保健领域的应用给人以“乱花渐欲迷人眼”的感觉。近日,福布斯杂志网站发布了一篇文章,对AI(人工智能)、AR(增强现实)、VR(虚拟现实)等现代科技在医疗保健领域的应用进行了盘点,健康点编辑了其中的精华部分。

AI与基因检测

根据福布斯报道,由于全球人口老龄化、直接面向消费者的基因检测日益兴起,2024年基因检测市场规模可达103亿美元。

人工智能是基因检测市场规模不断扩张的主要驱动因素之一。人工智能与基因检测相结合,具有驱动精准医疗发展的潜能,而且有助查明为什么人体对不同药物、病毒和环境会有不同的反应。美国市场研究分析公司Frost & Sullivan预测,2021年人工智能系统将在医疗保健行业创造6.7亿美元的价值。

Blueprint Genetics是一家位于芬兰和美国旧金山的基因检测公司,拥有100多名员工,迄今从芬兰、德国、瑞士和旧金山的风投公司累积获得1900万美元的股权投资。公司CEO Tommi Lehtonen说:“我们正在搭建一个非常复杂的软件平台,着力解决三个单独的AI应用难题,以完全透明和可追溯的分析方法,提供可衡量、高质量的基因检测,换句话说,我们正在把那些不可靠的、难以追踪的基因检测结果从基因检测过程中剔除。”

Tommi Lehtonen认为,监管不会构成制约基因测试中人工智能技术发展的障碍。他说:“不同的统计分析方法,以及人工智能方法,正在获得如此巨大的牵引推进,我相信这一行业将会找到被监管机构接纳的方法。而大规模、高质量的数据集的可及性很可能成为阻碍增长的因素。尽管在数据共享方面付出了极大的努力,但总有一个问题,那就是真正纯粹的高质量数据很难快速积累起来。”

当被问及如果没有人工智能,那么海量数据的遗传学新世界将何去何从?Tommi Lehtonen认为,有可能跟今天的情况差不多。他坚信,生物数据和人工智能的联姻将会有非常光明的前景。

AI与行为改变

Kiwi是加拿大一家人工智能初创公司,迄今从FounderFuel、IncWell Venture Capital、加拿大商业发展银行以及Angel Investors等募得250万美元的风险资金,用于一款专门帮助戒烟的人工智能APP研发推广。

Kiwi公司借助人工智能技术帮助戒烟,可称为预测性医疗。Kiwi推出了一款名为Cue的人工智能APP,通过人工智能和机器学习技术,自动学习掌握用户的吸烟习惯,当用户吸烟的时候进行自动追踪以确定其行为模式,然后预测下一次吸烟冲动的时间。

该APP会针对每位用户生成吸烟时间表,以逐步拉长两次吸烟的时间间隔,帮助用户按自己的节奏戒烟。每当用户吸烟的时间间隔变长,就会获得可转换为亚马逊积分的分数奖励。Kiwi公司表示,计划将来进一步扩大奖励分数兑换的渠道和场所。

AI与医学诊断

今年1月,Cognoa公司基于人工智能的软件被美国FDA认定为新型II类自闭症诊断医疗设备。

Cognoa首席执行官Brent Vaughan表示,这为改进行为问题患者的诊断和治疗打开了一扇大门。

Brent Vaughan说:“人工智能在医疗领域的应用引发了热烈讨论。随着FDA作出决定,Cognoa公司下步发展路径已经很清晰,那就是将我们的软件作为一种医疗设备,发挥人工智能的威力从根本上改变行为健康病症的医护标准,而这始于自闭症。在自闭症应对这一领域,早诊断、早治疗对终身改善生活质量至关重要。”

Vaughan指出,在当今医疗体系中,自闭症确诊的平均年龄为4.1岁,而借助Cognoa的人工智能应用,早在患者18个月大的时候就能临床上识别儿童是否患有自闭症。

就在今年4月11日,美国FDA批准IDx-DR上市,成为在美国获批的首款无需医生的人工智能诊断设备。

IDx-DR运用人工智能技术检测糖尿病患者视网膜病变。据悉,只需将病人视网膜图像上传到系统中,IDx-DR就能通过算法检测筛查糖尿病视网膜病变,准确率达到87%。这一应用场景又被称为“AI+医学影像”,实际上就是借助AI算法来实现辅助诊断,提高医疗效率和质量。随着准确性不断提高,“AI+医学影像”有望将医生从大量重复繁琐的“看片子”工作中解放出来。

近日,google大脑团队研发人员在美国癌症研究协会年会(AACR)上公开交流了一篇名为《增强现实显微镜实时自动检测癌症(正在审查)》的论文。论文介绍了一款增强现实显微镜(ARM)的平台原型。辅以深度学习技术,该增强现实显微镜观察检测淋巴结中的乳腺癌转移的准确率,可以媲美一名训练有素的病理学家。该平台由一个经过改良的光学显微镜组成,能够对图像进行实时分析并直接在用户的视野中显示机器学习算法的分析结果。研发人员认为这一平台有助加速深度学习技术在全球病理学领域的推广应用。

患者依从性是一大挑战

Todd Richmond是美国南加州大学(USC)混合现实实验室主任,同时还是美国电气与电子工程师协会成员,他表示,在新的医疗模式中,虚拟现实、增强现实和混合现实(VAMR)技术将在某些方面带来助益。

Todd Richmond说:“从用药和术后护理,到身体和心理康复,VAMR技术除可作为直接治疗工具之外,在医疗和行为领域还有更广泛的应用,包括对患者进行教育指导、降低术前压力, 这将有助于改进患者体验,进而改善医疗效果。”

Todd Richmond分析并指出VAMR技术用于医疗保健的优势和长处。他说:“首先,VAMR提供了信息传递的新媒介。关键在于数据能够向患者‘讲故事’,告诉人们如何运用信息,如何学习,以及如何改变行为。其次,VAMR可以成为身心健康‘游戏化’的组成部分。我们已经看到,新技术与游戏相结合用于创伤康复所取得的良好效果,特别是中风康复。以游戏化的理念使用VAMR技术,让令人生畏的理疗和康复变成了真正的游戏,吸引患者参与其中,并在更长的时间内坚持治疗。”

Richmond认为,现代科技在医疗保健领域普及应用,面临的最大挑战之一就是患者的依从性。“如果患者不坚持治疗方案,诸如先进成像、机器人手术和药物干预等都会被边缘化。”Richmond认为,VAMR技术的应用将会改变这一状况。Richmond说,VAMR会对数字疗法领域带来最大影响。VAMR技术可用于支持治疗各种心理问题,如创伤后应激障碍、恐高症、焦虑症、抑郁症、阿尔茨海默氏症等等。

Richmond说:“医疗型VAMR对于治疗身体疾病也能起到一定的帮助作用,如华盛顿大学一个研究小组已经尝试使用VR来治疗烧伤患者的疼痛(分心治疗),结果令人鼓舞。此外,对一些传统疗法不适用的疾病,比如中风患者行动不便,治疗方式选择因此大大受限,VR技术支持的交互式、引人入胜的身体康复计划,已经被证明可以促进患者康复。”

“就个人而言,VR令我激动兴奋,并不在于对现实世界情况的复制,而是以一种人类可以探索自己心灵、并积极影响日常生活的方式,来重塑潜意识和无意识的世界。考虑到这一点,不难看出医疗型VAMR有着巨大潜力。”

不过,英国伦敦Digital Catapult数字健康部门负责人Andrew Chapman认为,上述公司需要克服两大障碍:一个是是让监管部门接受,另一个是让医疗保健专业人员(HCPs)采纳。NTT DATA Services健康计划咨询自动化负责人Deana Rhoades表示,采用上述技术的最大障碍,都同信任和忠诚度相关联。Deana Rhoades说:“虽然千禧一代对特定医疗服务提供商忠诚度较低,他们更关注可及性和便捷度,但是上一辈人对医生非常忠诚,更喜欢当面诊疗。科学技术界应努力纠正虚拟服务商要取代医疗服务提供商的看法,与之相反,虚拟服务商是对医疗服务提供商赋能,以更好为患者服务。”

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