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舒石、李林:人工智能已開始顛覆醫(yī)院
點擊:  作者:舒石、李林    來源:中國科技網(wǎng)  發(fā)布時間:2017-02-10 10:20:55

 

      原標(biāo)題  |  以后救命靠AI:它已開始顛覆醫(yī)院 這五個領(lǐng)域首當(dāng)其沖

 

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看病難,看病貴?這不是中國特色,某種程度上美國比中國要嚴(yán)重得多。全球都面臨著類似的問題。世界衛(wèi)生組織估計,全球約有430萬醫(yī)生和護士的缺口。這種欠缺在不發(fā)達(dá)國家更為嚴(yán)重,而發(fā)達(dá)國家也面臨醫(yī)療費用日益高昂的挑戰(zhàn)。

 

資源缺乏帶來的影響,往往體現(xiàn)在每個患者可以得到的診療時間。一項研究估計,美國醫(yī)生在每個病人身上平均花費13-16分鐘。而在國內(nèi),此前有報道稱醫(yī)生平均接診時間4-6分鐘,更有調(diào)查稱:“門診醫(yī)生平均只肯聽病人述說病情19秒”。

 

然而我們并不能據(jù)此過多指責(zé)醫(yī)生,至少“量子位”遇到的醫(yī)生絕大多數(shù)認(rèn)真負(fù)責(zé),候診的病患每日數(shù)以百計,忙得中午飯都來不及好好吃。怎么辦?

人工智能(AI)也許是解決之道。至少在以下五個方面,AI已開始發(fā)揮作用:

 

  替醫(yī)生做診斷

 

去年8月,老牌人工智能產(chǎn)品IBM Watson分析了數(shù)千個基因突變,最終確診一位60歲的日本女性,患有一種非常罕見的白血病,并提供了適當(dāng)?shù)闹委煼桨福鴰讉€月前她曾被醫(yī)院誤診。Watson的整個診斷過程不到10分鐘,如果換做人類醫(yī)生,這個診斷需要耗時數(shù)周才能做到。

東京大學(xué)附屬醫(yī)院的Arinobu Tojo醫(yī)生表示:“說AI拯救了她的生命可能有一點點夸張,但是AI確實非常迅速的給出了所需數(shù)據(jù)”。現(xiàn)在,Watson的腫瘤解決方案已經(jīng)進入了21家中國醫(yī)院。

 

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在人工智能診療領(lǐng)域,除了Watson這樣的成熟應(yīng)用,還有活躍于學(xué)術(shù)界的各種創(chuàng)新研究。

 

在人工智能診療領(lǐng)域,除了Watson這樣的成熟應(yīng)用,還有活躍于學(xué)術(shù)界的各種創(chuàng)新研究。

 

比如說最近一期(第542期)Nature的封面,就是關(guān)于人工智能診斷皮膚癌的。斯坦福大學(xué)人工智能實驗室在Nature發(fā)表論文展示了這一成果:他們用12.9萬張皮膚病變的照片訓(xùn)練深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),讓它對皮膚損傷進行分類,診斷皮膚癌。這一算法的準(zhǔn)確率達(dá)到91%以上,與人類皮膚科醫(yī)生無異。未來,這種算法可以用于移動App,讓用戶在家就能自行拍照診斷皮膚癌。

 

國內(nèi)的中山大學(xué)最近也有AI診斷方面的成果發(fā)表。該校科研人員在Nature biomedical engineering上發(fā)表的論文顯示,他們開發(fā)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CC-Cruiser診斷先天性白內(nèi)障的準(zhǔn)確率,已經(jīng)達(dá)到人類眼科醫(yī)生的水平。這些科研人員表示,該技術(shù)未來也可以別用于診斷其他疾病。

 

機器學(xué)習(xí)技術(shù)也被用到了精神疾病的診斷中,比如說紐約大學(xué)Langone醫(yī)學(xué)中心的Charles Marmar就在使用機器學(xué)習(xí)來挖掘語音中的特征,從而幫助醫(yī)生來診斷PTSD(創(chuàng)傷后應(yīng)激障礙),Sonde Health則用類似的方法來診斷產(chǎn)后抑郁,以及老年癡呆癥、帕金森病等老年性疾病。

 

  解讀醫(yī)療影像

 

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如果說AI替代醫(yī)生做診斷,甚至給出治療方案似乎還是巨頭和科研界的游戲,離我們稍嫌遙遠(yuǎn),那么人工智能幫醫(yī)生解讀醫(yī)療影像則是正發(fā)生在我們身邊的現(xiàn)實,大量國內(nèi)外創(chuàng)業(yè)公司涌入了這個熱門的領(lǐng)域。

 

我們還從老牌廠商IBM說起。去年8月,IBM斥資10億美元,將一家醫(yī)療影像公司Merge收入麾下,并與Watson健康部門合并。Merge是美國最具影響力的醫(yī)療影像公司,不僅擁有大量的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)和圖像(CAT掃描、乳房攝像),還有幫助醫(yī)生存儲、分析醫(yī)學(xué)圖像的頂尖技術(shù)平臺。

 

2014年創(chuàng)立的Enlitic也專注于這一領(lǐng)域,該公司的圖像識別軟件利用CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)),讀取X光片和CT圖像篩查惡性腫瘤。

 

國內(nèi),也有眾多創(chuàng)業(yè)公司在研究如何用AI解讀醫(yī)療影像,“量子位”根據(jù)公開數(shù)據(jù)進行的不完全統(tǒng)計顯示,僅在去年完成天使輪融資的就有6家,包括推想科技、DeepCare、圖碼深維、連心醫(yī)療、森億智能和迪英加。

 

科研領(lǐng)域也依然在研究這一課題,倫敦帝國學(xué)院的研究人員正在嘗試應(yīng)用機器學(xué)習(xí)治療創(chuàng)傷性腦損傷。研究人員把這種損傷的圖片,“喂送”給人工智能算法進行學(xué)習(xí),隨后電腦學(xué)會了識別腦損傷,并能夠分辨灰質(zhì)和白質(zhì)。這種能力將為研究人員提供有價值的信息。

 

  慢性病預(yù)測和健康管理

 

在健康管理方面,IBM同樣早有布局。IBM的人工智能系統(tǒng)Watson與美國藥店CVS合作,CVS向Watson開放海量患者行為信息,包括臨床數(shù)據(jù)、購藥數(shù)據(jù)和保險數(shù)據(jù)等,Watson對用戶行為和相關(guān)指標(biāo)進行分析,來提前預(yù)知患者的病情。

 

長期血糖偏高會引發(fā)多種并發(fā)癥,例如導(dǎo)致失明等。去年,Google發(fā)出最新研究成果:利用深度學(xué)習(xí)算法,來篩查糖尿病患者的視網(wǎng)膜病變情況。結(jié)果顯示,人工智能做出的判斷與專業(yè)醫(yī)生旗鼓相當(dāng),甚至在部分指標(biāo)上比醫(yī)生還好。

 

同樣是針對眼部疾病。微軟去年在印度利用了Azure的機器學(xué)習(xí)能力來處理數(shù)據(jù),并用Power BI服務(wù)將數(shù)字可視化,以從中找出隱含的意義。據(jù)報道這些數(shù)據(jù)不但能幫助醫(yī)生確定病人的眼部疾病離惡化還有多長時間,而且能預(yù)測進行眼部手術(shù)的成功率。

 

不久前,英國科學(xué)家公布的研究成果顯示,AI還能預(yù)測心臟病人何時死亡。通過分析血檢以及心臟掃描結(jié)果,人工智能可以發(fā)現(xiàn)心臟即將衰竭的跡象。

 

此外,Lumiata推出的Risk Matrix能夠基于唾液分析等數(shù)據(jù),預(yù)測食管癌發(fā)病的風(fēng)險。Next IT推出的Alme Health Coach通過人工智能技術(shù)評估慢性病人的整體狀態(tài),并給出個性化的健康管理方案。虛擬護士Molly也能通過機器學(xué)習(xí)的方式幫助患者康復(fù)。

 

  走進手術(shù)室

 

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這個領(lǐng)域最知名的莫過于達(dá)芬奇。

 

2000年,Intuitive Surgical達(dá)芬奇系統(tǒng)正式獲批上市。這個手術(shù)機器人最初用于支持微創(chuàng)心臟搭橋手術(shù),后來又在前列腺癌治療方面取得進展。達(dá)芬奇機器人由三部分組成:外科醫(yī)生控制臺、床旁機械臂系統(tǒng)、成像系統(tǒng)。

 

數(shù)據(jù)顯示,目前美國四分之一的手術(shù)中都使用了達(dá)芬奇系統(tǒng)。2006年,301醫(yī)院引入第一臺達(dá)芬奇手術(shù)機器人。但有報道說達(dá)芬奇價格高昂,后續(xù)的維護成本也不低。

 

除了達(dá)芬奇之外,還有很多公司也在不同領(lǐng)域推出了手術(shù)機器人。人工智能也在手術(shù)室里輔助進行麻醉管理,包括術(shù)前評估、方法選擇以及術(shù)中管理等等方面。

 

值得一提的是,Google母公司Alphabet旗下生命科學(xué)部門Verily與強生合作,共同創(chuàng)立了Verb Surgical公司,主打機器人手術(shù)助手。將來,可能會有更多企業(yè)進入該市場,并探索不同的細(xì)分空間,打造出一個感知、數(shù)據(jù)分析和自動化生態(tài)系統(tǒng)。

 

機器人還被用于在醫(yī)院內(nèi)進行送餐送貨等服務(wù)。Aethon公司推出的TUG機器人,能夠包攬醫(yī)院里各種事務(wù)雜活等后勤工作,比如處理遞送藥品、醫(yī)療用品、實驗室標(biāo)本,處理醫(yī)療垃圾等任務(wù)。還能讓醫(yī)護人員與病人遠(yuǎn)程聊天和互動。

 

  醫(yī)生的助理

 

《福布斯》此前曾經(jīng)報道:醫(yī)生花費27%的時間在診室問診,還有49.2%的時間在做書面工作,其中包括使用電子健康記錄系統(tǒng)。即便在診室,醫(yī)生只花52.9%的時間在跟患者溝通,還有37%的時間在處理書面工作。

 

一些醫(yī)療健康機構(gòu)已經(jīng)開始使用人工智能程序來減少醫(yī)生和護士收集患者信息的時間,這有助于降低成本,但是有可能反而進一步減少醫(yī)生和患者交流的時間。

 

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除了在工作中協(xié)助醫(yī)生之外,人工智能系統(tǒng)也在協(xié)助醫(yī)生更好地學(xué)習(xí)新知識。扎克伯格夫婦的慈善組織“陳-扎克伯格行動”(CZI)半個月前收購的科研搜索引擎Meta,就是這樣一個產(chǎn)品。

 

Meta使用人工智能技術(shù),幫助科研人員跟進自己領(lǐng)域的最新進展,目前主要用于醫(yī)療領(lǐng)域。科研人員可以利用Meta找到新技術(shù),理解冠狀動脈疾病;研究生可以看到,兩種疾病以同樣的方式激活人體的免疫機制;醫(yī)生可以更快地找到正在開發(fā)寨卡病毒治療手段的科學(xué)家。

 

作者:量子位、舒石、李林來源:中國科技網(wǎng)

責(zé)任編輯:紅星
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