AI看病约不约

MvyOAxaB

　　如果有一天，机器人诊断说你的皮肤瘤是良性的，你会相信吗？
& j  F9 v- x3 `- B　　
8 O% q" k3 n3 S$ |% l7 f　　这一天可能不远了，因为已经有医生用上了AI辅助诊疗技术。
　　
$ l$ p1 V+ K" C8 {　　北京协和医院的医生就是和人工智能接轨的先行者，近期该院皮肤科副主任刘洁分享了AI“超乎想象”的诊疗水平。
　　
　　经常有人对刘洁开玩笑说：“你们皮肤科医生看病太容易了，好多时候看一眼就行了。”
- i$ n* J: M  u" C# k4 v9 g　　
　　但实际上，目前记录在册的皮肤病种类有2000多种，想让医生“看一眼”就能对症下药实属不易。“即使是经验特别丰富的医生，如果仅仅通过肉眼去诊断，准确率也就是60%～70%。”刘洁说。
' e7 a8 Q# I6 `5 y　　
　　近些年随着科技的发展，皮肤科开始启用一些新的诊断技术提供诊断依据。而2017年一篇发表在《自然》杂志上的文章则释放出了一个革命性的信号。这篇文章表示，人工智能算法对皮肤癌的分类可以达到医生的水平。
　　
9 }: _6 D5 \; T% a　　文章说，科研人员用各种皮肤影像资料对深度学习模型进行训练，使AI达到了分辨皮肤病常见的恶性肿瘤、良性肿瘤，以及炎症疾病的水平，并且对一些肿瘤分类的准确率和医生相当。
　　
/ S9 u8 o0 P  S9 k# }6 k& m! p5 p　　皮肤科医生会不会失业？刘洁和同事首先想到这个问题，但转念一想，刘洁觉得“不该是AI打赢医生或者医生打赢AI，而应该是用AI的医生打赢不用AI的医生”。
6 M& E* \- C; V1 x7 x　　
& m# P9 ?: A, s8 Q6 g　　⒔嘟樯埽016年北京协和医院在国内率先成立皮肤影像诊断中心，那篇发表在《自然》上的论文，成了他们发展AI的强心剂。该中心收集了约30万张高清皮肤病影像资料，基于这个资料库，科研人员对AI进行大量训练，教AI对皮肤病做诊断。
, b+ D* p# r7 R1 g: [$ W　　
　　最开始，刘洁团队先训练AI对老年斑和色素痣（俗称痦子）进行诊断，“人工智能对于这两种病的分析准确度和有经验的医生基本能够达到同一水平”。
7 b9 n. T9 i* d; \( j* ]　　
' H5 Y2 R" }6 d* Z% m- Y8 p　　但能诊断出这两种病是远远不够的，最理想的是让AI在2000多种皮肤病中分辨出，它看到的到底是哪种病。所以刘洁团队一直在对AI系统做更加深入的训练，看它是否能够胜任诊断更多疾病。
- r, y8 K+ `8 p# S, A% Q$ n　　
　　后来，他们用100位来自全国各地的皮肤科医生的诊断水平和研发的AI系统做对比，发现“对于皮肤肿瘤的诊断，人工智能准确率是80%，医生也接近这个值；对于银屑病，人工智能准确率是75%，医生是85%”。因此，刘洁认为AI在医疗中的使用非常有前景。
9 V3 J, G# z) {　　
　　基于以上种种探究，2018年，协和医院皮肤影像诊断中心第一个相关人工智能产品诞生——“智能皮肤·皮肤镜版”平台，可辅助医生对一些皮肤病进行诊断。
　　
! l& |' ?" b7 |7 B0 x  \. O　　刘洁说，现在这个“智能皮肤·皮肤镜版”平台已经有近1500位医生实名认证，支持诊疗超过5000次。她还通过一项1000余份的问卷调查看出，中国皮肤科医生对于AI的态度是比较开放和积极的。
　　
　　不过，“智能皮肤”平台目前只对医疗人员提供辅助服务和专业指导，并不直接对患者开放。
　　
　　这些与人工智能并肩作战的医生知道，AI要想安全地直接应用于临床诊断，除了技术本身必须过关之外，还有赖于法律等的认可和约束，比如AI如何对患者负责、AI数据共享的标准化和数据隐私等问题都有待攻克。
　　
. [+ c# v' }6 j/ W: b/ b# _/ l　　但我们有理由相信未来并不遥远，人们现在预约挂号时，是考虑挂“专家号”还是“普通号”，或许在不久的将来，就会增加一个“AI号”的选项。
# C* u3 d: O  V$ ?
来源：http://www.rensheng5.com/yilinzazhi/xzts/id-179158.html
免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！