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近十年來(lái)，人工智能的發(fā)展為眾多行業(yè)帶來(lái)了顛覆性變革，推動(dòng)整個(gè)社會(huì)從數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化向智能化加速躍升。而在醫(yī)療健康領(lǐng)域，人工智能(AI)也已也顯現(xiàn)出了巨大潛力。

AI基本上就是有學(xué)習(xí)能力的計(jì)算機(jī)程序或機(jī)器。AI工具必須接受大量高質(zhì)量數(shù)據(jù)的“訓(xùn)練”，它們發(fā)揮作用的前提是必須足夠強(qiáng)大，能在任何環(huán)境下工作。

下面是人工智能心臟掃描的視頻截圖：

視頻中，彩條在病人心臟跳動(dòng)的黑白圖像中旋轉(zhuǎn)。它們代表血液，并基于速度以不同的顏色編碼：綠松石色和綠色代表流速最快的，黃色和紅色代表流速最慢的。這個(gè)實(shí)時(shí)視頻可以旋轉(zhuǎn)并可360°觀看，讓醫(yī)生能以前所未有的速度發(fā)現(xiàn)諸如心臟瓣膜漏血或手術(shù)修復(fù)失敗等問(wèn)題。

人工智能(AI)成像技術(shù)使其成為可能。加州大學(xué)圣地亞哥分校放射學(xué)副教授Albert Hsiao博士說(shuō)：“這很簡(jiǎn)單，就像一個(gè)視頻游戲。”他在斯坦福大學(xué)醫(yī)學(xué)中心當(dāng)住院醫(yī)生時(shí)開發(fā)了這項(xiàng)技術(shù)。

為了盡可能簡(jiǎn)單化，Hsiao博士做了很多幕后工作，并于2012年參與創(chuàng)辦了一家公司來(lái)開發(fā)這項(xiàng)技術(shù)。由于每10分鐘的掃描產(chǎn)生2-10GB數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)集非常龐大和復(fù)雜。為了處理這些數(shù)據(jù)，Hsiao團(tuán)隊(duì)決定在互聯(lián)網(wǎng)上建立基礎(chǔ)架構(gòu)，以便其他研究人員的服務(wù)器訪問(wèn)。

現(xiàn)在，世界各地的研究人員正使用這種基于云的基礎(chǔ)架構(gòu)，在該平臺(tái)上分享和測(cè)試醫(yī)療人工智能成像模型。“我們讓在線使用醫(yī)療AI和上傳YouTube視頻幾乎一樣容易。”

這個(gè)估值5000萬(wàn)美元的平臺(tái)決定向所有訪問(wèn)者開放。他們認(rèn)為，如果沒(méi)有其他人的合作，這項(xiàng)技術(shù)臨床轉(zhuǎn)化應(yīng)用的全部潛力就無(wú)法實(shí)現(xiàn)。

“有很多優(yōu)秀的研究人員、初創(chuàng)公司創(chuàng)始人和個(gè)人開發(fā)人員都在使用他們?cè)诰W(wǎng)上找到的數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)。但令人遺憾的是，其中有很多本可用于填補(bǔ)臨床需求的模型最終死在硬盤驅(qū)動(dòng)器上。我們只是想給他們提供一個(gè)交流渠道。”

人工智能是柄雙刃劍

人工智能有助于提高醫(yī)療質(zhì)量，甚至降低成本，但它也有切實(shí)存在的風(fēng)險(xiǎn)。使用經(jīng)片面數(shù)據(jù)訓(xùn)練的AI可能對(duì)患者有害。

納什維爾范德比爾特大學(xué)醫(yī)學(xué)中心生物醫(yī)學(xué)信息學(xué)主席Kevin Johnson博士說(shuō):“我們開始關(guān)注數(shù)據(jù)中的無(wú)意識(shí)偏差，以確保我們不會(huì)生硬地提出片面建議，這一點(diǎn)非常重要。”比起“人工智能”，他更喜歡“增強(qiáng)智能”這個(gè)詞，因?yàn)槿斯ぶ悄艿哪繕?biāo)是擴(kuò)展臨床醫(yī)生的能力，而不是搶走他們的飯碗。

人工智能在醫(yī)療中的一個(gè)關(guān)鍵應(yīng)用是識(shí)別出有不良預(yù)后風(fēng)險(xiǎn)的患者，但如果醫(yī)生不知道如何預(yù)防這些結(jié)果，或者沒(méi)有可用的資源來(lái)幫助患者，那么這樣的預(yù)測(cè)就會(huì)變得毫無(wú)用處。約翰遜認(rèn)為：“我們必須創(chuàng)造性地考慮如何重構(gòu)醫(yī)療體系，以幫助患者更好地規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。”

Ravi Parikh博士是賓夕法尼亞大學(xué)佩雷爾曼醫(yī)學(xué)院的醫(yī)學(xué)倫理和健康政策講師。他指出，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)是一把雙刃劍，尤其是在腫瘤學(xué)領(lǐng)域。

“人工智能已證明了其識(shí)別圖像的潛力，例如通過(guò)CT掃描診斷肺癌，但當(dāng)使用人工智能來(lái)支持臨床決策(例如該患者是否應(yīng)接受化療或應(yīng)該住院)時(shí)，就存在風(fēng)險(xiǎn)。這可能無(wú)助于患者，甚至帶來(lái)危害。”Parikh博士指出，“即使你使用的AI總體上來(lái)說(shuō)是準(zhǔn)確的，但如果它錯(cuò)誤地呈現(xiàn)了某些患者的結(jié)果，你就必須質(zhì)疑它是否值得。”

Parikh補(bǔ)充說(shuō)：“醫(yī)療人工智能的開發(fā)缺少的是嚴(yán)格的前瞻性研究，以確定該技術(shù)是否真的對(duì)患者有用。正如美國(guó)FDA要求制藥公司進(jìn)行臨床試驗(yàn)，以確認(rèn)其產(chǎn)品的安全性和有效性一樣，F(xiàn)DA也應(yīng)開始要求AI工具開發(fā)商測(cè)試其在人體中的安全性和有效性。當(dāng)這些產(chǎn)品準(zhǔn)備進(jìn)入臨床時(shí)，我們真的要開始重視這個(gè)問(wèn)題。”