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“AI医生”离我们有多远

养殖技术

2019-05-15

2016年开始的医疗人工智能,至今方兴未艾。 但国际、国内研发团队开发出来的AI(人工智能),要么是通过已有的医学影像结果来学医学知识,要么是通过医学生化指标来学习、充实自己。 而在广州,一个中外专家合作的团队通过摸索,让医学人工智能既能读懂中文病历,还能较高精度地为儿童常见的55种疾病进行诊断。 尽管近年来AI已成风口,但有关“AI医疗”的各方信息往往各执一词。 例如,这边厢报道称AI在诊疗大赛上完胜医生团队,前景乐观,那边厢却有专家认为这完全是虚火上身,离真正意义上的诊疗相距甚远。 那么,有了懂病历、能诊断的医疗AI,是否意味着“AI医疗”不再是梦,“AI医生”将飞入寻常百姓家呢?平心而论,“AI医疗”所描绘的无疑是一幅美妙的图景。 即便是对于医疗专业人士而言,与其说担心被AI抢了饭碗,毋宁说巴不得AI赶快把自己从纷繁复杂艰辛耗时的诊疗工作中解放出来。

比如,医疗中有很多图像处理工作,完全由医生人工识图,显然会耗费大量精力,假如AI能替代这部分工作,无疑会减轻医生的工作负荷;再如,手术这类耗时费力而又高风险的工作,如果未来AI手术机器人能够干得更加精细完美,也是好事一桩。

AI的确在颠覆一些行业,甚至正在改变职业的版图,但AI的发展也将遵循其规律,有其边界和止境。

就医疗而言,AI毫无疑问会有其用武之地,对其善用,也必将改善整个医疗生态,优化患者体验,增进医疗效率。 但如此复杂的医疗系统,AI的确也很难普遍适用。 相比认为AI神通广大、无所不能,“赋能”这个词恐怕更贴切。

对于包括医疗在内的各个行业,在AI最具优势的环节引入AI,自然是一种赋能与提效。 而这一过程,无论是限于AI的技术发展阶段,还是限于行业或专业流程优化本身,都不可能一蹴而就,而必然是一个不断探索试错并逐渐改善的过程。

以目前的AI能力,AI医疗更多只能定位为辅助医疗。

尤其在文字处理、图像处理方面,机器学习已然展现了其特有的优势,相比人类学习医疗影像所需要的时间,机器算力自然不是人类大脑所能匹敌的。

在这些特定方向的AI辅助,自然有望解放医疗负荷,提升医疗效率。 但真正意义上的AI独立诊疗仍遥不可及。

这一点,其实不妨参照自动驾驶。

相比驾驶,医疗活动的复杂度显然要高得多,当AI在自动驾驶方面还很难做到真正的突破,真正意义上的“AI医疗”无疑更加遥远。 即便在一些特定技能的对战上AI胜过医生团队,但这是否具备长期的稳定性,尚有疑问。

正如药品的商用必然通过长期严谨的科学试验,AI用于医疗其实也需要同样的审慎与严谨。 AI行业有句话叫做“懂医生的AI会战胜不懂医生的AI”,这话改成“懂AI的医生会比不懂AI的医生更专业”,或许更适合当下。

对“AI医生”,我们充满期待。

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