AI 下棋,很強(qiáng)!AI 治病?再等等

    人工智能
    2019
    12/30
    23:57
    愛范兒
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    評(píng)論

    來源:愛范兒  作者:吳志奇

    僅在美國(guó),每年有成千上萬的患者死于完全可以治愈的心臟病。

    但是因?yàn)闊o法及時(shí)發(fā)現(xiàn)這些問題,導(dǎo)致臨時(shí)出現(xiàn)狀況時(shí)心臟驟停。而 AI 可以解決提前預(yù)測(cè)的問題。

    美國(guó)使用 AI 改進(jìn)心臟病治療方法的核心人物之一 Mayo,在過去三年和團(tuán)隊(duì)已經(jīng)發(fā)表超過二十項(xiàng)關(guān)于心臟病學(xué) AI 的研究,并在數(shù)十家保健診所進(jìn)行了現(xiàn)場(chǎng)算法測(cè)試。

    ▲梅奧診所(Mayo Clinic)

    這些正在開發(fā)的算法,能在手術(shù)之前檢測(cè)心臟功能的細(xì)微差別,預(yù)測(cè)心臟的異常和即將發(fā)生的疾病。

    這只是 AI 可以在醫(yī)療保健上發(fā)揮重大價(jià)值的一面。

    隨著 AI 工具越來越多進(jìn)入醫(yī)療保健行業(yè),它未來能執(zhí)行的任務(wù),包括了接聽電話、病理審查、人口健康趨勢(shì)和分析、治療藥物和設(shè)備設(shè)計(jì)、閱讀放射圖像、制定臨床診斷和治療計(jì)劃等等,甚至還能和患者交談。

    ▲ 圖片來自:NetApp

    而現(xiàn)在 AI 已經(jīng)為醫(yī)療帶來了顯而易見的好處。

    MIT Technology Review 通過與 900 多位醫(yī)療保健專業(yè)人員的訪談,發(fā)現(xiàn) AI 已經(jīng)被用來改善數(shù)據(jù)分析,實(shí)現(xiàn)更好的治療診斷以及減輕管理負(fù)擔(dān)。

    報(bào)告顯示,AI 讓臨床醫(yī)生有更多時(shí)間來執(zhí)行其他任務(wù),以及為患者提供越來越多的個(gè)性化定制的最佳護(hù)理。

    在 8 月發(fā)表的研究中,Mayo 表示,預(yù)付心臟病的算法已經(jīng)能夠以 80%的準(zhǔn)確率準(zhǔn)確識(shí)別患有房顫的患者。

    ▲ 團(tuán)隊(duì)成員 Friedman 讀取患者的心電圖檢查結(jié)果

    除了臨床醫(yī)生,AI 技術(shù)還給其它運(yùn)營(yíng)、研究人員以及患者都帶來了很多便捷之處。

    后方的醫(yī)生能承擔(dān)做筆記、更新電子健康記錄等更多行政工作,而且部署的 AI 越多,醫(yī)生在計(jì)算機(jī)上花費(fèi)的時(shí)間就會(huì)越少。

    相關(guān)研究人員還能加快開發(fā)新藥物治療的速度并降低成本,通過利用分析來挖掘以前未開發(fā)的重要未編碼臨床數(shù)據(jù)存儲(chǔ),對(duì)醫(yī)療進(jìn)行個(gè)性化設(shè)置。

    患者也能在整個(gè)過程中,加強(qiáng)對(duì)自己護(hù)理的改善,通過應(yīng)用程序更多與醫(yī)生互動(dòng),并簡(jiǎn)化獲得護(hù)理的流程。

    ▲ 圖片來自:Unsplash

    但同時(shí),任何一種新事物都必須經(jīng)歷雙面的試煉。

    越來越多 AI 實(shí)驗(yàn),都是「快速嘗試,然后快速失敗,未來再去修正」的方式開展,當(dāng) AI 產(chǎn)品進(jìn)入現(xiàn)實(shí),檢查結(jié)果很容易讓人失望,因?yàn)榇蟛糠之a(chǎn)品還沒有足夠的數(shù)據(jù)和成果支撐。

    在醫(yī)療保健上使用,風(fēng)險(xiǎn)就更大了。

    AI 的風(fēng)口下,很多研究結(jié)論常常被夸大,不僅是因?yàn)榇蠹覍?duì)此的關(guān)注度很高,據(jù)研究公司 Gartner 7 月份的一份報(bào)告,僅在今年第三季度,醫(yī)療人工智能就吸引了 16 億美元的風(fēng)險(xiǎn)投資資金,幾乎達(dá)到虛高預(yù)期的頂峰。

    但 《歐洲臨床研究雜志》1 月份的一篇文章指出,很少有科技初創(chuàng)公司在同行評(píng)審的期刊上發(fā)表他們的研究。還有業(yè)內(nèi)分析人士指出,很多 AI 開發(fā)人員對(duì)昂貴而耗時(shí)的試驗(yàn)根本沒有興趣。

    ▲ 圖片來自:iStock / skynesher

    盡管軟件開發(fā)人員還是會(huì)夸耀其 AI 設(shè)備的準(zhǔn)確性,但他們的 AI 模型事實(shí)上大部分是在計(jì)算機(jī)上測(cè)試,而不是在醫(yī)院或其他醫(yī)療機(jī)構(gòu)中進(jìn)行。

    《深度醫(yī)學(xué):人工智能如何使醫(yī)療保健再次成為人類》的作者 Topol 也表示:美國(guó)出售的 AI 產(chǎn)品都沒有經(jīng)過隨機(jī)臨床試驗(yàn)測(cè)試。事實(shí)上,大多數(shù) AI 設(shè)備根本都不需要 FDA 批準(zhǔn)。

    這就表示,讓未經(jīng)驗(yàn)證的軟件進(jìn)入市場(chǎng),患者就像成為了不知情的豚鼠。

    不過西雅圖艾倫 AI 研究所首席執(zhí)行官 Oren Etzioni 表示,AI 開發(fā)人員有足夠的經(jīng)濟(jì)動(dòng)機(jī),來確保他們的醫(yī)療產(chǎn)品安全。

    如果 AI 產(chǎn)品快速失敗,意味著很多人死亡或受到嚴(yán)重傷害,沒有人愿意看到這一點(diǎn),包括投資者在內(nèi)。

    ▲ 圖片來自:Unsplash

    但 AI 系統(tǒng)本身依然是個(gè)「黑匣子」,開發(fā)人員也不清楚數(shù)據(jù)如何運(yùn)算最終得出結(jié)論。

    斯坦福大學(xué)生物醫(yī)學(xué)倫理學(xué)中心的兒科學(xué)教授 Mildred Cho 表示,AI 系統(tǒng)有時(shí)會(huì)根據(jù)與疾病無關(guān)的因素做出預(yù)測(cè),這會(huì)導(dǎo)致提前預(yù)測(cè)的結(jié)論錯(cuò)誤,同樣也會(huì)耽誤到病情治療,而且,如果醫(yī)生以此為據(jù),也可能進(jìn)行不必要的檢查或誤判。

    加拿大一家公司曾開發(fā)過一個(gè) AI 軟件,能根據(jù)講話來預(yù)測(cè)一個(gè)人是否有患老年癡呆癥的風(fēng)險(xiǎn)。結(jié)果發(fā)現(xiàn) AI 判斷出現(xiàn)很多異常,因?yàn)橄到y(tǒng)認(rèn)為老人們沒有講對(duì)單詞,但事實(shí)上,后來才知道是因?yàn)樗麄兒芏嗖欢⒄Z,而不是由于認(rèn)知障礙。

    同時(shí),醫(yī)療服務(wù)機(jī)構(gòu)和患者之間因此而產(chǎn)生的不信任感,以及人們對(duì)隱私泄露的恐慌感,也是這其中最大的挑戰(zhàn)之一。

    ▲ 圖片來自:Olimpia Zagnoli

    但這并不是代表要對(duì)醫(yī)療保健行業(yè)的 AI 研究適可而止。

    正好相反,要鼓勵(lì)研究人員進(jìn)行更創(chuàng)新的開發(fā),以及更落地的實(shí)驗(yàn),未知風(fēng)險(xiǎn)要進(jìn)行嚴(yán)格處理。對(duì)于醫(yī)療機(jī)構(gòu)來說,無論有沒有 AI 介入,都要盡可能保證患者的安全。

    而每個(gè)身處其中的人,需要謹(jǐn)慎辨別所有新的事物,切勿病急亂投醫(yī),無論是在健康本身或是其他方面,保護(hù)好自己的利益。

    THE END
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