医生|日新月异的现代化:ai医生都出现了,你的大学专业还不改吗?

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根据美国医学会统计 , 在美国每10个医学诊断中就有1个是误诊 。在初诊中 , 每20个就存在1个误诊 。
单在美国 , 误诊造成的不必要死亡每年就多达8万人 。





这些令人担忧的数字 , 源于诊断本身的复杂性 , 包括从患者那里得来的信息不够全面 , 转院治疗时信息对接不及时 , 医生因过度劳累、病人太多而造成的判断上的偏差等 。
这些人为失误 , 如果换成机器 , 就能避免 。


这个梦想并不遥远 。



在国外 , 已经有很多AI诊断APP可用 , 并可能不久将在国家医疗保健体系中推广开来 。
但问题来了:健康是关乎人命的大事 , 我们能放心地交给机器来处理吗?
医疗AI值得我们信任吗?





几十年来 , 研究人员一直在增强AI的本领 , 包括让它拥有深度学习能力等:通过利用病历数据库中的海量数据来训练它 , 让它学习诊断各种疾病 , 之后你只要按一下键 , 差不多就能获得比人类医生更准确的诊断书 。


美国斯坦福大学的科学家用10万多张皮肤病(从皮肤癌到蚊虫叮咬)的图片训练了一个能深度学习的AI系统 , 之后用14万张新图片对它进行测试 。
测试结果是 , 它对皮肤上黑色素瘤的诊断正确率 , 比经验丰富的皮肤科医生还高 。
此外 , 目前能深度学习的AI在诊断由糖尿病引起的视网膜病变、眼血管并发症等症状上 , 也比一般的医生高明 。
其他的AI工具在从电镜扫描中识别出癌症 , 或从一般的健康数据中预测患心脏病的概率等方面 , 也已经大显身手 。


但是 , 它们除了能避免人类医生那些明显的低级错误之外 , 到底比人高明在哪里?

这可不是一个容易回答的问题 。
因为AI系统在深度学习中会形成自己的一套判断规则 , 而这些规则到底是什么 , 哪怕是对于开发人员 , 都是一个“黑箱子” , 谁也不知道 。 这就有理由让人为此感到不安了 。

当然 , 要是深究起来 , 这种情况人类医生也难避免 。


“他毕竟是人嘛 , 而我们现在面对的是机器 。 ”你大概会说 。
但也许只是一个习惯的问题 。 如果A1“医生”的诊断正确率非常高 , 甚至要好于人类医生 , 这种不安感或许就会减轻 , 甚至消失 。





医学AI系统的出现 , 甚至可能重新定义“训练名合格医生”的含义 。
未来的医学教育将包括让学生学习数据科学 , 把他们从死记硬背中解放出来 , 集中到学习如何解决问题、培养批判性思维上 。


它还可以让家庭医生不出办公室 , 就能以专家级的精湛医术 , 为患者提供服务只有万不得已时 , 才把病人交给医院和专家 。
这意味着 , 不必把一个病人的治疗和护理 , 轮番交给好多家医院的医生来完成 。
这对于医生和病人都是一件好事 。
那么 , 人类医生会不会最终被医疗AI完全取代呢?应该说是不会的 。
AI 可以增强临床医生的能力 , 但不可能做人所能做的一切 。
首先 , 人们常说 , 医生的职责是“有时去治疗 , 常常去帮助 , 总是去安慰” 。