會(huì)“看”影像，會(huì)“讀”病歷，會(huì)“動(dòng)”手術(shù)，會(huì)“做”檢查

　　“人工智能醫(yī)生”來了(健康焦點(diǎn))

　　如今，人工智能早已不再是科幻小說中的專有名詞，它已經(jīng)突破了從“不能用、不好用”到“可以用”的技術(shù)拐點(diǎn)，進(jìn)入了爆發(fā)式增長(zhǎng)的時(shí)期。在醫(yī)療領(lǐng)域，人工智能已可以快速診斷疾病、做手術(shù)、開展健康監(jiān)測(cè)等。2018年4月，國(guó)務(wù)院辦公廳發(fā)布《關(guān)于促進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”發(fā)展的意見》，明確提出推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能應(yīng)用服務(wù)。這意味著“人工智能+醫(yī)療”將實(shí)質(zhì)性地改變?nèi)藗兊木歪t(yī)模式，助力健康中國(guó)建設(shè)。

　　——編 者

　　“醫(yī)術(shù)”超過年輕醫(yī)生

　　經(jīng)過不斷訓(xùn)練的“人工智能醫(yī)生”，“眼睛”“耳朵”“大腦”日益發(fā)達(dá)，涉及病種越來越多、領(lǐng)域越來越寬

　　會(huì)“看”影像，會(huì)“讀”病歷，會(huì)“動(dòng)”手術(shù)，會(huì)“做”檢查，還會(huì)給出臨床診斷建議；“醫(yī)術(shù)”超過年輕醫(yī)生，一些領(lǐng)域能與資深醫(yī)生比肩。它，就是“人工智能醫(yī)生”。

　　跟人類醫(yī)生一樣，“人工智能醫(yī)生”也是通過望、聞、聽等手段看病。

　　以肺部結(jié)節(jié)為例，小到1毫米的病灶，閱片醫(yī)生需要一張張看CT影像圖片來找，并推斷出大小、密度。資深閱片醫(yī)生平均10分鐘讀1張，大型醫(yī)院每天片子超過10萬張，閱片醫(yī)生的工作緊張而繁重。如今，一些醫(yī)院開始引入人工智能系統(tǒng)篩查，閱片時(shí)間降至1分半。

　　“人工智能醫(yī)生”不僅效率很高，在診病方面更加精細(xì)、全面。在華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院附屬協(xié)和醫(yī)院，由依圖醫(yī)療開發(fā)的人工智能系統(tǒng)不僅可以檢測(cè)肺結(jié)節(jié)病灶，還能對(duì)病灶性狀進(jìn)行多維度描述，包括大小、體積、密度、CT值，結(jié)節(jié)表征可涵蓋6種常見的良惡性征象——分葉、毛刺、胸膜凹陷、空洞、空泡、鈣化。阿里健康開發(fā)的系統(tǒng)則將周邊病癥一起篩查，包括肺道泡、動(dòng)脈硬化、淋巴帶化、肺密度增高、索條等。

　　人工智能裝上“眼睛”，可以閱讀標(biāo)準(zhǔn)化的圖像，篩查出病灶。華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院附屬協(xié)和醫(yī)院臨床考驗(yàn)了這名“人工智能醫(yī)生”，發(fā)現(xiàn)其檢出率達(dá)95.78%，誤報(bào)率卻僅有2.63%。2018年，該院60名影像科醫(yī)生通過AI系統(tǒng)判讀影像病例超過了15萬份。

　　除此之外，“人工智能醫(yī)生”還能查食管癌、糖尿病視網(wǎng)膜病變、結(jié)直腸腫瘤、乳腺癌等疾病，甚至還可以查兒童骨齡，技術(shù)水平不亞于資深醫(yī)生。

　　人工智能還有靈敏的“耳朵”。在安徽省合肥市廬陽(yáng)區(qū)，科大訊飛智醫(yī)助理已于2018年在社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)機(jī)構(gòu)上崗，在醫(yī)患交流過程中，智醫(yī)助理通過大數(shù)據(jù)和智能語音技術(shù)，生成并自動(dòng)提取病歷，醫(yī)生還可查詢相似病例、臨床指南以及對(duì)癥藥品。目前，該系統(tǒng)已完成7000余人次的輔助診斷建議。

　　最近，“人工智能醫(yī)生”還裝上了“大腦”。在廣州婦兒中心，人工智能系統(tǒng)學(xué)會(huì)“讀懂”病歷，然后像人類醫(yī)生一樣，給出診斷。醫(yī)生將患者主訴、癥狀、個(gè)人疾病史、檢查檢驗(yàn)結(jié)果、影像學(xué)檢查結(jié)果、用藥情況等信息輸入病歷文本，系統(tǒng)自動(dòng)將自由病歷文本轉(zhuǎn)換成規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化和結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。人工智能系統(tǒng)“讀懂”病歷后，再給出診斷結(jié)果。

　　“人工智能醫(yī)生”診斷準(zhǔn)確率高嗎？以呼吸系統(tǒng)疾病為例，該人工智能對(duì)上呼吸道疾病和下呼吸道疾病的診斷準(zhǔn)確率分別為89%和87%，對(duì)不同類型哮喘的診斷準(zhǔn)確率在83%到97%之間。

　　經(jīng)過不斷訓(xùn)練的“人工智能醫(yī)生”，“眼睛”“耳朵”“大腦”日益發(fā)達(dá)，涉及病種越來越多、領(lǐng)域越來越寬，包括臨床助理、輔助診療、醫(yī)學(xué)影像、基因檢測(cè)、健康管理等。

　　人工智能靠海量數(shù)據(jù)

　　各個(gè)學(xué)科數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化程度，影響著人工智能的應(yīng)用程度。各個(gè)醫(yī)院設(shè)備不一樣，數(shù)據(jù)維度也不一樣

　　醫(yī)生長(zhǎng)本事，一靠醫(yī)學(xué)專業(yè)院校學(xué)習(xí)，二靠臨床經(jīng)驗(yàn)積累。“人工智能醫(yī)生”靠什么？靠海量數(shù)據(jù)、云計(jì)算能力。“吃”完數(shù)據(jù)之后，經(jīng)過不斷訓(xùn)練臨床思維，系統(tǒng)就可以像人類醫(yī)生一樣看病了。

　　“吃”了海量數(shù)據(jù)后，機(jī)器不僅可以當(dāng)醫(yī)生，而且可以做科研、教學(xué)、管理等，幫助醫(yī)生和醫(yī)院提升科研水平，提高診療能力。

　　在四川大學(xué)華西醫(yī)院，依圖醫(yī)療納入該院2009年至今收治的肺癌患者的全維度脫敏臨床數(shù)據(jù)，打通臨床門診、住院、病歷、病理等多個(gè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)，建立了國(guó)內(nèi)首個(gè)肺癌臨床科研智能病種庫(kù)。有了這個(gè)病種庫(kù)，醫(yī)院多個(gè)與肺癌診療相關(guān)的科室研究能力大大提升，其他醫(yī)聯(lián)體機(jī)構(gòu)也受益匪淺。

　　阿里健康人工智能醫(yī)療升級(jí)到了2.0版本，除了臨床，還有文本科研、影像科研平臺(tái)功能，提供虛擬病人、VR模擬手術(shù)用于教學(xué)。

　　在河南郟縣任莊村衛(wèi)生室，記者看到了微醫(yī)人工智能輔診系統(tǒng)——全科輔助診療系統(tǒng)、懸壺臺(tái)中醫(yī)智能診療系統(tǒng)。村醫(yī)張巧芬簡(jiǎn)單輸入患者的基本癥狀、病史等，馬上就能看到相關(guān)危重病、常見病可能提示。“我們平時(shí)很少接觸到危重病，但心里還是擔(dān)心萬一誤診了，會(huì)耽誤村民治療。”

　　據(jù)介紹，這一全科輔助診療系統(tǒng)通過學(xué)習(xí)超過500萬份文獻(xiàn)、千萬份病歷和健康檔案，目前已覆蓋2000多個(gè)病種、5000多個(gè)癥狀，命中率達(dá)到90%。懸壺臺(tái)中醫(yī)智能診療系統(tǒng)累計(jì)輔助開方量已超過200萬張。

　　“基層醫(yī)生服務(wù)能力不強(qiáng)，人工智能輔助診療能彌補(bǔ)資源不足的問題，提升醫(yī)生服務(wù)水平。”中國(guó)社科院人口與勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)研究所社會(huì)保障研究室主任陳秋霖認(rèn)為，醫(yī)療人工智能可以提高醫(yī)療診斷的精準(zhǔn)程度，也可以替代一些高精尖手術(shù)中的操作，還可以在一些醫(yī)療服務(wù)中替代部分人力資源，從而降低醫(yī)療費(fèi)用。

　　人工智能學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)從臨床來，還得轉(zhuǎn)換成結(jié)構(gòu)化格式，然后做出模型，按照臨床診療思維訓(xùn)練、學(xué)習(xí)，算出結(jié)果。數(shù)據(jù)是關(guān)鍵，各個(gè)學(xué)科數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化程度，影響著人工智能的應(yīng)用程度。

　　依圖醫(yī)療總裁倪浩告訴記者，醫(yī)療數(shù)據(jù)不標(biāo)準(zhǔn)是一個(gè)普遍性的問題。雖然影像是標(biāo)準(zhǔn)化較好的一批數(shù)據(jù)，但不同醫(yī)院還是差別很大。各個(gè)醫(yī)院設(shè)備不一樣，數(shù)據(jù)維度也不一樣。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)非常少見，需要花費(fèi)更多的算法，先將數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化才能使用。

　　2018年，中國(guó)工程院院士、上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬瑞金醫(yī)院副院長(zhǎng)寧光帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)與阿里健康人工智能實(shí)驗(yàn)室共同研發(fā)“瑞寧助糖”人工智能醫(yī)生。在推進(jìn)過程中，寧光也發(fā)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的問題，如標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)缺乏，疾病診斷標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，隨訪數(shù)據(jù)散落在各個(gè)醫(yī)院，數(shù)據(jù)普適性較差等。

　　數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化程度與學(xué)科成熟程度、診斷所需外部條件有關(guān)。比如影像領(lǐng)域從起步就是統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，數(shù)字化發(fā)展程度也比較高；皮膚科診斷比較依賴于圖片和視頻識(shí)別病灶等等，這些學(xué)科人工智能發(fā)展較快。

　　機(jī)器與醫(yī)生協(xié)同看病

　　醫(yī)療并不只是診斷和治療，還涉及醫(yī)生和患者之間的互動(dòng)，尤其是醫(yī)生對(duì)患者的安慰具有不可替代的作用

　　人工智能醫(yī)用，是否會(huì)代替醫(yī)生？可以肯定，目前還不會(huì)。

　　2017年，國(guó)務(wù)院新一代人工智能規(guī)劃提出，“開發(fā)人機(jī)協(xié)同的手術(shù)機(jī)器人、智能診療助手”“研發(fā)人機(jī)協(xié)同臨床智能診療方案”。這意味著，人工智能只是醫(yī)生的助手。

　　一些人工智能研發(fā)人員提出，只有了解醫(yī)生的心理和臨床思維，讓人工智能學(xué)會(huì)這種思維，才是真正的醫(yī)療人工智能。然而，這個(gè)難點(diǎn)似乎不好突破。

　　“我對(duì)完全由機(jī)器來進(jìn)行診斷，持一定的懷疑態(tài)度，未來還需要進(jìn)一步檢驗(yàn)。因?yàn)獒t(yī)療并不只是診斷和治療，還涉及醫(yī)生和患者之間的互動(dòng)，尤其是醫(yī)生對(duì)患者的安慰具有不可替代的作用。”陳秋霖說。

　　未來，“人工智能醫(yī)生”也許與人類醫(yī)生一起上崗工作。記者體驗(yàn)了這種服務(wù)模式。在北京影像云平臺(tái)上，人工智能系統(tǒng)對(duì)基層醫(yī)院上傳的30名患者近9000張肺結(jié)節(jié)CT影像進(jìn)行智能檢測(cè)和識(shí)別，將第一輪篩查出的疑似結(jié)節(jié)標(biāo)記出來，作為輔助診斷結(jié)果，提供給4名放射科醫(yī)生進(jìn)行審查。醫(yī)生審查后認(rèn)為可以采納，即對(duì)報(bào)告簽字。

　　在這種新的服務(wù)模式中，仍由醫(yī)生來做最終決策。一些臨床醫(yī)生表示：首先必須確保人工智能產(chǎn)品技術(shù)過硬，給出合理的診斷建議；其次還要進(jìn)行培訓(xùn)，轉(zhuǎn)變觀念，適應(yīng)新的服務(wù)模式。醫(yī)生的認(rèn)可和引導(dǎo)，將提高患者對(duì)人工智能系統(tǒng)的信任度。

　　目前，醫(yī)療人工智能行業(yè)的發(fā)展還面臨問題。“醫(yī)療各個(gè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)沒有互聯(lián)互通，最后形成的只是數(shù)據(jù)大，而不是大數(shù)據(jù)。醫(yī)療人工智能既需要醫(yī)療人才，也需要人工智能人才。目前，發(fā)展比較好的企業(yè)或者非常好的一些項(xiàng)目，都由這兩方面的人才來推進(jìn)。”陳秋霖說，因涉及個(gè)人隱私的保護(hù)，有必要界定醫(yī)療數(shù)據(jù)的產(chǎn)權(quán)，產(chǎn)權(quán)清晰有利于實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通。

　　可以預(yù)見，未來人類將離不開“人工智能醫(yī)生”。那時(shí)的醫(yī)療不再是“排隊(duì)醫(yī)療”，而是“秒醫(yī)療”“精準(zhǔn)醫(yī)療”“個(gè)性醫(yī)療”。（李紅梅）

【糾錯(cuò)】

責(zé)任編輯： 邱麗芳