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AI醫(yī)生或許不會真正到來!

發(fā)展關(guān)鍵:數(shù)據(jù)積累是完成任務(wù)的前提

“我們醫(yī)院有專門的病案數(shù)據(jù)統(tǒng)計部門,積累了大量的患者基本情況和他們的疾病診斷、治療等數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)統(tǒng)計部門計劃通過對這些數(shù)據(jù)的分析更好地為治療患者提供支持!北本┐髮W(xué)腫瘤醫(yī)院季新強說。

以北京大學(xué)腫瘤醫(yī)院為代表,很多醫(yī)院都建立了數(shù)據(jù)中心,將疾病的信息積累起來,用于挖掘分析。在北京西山,中國醫(yī)學(xué)科學(xué)院阜外醫(yī)院基于專業(yè)的私有云搭建起國家級、可共享延展的健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)和生物樣本庫平臺,通過深度挖掘、利用數(shù)據(jù)樣本,旨在幫助醫(yī)生精準治療,并尋找新藥靶點,指示功能基因位點。

數(shù)據(jù)積累是AI得以完成任務(wù)的前提。在谷歌大腦對于從視網(wǎng)膜圖像,輔以各種因素如年齡、性別、吸煙史、血壓等,預(yù)測心血管疾病風(fēng)險的任務(wù)中,系統(tǒng)使用了130000個視網(wǎng)膜圖像進行訓(xùn)練。

發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)方法感知不到的細節(jié),中國科學(xué)家們也在進行前沿的研究。中國科學(xué)院軟件所研究員田豐介紹,他的團隊在國家重點研發(fā)計劃的支持下正在開發(fā)各種醫(yī)用級的穿戴設(shè)備,“在傳統(tǒng)的帕金森病診斷過程中,醫(yī)生會讓患者在紙上連線、畫螺旋以判斷病情。而有了傳感器的筆可以探測到使用者的用筆壓力變化、用筆方式等之前采集不到的信息,我們發(fā)現(xiàn)這些也和帕金森病的前期征兆有關(guān)”。

“手部姿態(tài)的獲取,正在試點應(yīng)用于智能診室中,幫助醫(yī)生診斷神經(jīng)系統(tǒng)方面的疾病”,田豐說,項目參與單位協(xié)和醫(yī)院正在進行試點應(yīng)用,進一步的研究還在跟進。

終極形態(tài): AI醫(yī)生或許不會真正到來

盡管達芬奇外科機器人已經(jīng)使用微創(chuàng)的方法,實施了多臺復(fù)雜的外科手術(shù),但研究公眾健康傳播多年的頂尖學(xué)者田向陽卻認為并不能將病人交給機器人。他在《醫(yī)患同心 醫(yī)患溝通手冊》一書中寫道:“醫(yī)乃仁術(shù),醫(yī)學(xué)是仁愛的。”

“醫(yī)學(xué)首先是人文的,而不是技術(shù)的。”田向陽由故事講起,二戰(zhàn)時納粹集中營中有一位猶太醫(yī)生,他看到一位剛被毒打過的猶太同胞因為疼痛而大聲喊叫和呻吟,但因為沒有搶救器具而心急如焚,他在無奈中下意識地把對方攬在懷里,而就在此時,奇跡出現(xiàn)了,病人驟然停止了喊叫和呻吟,一下子安靜下來,臉上露出安詳?shù)谋砬?仿佛他不疼了,仿佛身體上重傷一下子好了。

這個故事正應(yīng)了文章開頭的那句話,技術(shù)上的治愈只是醫(yī)學(xué)的“有時”。田向陽介紹,在健康的影響因素中,技術(shù)性醫(yī)療服務(wù)占比不到10%,還有人類生物學(xué)因素、社會與物質(zhì)環(huán)境因素、心理行為因素等,F(xiàn)代循證醫(yī)學(xué)為人類健康問題的解決提供了重要的指導(dǎo)思想,但是詢證醫(yī)學(xué)并非完美無缺,如通過AI技術(shù)獲得的有效性證據(jù)是99%,那對于屬于1%的患者來說卻是100%的痛苦和不幸。

“人是世界上最精密、復(fù)雜、敏感的生命體,同樣的疾病在不同的個體上表現(xiàn)迥異,一種疾病在同一個體上的不同階段區(qū)別巨大,醫(yī)學(xué)說到底是人學(xué),不是機械學(xué)、物理學(xué),也不是生物學(xué)、細胞學(xué)和疾病學(xué),醫(yī)學(xué)比任何一個學(xué)科都要復(fù)雜得多。人的問題必須靠人解決,單純依靠技術(shù)是行不通的!

田向陽表示擔(dān)憂,過度依賴人工智能技術(shù),會把浸透著人文溫情的醫(yī)學(xué)變成冷冰冰的技術(shù),把溫暖的醫(yī)院變成人體修理廠,有違醫(yī)學(xué)的“初心”,最終可能會導(dǎo)致醫(yī)學(xué)的異化。

在醫(yī)療領(lǐng)域,人工智能的應(yīng)用具有廣闊的前景,如疾病診斷、病因推斷、治療方案遴選、精密手術(shù)等,但前提是必須由醫(yī)生來操控,任何人工智能技術(shù)都只能是人腦和人手的延伸,是幫助醫(yī)生解決患者健康問題的工具?梢,AI診療的最后一步,是最遙遠的一步。

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