“世紀(jì)醫(yī)生”Eric Topol對話AI大師,回顧2019年的醫(yī)療變革
什么樣的AI真正為醫(yī)療帶來價(jià)值?
上文介紹了過去一年里全球科技公司與實(shí)驗(yàn)室在AI醫(yī)學(xué)領(lǐng)域最新的研究成果與產(chǎn)品。在這一部分,我們將進(jìn)一步探討什么樣的AI能真正為臨床醫(yī)學(xué)帶來價(jià)值。
實(shí)際上,過于超前或者脫離了醫(yī)院現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施的AI技術(shù),在臨床中可能并不能使我們的現(xiàn)有醫(yī)療體系受益。
AI+醫(yī)療的瓶頸
毋庸置疑,未來醫(yī)學(xué)的發(fā)展路上研究者將長期與AI為伴。
Antonio Di Ieva博士曾在其發(fā)表于《柳葉刀》的文章中表達(dá)了一個(gè)觀點(diǎn)——“機(jī)器不會(huì)取代醫(yī)生,但是那些使用AI的醫(yī)生將迅速取代那些不會(huì)使用AI的醫(yī)生!
在Eric Topol博士看來,我們?nèi)蕴幱?span id="ewycawu" class='hrefStyle'>AI+醫(yī)療研究的早期階段。盡管AI醫(yī)療的研究成果源源不斷,并且也正逐漸向臨床推進(jìn),但這些成果與人類的醫(yī)療需求相比仍遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。
從技術(shù)上來看,Topol博士認(rèn)為當(dāng)前AI+醫(yī)療的瓶頸包括:1)缺少大型的、多樣的、被標(biāo)注的數(shù)據(jù)集;2)缺少前瞻性試驗(yàn);3)缺少計(jì)算機(jī)與醫(yī)生之間的深度合作;4)缺少落地,并且算法需要更多的監(jiān)督,需要防止惡意干擾、攻擊及軟件中其他可能發(fā)生的故障;5)多維度的數(shù)據(jù)需要新的、混合的模型。
而AI大師吳恩達(dá)則更關(guān)注AI實(shí)際落地時(shí)遇到的問題。他所提出的問題是,既然如此多的研究、新聞?lì)^條告訴我們,深度學(xué)習(xí)已經(jīng)達(dá)到了專家或是放射科醫(yī)生的水平,甚至已經(jīng)超越了人類專家的表現(xiàn),但為什么它們卻沒有在醫(yī)院被廣泛地應(yīng)用?
吳恩達(dá)認(rèn)為,深度學(xué)習(xí)的廣泛應(yīng)用仍面臨著三大瓶頸。一是數(shù)據(jù)量,深度學(xué)習(xí)往往在數(shù)據(jù)量大的時(shí)候表現(xiàn)得更出色,而對于只有少量病例可供機(jī)器學(xué)習(xí)的疾。ū热琊逇猓,AI則往往無法達(dá)到人類專家的水準(zhǔn)。
二是穩(wěn)健性(robustness)和普遍性(generalization),即一個(gè)在已發(fā)表的論文中被驗(yàn)證的模型,在臨床中卻可能出問題。假設(shè)你光顧的醫(yī)院設(shè)備不夠先進(jìn),或者醫(yī)護(hù)人員不夠訓(xùn)練有素,那么AI的結(jié)果可能也不盡如人意。
三是AI為醫(yī)院的管理與工作流程帶來的改變,AI必須解決如下問題:首先,包括放射科醫(yī)生、護(hù)士、醫(yī)療保險(xiǎn)公司、醫(yī)院管理者在內(nèi)的工作人員,是否能夠適應(yīng)AI所帶來的全新的工作流程;其次,患者的安全至關(guān)重要,要如何保證AI算法不會(huì)損害患者的健康?
實(shí)驗(yàn)室成果≠臨床落地
正如吳恩達(dá)所言,在現(xiàn)實(shí)世界中,即便擁有良好的理論基礎(chǔ)與實(shí)驗(yàn)結(jié)果,AI在臨床落地時(shí)也會(huì)遇到諸多問題。
近日,Google Health自曝其一項(xiàng)明星AI醫(yī)療項(xiàng)目的臨床結(jié)果不佳。這是一個(gè)檢測糖尿病性視網(wǎng)膜病變(DR)的項(xiàng)目,針對糖尿病進(jìn)行早期的篩查。早在2016年,谷歌就在《美國醫(yī)學(xué)會(huì)期刊》(JAMA)發(fā)表了研究成果,表明其算法可以實(shí)現(xiàn)90%的準(zhǔn)確率,相當(dāng)于眼科專家的水平。據(jù)了解,在訓(xùn)練算法時(shí),谷歌研究人員建立了一個(gè)12.8萬幅圖像的數(shù)據(jù)集,在每張圖片上記錄了3-7名眼科醫(yī)生的評估結(jié)果,并使用2個(gè)獨(dú)立的臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)集(含1.2萬幅圖像)來驗(yàn)證算法的性能。目前,這項(xiàng)檢測系統(tǒng)已經(jīng)得到了FDA的批準(zhǔn),并被證實(shí)有很高的準(zhǔn)確性。
然而,當(dāng)這個(gè)項(xiàng)目在泰國落地時(shí),卻遇到了“橘生淮南則為橘,生于淮北則為枳”的困境。據(jù)悉,谷歌與泰國公共衛(wèi)生部門合作,在泰國巴吞他尼省和清邁省的11所診所安裝了這個(gè)深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)。理論上,這個(gè)系統(tǒng)能夠在幾秒鐘內(nèi)提供專業(yè)的診斷意見,再由護(hù)士們在一分鐘內(nèi)做出初步判斷,建議患者轉(zhuǎn)診或進(jìn)一步檢查。
到了臨床上,卻出現(xiàn)了幾個(gè)意想不到的問題。首先,護(hù)士拍攝的眼球照片達(dá)不到算法的標(biāo)準(zhǔn),他們拍攝的照片模糊、質(zhì)量差,常常被系統(tǒng)自行拒絕,導(dǎo)致流程更加復(fù)雜。這主要是因?yàn)椋哔|(zhì)量的瞳孔照片需要在專門的暗室中拍攝,只有這樣才能確;颊咴诤诎抵型追糯,然而這11間診所中只有2間擁有專門的暗室。
其次,泰國診所里的網(wǎng)絡(luò)并不那么流暢,在谷歌實(shí)驗(yàn)室中只需幾秒就可以上傳的圖像,在診所里卻往往需要一分多鐘才能上傳。甚至有一家診所在進(jìn)行眼底篩查時(shí),網(wǎng)絡(luò)中斷了2小時(shí),導(dǎo)致200名等待篩查的患者流失了一半。還有許多患者因嫌AI診斷過程太麻煩,寧愿直接找醫(yī)生診斷。
真正帶來價(jià)值的醫(yī)療AI
谷歌的DR項(xiàng)目在泰國的折戟其實(shí)給了我們一個(gè)很好的啟示,就是當(dāng)下的醫(yī)學(xué)AI創(chuàng)新不能顛覆醫(yī)院現(xiàn)有的工作流程,要真正改善流程而不能讓流程更復(fù)雜。
醫(yī)療IT領(lǐng)域?qū)<、芝加哥大學(xué)醫(yī)學(xué)院Paul Chang教授曾表示,AI技術(shù)擁有極大的價(jià)值,可以預(yù)見AI將為醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)業(yè)帶來變革,但這一過程會(huì)比大家預(yù)想的要長。因此,當(dāng)前應(yīng)更加關(guān)注與臨床緊密結(jié)合的需求,做“必須要有”的應(yīng)用,而不僅僅是“有也不錯(cuò)”。
深透醫(yī)療(Subtle Medical)的科學(xué)顧問之一、醫(yī)療IT領(lǐng)域?qū)<、芝加哥大學(xué)醫(yī)學(xué)院Paul Chang教授曾表示,AI技術(shù)擁有極大的價(jià)值,可以預(yù)見AI將為醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)業(yè)帶來變革,但這一過程會(huì)比大家預(yù)想的要長。因此,當(dāng)前應(yīng)更加關(guān)注與臨床緊密結(jié)合的需求,做“必須要有”的應(yīng)用,而不僅僅是“有也不錯(cuò)”。
通過AI技術(shù)來不斷優(yōu)化流程,減少不必要的成本和醫(yī)療資源浪費(fèi),真正為臨床帶來效率提升——這或許才是當(dāng)前AI在醫(yī)療領(lǐng)域最有價(jià)值、也最實(shí)際的發(fā)展方向。
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