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机器学习能救助医学吗?

2018-10-19

人工智能是一个热门话题,Eric Topol, 一位很前卫的专家将在一个研讨会上作主旨发言,会前接受MD+DI采访,本文是MD+DI主编Jamie Hartford的整理稿。这位专家对此问题有一些较前卫的看法, 我们可以一读,但估计一般人不甚关心,另一方面,谈的又是美国的情况,和我们这里有较大差距,从点击率考虑,可能并不适合。

畅销书作者、心脏病学家和数字健康研究员Eric Topol希望人工智能有助于提高医疗从业人员的同理心。

作为一位基因组学教授和数字健康传播的先行者,Eric Topol一直处于医学技术的前沿领域。现在,这位心脏病学家以及《颠覆医疗》和《病人现在会看到你》这两本畅销书的作者正在将目光转移到下一个医疗前沿领域:人工智能(AI)。

在11月8日的明尼阿波利斯医疗用品设计及制造展览会(MD&M)上,Topol将在一场中午开始的座谈会上发表关于人工智能将如何改变医学的主题演讲,并回答观众提问。MD+DI有幸在会前采访了他,以下是对话的整理稿。

MD+DI:人工智能的哪一方面最吸引您?

Topol:它能减轻医生、护士和所有医疗专业人员的工作负担,从而使他们有更多的时间和精力贴近病人,回归同理心并强化人与人之间的情感纽带。总体而言,在我30多年的从业生涯中,这种情况在不断恶化。我们需要回归,人工智能可能是一条有效的途径。它有很多潜在优势,但对我来说,这一点最重要。

MD+DI:您认为人工智能对哪些疾病的影响最大?

Topol:我们已经看到了传感器数据对糖尿病、高血压和哮喘等疾病带来的影响,数据化指标有助于衡量这些患者的实时状态。这些疾病将是人工智能发展的直接获益领域。

对癌症会有帮助吗?这个问题很复杂。癌症非常棘手。如果我们提取某人的基因组、免疫组和他们的所有数据,就可以将人工智能用于癌症,也许我们能找到更好、更准确的诊断和治疗方案。

总的来说,最重要的一点是可以避免误诊、提高诊断的准确性和减少医疗事故。对于所有疾病都如此。

MD+DI:病人愿意接受机器护理吗?

Topol:这只是部分护理,无论如何都不会全部由机器护理。我们目前还不知道,但可以做出一些推断。糖尿病患者采用持续性葡萄糖传感器,他们觉得这会有所帮助,可以更好地控制病情。再深入一步,可以持续连接和分析你的所有数据。有些人不想参与,有些人会非常欢迎,所以我们将拭目以待。

我对病人的总体印象是,如果能将数据反馈给他们,而且数据易于理解、有很好的数据可视化,可以帮他们进一步了解自己的健康状况,我相信大部分人都会给予支持并愿意接受。

MD+DI:您的医学界同行对人工智能的未来有什么看法?

Topol:目前他们谈得并不多,所以我不太了解他们的普遍态度。这么说吧,我认为医学上的任何改变都会遇到阻力,因此我猜如果今天在医生中间进行投票,结果会是负面的。这只是一个猜测。几十年来,我一直与其他人一起致力于技术研究,努力推动这个领域的发展。但每当新事物出现时,我从来没有看到过会立即引起大家的广泛热情。一开始,很多人通常会沉默和质疑。

MD+DI:这对于在医学中使用人工智能意味着什么?

Topol:需要明确性和证据。首先,不能造成伤害。除非能够改善结果和降低成本,否则当下的医学界不会任何新事物。过去,只要能实现两者之一就可以了,但如今,假如你只能改善结果但会导致成本提高,就不会被接受。我们已经处于医疗经济危机之中,我们的支出已经达到35000亿美元。有利的一点是人工智能可以降低成本,但现在又出现了另一个问题:在降低成本时就会剥夺医生、医院和医疗系统的一些利益。这必然会产生冲突。你不可能只降低成本而不影响某些人的收入。

问题是,一些既得利益者不会乐于看到机器在降低成本和改善结果方面发挥更大的作用,这会导致它们的利益受损。

MD+DI:您觉得人工智能的潜在缺点是什么?

Topol:我对人工智能的潜力充满信心,但它还没有得到充分验证或实现,而且会带来很多衍生责任。首先,可能会导致当前的医疗不公平现象进一步加剧,成为只有富人才能获得的服务。如果真的发生这种情况,会是一件非常令人沮丧的事情,因为我们现在已经存在医疗不公平的问题了。

还有可能出现隐私和安全问题。现在已经有患者的病例在不知情的情况下被黑客攻击、窃取和出售,人工智能可能会加剧这种情况,而不是缓解。

此外,如果我们依赖于人工智能技术,一旦算法出现错误,可能会很难察觉并在短时间内伤害到很多人。必须通过非常严格的临床试验对算法和Albec进行验证。

所以,人工智能并不是一项尽善尽美的技术,可能会在很多方面让我们失望。我只是认为它拥有广阔的发展前景。

MD+DI:人工智能可以帮助我们理解通过数字健康工具获取的所有数据。但退一步来说,我们的医疗系统还没有完全实现数字化健康服务,所以转向发展人工智能是本末倒置吗?

Topol:我认为这并没有本末倒置。我认为两者是可以平行发展的,并不是一个简单的前后顺序问题。人工智能可以为医疗领域提供很多帮助,我们不希望推迟这方面的研究。

MD+DI:数字健康服务未完全实现的一个原因是我们的报销系统,特别是在美国,还没有建立相应的机制。人工智能是否能够帮助解决这个问题,或者将会因为同样的问题受阻?

Topol:这是一个很好的问题。毫无疑问,医疗费用报销体制拖延了数字化医疗的发展进程,因为有很多东西还没有[CPT]代码。关于人工智能,我认为它不能解决报销问题,而且很有可能遭遇同样的问题。例如通过建模显示,我们在一天之内可以进行2.6亿次价格为1000美元的医学扫描。如果是这样,报销系统必须进行大规模的调整,并使用CT扫描和x光等胶片的深度学习。我们现在就可以推出人工智能,也可以显著降低成本,但是那些从扫描解释中获利的放射学界或医疗系统显然不会支持。

MD+DI:我们经常会听到人工智能将要替代的应用。随着人工智能的普及,哪些医疗岗位可能会消失?

Topol:我认为它会对工作产生影响,但不会取代人或职业,而是改变人们的工作内容。我认为在整个领域内都将是如此。对于需要处理很多模式识别的医生,例如放射科医生、观察幻灯片的病理学家、观察皮肤病变的皮肤科医生,他们的部分工作会受到显著的影响。

这些影响不仅仅限于医生,而是会涉及整个行业。但这并不意味着这些职业将被淘汰,而是他们可以有更多的时间做其它事情。

对我来说,最大的希望是可以将临床医生从超负荷工作中解脱出来,让他们有更多时间与病人沟通和交流。我们不需要在电子健康记录上浪费很多时间,因为在未来,这些工作可以由自然语言处理和机器学习做得更好。面对我们今天要做的诸多繁杂事务,医生不会被取代,而是有望让他们的生活变得更轻松,并能够有更多的精力和时间用于改善医患关系。这是我对这个领域最大的希望。

MD+DI:谁的角色变化最大?

Topol:我认为很多人都会受到影响,但很难知道谁受的影响会最大。现在很难预测每件事发生的时间。但在整个医疗领域,没有人可以幸免。这只是程度和时间的问题。

如果你身处模式识别团队,那就更加紧迫了。对于放射科医生也是如此,不是介入放射学,而是常规放射学,解释幻灯片的病理学家,诊断皮肤病变的皮肤科医生。在人工智能技术的发展下,这些团队所受的影响将是首当其冲。我知道每个团队都在考虑他们的日常职能会有哪些变化。不是说会有任何淘汰过程,但随着时间推移,不同从业人员所拥有的机会是不同的。

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