AI医生来了,你能信任它吗

    

  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,源于診断本身的复杂性,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1 4万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“训练一名合格医生”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。
  当然,在这种情况下,病人的隐私怎么保护?医疗事故谁来负责?这些问题还亟待立法去解决。
  待到医疗AI成熟之后,皮肤科、放射科和病理科等主要涉及重复审查图像的医学部门,很多人工可能会被它取代。
  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”。医生对病人的人性化关怀是治疗和护理必不可少的一部分,这是不能用机器取代的。其次,当医疗变得复杂的时候,需要人做出决定,AI无论多么复杂,都不能代替人做决断。

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