人工智能医生已经来了 会让号贩子下岗吗?

2017-10-23 10:22| 发布者: admin| 查看: 458| 评论: 0|来自: 天下网商

摘要: 医疗人工智能(AI)的风头,全让“阿尔法狗”盖过了。过去两年,AI在影像学科和病理学科一次次打败了人类医生,机器人医生已开始为人类造福。 上周云栖大会上,阿里健康与华东3家三甲医院签约,从AI工程实验室、培 ...
        医疗人工智能(AI)的风头,全让“阿尔法狗”盖过了。过去两年,AI在影像学科和病理学科一次次打败了人类医生,机器人医生已开始为人类造福。

       上周云栖大会上,阿里健康与华东3家三甲医院签约,从AI工程实验室、培训平台、“智慧医院”三个方面,探索智慧医疗应用,寻求用大数据和AI破解健康医疗资源配置不均问题的创新方案。

       阿里健康CEO王磊与浙大一附院院长王伟林签约医疗人工智能实验室

       “我们希望用大数据和AI的能力,提升医疗的效率,把专家的知识变成普惠的AI能力。”阿里健康CEO王磊说。

       天价专家号的背后

       为什么一个北京的专家号能炒到四五千元?病患太多——2013年,平均每天有70万外地人涌入北京就医,几乎和游客数字相当。

       今天,中国有1.1亿糖尿病人和3.3亿高血压病人,到了2030年,65岁以上老年人口将达到2.4亿。供需矛盾不断凸显,医疗事业面临着前所未有的挑战。

       怎样实现优质医疗卫生资源的分享和下沉?智慧医疗大显身手。

       浙江舟山,上百万人口分散生活在140多个岛屿。一个慢性病人要去市区医院定期复诊,仅坐船换车就要耗去一整天的时间,看病成本居高不下。

       2015年7月,舟山打造“舟山群岛网络医院”,海岛居民足不出岛,就能通过远程医疗服务,享受到三级医院的专家服务。

       AI带来的职场危机

       如今,智慧医疗正在被AI重新定义,AI的强大,甚至让医生都产生了危机感。

       浙江大学附属第一医院,今年运用一套AI诊断系统,辅助超声影像医生阅片、捕捉甲状腺结节,并出具诊断报告。

       “已有上万例病人通过这套系统先做诊断,然后结合超声科主任的诊断得出准确判断,我们发现,人机诊断结果高度吻合。”院长王伟林说,“个别病例,还是机器人赢了!”

       央视科技频道在该院采访时,碰巧记录下AI战胜人类专家的一幕。当时,机器和人就一张70岁老太的超声影像产生了分歧,AI诊断结果显示这是一个良性结节,而专家则觉得有恶性的表现,三天后活检报告出来——结节为良性,AI赢了。

       过去一年,《自然》杂志多次报道AI在诊断乳腺癌、肺癌、皮肤癌上,击败了人类病理学家。

       AI会取代医生吗?上海市第一妇婴保健院院长段涛,曾就此话题撰文,他认为未来Above average(平均水平以上)的医生由AI做助理,Below average(平均水平以下)的医生是做AI的助理。

       压倒性的成长速度

       一个医生,要做到平均水平以上并不简单。培养一名副高以上专家医生,通常需要25到30年。

       试想医生们的成长过程——从医书上学习病症特征,然后在反复实践中,将知识与现实情况对应。遇上疑难杂症,依靠老师、前辈和医学病例,反复讨论比对,直至得出结论,再把这样的过程转化为自己的经验。

       医疗AI的成长则简单的多。IBM的Watson,可以在17秒时间内阅读3469本医学专著、248000篇论文、69种治疗方案、61540次实验数据以及106000份临床报告。

       医疗AI还可以通过深度学习获取经验。就像训练甲状腺结节诊断AI时,医生会挑选出清晰、病理结果明确的超声图像,手动框选出图像上的结节,再输入相应的病理结果。通过医生精挑细选出的上万病例,AI不断学习,不断修正,不断完善算法模型,最终将诊断准确率提高到恐怖的水准。

       买不到的大数据

       理论上讲,只要有源源不断的数据驱动,AI就能不断学习和积累,完善算法,实现自我进化。

       现实中却还有一个大麻烦——可供训练AI的医疗大数据太少了,IBM为获得数据以达成Watson的“医学早教”,至少花掉了40亿美金。正如马云所言,数据才是未来的新能源。

       在中国,医疗大数据的现状更糟。去年一份调查显示,虽然国内70%以上的医院实现了医疗信息化,但仅有不到3%的医院实现了数据互通。

       海量的医疗数据,分散在各家医疗机构自己的信息化系统里,信息孤岛仍是待破之题。

       另外,虽然许多医院用上了电子病历,但医生更习惯用自然语言录入,这种非机构化的数据,AI也无法读懂。

       标准化也是问题,就像超声影像,超声仪器品牌众多,不同公司的不同款型,成像特征各有差异,所以才需要医生精挑细选,找出符合AI口味的食材。医疗AI的普惠性标准化、结构化的医疗大数据,是一种珍贵的能源。阿里健康与浙大一院共建医疗AI工程实验室,除了实现AI技术在浙江省医疗救治领域的应用,数据挖掘的任务同样重要。

       过去一年,阿里健康还卖出了数百万家用血糖血压计,随着可穿戴设备的发展,阿里健康希望建立更多健康应用场景,用循环的医疗大数据,反向推动AI的发展。

       阿里健康副总裁张亮说,对最顶尖的医生而言,AI意义有限。可是AI可以通过辅助诊断、临床决策支持、模拟病人培训系统等手段,提升所有医生的平均水准,真正服务到广大患者群体,加速解决优质医疗资源分布不均衡的问题。

       浙大一院院长王伟林相信,AI不仅可以通过云平台辐射到社区医院这样的基层医疗网点,甚至可以辐射到全国3万多个农村淘宝站点。

       “AI能够优化基层医疗机构的服务能力,提高高危疾病的筛选能力,缓解社会医疗资源分布的不均衡,优化布局结构,也能培养更多专业人士。”王伟林说,“我们想跟阿里联合全面推广50家医联体,争取近几年先汇集一两千万用户,争取惠及到更多的人。”(文章来源:天下商网)

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