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        醫療人工智能再定位 究竟是“助手”還是“主角”?

          “醫生是盤活大數據的核心環節,沒有專業的醫生一切數據都是沒有價值的,也就是說醫生仍是治療的核心,尤其是在腫瘤等癌癥治療領域。IBM沃森的開發是給醫生做伙伴,臨床協助,替代醫生是不可能的。”對于加州大學伯克利分校教授、人工智能專家Michael Jordan日前在騰訊“云+未來”峰會上公開表達了對AI技術應用于醫療診斷中的擔憂,百洋醫藥集團、百洋智能科技董事長付鋼給出了這樣的判斷。

          Michael Jordan 在騰訊“云+未來”峰會上表示:“我們所謂的人工智能看上去很智能,但并非如此。比如說在醫療行業中,我們讓機器做很多的醫學診斷,這是不太可能的,有很多人會因為這種不暢的診斷,出現劑量問題,而在一些環境中,AI的診斷也會受到影響,這種影響的結果可能造成病人的死亡。”

        醫療人工智能再定位 究竟是“助手”還是“主角”?

          IBM豪賭

          在AI健康應用領域,全球沒有哪家公司如IBM一樣豪賭。

          當人們還在感嘆人工智能怎樣發揮作用的時候,IBM的Watson已經為MD安德森癌癥中心(MD Anderson Cancer Centre)工作好一陣子了。通過與該中心醫生的合作,在罕見腫瘤臨床診斷和治療方面,分類收集專業知識和臨床經驗,并且將這些數據經過處理和運算應用于個性化治療、患者參與、影像學診斷、新藥開發等多個方面。

          而對于中國市場,IBM同樣充滿興趣–這不僅僅因為在中國的資本市場,投資者對AI人工智能表現得更為“大方”,對于他們來說,中國還有著全球最為豐富的癌癥數據和治療的實際需求。

          由國家癌癥中心副主任赫捷院士、全國腫瘤登記中心主任陳萬青等共同完成的《2015年中國癌癥統計》顯示,中國每年確診430萬例癌癥,280萬人因癌癥死亡,腫瘤醫生需要智能工具給予精準的決策支持,而患者需要精準醫療的解決方案。中國腫瘤患者平均的五年存活率是37%,遠低于美國的67%和日本的72%。

          以前不久正式進入中國市場的Watson for Genomics(Watson基因解決方案)為例,該應用平均每個月可以增加超過10000篇科學論文數據和100個新臨床數據,僅需幾分鐘時間便可系統化地對每一個基因組變異的產生提供注釋文件,認知計算可大規模完成常規人力無法操作的工作量。

          “在腫瘤治療領域,目前美國食品藥品監督管理局批準有關腫瘤的靶向治療藥品有80多種。但這些突變與藥物之間存在上千萬種可能性,人工計算無法完成這么大的工作量,也不能保證百分百的準確性。通過認知計算,可以通過患者的基因突變為核心,分析所有已上市的大宗藥品,尋求精準醫療解決方案。”付鋼表示,本月,他所在的百洋智能科技斥巨資拿下了Watson for Genomics在中國地區的獨家分銷權,3個月前,百洋智能科技獨家分銷的Watson for Oncology預計在年底將會覆蓋到150家三級綜合醫院。

        醫療人工智能再定位 究竟是“助手”還是“主角”?

          人工智能的核心是“算法”

          事實上,在多數中國醫生以及AI醫療領域的專家看來,人工智能最應該扮演的仍是醫生的“助手”角色,而并不是醫療決策的主角。

          “目前人工智能在全球范圍內還是非常初級的水平,在硬件方面作一些簡單的應用。”付鋼進一步表示。

          以IBM Watson為例,此前在美國北卡羅來納大學醫學院,醫生們為Watson準備了1000份癌癥患者病例,希望借此考評Watson的學習成績,結果Waston提供的治療方案99%與腫瘤專家建議的方案吻合,不僅如此,Watson還主動提出了許多輔助性建議,而這些建議中30%是醫生沒想到的,且與最新的臨床研究相關。

          “正如現代醫生離不開輔助聽診器和血壓計一樣,越來越多的臨床專家開始意識到AI醫生有可能超過一般經驗的醫生,并提供全面的醫療建議,不過這依舊如聽診器、影像設備一樣,對于醫生來說AI目前還只是輔助診斷的工具。”在合肥某三甲醫院的醫生孫晨對第一財經記者透露,“我們以它的算法和數據庫來做決策支持,但做決定的人應當仍是可以結合實際情況進行判斷的醫生。”

          事實上,新事物的誕生總是充斥著支持和質疑兩方面的聲音,曾有過AI醫療使用經驗的醫生就表示,由于醫療人工智能本身被定位為輔助醫生的角色,因此有時并不能針對病患現實生活中的情況進行調整,“比如患者實際的家庭收入、心理情況等等。腫瘤治療的情況很復雜,并不是最好的治療方案就是患者能夠接受的方案,很多情況還需要醫生根據病人實際情況來進行調整,并且安慰和說服患者,這是醫療人工智能目前難以做到的。”

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