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      “人工智能進(jìn)行臨床診斷,至少在今天看來不靠譜”

      本文作者: 張利 2017-06-12 21:02
      導(dǎo)語:診斷準(zhǔn)確率88.5%是要死人的,被人打死的……

      6月10日,CCF YOCSEF主辦的《人工智能與病理切片診斷專題報(bào)告會》在上海召開,醫(yī)生、AI專家、投資人、律師等各路英雄匯集于此,就打造智能醫(yī)療產(chǎn)品中出現(xiàn)的問題進(jìn)行探討。

      一、目前,人工智能診斷是否靠譜?

      “人工智能診斷是否靠譜我不知道,但就Google比賽結(jié)果來看,我認(rèn)為不靠譜。”朱虹光教授調(diào)侃道,診斷準(zhǔn)確率88.5%是要死人的,被人家打死的,朱虹光教授是國際病理學(xué)會中國區(qū)副主席,復(fù)旦大學(xué)基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)院病理學(xué)系主任。

      2017年3月,谷歌、谷歌大腦與Verily公司的科學(xué)家共同開發(fā)出的診斷乳腺癌的人工智能與病理學(xué)家展開PK,比賽結(jié)果是,病理學(xué)家準(zhǔn)確率為73.3%,人工智能準(zhǔn)確率為88.5%,就此,媒體報(bào)道稱AI“完勝人類”。

      朱教授稱,若AI系統(tǒng)把潤性導(dǎo)管癌2級誤診為1級,治療方法相差無幾,但診斷是否患有癌癥,一個都不能錯,錯一個就是一個醫(yī)療事故。“通過人工智能診斷,這件事至少在今天還不靠譜。”

      二、人工智能診斷的瓶頸在什么地方?

      “這個問題很難回答,但我認(rèn)為目前人智能醫(yī)療沒有好的觀察整體。”朱教授舉例說,一張切片,第一遍看時(shí)判斷為惡性,到高倍鏡下看局部變成了良性,但最終結(jié)論確是惡性的,因?yàn)獒t(yī)生判斷不是基于細(xì)胞,而是生物細(xì)胞行為。病理科醫(yī)生重點(diǎn)要看是低倍鏡,因?yàn)榈捅剁R可以看全貌。

      對此,微瞰智能創(chuàng)始人兼CEO李冠男博士說道,算法在不同的尺度下都有相應(yīng)的處理結(jié)果,他們不僅看局部區(qū)域,也看整體,“AI只負(fù)責(zé)把病灶找出來,最終定性是醫(yī)生做的。”他分享到,目前,公司做的項(xiàng)目更多關(guān)注科研,而不是在臨床上診斷出什么樣的結(jié)果。前期處理的數(shù)據(jù)大部分圍繞細(xì)胞,后期慢慢轉(zhuǎn)移到整個區(qū)域的分析,包括組織區(qū)域的紋理變化、對病理科醫(yī)生的工作產(chǎn)生的影響等。

      病理技術(shù)裝備專委會常委何金認(rèn)為,制約人工智能診斷的瓶頸有3方面:一是切片是否標(biāo)準(zhǔn)化:HE切片是病理診斷的基礎(chǔ),要保證切片的厚度、質(zhì)量和染色的質(zhì)量,如果標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一,最終的結(jié)果也是不好的;二是影像的清晰度;三是AI公司應(yīng)該與病理科醫(yī)生尋求更加緊密的合作。

      三、人工智能與醫(yī)療如何結(jié)合?

      科大訊飛智慧醫(yī)療事業(yè)部總經(jīng)理陶曉東博士認(rèn)為,人工智能與影像結(jié)合能解決這些問題:一是醫(yī)生沒有時(shí)間做的事情或?qū)<襾碇v是浪費(fèi)時(shí)間、但是對診斷十分必要的事情,比如取材時(shí)候做記錄、影像篩查等;二是計(jì)算機(jī)更擅長做的事情,醫(yī)生更擅長定性診斷,但計(jì)算機(jī)更適合定量診斷;三是對于影像科和放射科而言更重要,解決技術(shù)經(jīng)驗(yàn)不足、成像標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一的問題。對于病理科而言,計(jì)算機(jī)有助于成像更加標(biāo)準(zhǔn)。

      他認(rèn)為,AI對于醫(yī)療怎樣用處最大?這是技術(shù)上的難題,也是應(yīng)用的難題,需要AI專家與醫(yī)療專業(yè)交流,碰撞火花。

      上海中醫(yī)藥大學(xué)附屬龍華醫(yī)院腫瘤科副主任醫(yī)師特聘教授于觀貞稱其比較關(guān)注病理科醫(yī)生難以診斷的疾病,能否通過新的手段、技術(shù)達(dá)成。而李冠男認(rèn)為,目前人工智能的主要作用是幫助病理科醫(yī)生減少工作量,幫助醫(yī)生先定位病灶區(qū)域。

      四、數(shù)據(jù)歸誰?

      北京盈科(上海)律師事務(wù)所高級合伙人律師李剛稱,目前,醫(yī)療機(jī)構(gòu)內(nèi)對于病歷的管理執(zhí)行依據(jù)是衛(wèi)計(jì)委的規(guī)章,封閉在醫(yī)療機(jī)構(gòu)內(nèi)。目前,數(shù)據(jù)的歸屬沒有明確的法律規(guī)定,但患者是病例的生產(chǎn)者,醫(yī)院擁有知識產(chǎn)權(quán),病歷是不是患者與醫(yī)院共有的?目前還沒有明確的界定。

      據(jù)雷鋒網(wǎng)了解,6月份開始生效的《網(wǎng)絡(luò)安全法》42條提到,如果經(jīng)過了加工處理且不可逆的數(shù)據(jù)是可以應(yīng)用的,但通過一些技術(shù)手段侵犯個人隱私是有問題的。所謂個人信息,有兩方面,一是身份信息,比如職業(yè)、姓名等;二是生活軌跡信息。

      欲知更多智能醫(yī)療落地中的關(guān)鍵問題,不妨7月7日~9日做客雷鋒網(wǎng)承辦的CCF-GAIR 2017大會,與學(xué)術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界的各路大佬一起探討未來醫(yī)療的一萬種可能性。

      “人工智能進(jìn)行臨床診斷,至少在今天看來不靠譜”

      2017年7月7、8、9日, CCF-GAIR 2017——2017年全球人工智能與機(jī)器人大會將在深圳福田舉行,大會由深圳市政府指導(dǎo),中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(CCF)主辦,雷鋒網(wǎng)和香港中文大學(xué)(深圳)承辦。大會設(shè)置了三天的議程,包括AI 2.0、機(jī)器人、未來醫(yī)療、金融科技、智能出行、AI+、AI Job、AI創(chuàng)投等8個專場,每個專場分別邀請海內(nèi)外學(xué)術(shù)和產(chǎn)業(yè)界最頂尖的專家來做大會報(bào)告和對話交流。

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