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人工智能在医疗领域的应用,是竞争还是合作?

在整个医学领域,疾病诊断,尤其是医学成像(x光、超声、磁共振成像、CT和PET等)。)是人工智能竞赛公认的目标。2017年,阿特里斯的成像平台心脏人工智能成为美国食品和药物管理局批准的第一个人工智能。疾病诊断,尤其是医学成像(x光、超声波、核磁共振、CT和PET等)。)是对人工智能的特殊能力的一种偏见。2017年,Arterys的成像平台Cardio AI成为第一个获得美国食品和药物管理局批准的人工智能辅助诊断工具,帮助医生分析心脏磁共振成像图像,在图像中主动绘制心室轮廓,并比较心室功能相关参数。随后,它的肺人工智能和肝人工智能也被美国食品和药物管理局批准用于帮助医生分析肺结节和肝损伤。今年二月,即。人工智能的ContaCT还获得了美国食品和药物管理局的批准,可以分析脑部电脑断层扫描图像,找到与中风相关的信号(例如疑似大血管堵塞),并实时通知医生。令人鼓舞的是,最近,美国食品和药物管理局批准IDx公司的IDx-DR用于糖尿病视网膜病变的初步筛查,以确定是否需要医生的进一步评估和诊断。

除了工业的进步,学术界高水平期刊中与人工智能图像相关的工作也很普遍。2016年的美国医学会和2018年的Cell都有关于人工智能诊断眼科疾病的研究报告,如年龄相关性黄斑变性和糖尿病性黄斑水肿。总之,人工智能对疾病图像的识别具有高度的移动性和特异性,其速度和再现性也是人工智能的优势。医生们都担心他们是否会被人工智能剥夺工作。

人工智能在医学图像诊断中的突出出现实际上是意想不到的。这一轮人工智能浪潮的最初催化剂是斯坦福大学的ImageNet教授和谷歌云首席科学家李菲菲。起源于某些疾病的图像诊断具有较好的分数和足够的运动集,人工智能可以在图像数据集上达到与医生同等的精度。然而,实际情况将比在文学或许多人机PK比赛中严格限制的前提更复杂。尽管人工智能过程引入了Dropout和DropConnect等算法来减少过拟合,但数据多样性不足仍会导致人工智能方向性的存在和泛化能力不足,这对于罕见疾病来说更是无能为力。其次,目前的人工智能只能从事特定类型的智能行为,并且有许多适用的前提和限制。例如,IDx-DR要求专业人员操作眼底照相机以获得高质量的图像,并且需要在使用前清除各种不适用的情况,例如持续视力丧失、视力恍惚、增生性视网膜病、视网膜静脉阻塞和其他症状。第三,当遇到一些模糊的疾病图像时,医生在对患者进行检查和联系患者进行综合判断之前,往往需要查阅患者的病历。这种基于医学常识做出逻辑推理判断的义务对人工智能来说似乎并不容易。在Wei-Nograd模型挑战(代词消歧的自然语音问题,用于区分人工智能是基于理解对话的常识还是基于统计数据推测)中,人工智能已经崩溃。最后,所有人工智能工作只有在遵循临床指南的情况下才能得到医生的认可。例如,最像医生的IDx-DR擅长视网膜成像的图像解释。在美国糖尿病协会2017年关于筛查糖尿病视网膜病变的立场声明中,视网膜成像属于证据分级系统的电子级证据,美国食品和药物管理局还明确披露,40岁和60岁的患者以及有任何视力问题的患者仍需要进行全套眼科检查。此外,人工智能通过多层神经收集的黑盒给出的结果并不能让人平静。与此同时,随着医学的不断进步,临床指南也将不断更新,这可能导致需要从头开始的先前练习集的识别。数据标记工作可以被描述为劳动密集型工作。许多类似的富士康员工雇佣了大量员工,但这些数据标记车间并没有出现在光鲜的新闻中。医学数据鉴定因其专业性强,对鉴定人员要求较高。人工智能医学成像必须成为未来的目标。有望在重症医院作为医生的助手得到广泛应用,为各种疾病的诊断提供具有实际应用价值的参考意见。然而,今天的人工智能离媒体宣称的“取代医生”还有很长的路要走。

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