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AI下棋很強AI治病?再等等

僅在美國,每年有成千上萬的患者死于完全可以治愈的心臟病。 但是因為無法及時發(fā)現(xiàn)這些問題,導(dǎo)致臨時出現(xiàn)狀況時心臟驟停。而 AI 可以解決提前預(yù)測的問題。 美國使用 AI 改進心臟病治療方法的核心人物之一 Mayo,在過去三年和團隊已經(jīng)發(fā)表超過二十項關(guān)于心臟病學(xué) AI 的研究,并在數(shù)十家保健診所進行了現(xiàn)場算法測試。 ▲梅奧診所(Mayo Clinic) 這些正在開發(fā)的算法,能在手術(shù)之前檢測心臟功能的細微差別,預(yù)測心臟的異常和即將發(fā)生的疾病。 這只是 AI 可以在醫(yī)療保健上發(fā)揮重大價值的一面。 隨著 AI 工具越來越多進

僅在美國,每年有成千上萬的患者死于完全可以治愈的心臟病。

但是因為無法及時發(fā)現(xiàn)這些問題,導(dǎo)致臨時出現(xiàn)狀況時心臟驟停。而 AI 可以解決提前預(yù)測的問題。

美國使用 AI 改進心臟病治療方法的核心人物之一 Mayo,在過去三年和團隊已經(jīng)發(fā)表超過二十項關(guān)于心臟病學(xué) AI 的研究,并在數(shù)十家保健診所進行了現(xiàn)場算法測試。

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▲ 團隊成員 Friedman 讀取患者的心電圖檢查結(jié)果

除了臨床醫(yī)生,AI 技術(shù)還給其它運營、研究人員以及患者都帶來了很多便捷之處。

后方的醫(yī)生能承擔(dān)做筆記、更新電子健康記錄等更多行政工作,而且部署的 AI 越多,醫(yī)生在計算機上花費的時間就會越少。

相關(guān)研究人員還能加快開發(fā)新藥物治療的速度并降低成本,通過利用分析來挖掘以前未開發(fā)的重要未編碼臨床數(shù)據(jù)存儲,對醫(yī)療進行個性化設(shè)置。

患者也能在整個過程中,加強對自己護理的改善,通過應(yīng)用程序更多與醫(yī)生互動,并簡化獲得護理的流程。

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▲ 圖片來自:Unsplash

但同時,任何一種新事物都必須經(jīng)歷雙面的試煉。

越來越多 AI 實驗,都是「快速嘗試,然后快速失敗,未來再去修正」的方式開展,當 AI 產(chǎn)品進入現(xiàn)實,檢查結(jié)果很容易讓人失望,因為大部分產(chǎn)品還沒有足夠的數(shù)據(jù)和成果支撐。

在醫(yī)療保健上使用,風(fēng)險就更大了。

AI 的風(fēng)口下,很多研究結(jié)論常常被夸大,不僅是因為大家對此的關(guān)注度很高,據(jù)研究公司 Gartner 7 月份的一份報告,僅在今年第三季度,醫(yī)療人工智能就吸引了 16 億美元的風(fēng)險投資資金,幾乎達到虛高預(yù)期的頂峰。

但 《歐洲臨床研究雜志》1 月份的一篇文章指出,很少有科技初創(chuàng)公司在同行評審的期刊上發(fā)表他們的研究。還有業(yè)內(nèi)分析人士指出,很多 AI 開發(fā)人員對昂貴而耗時的試驗根本沒有興趣。

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▲ 圖片來自:iStock / skynesher

盡管軟件開發(fā)人員還是會夸耀其 AI 設(shè)備的準確性,但他們的 AI 模型事實上大部分是在計算機上測試,而不是在醫(yī)院或其他醫(yī)療機構(gòu)中進行。

《深度醫(yī)學(xué):人工智能如何使醫(yī)療保健再次成為人類》的作者 Topol 也表示:美國出售的 AI 產(chǎn)品都沒有經(jīng)過隨機臨床試驗測試。事實上,大多數(shù) AI 設(shè)備根本都不需要 FDA 批準。

這就表示,讓未經(jīng)驗證的軟件進入市場,患者就像成為了不知情的豚鼠。

不過西雅圖艾倫 AI 研究所首席執(zhí)行官 Oren Etzioni 表示,AI 開發(fā)人員有足夠的經(jīng)濟動機,來確保他們的醫(yī)療產(chǎn)品安全。

如果 AI 產(chǎn)品快速失敗,意味著很多人死亡或受到嚴重傷害,沒有人愿意看到這一點,包括投資者在內(nèi)。

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▲ 圖片來自:Unsplash

但 AI 系統(tǒng)本身依然是個「黑匣子」,開發(fā)人員也不清楚數(shù)據(jù)如何運算最終得出結(jié)論。

斯坦福大學(xué)生物醫(yī)學(xué)倫理學(xué)中心的兒科學(xué)教授 Mildred Cho 表示,AI 系統(tǒng)有時會根據(jù)與疾病無關(guān)的因素做出預(yù)測,這會導(dǎo)致提前預(yù)測的結(jié)論錯誤,同樣也會耽誤到病情治療,而且,如果醫(yī)生以此為據(jù),也可能進行不必要的檢查或誤判。

加拿大一家公司曾開發(fā)過一個 AI 軟件,能根據(jù)講話來預(yù)測一個人是否有患老年癡呆癥的風(fēng)險。結(jié)果發(fā)現(xiàn) AI 判斷出現(xiàn)很多異常,因為系統(tǒng)認為老人們沒有講對單詞,但事實上,后來才知道是因為他們很多不懂英語,而不是由于認知障礙。

同時,醫(yī)療服務(wù)機構(gòu)和患者之間因此而產(chǎn)生的不信任感,以及人們對隱私泄露的恐慌感,也是這其中最大的挑戰(zhàn)之一。

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▲ 圖片來自:Olimpia Zagnoli

但這并不是代表要對醫(yī)療保健行業(yè)的 AI 研究適可而止。

正好相反,要鼓勵研究人員進行更創(chuàng)新的開發(fā),以及更落地的實驗,未知風(fēng)險要進行嚴格處理。對于醫(yī)療機構(gòu)來說,無論有沒有 AI 介入,都要盡可能保證患者的安全。

而每個身處其中的人,需要謹慎辨別所有新的事物,切勿病急亂投醫(yī),無論是在健康本身或是其他方面,保護好自己的利益。

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