智能OPPO手機價格聯盟

人工智能助力病理診斷,人類怎么會失???

醫院管理論壇報2020-06-07 15:31:08


這幾天,一篇《人類完敗……診斷乳腺癌,30小時病理分析竟不如谷歌AI準確》的文章,又一次激起業內人士的熱議。這篇文章是谷歌大腦的技術主管Martin Stumpe和技術主管Lily Peng在在谷歌博客上發表的,描述了他們將深度學習用于病理檢查的研究。

文|木易


近年來,人工智能與深度學習帶給醫療健康領域的變化是迅速和革命性的,用于疾病診斷和病理分析的人工智能層出不窮,每一次技術的突破,不論哪個方面,都能引起人們的一片驚嘆。


毋庸置疑,面對人工智能這片逐漸豐茂的草場,谷歌怎么可能錯過“圈地放牧”的最佳時機。于是谷歌、谷歌大腦與Verily公司聯合開發了一款能用來診斷乳腺癌的人工智能,通過將病理切片處理成數碼圖像的方式,提供大量腫瘤組織和正常組織的病理切片,供這款人工智能學習。


為了考查這款人工智能診斷疾病的效果,谷歌安排了一場“人機大戰”,結果顯而易見,一位資深病理學家花了整整30個小時,仔仔細細分析了130張切片,依然以73.3%的準確率完敗準確率達88.5%的人工智能。


與現有的計算機分析方案(中)相比,新型人工智能(右)能更準確地找到腫瘤


在醫療人工智能領域,這并不是第一起“人機大戰”。畢竟IBM的“沃森醫生”已經在美國安德森癌癥中心兢兢業業工作了好幾年,被譽為“未來最好的癌癥專家”。據說這位“神醫”的診斷準確率達到73%以上。今年2月,沃森醫生還曾在中國亮相,為20多位癌癥患者義診。


人工智能應用到病理分析方面的難度系數相對較大。因為病理專家常常被我們稱為醫生的醫生,他們的服務對象不是病人而是臨床醫生。當然也有一些創新型公司在開展這塊業務,如美國的Enlitic、加拿大的Imagia、國內有DeepCare和推想科技等。


醫學水平決定人工智能水平


雖然人工智能在醫學領域的應用越來越廣泛,但是有一點必須明確:人工智能終究代替不了醫生。而它在醫學領域中能發揮的作用還取決于當前的醫學研究水平,它能識別的永遠是人類賦予意義的部分。簡單來說,人類現在的醫學水平有多高,人工智能的水平也就多高。


以谷歌的這款人工智能為例,雖然它在乳腺癌診斷的應用場景下表現出色,似乎超越了人類病理專家,但它本身就是依靠乳腺癌病理專家已有的經驗和知識體系,大量訓練而成的,對于那些未經訓練的項目和場景,例如其他癌癥或者自身免疫疾病等并不適應。


谷歌的研究人員非??陀^的建議,人工智能應該與人類病理專家形成互補,以此提高人工診斷的效率和準確性,這是最合理的應用方式。



在醫療互聯網時代,數據大爆炸提供了大量優質數據信息的同時也帶來了海量垃圾數據。與人類專家相比,人工智能這項技術最大的優勢在于接收、整合、存儲海量信息,并從中篩選出有價值的數據。同時面對日新月異的醫學和疾病研究進展,人工智能還能通過深度學習技術,不斷汲取醫學書籍、論文、電子病歷等信息完善自身的數據庫。并通過認知分析技術,憑借龐大的數據庫做出診斷,指導治療方案的決策。


而這正是困擾人類專家的最大難題,縱然有過目不忘的天賦,也難以在短時間內精確診斷是哪種癌癥,并從數據庫中找到針對特定病人的治療信息。


這一點在病理專家身上體現得淋漓盡致。一張病理切片在顯微鏡下能看到數百億個結構細胞,而針對一位癌癥患者,病理專家要處理的不僅僅是一張切片而已。谷歌的科學家非常形象得解釋了病理專家的工作量,從1000張含有數千萬像素的高清照片中辨別出哪一個像素塊可能出現了問題,并且還計時……



事實上,病理專家并非朝夕就能培養而成,往往是知識體系和臨床經驗長期打磨出來的。因此,從某些角度來看,人工智能并不是戰勝了病理專家,而是將病理專家從大批機械且需要高度集中注意力的工作中解放出來,使之將更多精力放在醫學研究和人文關懷上。


中科院計算技術研究所所長孫凝暉在2016年底的某個論壇上說:


人工智能不是像互聯網或PC一樣的時代性產物,它就是一個葡萄干,你放在面包上,面包就很好吃。


因此人工智能在醫療健康領域的應用大概就是葡萄干點綴在面包上,助力醫療健康領域快速發展。


點擊閱讀原文,查看更多精彩資訊與行業報告


七星彩论坛大公鸡