AI醫生來了 醫療AI可以取代人類醫生嗎
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根據美國醫學會統計,在美國每10個醫學診斷中就有1個是誤診。在初診中,每20個就存在1個誤診。單在美國,誤診造成的不必要死亡每年就多達8萬人。
這些令人擔憂的數字,源於診斷本身的複雜性,包括從患者那裏得來的信息不夠全面,轉院治療時信息對接不及時,醫生因過度勞累、病人太多而造成的判斷上的偏差等等。這些人爲失誤,如果換成機器,就能避免。這就是爲什麼許多人希望藉助AI(人工智能)來實現更準確、更及時、更高效的診斷的原因。
這個夢想並不遙遠。在國外,已經有很多AI診斷APP可用,並可能不久將在國家醫療保健體系中推廣開來。但問題來了:健康是關乎人命的大事,我們能放心地交給機器來處理嗎?
醫療AI值得我們信任嗎?
幾十年來,研究人員一直在增強AI的本領,包括讓它擁有深度學習能力等:通過利用病歷數據庫中的海量數據來訓練它,讓它學習診斷各種疾病,之後你只要按一下鍵,差不多就能獲得比人類醫生更準確的診斷書。
這不是炒作。美國斯坦福大學的科學家用10萬多張皮膚病(從皮膚癌到蚊蟲叮咬)的圖片訓練了一個能深度學習的AI系統,之後用1.4萬張新圖片對它進行測試。測試結果是,它對皮膚上黑色素瘤的診斷正確率,比經驗豐富的皮膚科醫生還高。此外,目前能深度學習的AI,在診斷由糖尿病引起的視網膜病變、眼血管併發症等症狀上,也比一般的醫生高明。其他的AI工具在從電鏡掃描中識別出癌症,或從一般的健康數據中預測患心臟病的概率等方面,也已經大顯身手。
但是,它們取得的成功是否足夠贏得我們的信任呢?或者可以問一句:它們除了能避免人類醫生那些明顯的低級錯誤之外,到底比人高明在哪裏?
這可不是一個容易回答的問題。因爲AI系統在深度學習中會形成自己的一套判斷規則,而這些規則到底是什麼,哪怕是對於開發人員,都是一個“黑箱子”,誰也不知道。這就有理由讓人爲此感到不安了。
當然,要是深究起來,這種情況人類醫生也難避免。比如你去看病,老練的醫生憑直覺,憑豐富的經驗,就能下準確的診斷。但你要是問:“您是憑什麼規則下這樣的診斷的?”那他可能也回答不上來。他的“規則”對於外人也是個“黑箱子”,但我們並不會爲此而不安。相反,我們會毫不猶豫地按他的吩咐去做。
“他畢竟是人嘛,而我們現在面對的是機器。”你大概會說。但也許只是一個習慣的問題。如果AI“醫生”的診斷正確率非常高,甚至要好於人類醫生,這種不安感或許就會減輕,甚至消失。不妨比照一下自動駕駛汽車的情況。倘若未來自動駕駛汽車真能夠讓事故率極大地下降,那麼即使你不懂得它那套AI是如何工作的,你也能一路放心地睡大覺。遇到危險,起初你可能會尖叫,但尖叫幾次後,發現它都能應付裕如,那麼下次遇到危險,你就不會再尖叫了。
醫療AI可以取代人類醫生嗎?
除了避免人爲的失誤,提高診斷的正確率,AI在醫療領域還有着更廣闊的用途。
當前對於醫生來說,“管理”疾病是一件很棘手的事情,比如對於糖尿病、關節炎、高血壓、哮喘等慢性疾病,你得不停跟蹤病人的病情,併爲他們找出各個階段的治療辦法。
而AI系統是管理疾病的好幫手,能幫助醫生及時地瞭解病情進展,併合理安排治療。這不僅極大地降低了國家和個人的醫療費用支出,還可以把醫生從大量的文書工作中解放出來,把時間更多地集中在病人身上,花更多時間去傾聽,投入更多時間去關注醫學領域的最新動態,以保證知識的更新。
醫學AI系統的出現,甚至可能重新定義“訓練一名合格醫生”的含義。未來的醫學教育將包括讓學生學習數據科學,把他們從死記硬背中解放出來,集中到學習如何解決問題、培養批判性思維上。
它還可以讓家庭醫生不出辦公室,就能以專家級的精湛醫術,爲患者提供服務——只有萬不得已時,才把病人交給醫院和專家。這意味着,不必把一個病人的治療和護理,輪番交給好多家醫院的醫生來完成。這對於醫生和病人都是一件好事。
當然,在這種情況下,病人的隱私怎麼保護?醫療事故誰來負責?這些問題還亟待立法去解決。
待到醫療AI成熟之後,皮膚科、放射科和病理科等主要涉及重複審查圖像的醫學部門,很多人工可能會被它取代。
那麼,人類醫生會不會最終被醫療AI完全取代呢?
應該說是不會的。AI可以增強臨牀醫生的能力,但不可能做人所能做的一切。首先,人們常說,醫生的職責是“有時去治療,常常去幫助,總是去安慰”。醫生對病人的人性化關懷是治療和護理必不可少的一部分,這是不能用機器取代的。其次,當醫療變得複雜的時候,需要人做出決定,AI無論多麼複雜,都不能代替人做決斷。
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