走進醫(yī)院，由機器人招呼，做檢查、分析診斷，甚至提供治療方案，這是你想象中的醫(yī)療人工智能嗎？
2016年以來，醫(yī)學人工智能發(fā)展神速，國家先后印發(fā)多個文件，指導醫(yī)學人工智能發(fā)展。目前，滬上就已有瑞金醫(yī)院、同仁醫(yī)院等多家醫(yī)院引入人工智能系統(tǒng)。
有人看好，亦有人擔憂。以瑞金醫(yī)院副院長胡偉國的話說，“醫(yī)生們對AI（人工智能）是既興奮又冷漠”。 既想擁抱新技術，又怕日后被搶飯碗。大眾則更擔心AI的水平。一位醫(yī)療人工智能公司創(chuàng)始人就曾不止一次被問：“您自己會使用人工智能看病嗎？”創(chuàng)始人則回答：“人工智能就像槍，槍不會傷人，人才會傷人。”
這個周末剛剛在上海落幕的首屆國際醫(yī)療人工智能大會，多位業(yè)界知名的人工智能專家及醫(yī)療名家到場，討論激烈。記者在現(xiàn)場與浙大睿醫(yī)人工智能研究中心副主任吳福理聊了聊：人工智能醫(yī)療的發(fā)展現(xiàn)狀到底如何？離老百姓還有多遠？
人工智能到底能做什么？
“人工智能再怎么先進，也不可能超過整個人類最高水平的醫(yī)生。”吳福理開門見山強調(diào)，“人工智能是協(xié)助診療，但不是代替醫(yī)生”。
浙大睿醫(yī)人工智能研究中心隸屬浙江大學，是一所非營利性第三方機構(gòu)，今年3月由中國人工智能科學帶頭人、浙江大學校長吳朝暉教授領銜。吳朝暉1991年就曾被公派赴德國人工智能研究中心留學。
吳福理告訴記者，其實在醫(yī)療領域，人工智能以前就有，以前不叫人工智能，叫臨床決策支持系統(tǒng)，再早一點叫CED系統(tǒng)：計算機輔助診斷系統(tǒng)，只是以前的計算機輔助診斷比現(xiàn)在的技術差得太遠。
以眼底篩查舉例。糖尿病人和糖網(wǎng)病（糖尿病視網(wǎng)膜病變）患者，失明危險比正常人高25倍。如何早期篩查眼底、快速診斷眼底圖，成為防治糖網(wǎng)病的關鍵。傳統(tǒng)的篩查方法需人工一個個去篩選。但1.3億糖尿病人，超過3000萬糖網(wǎng)病（糖尿病視網(wǎng)膜病變）患者，靠人工效率太低。在他們中心，AI深度學習后，糖尿病視網(wǎng)膜病變5分類在大部分數(shù)據(jù)集上特異性可達到99%，敏感度達到95%。
還比如測骨齡。目前已經(jīng)驗證電腦在這方面比醫(yī)生水平誤差小很多，醫(yī)生的估算誤差可能在一年左右，而AI可以將誤差控制在半年或幾個月。
令吳福理印象深刻的還有一家英國的公司，做腸道息肉的輔助檢測。腸道息肉檢查時要拍一千張片子，傳統(tǒng)的方法是人工一張張翻閱，看某張片子上是否有息肉，有時鼠標一滾過去就漏掉了。但人工智能就可提示醫(yī)生，哪些地方有異樣，醫(yī)生再仔細看這些地方是否有息肉，誤診漏診率就比傳統(tǒng)方式小很多。
“這是我看到人工智能確確實實的進步。但如果說要把醫(yī)生替代掉，這還太早了。”吳福理說。“目前的人工智能還是基于統(tǒng)計模型，統(tǒng)計模型學習的是數(shù)據(jù)，不是知識。圍棋AI為什么超過人？因為圍棋規(guī)則是死的，但是人類的知識不是這樣。人是根據(jù)知識可以推導推理，自我學習。”
使用“脫敏數(shù)據(jù)”，保障數(shù)據(jù)安全
數(shù)據(jù)安全以及獲取數(shù)據(jù)的來源也是當前大眾對人工智能領域的關注點。
“我們科研使用大三甲醫(yī)院提供給我們的脫敏數(shù)據(jù)，這個數(shù)據(jù)在可監(jiān)管的情況下，設立獨立的服務器，不上云平臺，在我們研究院內(nèi)部去做研究，這是我們跟醫(yī)院最大的合作模式。”吳福理說。
所謂“脫敏數(shù)據(jù)”，是指去隱私化數(shù)據(jù)。“有些病可能需要知道他的年齡或者性別，像是病人姓名、身份證號碼、電話等這些數(shù)據(jù)都是無法獲得的。”
眼下，醫(yī)療人工智能算法相對比較成熟，關鍵的問題就在于數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)質(zhì)量，大多數(shù)高質(zhì)量數(shù)據(jù)還是局限在大型三甲醫(yī)院。吳福理說，目前行業(yè)內(nèi)也在嘗試數(shù)據(jù)互聯(lián)互通。
一個例子是，人工智能頂尖專家、斯坦福大學華裔教授李飛飛，建起一個大數(shù)據(jù)集后，所有的深度學習突飛猛進。但在醫(yī)療領域并沒有這樣大數(shù)據(jù)集，有科學家就想辦法，是否能將從大數(shù)據(jù)集里面學到知識用到醫(yī)療領域，以應對醫(yī)療領域解決數(shù)據(jù)不足的問題。
吳福理認為，目前大眾對人工智能依然存在不少誤解。比如人的失敗率大家可以忍受，但好像機器人一看錯就不能接受，“機器怎么能出錯，這個問題誰來承擔？”人工智能當然也會有誤差，在現(xiàn)有疾病情況下只能做出這個判斷，就不能怪它。“當然大家也不能用完全靜態(tài)的眼光看AI，AI本身也在進步。”吳福理說。
業(yè)界大牛李飛飛曾在一次演講中表達她的夢想，她希望應用人工智能后，“醫(yī)護人員將會多一雙不知疲倦的眼睛”、“機器人將能代替人、去巡視災區(qū)、挽救被困者和傷員”、“在機器的幫助下探索未知的前沿”……
這當然也是老百姓對人工智能的期待。
