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        AI助力協(xié)醫(yī)集團(tuán)解決臨床需求

        2018-01-24 17:19:19陳曲
        關(guān)鍵詞:醫(yī)生人工智能醫(yī)院

        陳曲

        醫(yī)療被認(rèn)為是金融之外,人工智能另一個(gè)在短期內(nèi)大有可為的市場(chǎng),機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像識(shí)別、語(yǔ)義理解等技術(shù)的能量均可在醫(yī)療項(xiàng)目中得到很好的釋放。

        那么醫(yī)生在診療過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生哪些可以靠AI解決的需求,以及醫(yī)院在人工智能上的應(yīng)用狀況如何?根據(jù)協(xié)醫(yī)集團(tuán)主任、全科/內(nèi)科醫(yī)生朱穎所說(shuō),協(xié)和系醫(yī)生集團(tuán)(協(xié)醫(yī)集團(tuán)),是由協(xié)和系醫(yī)生發(fā)起的多學(xué)科創(chuàng)新型醫(yī)生集團(tuán)。協(xié)醫(yī)集團(tuán)匯集了北京協(xié)和醫(yī)院主任級(jí)別醫(yī)生上百人,以及臨床、影像、檢驗(yàn)、基礎(chǔ)研究等50多個(gè)科室300多名醫(yī)生,組成醫(yī)療專(zhuān)家團(tuán)隊(duì)?!叭斯ぶ悄芑馃岷?,協(xié)醫(yī)集團(tuán)也主動(dòng)接觸了一些AI公司,我們很積極地去嘗試新型科技帶來(lái)的高效率?!敝旆f對(duì)人工智能的認(rèn)知程度完全不像一個(gè)臨床醫(yī)生,更像是一個(gè)對(duì)AI技術(shù)求賢若渴的“探索者”,可見(jiàn)醫(yī)院現(xiàn)階段對(duì)AI的了解和需求已不僅停留在紙面。

        對(duì)AI的迫切需求

        朱穎先根據(jù)切身經(jīng)歷談到她在遇到一些病例時(shí),急需大數(shù)據(jù)來(lái)協(xié)助的需求:在判斷患者的結(jié)節(jié)是良性還是惡性,她會(huì)與影像醫(yī)生、呼吸科醫(yī)生、腫瘤科醫(yī)生、胸外科醫(yī)生會(huì)診。會(huì)診之后仍舊無(wú)法統(tǒng)一結(jié)節(jié)是良性和惡性的結(jié)論時(shí),每個(gè)醫(yī)生都會(huì)根據(jù)自己的臨床經(jīng)驗(yàn)去判斷。腫瘤醫(yī)生可能認(rèn)為50%的概率是惡性的,而影像醫(yī)生覺(jué)得可能30%的概率是惡性的。由于這些評(píng)估均基于醫(yī)生的個(gè)人經(jīng)驗(yàn),因此它沒(méi)有一個(gè)量化的標(biāo)準(zhǔn),有人會(huì)高估風(fēng)險(xiǎn),有人則會(huì)低估風(fēng)險(xiǎn)。

        “作為一個(gè)面對(duì)患者的臨床決策者醫(yī)生來(lái)講,我特別需要人工智能來(lái)支持我。醫(yī)院方希望數(shù)據(jù)量越大的時(shí)候,特別是結(jié)節(jié)變化過(guò)程的影像資料和最后的病理能夠很好地結(jié)合大數(shù)據(jù)和算法,從而給到我一個(gè)相對(duì)精確的建議。這樣也助于我跟患者溝通時(shí),來(lái)幫患者制定下一步臨床策略?!?/p>

        對(duì)于這個(gè)臨床上遇到的困惑,協(xié)醫(yī)集團(tuán)也在積極嘗試與國(guó)內(nèi)外的人工智能公司合作。

        朱穎介紹到,海外的影像等產(chǎn)品基于國(guó)外數(shù)據(jù)訓(xùn)練而成,其中大部分來(lái)自MSK和MDmedicine中的病歷來(lái)做診療和推薦。以IBMWatson為例,目前進(jìn)入中國(guó)市場(chǎng)的只有六種腫瘤方案,并未覆蓋全部,而且中美腫瘤的病因并不相同,如美國(guó)肝癌的發(fā)生更多與過(guò)量的飲酒有關(guān),而中國(guó)肝癌的第一大病因是乙肝這類(lèi)病毒感染所導(dǎo)致的。因此中、外在診療上會(huì)有很大的差異。

        針對(duì)這一情況,協(xié)醫(yī)集團(tuán)的專(zhuān)家也非常樂(lè)意與AI公司一起合作,一方面推進(jìn)海外優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品在中國(guó)的落地,另一方面也積極助力中國(guó)本土的AI產(chǎn)品更快地應(yīng)用于臨床。

        協(xié)醫(yī)集團(tuán)和AI公司正在進(jìn)行哪些合作案例?

        ■數(shù)據(jù)合作

        在數(shù)據(jù)方面,醫(yī)院方可為AI公司提供醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)。以影像為例,普通圖像的數(shù)據(jù)標(biāo)注非常簡(jiǎn)單,但影像由于其復(fù)雜性,需要專(zhuān)業(yè)的醫(yī)生進(jìn)行標(biāo)注。協(xié)醫(yī)集團(tuán)的醫(yī)生與高校進(jìn)行聯(lián)合研究,通過(guò)分析復(fù)雜度較高影像圖像,從而產(chǎn)生帶有標(biāo)注的數(shù)據(jù),然后再與AI公司共同基于這些經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型。

        當(dāng)然,這些數(shù)據(jù)僅為醫(yī)生的判斷記錄。由于數(shù)據(jù)安全和個(gè)人隱私問(wèn)題,醫(yī)院方的數(shù)據(jù)并不會(huì)開(kāi)放給AI合作伙伴。

        協(xié)醫(yī)集團(tuán)的一位中醫(yī)曾嘗試參與一項(xiàng)研究:他根據(jù)自己的經(jīng)驗(yàn)認(rèn)為口干、飲食不佳等癥狀可能與脾虛有關(guān),總結(jié)出上百份類(lèi)似的癥狀數(shù)據(jù)后,讓AI公司輸入這數(shù)百份數(shù)據(jù)從而得到口干和脾虛關(guān)聯(lián)性的模型。

        ■醫(yī)療助手

        在自然語(yǔ)言處理方面,協(xié)醫(yī)集團(tuán)初步試用了加拿大醫(yī)療產(chǎn)品Askdoctor。Askdoctor本是醫(yī)生患者的問(wèn)診平臺(tái),由醫(yī)生免費(fèi)回答患者問(wèn)題。后期AskDoctor根據(jù)以往積累的醫(yī)患問(wèn)診數(shù)據(jù),從而利用數(shù)據(jù)挖掘和自然語(yǔ)言處理技術(shù)開(kāi)發(fā)了醫(yī)療助手從而替代人工的回答。

        朱穎說(shuō)到,協(xié)醫(yī)集團(tuán)試用醫(yī)療助手的目的是出于問(wèn)診階段患者在說(shuō)自己的癥狀時(shí)可能會(huì)說(shuō)很久,而醫(yī)生為加快速度通常會(huì)多次打斷他們,使得患者沒(méi)有得到很好的傾訴。而機(jī)器卻能長(zhǎng)時(shí)間聽(tīng)取,可以從患者那里提取更多有效的信息,從而給出合適的治療建議。

        ■Watson

        隨后朱穎提到協(xié)醫(yī)集團(tuán)的醫(yī)生已開(kāi)始嘗試使用IBMWatson,她覺(jué)得Watson非常讓人眼前一亮的地方是可直接輸入臨床數(shù)據(jù),然后它能給出分等級(jí)的診療建議:如80%、70%、60%這種數(shù)據(jù)化的推薦,而且每一個(gè)推薦都有具體的文獻(xiàn)支持。

        Watson在美國(guó)雖拿到了醫(yī)生認(rèn)證,但國(guó)內(nèi)沒(méi)有類(lèi)似的認(rèn)證,所以它的作用和功能更多停留在咨詢(xún)和建議階段,也達(dá)不到直接做診斷和處置,但可協(xié)助協(xié)醫(yī)集團(tuán)處理很多初級(jí)的工作。不過(guò)對(duì)于經(jīng)驗(yàn)比較豐富的腫瘤醫(yī)生來(lái)講,Watson的作用并沒(méi)有那么大。而且Watson推薦的一些藥物只在美國(guó)有。即便是推薦性很高的臨床方式,在中國(guó)也難以實(shí)現(xiàn),有一定的地域和臨床基礎(chǔ)差距。

        為了讓W(xué)atson更多地服務(wù)于國(guó)內(nèi)醫(yī)院,協(xié)醫(yī)集團(tuán)也參與到了改進(jìn)Watson的項(xiàng)目當(dāng)中。

        “Watson的中國(guó)運(yùn)營(yíng)商杭州認(rèn)知曾聯(lián)系到我們,希望協(xié)醫(yī)集團(tuán)來(lái)幫他們做IBMWatson本土化的設(shè)計(jì)方案。協(xié)醫(yī)集團(tuán)未來(lái)也會(huì)組織一批頂級(jí)的腫瘤專(zhuān)家的團(tuán)隊(duì)來(lái)一起籌建這個(gè)項(xiàng)目,為此,醫(yī)生們會(huì)給出診斷建議訓(xùn)練Watson,從而聯(lián)合建立起一個(gè)具體的解決方案。機(jī)器在數(shù)據(jù)量足夠大的時(shí)候,它一定比我們的醫(yī)生識(shí)別得更精準(zhǔn)。”朱穎如是說(shuō)。

        為了讓更多人工智能產(chǎn)品在國(guó)內(nèi)廣泛使用,還需要政府的支持。Watson與醫(yī)院之間的合作,費(fèi)用還無(wú)法被醫(yī)保接受,但目前部分省份在談Watson歸入醫(yī)保范疇問(wèn)題。

        在問(wèn)到醫(yī)生是否會(huì)被AI取代時(shí),協(xié)醫(yī)集團(tuán)的醫(yī)生指出,“皮膚科醫(yī)生診斷皮膚病是靠視覺(jué)識(shí)別,看一眼就能知道這是什么病,如果一眼看不出是什么病,再看也沒(méi)有用,這時(shí)候就需要去做活檢,切下組織放在顯微鏡底下去看。未來(lái)‘一眼就能看出的這類(lèi)皮膚病診斷相對(duì)而言比較容易被被取代,病理醫(yī)生也如此?!?/p>

        與此同時(shí),對(duì)方也談及在自己疲憊和情緒不穩(wěn)定的情況下會(huì)出現(xiàn)漏診和誤診的情況,而機(jī)器卻不會(huì)。醫(yī)生們有時(shí)雖然會(huì)感覺(jué)到危機(jī),但他們很樂(lè)意把自己的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)體系化后結(jié)合數(shù)據(jù),去幫助AI更快速的成長(zhǎng),而AI反過(guò)來(lái)又能幫助他們做更多標(biāo)準(zhǔn)化的任務(wù)。

        醫(yī)療推進(jìn)過(guò)程困擾AI的難題

        雖然AI確實(shí)可提高效率,而且醫(yī)院方在技術(shù)汲取上也愈加開(kāi)放,但不得不面對(duì)一些根深蒂固的問(wèn)題:國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)收集存在一個(gè)非常大的問(wèn)題,即各個(gè)醫(yī)院的PIS系統(tǒng)并不能打通,電子病歷系統(tǒng)也無(wú)法共享?;颊咭贏醫(yī)院看病,他需要帶著自己在B醫(yī)院的所有資料到A醫(yī)院。而美國(guó)一整個(gè)州范圍內(nèi)的醫(yī)生,可查看某個(gè)患者之前在本州任何一個(gè)醫(yī)院的所有病歷治療記錄。這一塊是目前國(guó)內(nèi)醫(yī)院需要解決的問(wèn)題,大數(shù)據(jù)大規(guī)模應(yīng)用的重要前提是區(qū)域電子病歷平臺(tái)的統(tǒng)一,假設(shè)北京市統(tǒng)一使用電子病歷平臺(tái),那患者無(wú)論在北京的哪個(gè)醫(yī)院看病,都可以把之前的數(shù)據(jù)調(diào)取出來(lái)。

        朱穎繼續(xù)補(bǔ)充到,國(guó)內(nèi)很多醫(yī)療數(shù)據(jù)包括病歷、影像資料都不標(biāo)準(zhǔn),這會(huì)影響到數(shù)據(jù)提取。尤其像一些基層醫(yī)院,病人做完診療后,資料就會(huì)刪掉,無(wú)法調(diào)取。即便是大醫(yī)院,數(shù)據(jù)也不會(huì)長(zhǎng)久保留。

        在這種情況下,數(shù)據(jù)平臺(tái)未打通與缺乏高質(zhì)量的數(shù)據(jù)使得AI產(chǎn)品在開(kāi)發(fā)階段會(huì)層層受阻,而且這些問(wèn)題在短期內(nèi)是無(wú)法解決的。endprint

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