李偉

AI手術(shù)輔助系統(tǒng)劍橋大學(xué)開(kāi)發(fā)的AI手術(shù)輔助系統(tǒng)進(jìn)行模擬測(cè)試

據(jù)英國(guó)《新科學(xué)家》雜志報(bào)道，醫(yī)生學(xué)習(xí)理論知識(shí)并接受足夠的醫(yī)療培訓(xùn)后，即能從事醫(yī)療工作。醫(yī)生的成長(zhǎng)過(guò)程特點(diǎn)，符合AI大數(shù)據(jù)模型的訓(xùn)練和應(yīng)用特點(diǎn)，這使得AI在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用有著極佳的前景。

手術(shù)導(dǎo)航

AI在醫(yī)療領(lǐng)域的一項(xiàng)最重要的應(yīng)用就是手術(shù)輔助，也被稱為“手術(shù)導(dǎo)航”。AI能讓手術(shù)風(fēng)險(xiǎn)變得更小，讓患者恢復(fù)得更快。在手術(shù)開(kāi)始之前，AI會(huì)按照患者病歷和影像等信息為其量身定制一套術(shù)前方案。對(duì)于操刀醫(yī)生來(lái)說(shuō)，只要按照術(shù)前方案進(jìn)行操作，就能取得比較精準(zhǔn)的效果。

以骨關(guān)節(jié)置換手術(shù)為例。AI能夠制定術(shù)前方案，即在病人進(jìn)入手術(shù)室之前，對(duì)適配的耗材、植入物的型號(hào)，以及實(shí)施截骨或者磨削的角度和深度都提前做出規(guī)劃，讓醫(yī)生在術(shù)前就對(duì)病人有系統(tǒng)的認(rèn)知。標(biāo)準(zhǔn)化操作流程，能夠讓人機(jī)交互更為順暢。這不僅可以有效縮短手術(shù)時(shí)間，還可以通過(guò)精準(zhǔn)的操作令患者在術(shù)中出血量更少，術(shù)后恢復(fù)周期更短。其患肢較傳統(tǒng)手術(shù)更接近理想狀態(tài)，從而優(yōu)化遠(yuǎn)期預(yù)后效果。

除了骨關(guān)節(jié)手術(shù)，在AI輔助下，醫(yī)生在其他手術(shù)中也能看得更清楚，對(duì)病灶找得更準(zhǔn)確，手術(shù)操作更穩(wěn)、更精細(xì)。

例如在血管造影中，AI可以排除雜影，幫醫(yī)生看清血管壁。利用AI圖像處理系統(tǒng)介入診療，借助新一代智能超算高清影像平臺(tái)，可以使圖像質(zhì)量大幅提升。

又如內(nèi)窺鏡單孔手術(shù)輔助系統(tǒng)，技術(shù)人員套上類似手套的設(shè)備，就能操作遠(yuǎn)端的機(jī)械臂剝開(kāi)蛋殼，還不會(huì)弄壞蛋殼內(nèi)壁的軟膜。AI通過(guò)算法，能夠讓設(shè)備過(guò)濾掉醫(yī)生在操作過(guò)程中可能出現(xiàn)的生理性抖動(dòng)，以及前端操縱臂的彎曲帶來(lái)的不利影響，從而增加設(shè)備在手術(shù)過(guò)程中的穩(wěn)定性。

能讓AI大顯身手的還有神經(jīng)外科手術(shù)。利用智能分割、規(guī)劃算法、自由機(jī)械臂及多光譜跟蹤定位設(shè)備，像腦出血抽吸引流、顱內(nèi)活檢等手術(shù)的便利性和安全性都大幅提升。腦出血的黃金救治時(shí)間是6小時(shí)，但在一些基層醫(yī)院，醫(yī)生苦于缺乏經(jīng)驗(yàn)和設(shè)備，只能將患者轉(zhuǎn)診到更高級(jí)別的醫(yī)院，這樣容易耽誤救治時(shí)間。AI手術(shù)輔助系統(tǒng)能找到患處，精準(zhǔn)定位出血點(diǎn)，協(xié)助醫(yī)生完成手術(shù)。有了這類設(shè)備，基層醫(yī)院也能及時(shí)開(kāi)展對(duì)腦出血患者的救治。

智能分診

不少人在就醫(yī)時(shí)都曾遭遇這樣的場(chǎng)景：感覺(jué)不舒服，但說(shuō)不清到底哪里不舒服，搞不清應(yīng)該選擇哪個(gè)診療科。

針對(duì)此類情況，澳大利亞悉尼大學(xué)醫(yī)學(xué)院開(kāi)發(fā)了一種名為“智能分診大腦”的系統(tǒng)。它經(jīng)授權(quán)處理分析了大量醫(yī)療記錄，積累了多維度可量化的知識(shí)圖譜。這些知識(shí)圖譜被用于大模型訓(xùn)練，不斷強(qiáng)化AI的分診能力。

相比于“AI對(duì)話”模式，“智能分診大腦”更像一位醫(yī)療助理。它具備豐富的醫(yī)學(xué)知識(shí)，并且熟悉醫(yī)療科室的配置、各個(gè)科室擅長(zhǎng)診療的疾病，可以通過(guò)對(duì)患者病情的分析和匹配，為患者提供精準(zhǔn)的診療科室推薦服務(wù)。在應(yīng)用測(cè)試中，有試用者在回答AI的幾個(gè)問(wèn)題后，被確定存在睡眠相關(guān)性腿痙攣，并導(dǎo)向相應(yīng)的診療科室。

科研人員表示，“智能分診大腦”還能提供預(yù)問(wèn)診服務(wù)，即模擬醫(yī)生與患者對(duì)話，了解患者的身體情況和癥狀，生成預(yù)問(wèn)診病歷，提升診療效率，優(yōu)化患者體驗(yàn)?！爸悄芊衷\大腦”在醫(yī)院投入運(yùn)用，不僅能為首診患者精準(zhǔn)推薦匹配的醫(yī)生，還可以將復(fù)診患者直接推送給既往門診，或病房醫(yī)生。

據(jù)《澳大利亞人報(bào)》報(bào)道，像“智能分診大腦”這樣的AI輔助系統(tǒng)不僅能對(duì)患者提供幫助，也是醫(yī)生的得力助手——可以降低漏診率、誤診率，提高工作效率。

大數(shù)據(jù)模型和AI技術(shù)為診療帶來(lái)了新的變化。以心臟檢查中基礎(chǔ)的心電圖為例，AI輔助決策支持系統(tǒng)在大模型的基礎(chǔ)上，能夠覆蓋多種診斷方式。AI心電圖輔助決策支持系統(tǒng)的準(zhǔn)確率非常高，相當(dāng)于有5—10年臨床經(jīng)驗(yàn)的資深醫(yī)生的水平。在悉尼大學(xué)醫(yī)學(xué)院的模擬測(cè)試中，AI相關(guān)診斷提示有93%會(huì)被臨床采納，從而讓醫(yī)生的判讀時(shí)間縮短了63.3%。這不僅提高了醫(yī)生的工作效率，還節(jié)約了人手。

不僅是心電圖、血壓等基礎(chǔ)檢查的判讀，一些需要“專家級(jí)經(jīng)驗(yàn)”才能判斷的疾病，如今也能夠得到大數(shù)據(jù)模型和AI的協(xié)助。通過(guò)對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)的深入學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，AI輔助診斷系統(tǒng)日臻完善。

疾病預(yù)警

未病先防、及時(shí)干預(yù)、早診早治目前已成為醫(yī)療領(lǐng)域的共識(shí)。AI與大數(shù)據(jù)模型是疾病預(yù)警的上佳工具。

人體有一個(gè)重要器官，可以說(shuō)是疾病的“觀察哨”，能夠提示人們是不是有糖尿病、腦卒中、高血壓等問(wèn)題，以及慢性病的發(fā)展程度，這就是眼睛。它是唯一從外部就可以直接觀察到血管和神經(jīng)的人體器官。通過(guò)這些血管和神經(jīng)，能夠判斷人體是否出現(xiàn)血管病變或神經(jīng)退行病變，據(jù)此推斷是否存在一些潛在疾病。

悉尼大學(xué)開(kāi)發(fā)的AI手術(shù)輔助系統(tǒng)

AI能夠收集眼科醫(yī)生無(wú)法識(shí)別的細(xì)微信息，通過(guò)大數(shù)據(jù)模型分析某種疾病患者的視網(wǎng)膜變化，最終完成具有明確標(biāo)記的疾病檢測(cè)任務(wù)。某些疾病，例如認(rèn)知功能障礙，患者可能在出現(xiàn)臨床癥狀前的20年，其大腦就發(fā)生了神經(jīng)生物學(xué)變化。目前針對(duì)該疾病的藥物治療效果不佳，這是因?yàn)榛颊甙l(fā)病時(shí)可能已經(jīng)錯(cuò)過(guò)了最佳救治時(shí)機(jī)。AI基于視網(wǎng)膜血管的定量分析，能夠?yàn)檫@一疾病的早診提供幫助。

利用AI疾病預(yù)警系統(tǒng)，視神經(jīng)和視網(wǎng)膜內(nèi)層攝影可以提供中樞神經(jīng)系統(tǒng)的非侵入性影像，從而為醫(yī)生提供了解病人神經(jīng)性病變的窗口。AI疾病預(yù)警系統(tǒng)分析視網(wǎng)膜血管的幾何形狀，還有利于醫(yī)生了解心臟、腎臟等器官的變化。

編輯：姚志剛? ? winter-yao@163.com