这个问题容易让人在认知上,产生非黑即白的反应。其实,这是个相互促进的辩证关系,而不是选择题。现在有包括乳腺癌初筛在内的众多人工智能解决方案,很好地说明,AI是人类的好工具、好伙伴,而非有你无我的替代关系,它能非常有效地扩大医疗优质服务供应,在保障好女性健康的同时,为人类医生减负荷,还为社会带来巨大的经济效益。
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医疗人工智能(AI)技术发展迅速,已经在越来越多的临床领域出现,对人类进行辅助诊断支持。对于头号“红颜杀手”--乳腺癌,市场上已经有尚医云团队研发的“小济医生”解决方案,把人工智能技术和超声手段相结合,在基层提供乳腺癌初筛服务。和人类相比,人工智能的长处,是显而易见的。以“小济医生”为例:
做筛查的时候,“小济医生”和影像医生都要对采集的超声图像作实时分析,去查找、判别和标注出病灶或风险点,如肿瘤、囊肿等。在人工方面,人毕竟不是神仙,不能掐指一算来定吉凶,要用肉眼看超声屏幕去找问题。这过程中,人会受疲劳、情绪、经验以及设备分辨率等主客观因素影响,难免有误漏诊的情况出现,筛查效果因人因时而异。举个例子:如果有的病灶太小,超声设备分辨率又低让人看不清楚,医生(大概率地)有很多病人要赶着处理,操作探头时动作太快,来不及细看,当这些因素单个或多个同时出现的时候,会导致病灶被错过。
小济医生-人工智能超声乳腺癌筛查机器人
在机器方面,“小济医生”是对采集到的超声视频作实时计算分析,即对每秒至少24帧的图像,老老实实地按程序进行处理,每一张图片的每一处都不放过,每一张都必须在毫秒级的时间内完成,再小的病灶都不会漏掉。单人次检查下来,“小济医生”处理的图像数量一般都在万张以上,服务无死角,质量稳定。
在学习能力上,影像科医生和人工智能都要接受训练,阅读大量的专业图片,看得越多,诊别能力越强。人在认知上,有类比和联想等能力,能触类旁通,通过学习有限的图片,就能实现能力的提升。但是,每个医生的素质和努力程度不同,能力也就有差异,进步也有快慢。优质的医生大都在三甲医院,越往基层走,要遇到好医生就越要看运气。
人工智能在学习上靠的是死功夫,一张张地死磕,每调整一次算法,机器就要把资料从新过一遍。但是,机器的速度是惊人的,而且随着芯片技术进步所带来的算力的不断飞跃,人工智能的处理能力也在不断提升。如“小济医生”就能在很短的时间内,完成对数万张图片的神经网络训练。它现在的能力已经与人工专家不相上下。随着在临床应用中接触的数据越多,“小济医生”的准确率会越高,无限接近完美。“小济医生”通过云平台投送服务,无论是在大都市,还是在偏远山村,受检者所获得的服务都是一致的。
小济医生-人工智能超声乳腺癌筛查机器人界面截屏
人工智能再强,它终究是工具,是人类的分析判断能力的物化和加强。它能给供给侧带来大量的优质服务供应,改善人类的福祉。如在乳腺癌初筛方面,长期以来存在着巨大的供需缺口,全国仅十数万影像医师无法满足多达3.4亿的适龄妇女的年度筛查需要。现在,有了“小济医生”这样的解决方案,可以摆脱人力约束,通过机器来提供近乎无限的诊断辅助服务供应,来满足巨大需求,让身体已不幸带病的妇女能做到早发现,早处理,把损失最小化。另外,“小济医生”使用简便,操作者不需要具备专业的医疗或IT教育背景,经过半天培训就能上岗,这能在基层创造大量的就业岗位,带动经济发展。初筛所获得的数据,还能帮助医疗管理部门更好地进行决策和配置宝贵的资源。
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不论人类和人工智能的远景如何,至少现在“小济医生”的基层应用场景,已经出现了人机和谐合作的美好画面:护士们用“小济医生”去筛查受检者,发现疑似的情况,就线上或线下找医生复核;医生在检查求诊者的过程中,发现了有疑似问题的,也会把相关影像去给“小济医生”去作复查处理。得益的,都是来做检查的妇女们。
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