“人工智能医生”来了

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近日，门诊引导机器人“小医生”在河北省蚌埠市中心医院东区门诊大厅正式启用。可爱的外表和有趣的互动吸引了许多患者前来观看，郝群英也拍了照

制图:蔡华为

如今，人工智能不再是科幻小说中的专有名词。它突破了技术从“不可用、难以使用”到“可用”的转折点，进入了一个爆炸性增长的时期。在医学领域，人工智能可以快速诊断疾病、进行手术和进行健康监测。2018年4月，国务院办公厅发布《关于推进“互联网+医疗卫生”发展的意见》，明确提出推进“互联网+人工智能”应用服务。这意味着“人工智能+医疗”将极大地改变人们的医疗模式，有助于建设一个健康的中国。

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“医术”超越年轻医生

经过不断的训练，“人工智能医生”、“眼睛”、“耳朵”和“大脑”越来越发达，涉及的疾病越来越多，领域越来越广

会“看”图像，“看”病历，“动”手术，“做”检查，并给出临床诊断建议；“医术”胜过年轻医生，有些领域可以与资深医生相比。它是“人工智能医生”。

像人类医生一样，“人工智能医生”通过观察、闻和听来看医生。

以肺结节为例，病变小到1毫米，读片者需要逐一查看ct图像，并推断其大小和密度。高级电影读者平均每10分钟看一部电影，大型医院每天有超过10万部电影。电影读者的工作既紧张又繁重。如今，一些医院已经开始引入人工智能系统进行筛选，阅读时间已经减少到一分半钟。

“人工智能医生”不仅效率很高，而且在诊断方面也更加细致和全面。在华中科技大学同济医学院附属协和医院，易图医学院开发的人工智能系统不仅可以检测肺结节病变，还可以多维描述病变的特征，包括大小、体积、密度和ct值。结节特征可以涵盖六种常见的良性和恶性体征——分叶、毛刺、胸膜凹陷、空 hole,/よ。阿里健康公司开发的系统将筛选周围疾病，包括肺泡、动脉硬化、淋巴带、肺密度增加、脊髓等。

人工智能配有“眼睛”，可以读取标准图像并筛选出病变。华中科技大学同济医学院附属协和医院对这位“人工智能医生”进行了临床测试，发现检出率为95.78%，但假阳性率仅为2.63%。2018年，我院60名影像医生通过人工智能系统解读了15万余例影像病例。

此外，“人工智能医生”还可以检查食道癌、糖尿病视网膜病变、结直肠癌、乳腺癌等疾病，甚至可以检查儿童的骨龄，其技术水平不低于高级医生。

人工智能也有敏感的“耳朵”。在安徽省合肥市庐阳区，2018年，IFlytek的知识助理已在社区卫生服务机构工作。在医患沟通过程中，智能助手通过大数据和智能语音技术生成并自动提取病历，医生还可以查询类似病例、临床指南和对症药物。目前，该系统已经完成了7000多条辅助诊断建议。

最近，“人工智能医生”也配备了“大脑”。在广州妇女儿童中心，人工智能系统学习“阅读”病历，然后像人类医生一样给出诊断。医生将患者的主诉、症状、个人病史、检查结果、影像检查结果、用药情况等信息输入病案文本，系统自动将免费病案文本转换为标准化、规范化、结构化的数据。人工智能系统“读取”病历后，会给出诊断结果。

“人工智能医生”的诊断准确率高吗？以呼吸道疾病为例，该人工智能对上呼吸道疾病和下呼吸道疾病的诊断准确率分别为89%和87%，对不同类型哮喘的诊断准确率在83%和97%之间。

经过不断的训练，“人工智能医生”、“眼睛”、“耳朵”和“大脑”越来越发达，涉及的疾病和领域越来越多，包括临床助理、辅助诊断和治疗、医学影像、基因检测、健康管理等。

人工智能依赖于大量数据

各学科数据的标准化程度影响着人工智能的应用程度。不同的医院有不同的设备和不同的数据维度

医生的能力取决于医学院的学习和临床经验的积累。“人工智能医生”依赖什么？拥有海量数据和云计算能力。在“吃”了数据之后，在不断训练临床思维之后，系统可以像人类医生一样看医生。

在“吃”了海量数据后，机器不仅可以当医生，还可以做科研、教学、管理等工作。帮助医生和医院提高科研水平和诊疗能力。

在华西医院，易图医学院整合了2009年至今在我院治疗的肺癌患者的全维脱敏临床资料，建立了国内第一个肺癌临床研究智能疾病数据库。有了这个疾病数据库，医院中与肺癌诊断和治疗相关的许多部门的研究能力得到了极大的提高，其他医学协会也受益匪浅。

阿里健康人工智能医疗已经升级到2.0版。除了临床实践，它还具有文本研究和影像研究平台的功能，为教学提供虚拟病人和虚拟现实仿真手术。

在河南省佳县任庄村的门诊，记者看到了微型医疗人工智能辅助诊断系统——通用辅助诊断治疗系统和杭虎台中医智能诊断治疗系统。乡村医生张巧芬(音译)只需输入患者的基本症状和病史，就能立即发现相关危重疾病和常见疾病的可能线索。“我们很少接触到危重症，但我们仍然担心，如果我们被误诊，我们将推迟对村民的治疗。”

据报道，通过研究500多万份文件、1000万份病历和健康档案，该系统已覆盖2000多种疾病和5000多种症状，命中率达到90%。环湖台中医智能诊疗系统累计辅助处方超过200万张。

“基层医生服务能力不强，人工智能辅助诊疗可以弥补资源不足的问题，提高医生的服务水平。”中国社会科学院人口与劳动经济研究所社会保障研究室主任陈秋林认为，医学人工智能可以提高医疗诊断的准确性，替代高精度手术中的部分操作，替代部分医疗服务中的部分人力资源，从而降低医疗费用。

人工智能学习的数据来源于临床，必须转换成结构化的格式，然后根据临床诊疗思维进行建模、训练和学习，并计算结果。数据是关键，各学科数据的标准化程度影响人工智能的应用程度。

易图医疗集团总裁倪好告诉记者，医疗数据不规范是一个普遍问题。尽管图像是一批标准化程度很高的数据，但不同医院之间存在很大差异。不同的医院有不同的设备和不同的数据维度。高质量的数据非常罕见，因此在使用之前需要更多的算法来构造数据。

2018年，中国工程院院士、上海交通大学医学院附属瑞金医院副院长宁光带领团队与阿里健康人工智能实验室共同研发了人工智能博士“瑞宁助糖”。在推进过程中，宁光也发现了数据问题，如缺乏标准数据、疾病诊断标准不一致、各医院随访数据分散、数据通用性差等。

数据标准化的程度与学科的成熟度和诊断所需的外部条件有关。例如，成像领域从一开始就是一个统一的标准，数字化发展程度相对较高；皮肤病诊断依赖于图片和视频来识别病变等。人工智能在这些学科中发展迅速。

机器和医生一起工作去看医生

医疗不仅仅是诊断和治疗，还涉及到医患之间的互动，尤其是医生在安慰患者方面不可替代的作用

人工智能医学会取代医生吗？可以肯定的是，还没有。

2017年，国务院《新一代人工智能规划》提出“开发人机协同手术机器人和智能诊疗助手”和“开发人机协同临床智能诊疗项目”。这意味着人工智能只是医生的助手。

一些人工智能研究者指出，只有了解医生的心理和临床思维，让人工智能学会这种思维，才是真正的医学人工智能。然而，这个困难似乎很难突破。

“我怀疑诊断完全是由机器做出的，将来还需要进一步的测试。”因为医疗保健不仅仅是诊断和治疗，它还涉及到医生和病人之间的互动，尤其是医生对病人的安慰具有不可替代的作用。”陈秋林说道。

未来，“人工智能医生”可能会与人类医生合作。记者体验了这种服务模式。在北京影像云平台上，人工智能系统对基层医院上传的30名患者的近9000张肺结节ct图像进行智能检测和识别，并将第一轮筛查的疑似肺结节标记为辅助诊断结果，提供给4名放射科医师进行检查。经过检查，医生认为可以接受，也就是说，他在报告上签了字。

在这种新的服务模式下，医生仍然做出最终决定。一些临床医生说:首先，我们必须确保人工智能产品在技术上是可靠的，并给出合理的诊断建议；其次，要进行培训，转变观念，适应新的服务模式。医生的认可和指导将提高患者对人工智能系统的信任。

目前，医学人工智能产业的发展仍然面临问题。“医疗保健各个领域的数据并不相互关联，最终结果是大数据，而不是大数据。医学人工智能既需要医学人才，也需要人工智能人才。目前，发达的企业或一些很好的项目都是由人才从这两个方面来推动的。”陈秋林表示，出于对个人隐私的保护，有必要对医疗数据的产权进行界定，明晰产权有利于实现互联互通。

可以预见，未来人类将离不开“人工智能医生”。那时，医疗不再是“排队医疗”，而是“二次医疗”、“精确医疗”和“个性化医疗”。

《人民日报》(2019年3月22日，第19版)

来源：搜狐微门户