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AI对肺部结节良性还是恶性的诊断,带来的是安心还是焦虑?

2019-12-02 作者:北大肿瘤王兴医生
导语:众所周知,随着人工智能的飞速发展,现在已经有相当多的公司介入了人工智能医疗的领域,针对最常见的医治场景发挥着人工智能算法的作用。 例如像CT的读片,人工智能已经可以展现出

AI如火如荼,在医疗领域也有了一些应用案例的落地,但是也出现了争议。其中利用AI对肺部结节进行良性还是恶性的诊断,对医疗和病人来说到底是好还是坏?

目前世界上很多的肺癌大会都设立了人工智能专场,现场由人工智能的机器人和各个地方的首席专家现场较量读片的准确度。我们发现专家的读片时间通常是一分钟到两分钟,而人工智能只需要7秒钟即可完成。而在大家最关注的肺结节的辨识方面,人工智能和专家都能够达到85%-90%的成功辨识,那些剩余的小结节通常并不具备临床意义。而在准确度方面,人工智能仍然不输给这些专家,拥有大约70%-80%的准确度。

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打个比方,作为人类,我们看到的肿瘤,典型的影像学特征通常是带有毛刺,胸膜牵拉等表现的。但是对于人工智能的机器来说,它能够看到的东西更全面,维度也更多。比如灰度的改变,灰度改变的改变,以及灰度的不均性等等。那么对于诊治来说,看得更多更细致了,就自然会有超出我们目前认知的更多信息,来帮助判断一个结节是否已经发生了恶性的改变。

看到这里,很多人是不是会觉得,对于医疗领域来说,人工智能的时代已经来临了么,人工智能已经能够取代医生了么?很遗憾,目前还并不能,主要有这么几点原因:

首先,机器需要更大样本的学习

目前的人工智能还像是一个小学生,只有投喂给他的病例越多,他才能越来越趋于准确。因此,在目前的临床试验阶段,还有很多未知的因素没有被发现,所以人工智能也还没得到完善的学习机会。

我们拿下棋为例,alphago虽然打败了李世石、柯洁在内的一众大神棋手,也有着非常强大的运算能力,但是它也有可能出现一些奇怪的bug。例如他会下出一些非常匪夷所思的低级错误,是那种刚刚学下棋的人类新手都不可能出现的错误。当然,我们也都知道,随着比赛的增多,会有不断的新结果反馈给alphago,来纠正它出现的错误。

 

 

其次,机器并不能取代人做决策

机器能判断出的是人预先设定的结果。但当遇到去确认病例是不是结节,或者是不是癌,或者对于一个结节的具体治疗方案,人工智能即使能够根据指南给出临床的指导参考答案,但却始终无法取代人来做最终决策。

对于一个有实体的机构来说,即使医生出现了错误,只要是在现有医疗状态下没有出现严重的医疗责任,那么都属于正常现象。但是同样的错误,如果是机器判断后出现的,那么对于人类来说是无法接受的。

另外,我们都知道临床经验对于医疗诊治的重要性,很多时候,老医生的宝贵经验永远是年轻大夫前行的有力支撑。

对肺部结节良恶性判断,及癌症的相关治疗,AI真的可以帮助我们吗

 

最后,机器会得到很多信息,但是也会带来更多焦虑

我们都觉得,如果机器能够发现更多的结节,或者明确地告诉我们结节有多少概率是恶性的,那么作为患者能够更加安心。不,更多信息带来的实际上是更多的焦虑。

例如在过去,当我们并不知道怀孕的孩子是男是女,有没有遗传疾病时,是不会有这种相关担忧的。但是现在通过各种检测手段,我们不光可以知道性别,对于一些遗传病或者胎儿异常都会有所了解。但这种了解并无法达到百分百的确认,只能患病的概率。但对于家长来说,哪怕这个概率只有千分之一,已经足够他们忧心忡忡夜不能寐。所以,假设未来人工智能诊断可以普及,那么随之而来的焦虑的缓解也将成为更为重要的话题。

 

综上所述,人工智能读片取代人工可能还需要一段相当长的时间,也有很多政策伦理方面的问题需要进一步完善来匹配。但是从政府目前的扶持力度来说,也许国外很多年也无法成功的事情,将首先在东方的土地上绽放光彩。

来源:北大肿瘤王兴医生。

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