成為一名醫(yī)學(xué)專家，不光要有高學(xué)歷的要求，還要有長(zhǎng)達(dá)十幾二十年的經(jīng)驗(yàn)，也難怪醫(yī)生在各國(guó)都屬于高收入群體。而最近，曾經(jīng)開發(fā)Alpha Go的谷歌Deepmind又開發(fā)了一款人工智能，有可能會(huì)讓醫(yī)生們面臨“失業(yè)”，這款問世半年左右的AI，在眼科疾病診斷的準(zhǔn)確率上，居然超過了頂尖專家的水平。

培養(yǎng)一名合格的醫(yī)生有多難？以美國(guó)為例，在經(jīng)歷5-7年的醫(yī)學(xué)院學(xué)習(xí)后，還要在醫(yī)院進(jìn)行3-7年不等的強(qiáng)化訓(xùn)練，才能醫(yī)生的從業(yè)資格，更別提這期間耗費(fèi)的精力與金錢，而要成為一名專家，不光要有高學(xué)歷的要求，還要有長(zhǎng)達(dá)十幾二十年的經(jīng)驗(yàn)，也難怪醫(yī)生在各國(guó)都屬于高收入群體。

而最近，曾經(jīng)開發(fā)Alpha Go的谷歌Deepmind又開發(fā)了一款人工智能，有可能會(huì)讓醫(yī)生們面臨“失業(yè)”，這款問世半年左右的AI，在眼科疾病診斷的準(zhǔn)確率上，居然超過了頂尖專家的水平。

谷歌AI診斷眼病，準(zhǔn)確率超過專家醫(yī)生

據(jù)彭博社報(bào)道，谷歌旗下的人工智能業(yè)務(wù)DeepMind開發(fā)了一種通過分析醫(yī)學(xué)圖像來幫助診斷眼病的技術(shù)，通過早期測(cè)試顯示其結(jié)果比人類醫(yī)生更準(zhǔn)確。

今年2月份，在與倫敦Moorfields眼科醫(yī)院建立合作伙伴關(guān)系后，DeepMind開發(fā)出可以進(jìn)行3D視網(wǎng)膜掃描的AI，并可以同時(shí)分析掃描結(jié)果，識(shí)別診斷50種常見的眼部疾病，包括三種最常見的眼病：青光眼，糖尿病性視網(wǎng)膜病變和年齡相關(guān)性黃斑變性。

8月13日發(fā)表在《自然醫(yī)學(xué)》雜志上的初步研究結(jié)果顯示，在進(jìn)行了997例患者的測(cè)試后，DeepMind的算法優(yōu)于Moorfields的8名眼科專家。

在這項(xiàng)測(cè)試中，醫(yī)生們被分為兩組，一組只能使用OCT（光學(xué)相干斷層掃描）圖像，另一組則有病人病史和進(jìn)一步的眼睛圖像。研究人員在論文中寫道：AI只有5.5%的出錯(cuò)率，這個(gè)數(shù)據(jù)相當(dāng)于那些使用了更多信息的醫(yī)生們，而只用OCT掃描的醫(yī)生的出錯(cuò)率為6.7%到13.1%。

根據(jù)Moorfields的專家Keane博士的說法，AI還可以立即分析掃描，而患者通常需要等待幾天才能讓專科醫(yī)生檢查他們的圖像。

（圖文無關(guān)）

Keane博士說，研究結(jié)果“絕對(duì)令人痛心”（對(duì)醫(yī)生們來說當(dāng)然了.....），但是患者們倒是可以期待一下，這種AI將在三年內(nèi)在英國(guó)NHS（英國(guó)國(guó)家醫(yī)療服務(wù)體系）推出。“我們?cè)谠O(shè)計(jì)這個(gè)算法時(shí)考慮到了非常具體的實(shí)際應(yīng)用，”他說。

DeepMind的算法使用Moorfields提供的14884個(gè)匿名3D視網(wǎng)膜掃描圖像進(jìn)行訓(xùn)練，這些掃描結(jié)果都是已經(jīng)被確診患病的。為了使AI的診斷更為準(zhǔn)確，DeepMind開發(fā)了兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——第一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析掃描以識(shí)別患病區(qū)域，而第二個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則向臨床醫(yī)生轉(zhuǎn)診，同時(shí)對(duì)可能的疾病類型提出建議。

據(jù)金融時(shí)報(bào)報(bào)道，DeepMind健康部門的臨床主管Dominic King表示：“我們對(duì)研究結(jié)果感到非常興奮，現(xiàn)在我們正在探索如何積累更多的數(shù)據(jù)，并將該技術(shù)投入臨床實(shí)踐中”

他還補(bǔ)充說道，Deepmind還與倫敦大學(xué)學(xué)院有類似的合作伙伴關(guān)系，主要分析放射治療掃描，與帝國(guó)理工學(xué)院的合作主要分析乳房X光照片，這些研究都顯示出“非常有希望的跡象”。

IBM沃森腫瘤AI存在風(fēng)險(xiǎn)

其實(shí)目前醫(yī)生們還是不用為自己的未來感到擔(dān)憂，因?yàn)殡m然能醫(yī)療AI越來越多，但是目前，它們都還無法替代醫(yī)生們的作用，而且AI也會(huì)犯技術(shù)錯(cuò)誤，而這種錯(cuò)誤是不可被原諒的。

最近，IBM公司用于輔助醫(yī)生設(shè)計(jì)癌癥治療方案的人工智能產(chǎn)品沃森腫瘤（Watson for Oncology）被曝出諸多問題，包括可能開出危險(xiǎn)和錯(cuò)誤的癌癥治療方案。

沃森腫瘤AI的使用非常簡(jiǎn)單：只需將患者個(gè)人信息（比如病歷、成像報(bào)告等）輸入系統(tǒng)，系統(tǒng)便基于大量的醫(yī)學(xué)研究、醫(yī)學(xué)指南、臨床試驗(yàn)等信息，推薦合適的治療方案，供醫(yī)生參考。

7月25日，美國(guó)健康醫(yī)療媒體STAT曝出，IBM公司的內(nèi)部文件顯示，沃森腫瘤AI問題不小：除了來自用戶的抱怨，還會(huì)開出危險(xiǎn)和錯(cuò)誤的癌癥治療方案。

據(jù)STAT的報(bào)道，IBM在這份報(bào)告里，對(duì)沃森的批評(píng)毫不留情，要點(diǎn)包括：

沃森系統(tǒng)的訓(xùn)練，使用的不是真實(shí)患者的數(shù)據(jù)，而是假想患者的假想數(shù)據(jù)。

訓(xùn)練數(shù)據(jù)不夠。幻燈片展示了八種癌癥。截至報(bào)告發(fā)布當(dāng)天，訓(xùn)練數(shù)據(jù)量最高的肺癌只有635例，而最低的卵巢癌只有106例。

訓(xùn)練沃森時(shí)，給假想患者推薦的治療方案，是基于紀(jì)念斯隆-凱特琳癌癥中心（Memorial Sloan Kettering Cancer Center）專家的方案，而非醫(yī)療指南或真實(shí)證據(jù)。

在對(duì)假想情形進(jìn)行試驗(yàn)時(shí)，沃森開出了不合適且危險(xiǎn)的治療方案。比如，它為一個(gè)顯示有可能正嚴(yán)重出血的肺癌患者，推薦同時(shí)使用化療和安維汀。然而，安維汀可能引起嚴(yán)重的出血，不應(yīng)推薦給已經(jīng)出血的患者。

用來評(píng)估沃森系統(tǒng)和癌癥專家間方案相似性的實(shí)驗(yàn)，可能有偏向性，使兩種方案很容易相同。

值得注意的是，沃森醫(yī)療部門的日子也不好過，據(jù)外媒報(bào)道，今年5月，IBM對(duì)其沃森醫(yī)療部門進(jìn)行裁員。IBM發(fā)言人Ian Colley告訴電氣電子工程師學(xué)會(huì)（IEEE），只有少量沃森醫(yī)療部門工作人員被裁掉，裁員也只是部門精簡(jiǎn)的一部分。然而，被裁掉的一名工程師透露，大約有80%的員工被迫離職。“離職的都是重要技術(shù)人員，以及和客戶面對(duì)面打交道的人，可不是無關(guān)緊要的行政人員。”這名工程師說。