AI看病約不約

張茜

如果有一天，機器人診斷說你的皮膚瘤是良性的，你會相信嗎？

這一天可能不遠了，因為已經(jīng)有醫(yī)生用上了AI輔助診療技術(shù)。

北京協(xié)和醫(yī)院的醫(yī)生就是和人工智能接軌的先行者，近期該院皮膚科副主任劉潔分享了AI“超乎想象”的診療水平。

經(jīng)常有人對劉潔開玩笑說：“你們皮膚科醫(yī)生看病太容易了，好多時候看一眼就行了。”

但實際上，目前記錄在冊的皮膚病種類有2000多種，想讓醫(yī)生“看一眼”就能對癥下藥實屬不易。“即使是經(jīng)驗特別豐富的醫(yī)生，如果僅僅通過肉眼去診斷，準確率也就是60%～70%。”劉潔說。

近些年隨著科技的發(fā)展，皮膚科開始啟用一些新的診斷技術(shù)提供診斷依據(jù)。而2017年一篇發(fā)表在《自然》雜志上的文章則釋放出了一個革命性的信號。這篇文章表示，人工智能算法對皮膚癌的分類可以達到醫(yī)生的水平。

文章說，科研人員用各種皮膚影像資料對深度學(xué)習(xí)模型進行訓(xùn)練，使AI達到了分辨皮膚病常見的惡性腫瘤、良性腫瘤，以及炎癥疾病的水平，并且對一些腫瘤分類的準確率和醫(yī)生相當(dāng)。

皮膚科醫(yī)生會不會失業(yè)？劉潔和同事首先想到這個問題，但轉(zhuǎn)念一想，劉潔覺得“不該是AI打贏醫(yī)生或者醫(yī)生打贏AI，而應(yīng)該是用AI的醫(yī)生打贏不用AI的醫(yī)生”。

劉潔介紹，2016年北京協(xié)和醫(yī)院在國內(nèi)率先成立皮膚影像診斷中心，那篇發(fā)表在《自然》上的論文，成了他們發(fā)展AI的強心劑。該中心收集了約30萬張高清皮膚病影像資料，基于這個資料庫，科研人員對AI進行大量訓(xùn)練，教AI對皮膚病做診斷。

最開始，劉潔團隊先訓(xùn)練AI對老年斑和色素痣（俗稱痦子）進行診斷，“人工智能對于這兩種病的分析準確度和有經(jīng)驗的醫(yī)生基本能夠達到同一水平”。

但能診斷出這兩種病是遠遠不夠的，最理想的是讓AI在2000多種皮膚病中分辨出，它看到的到底是哪種病。所以劉潔團隊一直在對AI系統(tǒng)做更加深入的訓(xùn)練，看它是否能夠勝任診斷更多疾病。

后來，他們用100位來自全國各地的皮膚科醫(yī)生的診斷水平和研發(fā)的AI系統(tǒng)做對比，發(fā)現(xiàn)“對于皮膚腫瘤的診斷，人工智能準確率是80%，醫(yī)生也接近這個值；對于銀屑病，人工智能準確率是75%，醫(yī)生是85%”。因此，劉潔認為AI在醫(yī)療中的使用非常有前景。

基于以上種種探究，2018年，協(xié)和醫(yī)院皮膚影像診斷中心第一個相關(guān)人工智能產(chǎn)品誕生——“智能皮膚·皮膚鏡版”平臺，可輔助醫(yī)生對一些皮膚病進行診斷。

劉潔說，現(xiàn)在這個“智能皮膚·皮膚鏡版”平臺已經(jīng)有近1500位醫(yī)生實名認證，支持診療超過5000次。她還通過一項1000余份的問卷調(diào)查看出，中國皮膚科醫(yī)生對于AI的態(tài)度是比較開放和積極的。

不過，“智能皮膚”平臺目前只對醫(yī)療人員提供輔助服務(wù)和專業(yè)指導(dǎo)，并不直接對患者開放。

這些與人工智能并肩作戰(zhàn)的醫(yī)生知道，AI要想安全地直接應(yīng)用于臨床診斷，除了技術(shù)本身必須過關(guān)之外，還有賴于法律等的認可和約束，比如AI如何對患者負責(zé)、AI數(shù)據(jù)共享的標準化和數(shù)據(jù)隱私等問題都有待攻克。

但我們有理由相信未來并不遙遠，人們現(xiàn)在預(yù)約掛號時，是考慮掛“專家號”還是“普通號”，或許在不久的將來，就會增加一個“AI號”的選項。