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，因為已經有醫生用上了AI輔助診療技術。

北京協和醫院的醫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。

經常有人對劉潔開玩笑說：“你們皮膚科醫生看病太容易了，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，想讓醫生“看一眼”就能對癥下藥實屬不易。“即使是經驗特別豐富的醫生，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展，皮膚科開始啟用一些新的診斷技術提供診斷依據。而2017年一篇發表在《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生的水平。

文章說，科研人員用各種皮膚影像資料對深度學習模型進行訓練，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生相當。

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

劉潔介紹，2016年北京協和醫院在國內率先成立皮膚影像診斷中心，那篇發表在《自然》上的論文，成了他們發展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進行大量訓練，教AI對皮膚病做診斷。

最開始，劉潔團隊先訓練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驗的醫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系統做更加深入的訓練，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生的診斷水平和研發的AI系統做對比，發現“對于皮膚腫瘤的診斷，人工智能準確率是80%，醫生也接近這個值；對于銀屑病，人工智能準確率是75%，醫生是85%”。因此，劉潔認為AI在醫療中的使用非常有前景。

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

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

不過，“智能皮膚”平臺目前只對醫療人員提供輔助服務和專業指導，并不直接對患者開放。

這些與人工智能并肩作戰的醫生知道，AI要想安全地直接應用于臨床診斷，除了技術本身必須過關之外，還有賴于法律等的認可和約束，比如AI如何對患者負責、AI數據共享的標準化和數據隱私等問題都有待攻克。

但我們有理由相信未來并不遙遠，人們現在預約掛號時，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。