呂霖漪 樊靜雯 鄭敏
摘 要:進入21世紀,互聯網和人工智能的發展達到了新的高度,僅以San Francisco為例,不到兩年時間,醫學人工智能創業公司數量就增長了3.9倍。這對于醫學領域的發展有著深刻的影響。當代醫學生在這樣一個時代應該如何學好專業知識,未來又如何在工作中利用好人工智能等成了當下值得探討的問題。
關鍵詞:互聯網;人工智能;醫學界;應用;發展
現如今,互聯網和人工智能早已被應用于教育、臨床實踐領域,在醫學教育中有如虛擬實訓系統、虛擬病人學習系統等。而同時,人工智能在醫學影像中的診斷與應用已有了突破,在制藥中投入了使用,在醫療器械的發展中也有了貢獻,在臨床實踐如心內科中,人工智能最早的應用可以追溯到心電圖的發明。
1 人工智能促進醫學教育的發展
有研究表明,在295名醫學生中(臨床148名,影像147名)75.59%的學生認為應將AI知識納入醫學課程。[1]2019年復旦大學與華為聯手合作開發的中國首個“醫學人工智能與機器學習”課程已開始授課。如今,在醫學的課堂中,越來越多地使用人工智能模擬程序來進行教學,如在模擬病人身上模擬出正常和非正常心音,通過允許學生反復聽取的操作給以學生認真辨析細微差別的機會。相比書本中的理論知識,學生在模擬過程中更能切身體會到真正的臨床實踐過程,也更容易去發現實際操作中的易錯點。此外,進行模擬操作有助于加深學生對該課程內容的印象,學生能學到更多的病情診斷知識,人工智能機器人的應用使醫學教育變得更為先進。
2 人工智能幫助醫學生提高自學能力
進入大學,尤其是醫學生,不僅專業課多書本厚,且有些內容深奧難懂,很多時候就需要學生擁有強大的自主學習能力。人工智能能在沒有教授的情況下解答學生的難題,如通過學習管理軟件,根據學生的個人進度,為每個學生繪制適合自己的學習路徑,提供精準的個性化學習。此外,人工智能還可拓寬學生的學習空間和時間,起到臨床教師無法勝任的全面性、客觀性、實時性、準確性指導學習的作用。[2]
3 互聯網+醫療背景助于醫學生創新創業思維模式的建立
一項在牡丹江醫學院展開的關于大學生對創新創業思維接受程度的調查顯示,學生中支持率接近百分之百,專家/教師中接受率為百分之百。[3]在互聯網這個平臺上,大數據的使用與發展使得醫學生建構互聯網+醫療模式的潛能更大,這為醫學生未來的就業方向提供了新思路,鼓勵了更多的醫學生自主線上線下創業,而不是單一限于進醫院科室就業。如丁香園平臺的廣受歡迎就是個很好的例子。
4 人工智能加速醫生能力成長
人工智能的出現在一定程度上改變了傳統醫學模式,以往一個醫生需要十幾年甚至幾十年才能達到名醫的水平,在未來,有了人工智能的幫助可以大大縮短該階段的時間,使一個畢業幾年的學生達到頂級醫生的水平。這不僅有利于醫生個人能力的發展和提升,同時也是病人的福音。病人到醫院就診就有更大范圍的頂級醫生資源可供選擇,換言之,人工智能幫助增加了擁有高診斷能力、高水平的頂級醫生的數量,也一定程度上增大了頂級醫生的覆蓋范圍。
5 未來醫學模式將由人工智能和人類醫生合作運行
現如今人工智能已在醫學影像學等多個領域有了突破,如利用其幫助醫生高效檢測出肺結節,利用MR智能快速掃描技術減少掃描時間、大幅度降低輻射劑量等。“AI將成為你的醫生”并不意味著AI將會代替醫生,機器與人類醫生相比還缺乏很多生理、病理等的理論知識以及多方面、多角度思考問題的能力,也由于機器下診斷速度快于人類醫生,便也存在缺乏發現潛在疾病、準確區分兩種或多種癥狀表現相似但治療方式不同的疾病等問題,現階段的發展也多限于局部疾病的診斷。綜上,人工智能獨立診斷、治療的能力有待提高和發展,未來人工智能更有可能與人類醫生成為合作關系,輔助醫生更高效精準地診斷、治療疾病。
6 人工智能在數據處理上具有明顯優勢
人工智能與數據有著密不可分的關系,AI的發展就需要依賴大量數據。高質量、高水準的數據庫難求,這對于其發展是個莫大的挑戰。但在數據處理上AI有明顯優于人類醫生的地方。如病人信息的錄入與處理。人工錄入、處理需要耗費大量的時間和經歷,在以往這也成為醫生熬夜工作的內容之一。有了AI的幫助,數據錄入變得更快更高效更準確,數據處理變得更精準更有說服力。AI作為數據的引導者,在多個領域都是人類的得力助手。
7 探討人工智能在藥物領域的應用
2015年,硅谷的Atomwise根據已有的7000多種候選藥物,利用人工智能算法,在24小時內將控制埃博拉病毒的候選藥物查找了出來,而以前人們在研究的過程中,至少要花費數月甚至數年的時間[4]可見,在藥物挖掘方面,人工智能的出現大大縮短了研究周期,為流行病的快速診治做出了巨大貢獻。在未來,制藥企業會更注重應用具有高水平核心技術和算法的人工智能。
8 結語
人工智能在醫學界的發展已經進行了幾十年,此二者的結合應用也將是未來醫學發展研究的重點方向之一。在未來,醫學界的發展將變得多元化,人工智能的發展也不僅僅限于計算機領域。這對于這方面的科研工作者而言是個莫大的挑戰。
參考文獻:
[1]文亮,趙迅冉,何利平.調查研究醫學本科生對AI的態度[J].繼續醫學教育,2019,33(07):12-13.
[2]李熠,匡雙玉,桂慶軍,尹凱,鐘慧,游詠.人工智能在醫學生臨床技能培養中的應用探討[J].醫學教育研究與實踐,2018,26(06):908-910+992.
[3]樊俊杰,隋藝,陳廣新,宋佳.“互聯網+醫療”背景下醫學生創新創業思維平臺的構建[J].軟件,2019,40(08):20-22.
[4]趙艷秋.人工智能與醫療[J].IT經理世界,2017,(11):12-13.
作者簡介:呂霖漪(1999-),女,漢族,四川成都人,本科,學生,醫學與人工智能。