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淺析人工智能醫(yī)生的發(fā)展瓶頸與解決對(duì)策

2020-04-10 06:46:55張沐欣楊震趙鵬申學(xué)同
世界家苑 2020年1期
關(guān)鍵詞:問(wèn)題分析人工智能

張沐欣 楊震 趙鵬 申學(xué)同

摘要:隨著人工智能技術(shù)不斷發(fā)展,人工智能醫(yī)生不斷取得了新突破,但是人工智能輔助醫(yī)療行業(yè)仍存在著諸多問(wèn)題。本文通過(guò)發(fā)現(xiàn)人工智能醫(yī)生的發(fā)展瓶頸,分析問(wèn)題根源,從而提出合理化建議,以期人工智能醫(yī)生更好服務(wù)于醫(yī)療事業(yè)。

關(guān)鍵詞:人工智能;醫(yī)療;問(wèn)題分析

隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能應(yīng)用服務(wù)的推進(jìn),近年來(lái)人工智能技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。但人工智能技術(shù)是一門(mén)新興技術(shù),目前還處在不完善階段,再加之醫(yī)療領(lǐng)域自身的獨(dú)特特點(diǎn),使人工智能醫(yī)生的發(fā)展受到諸多因素的制約。現(xiàn)將人工智能醫(yī)生的發(fā)展瓶頸與解決對(duì)策分析如下。

1 人工智能醫(yī)生的發(fā)展瓶頸與根源分析

1.1 技術(shù)、人才方面存在缺口

核心技術(shù)原創(chuàng)和高端設(shè)備研發(fā)不成熟,成果轉(zhuǎn)化周期長(zhǎng),難度大。近年國(guó)內(nèi)醫(yī)療器械原創(chuàng)核心技術(shù)較少,高精尖設(shè)備的自主研發(fā)、自主設(shè)計(jì)能力有待提高;而醫(yī)療器械從研發(fā)設(shè)計(jì)階段到投入市場(chǎng)使用,至少需要經(jīng)歷設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)、注冊(cè)檢測(cè)、臨床試驗(yàn)、注冊(cè)申報(bào)、生產(chǎn)許可申請(qǐng)等無(wú)盈利過(guò)程。這些因素加大了人工智能診療系統(tǒng)構(gòu)建的困難度,使人工智能醫(yī)生難以在基層全面部署。

人工智能輔助醫(yī)療領(lǐng)域相關(guān)專(zhuān)業(yè)人才不足。人工智能的技術(shù)特點(diǎn)和醫(yī)學(xué)的嚴(yán)謹(jǐn)性對(duì)相關(guān)從業(yè)人員提出了更高要求,人工智能醫(yī)生的發(fā)展不僅需要計(jì)算機(jī)技術(shù)從業(yè)者和醫(yī)學(xué)工作者,還需要各學(xué)科邊界上的接口人才、組織管理人才等。多領(lǐng)域結(jié)合人才缺口巨大,加大了構(gòu)建一體化人工智能醫(yī)療系統(tǒng)的難度。

1.2 數(shù)據(jù)庫(kù)建立困難

疾病數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化現(xiàn)狀使可利用樣本量增加較為困難。醫(yī)療數(shù)據(jù)的收集、匯總與分析是人工智能參與疾病診斷、治療的重要環(huán)節(jié),人工智能輔助醫(yī)療行業(yè)實(shí)現(xiàn)與推廣的前提是建立相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù),其數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)源是多元的、質(zhì)量是不受控制的,這對(duì)人工智能輔助醫(yī)療事業(yè)準(zhǔn)確性的提升有著極大作用。但現(xiàn)今各級(jí)各類(lèi)醫(yī)療機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)雖較為龐大,但是其非結(jié)構(gòu)化的特性導(dǎo)致難以形成系統(tǒng)有序的數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用于臨床。

信息共享程度不足,數(shù)據(jù)未形成數(shù)據(jù)庫(kù)。目前大部分醫(yī)療系統(tǒng)相對(duì)封閉,數(shù)據(jù)之間流通開(kāi)放程度還未達(dá)到預(yù)期,造成了數(shù)據(jù)資源的極大浪費(fèi),加重了臨床有效數(shù)據(jù)不足的問(wèn)題。不同時(shí)期、不同地點(diǎn)數(shù)據(jù)的錄入標(biāo)準(zhǔn)不同,各學(xué)科缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分析錄入標(biāo)準(zhǔn),數(shù)據(jù)質(zhì)量難以保證。數(shù)據(jù)的低質(zhì)化和稀缺性讓疾病診療數(shù)據(jù)庫(kù)建立困難,阻礙人工智能輔助診斷醫(yī)療行業(yè)前進(jìn)。

1.3 事故主體性界定未清

人工智能輔助醫(yī)療存在醫(yī)療安全性問(wèn)題,當(dāng)發(fā)生醫(yī)療事故時(shí),其責(zé)任劃分的依據(jù)不清晰。醫(yī)療健康行業(yè)具有合規(guī)要求高、社會(huì)影響廣、風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)大等特點(diǎn)。新興的人工智能輔助醫(yī)療行業(yè)對(duì)醫(yī)療責(zé)任的辨識(shí)不足,可能在算法與處理實(shí)際病例中出現(xiàn)問(wèn)題,從而引發(fā)醫(yī)患糾紛。人工智能醫(yī)生在投入臨床使用前,運(yùn)行程序需經(jīng)大量模擬和完善,但醫(yī)學(xué)領(lǐng)域發(fā)展迅速,大數(shù)據(jù)也未必能夠面面俱到,難免遇到未經(jīng)錄入的情況,從而降低人工智能醫(yī)生診斷的準(zhǔn)確性,存在一定醫(yī)療安全問(wèn)題。此外,醫(yī)生與人工智能醫(yī)生在疾病診療上各有優(yōu)勢(shì),故而在醫(yī)患關(guān)系中,誰(shuí)在疾病診療中處于主導(dǎo)地位就成為一個(gè)現(xiàn)實(shí)問(wèn)題,這是人工智能輔助醫(yī)療領(lǐng)域需要攻克的倫理關(guān)。

2 促進(jìn)人工智能醫(yī)生發(fā)展的對(duì)策

2.1 完善人才體系,促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新

一方面培養(yǎng)熟悉人工智能輔助醫(yī)療領(lǐng)域相關(guān)理論知識(shí)與實(shí)際應(yīng)用的人才。在地方層面,充分利用國(guó)家級(jí)開(kāi)放平臺(tái),助力“人工智能+醫(yī)療”跨學(xué)科研究。在國(guó)家層面,建議建立由尖端人工智能輔助醫(yī)療領(lǐng)域人才或機(jī)構(gòu)所構(gòu)成的智庫(kù),推動(dòng)人工智能醫(yī)生的發(fā)展。另一方面培養(yǎng)熟悉“人工智能+”相關(guān)多領(lǐng)域的人才,能夠貫通AI+社會(huì)學(xué)、法律學(xué)、數(shù)統(tǒng)學(xué)等領(lǐng)域。以醫(yī)療大數(shù)據(jù)為例,醫(yī)療大數(shù)據(jù)建設(shè)是人工智能輔助醫(yī)療發(fā)展的基礎(chǔ),但醫(yī)療大數(shù)據(jù)相關(guān)企業(yè)缺乏人工智能+數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)處理的多能型人才。各高校可重視各學(xué)科邊界接口人才、組織管理人才的培養(yǎng)。

人才的培養(yǎng)是為了帶動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新,針對(duì)人工智能醫(yī)生發(fā)展困境,要利用復(fù)合人才,發(fā)展具有人類(lèi)水平的人工智能技術(shù)。由于患者數(shù)據(jù)分散,人工智能難以發(fā)揮其學(xué)習(xí)能力,因此急需加強(qiáng)人工智能深度自主學(xué)習(xí)能力,充分利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行專(zhuān)項(xiàng)訓(xùn)練。還要不斷開(kāi)發(fā)人工智能溝通、邏輯推理、學(xué)習(xí)、決策等較為高層次的功能。

2.2 打破數(shù)據(jù)庫(kù)壁壘,提高數(shù)據(jù)質(zhì)量

構(gòu)建開(kāi)放共享的醫(yī)療大數(shù)據(jù),打破醫(yī)療機(jī)構(gòu)間數(shù)據(jù)壁壘。充分發(fā)揮相關(guān)管理部門(mén)的職能,不斷完善線上病歷、電子診療記錄等數(shù)據(jù)的共建共享,使各級(jí)、各類(lèi)醫(yī)療機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)整合不斷加強(qiáng)、聯(lián)系更加密切,從而實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)的醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)體系網(wǎng)向新型的醫(yī)療信息數(shù)據(jù)網(wǎng)升級(jí)轉(zhuǎn)化,更好為人工智能輔助醫(yī)療提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

將智能醫(yī)療設(shè)備的數(shù)據(jù)納入醫(yī)療數(shù)據(jù)庫(kù)。通過(guò)這種便攜性、簡(jiǎn)易性的數(shù)據(jù)采集與記錄,實(shí)現(xiàn)對(duì)個(gè)人健康數(shù)據(jù)的長(zhǎng)期有效管理。不僅能夠豐富人工智能醫(yī)生的個(gè)體、群體雙重?cái)?shù)據(jù)庫(kù),還能根據(jù)個(gè)人實(shí)時(shí)健康信息做到疾病早期診療與預(yù)防,使數(shù)據(jù)更具針對(duì)性,推動(dòng)智能醫(yī)療向因人制宜的個(gè)體化方向發(fā)展。

2.3 規(guī)范倫理問(wèn)題,處理責(zé)任劃分

要確保人工智能醫(yī)生具有道德倫理,首先要確保其程序開(kāi)發(fā)者有正確的道德倫理傾向,為人工智能醫(yī)生的倫理安全保駕護(hù)航;其次要使人工智能醫(yī)生有合理的學(xué)習(xí)程序,不斷完善其道德性和倫理性。唯有解決上述問(wèn)題,才能助推人工智能輔助醫(yī)療產(chǎn)品的走向市場(chǎng)得以大范圍推廣應(yīng)用。(通訊作者:張碩)

參考文獻(xiàn):

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基金項(xiàng)目:本文系山東中醫(yī)藥大學(xué)2019年省級(jí)大學(xué)生創(chuàng)新訓(xùn)練項(xiàng)目(編號(hào):S201910441011)調(diào)研成果。

(作者單位:山東中醫(yī)藥大學(xué))

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