想和大夫“抢生意”？人工智能须攻破这三浩劫关

AI和医学融会之前，要先解决这些问题。

作者： 本站编纂来历： 健康界2021-01-05 10:02:27

十多年曩昔，深度进修给了人工智能成长的契机，再加上并行计较（parallelcomputing）的快速处置能力，和海量数据的练习，人工智能在良多场景中得以利用，包罗语音、图象辨认、人脸辨认，和说话翻译和主动驾驶等。

可是，医学范畴和上述场景分歧，后者已具有年夜量的颠末标识表记标帜的数据，而前者则没有。医学博士亚伯拉罕·韦尔盖斯（Abraham Verghese）暗示，要想冲破这一难关，人类必需开辟出更多人工智能的潜力。开辟的要害，在在若何让机械离开对标注数据的依靠，具有人类年夜脑的进修能力，将一个范畴的常识利用在另外一个范畴。

另外，人工智能固然颇具争议，但其可以或许带来的优势也十分喜人。医学博士埃里克·J.托波尔（Eric J. Topol）认为，这些优势很快会给病院带来很多改变。

人工智能将来将面对的挑战

1.取得人类的进修体例

将来，人工智能将面对很多挑战，此中最首要、最要害的是若何取得人类的进修体例。

人工智能今朝的进修体例是“监视式进修”，也就是研究者需要将颠末标识表记标帜的数据输入其法式当中进行进修练习。明显，“监视式进修”其实不是人类进修的体例，人类的进修体例为“迁徙进修”（transferlearning），也就是将一个范畴的常识利用到另外一个从未接触过的范畴。

这也是“进修”真实的意义。假如一小我在有限的范畴所学到的常识，没法利用到其他范畴，那就申明其并没有学到阿谁范畴的根基、抽象的概念。

今朝，人工智能过度依靠计较机模子，而不是真实的情况。以糖尿病性视网膜病变成例，在计较机摹拟的尝试室情况下，研究人员做了4组尝试，其诊断数据正确率高达98%至99%。但回光临床尝试时，正确率降落至约90%。

从计较机到真实的情况，原始数据集的正确率显现降落的趋向。假如人工智能的成长逗留在监视式进修阶段，那末将来计较机摹拟数据和临床数据的差别会进一步扩年夜。

是以，若何解脱监视式进修，或说若何实现常识迁徙进修，是人工智能手艺在将来10年获得冲破性进展的要害。

2.天然说话雷竞技处置

2020年，年夜大都临床大夫每和患者相处1小时，就意味着在电子病历上破费2小时，且天天晚上，他们还要在电子邮件上耗损1小时。

在韦尔盖斯看来，既然人工智能和视网膜病变的诊断都获得了冲破性进展，此刻是时辰处置大夫工作不竭被电子文字打断的问题了。他认为，人工智能中的天然说话处置手艺（Natural Language Processing, NLP）也许会有所帮忙。

所谓天然说话，其实就是人类所用的说话。文字转录就是天然说话处置的进展之一。

梅兰妮·米切尔（Melanie Mitchell）是一名人工智能范畴的专家，著有《人工智能：人类思惟进修指南》（Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans），现任职在美国圣塔菲研究所（Santa Fe Institute，SFI）和波特兰州立年夜学（Portland State University）。她的哥哥曾是一位医疗记实员，天天的工作就是依照大夫的口述，记实病历。但此刻，这份工作已被天然说话处置系统代替了。

米切尔暗示，这是医学上一个庞大的前进，由于它证实了蛮力统计（brute-force statistics）是一个有用的体例。之所以称其为“蛮力”，是由于天然说话处置系统其实不晓得人类的说话，但依然可以进行转录。事实上，分歧说话间的翻译也是如斯——有良多翻译结果杰出的软件，利用的也是“蛮力统计”方式。

可是，“蛮力统计”不是天然说话处置手艺的终点。米切尔认为，真实的天然说话处置手艺

可以知足更多需求，包罗真正理解人类说话，如，IBM Watson手艺平台。

假如没有时候浏览所有颁发的医学文献，IBM Watson可以或许在浏览指定文献后，回覆你的问题。要做到这一点，IBM Watson需要做到理解文献内容，而“理解”文字比翻译，或纯真的文字转录要坚苦很多。

米切尔暗示，这类“理解”今朝还不肯定究竟是甚么，但有一点很是明白，那就是“理解”也不是人工智能手艺真实的终点，乃至可以说还相距甚远。

3.复制危机

2020年早些时辰，中国的研究人员发布了一个可猜测新冠肺炎确诊患者灭亡率的模子，正确率跨越90%。该模子拔取了3个标记物，别离是C-反映卵白、淋巴细胞计数和乳酸脱氢酶。

2020年12月中旬，《天然》子刊《机械智能》（Nature Machine Intelligence）上颁发了三篇来自美国、荷兰和法国的研究陈述，否认了此前中国的研究。研究人员别离检测了本国新冠肺炎确诊患者后发现，假如依托中国研究中的三种标识表记标帜物来猜测灭亡率，其正确率不足50%。

这就是“复制危机”（replicationcrisis）。复制危机是医学界遍及存在的问题。有人可能会认为，电脑处置比人工处置更客不雅，是以解决复制危机可以依托电脑，但事实并不是如斯。

电脑系统、数据自己、数据的处置进程中存在各类各样的影响身分，研究人员也许认为电脑已把影响身分解除了，但有些影响身分，研究人员底子料想不到。是以，复制他人的研究功效极其坚苦。

现在，为了尽可能避免复制危机，一些权势巨子期刊在颁发文章之前，要求研究人员给出研究数据的全数细节，包罗若何睁开研究等。

可是，在人工智能范畴，人工智能专家没有接管过这本属在其他范畴的练习，没有系统进修统计学和避免科研功效不成复制的方式。是以，“复制危机”已成为人工智能利用在医学实践的新的阻碍。

人工智能和医学的融会趋向

良多人可能会问，“人工智能带来了如斯多的问题和要挟！为何还要研究人工智能？”

米切尔暗示，这些质疑都是公道的，但不成否定的是，人工智能可能带来的优势也十分惊人，特殊是其在医学上的利用。并且，这些优势很快会给病院带来很多改变。

托波尔暗示，跟着天然说话处置手艺的不竭成长，敲击键盘录入文字的情势起首会从医学范畴消逝。跟着键盘的消逝，大夫和患者可以或许做到真实的对话，相处时候也将得以耽误。

从久远来看，人工智能的数据和算法会不竭扩年夜其可验证的空间，终究变得可复制，固然仍是离开不开人类的监视。

除给病院带来益处之外，人工智能还其他惊人的潜力。例如，偏僻地域的居平易近可以取得跟城市居平易近一样的医疗办事；老年人可以取得跟年青人一样的疗效；步履未便的人可以取得跟健康人一样的按期护理体验；长途医疗等。

另外，将来，人工智能的算法会赐与患者更多的尊敬。到时，患者的数据不会只把握在大夫和护士手中。作为数据的出产者，患者也能够经由过程传感器、电子病历等各类体例查看并领会本身的诊疗数据。

米切尔暗示，科技的落脚点始终在“人”身上，人工智能手艺更多是作为辅助东西，拓宽大夫的诊疗照护能力，从而为患者供给更好的医疗办事。人工智能手艺可以或许给大夫带来很多帮忙，其实不会对大夫这个职业造成要挟。

参考资料：

1.Medscape：Can AI Exist in Medicine Without Human Oversight?

2.The New York Times：Can We Make Our Robots Less Biased Than We Are?

人工智能AI医学

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