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人工智能在醫(yī)學影像中的應用與挑戰(zhàn)

dQh4_ofweekwear ? 來源:未知 ? 作者:胡薇 ? 2018-09-12 15:47 ? 次閱讀

8月30日-9月1日,2018中國(上海)國際人工智能展覽會暨OFweek(第二屆)國際人工智能產業(yè)大會在上海成功舉辦。

參加本次大會的嘉賓不僅有來自各大AI行業(yè)的標桿型企業(yè)領袖,還有在工學、醫(yī)學等學術界享有盛名的專家教授前來分享學術觀點,為來賓指點迷津,提供寶貴意見和建議。

人工智能在醫(yī)療影像領域的潛力有目共睹,但那些宣稱AI能戰(zhàn)勝醫(yī)生的標語到底是夸大其實,還是有理有據(jù)呢?人工智能醫(yī)療影像落地到底有多難?

8月31日,在本次大會分論壇—AI+醫(yī)療專場上,上海中醫(yī)藥大學附屬曙光醫(yī)院放射科主任,影像教研室主任詹松華為大家?guī)砹酥黝}為“醫(yī)學影像人工智能臨床的困難與挑戰(zhàn)”的精彩演講,站在醫(yī)生的角度,為人工智能走進醫(yī)院,服務于醫(yī)療的發(fā)展方向和方案作出了分析和觀點分享。

以下為詹松華主任的現(xiàn)場演講內容,小編僅作了不改變原意的整理和編輯。

其實我不研究人工智能,我是一個放射科臨床醫(yī)生。現(xiàn)在大家都覺得人工智能不得了,其實并不是。我認為AI要應用到醫(yī)院還差得很遠很遠,這是一個很重要的事情。

現(xiàn)在很多人都在講,人工智能今后要替代放射科醫(yī)生,但放射科醫(yī)生做的可不是一般的事情,不論是做診斷,還是醫(yī)療咨詢都是需要非常小心謹慎的。我認為AI取代放射科醫(yī)生目前是不可能的,還需要很多努力,要走很長的路。所以我今天講的就是醫(yī)學影像人工智能應用的困難與挑戰(zhàn)。

現(xiàn)在是AI投入很多,但AI想取代放射科醫(yī)生還差得遠。為什么呢?有人說醫(yī)生做不了大領導,因為醫(yī)生太講實事求是。病人在你面前,你說他是肺癌,馬上開刀開出來,驗證給你看是不是肺癌,沒有一個醫(yī)生會亂說話。當有些媒體為了噱頭開始亂講時,我們就知道你們和我們之間的差別很大。所以我要講四個方面的問題,提供給大家參考。

第一部分:影像醫(yī)學學科特點和中國現(xiàn)狀

首先要搞清楚,放射科包括兩部分,一是醫(yī)師,一是掃描技師。醫(yī)師是影像醫(yī)學和核醫(yī)學畢業(yè)的專業(yè)醫(yī)師,而技師來自影像系。醫(yī)師和技師是兩個不同的職位。我是臨床醫(yī)學系畢業(yè)的,在臨床工作過,也上手術臺開刀,但我不是做掃描的,掃描不是我做的事。所以放射科醫(yī)生做診斷是要臨床技術的,這與掃描技師的工作大不相同。

放射科醫(yī)生是醫(yī)生中的醫(yī)師,所有的外科醫(yī)生內科醫(yī)生在手術之前都會請教放射科醫(yī)師。放射科醫(yī)生的工作不僅是發(fā)現(xiàn)病變,定位病變,定性診斷等等。在很多情況之下,放射科醫(yī)師都需要尋問病人病史,不問病史就會導致誤診。并且在疾病診斷時還會常常出現(xiàn)同病異影,異病同影等情況,這都是不能隨便判斷的。放射科醫(yī)生診斷最重要的一點就是要跟臨床相結合,一個肺結節(jié)可以是炎癥、結核,也可以是腫瘤。腫瘤才是診斷,結節(jié)并不是診斷。

第二部分:人工智能在影像醫(yī)學領域應用的定位問題

人工智能在做病變測定方面比人更好,這個我也承認。是的,我覺得應該要這樣去做。但是更重要的是發(fā)現(xiàn)病變特點,然后區(qū)別正常與異常,最后交由放射科醫(yī)生來做診斷,到底是炎癥還是腫瘤?不能說發(fā)現(xiàn)一個結節(jié)就是診斷,結節(jié)只是一種癥狀。從癥狀走向診斷需要人力過程,需要經(jīng)驗去判斷。

并且發(fā)現(xiàn)肺結節(jié)在醫(yī)療上是最簡單的一種。為什么呢,因為肺結節(jié)的密度和肺泡的密度差別六百以上,很容易就被發(fā)現(xiàn)。這可能是計算機最容易做的事情。但是換到胰腺、肝臟就并非那么容易了?同時結節(jié)還有很多種,如甲狀腺結節(jié)、乳腺結節(jié)等等,所以說還差得遠。

臨床很復雜,不要認為僅僅發(fā)現(xiàn)了肺結節(jié)就可以代替放射科醫(yī)生。打個比方,1245*1245幾乎沒有人能立馬給出答案,但是計算器在0.001秒內就能出答案,難道說人不如計算器嗎?在某一個方面的功能例如記憶能力,當然計算機強于人們。但某一方面的優(yōu)勢并不能代表能夠整個代替放射科醫(yī)生。因為放射科醫(yī)生是一個整體的,是靠所有的信息來判斷的有機體,在某一方面功能很強大的機器只能說幫助醫(yī)生去做。

并且在醫(yī)學領域,是沒有終極目標沒有統(tǒng)一標準的。并不是說病治好了醫(yī)生才是有功勞的,無論治療結果好壞,醫(yī)生都是盡力的,這是不同于數(shù)學求解的概念。同時疾病的可能性也是復雜多變的,不是1+1=2那種既定不變的理論,醫(yī)學是一種可能性的藝術。這是一種可能性的問題,而不是絕對的事情。例如闌尾炎,通常說半小時就解決了,但這也是不一定的。我實習的時候曾遇到主任上去開了三個小時沒退下來。工科常說沒有做不到,只有想不到,在醫(yī)學是完全不一樣的。

人工智能在發(fā)現(xiàn)病變方面肯定是大有作為的,但是代替醫(yī)生來處理,很難。

第三部分:人工智能醫(yī)療的發(fā)展建議

我是醫(yī)生,在人工智能方面我是不懂的,但決定人工智能機器能否應用到醫(yī)院,我就是評判者。

所以你們要搞清楚臨床需求是什么?要搞清楚醫(yī)生需要解決什么問題。在此我講一個例子,如果人工智能機器發(fā)現(xiàn)了三毫米的結節(jié),而我沒發(fā)現(xiàn),你們是不是覺得AI比人強。這時我就要反問一句了,發(fā)現(xiàn)一個兩三毫米的結節(jié)有意義嗎?沒有意義并且還麻煩,因為這反而會影響病人的情緒和心態(tài)。并且所有的放射科醫(yī)生都會告訴你,3毫米結節(jié)不用處理。因為就算是腫瘤,不論是三毫米還是八毫米,手術愈后都是一模一樣的。

第二就是解決假陰性問題,這個很重要。我認為假陰性一定要被消滅掉。有的AI公司跟我講,他的診斷率很高,能達到95%,然后我問他還有5%怎么辦,他說你們醫(yī)生核對一下就好了。我說那這一百個片子我都要從頭看到尾了,這樣你們人工智能幫我干了什么?然后他說可以提高到1%以下的漏診率,難道你們醫(yī)生診斷1%的漏診都沒有嗎?我說沒有的。為什么?我講個比方,如果醫(yī)院一天要做800個CT,1%的漏診率就是一天八個漏診,一個月要多少?幾百個?如果一個月有一百多個病人來跟醫(yī)院吵,醫(yī)院就不用開了。所以95%準確率是絕對不行的,99%都不行。

所以我認為假陰性很重要,要解決掉假陰性問題。人工智能說陰性就是陰性,那么對醫(yī)生來講才是省時省力的。而不是說存在5%的漏診需要醫(yī)生將所有片子都重審一遍。當然如果人工智能發(fā)現(xiàn)是病變,醫(yī)生拿過來重看是應該的。

還有不要總是在結節(jié)這個問題上研究,要搞點別的。比如說放射科其他比較簡單的問題:骨折,胸水等。現(xiàn)在搞肺結節(jié)軟件有太多了,還沒有多大用。其實最簡單的事情,就是去幫助醫(yī)生。首先你要到醫(yī)院中去,去臨床看看,醫(yī)生到底需要什么樣的幫助。AI軟件要提供方便,提高效率,方便醫(yī)生更加全面地探討病變,并指出醫(yī)生可能會忽略的點。AI技術,用戶是我們,但消費者是病人,這個跟一般的消費關系不一樣,醫(yī)生病人兩者都要兼顧。

另外,醫(yī)學還有一個倫理、人文關懷等其他各方面的問題。我打個比方,醫(yī)學是服務性行業(yè),服務于大眾的健康。隨著高科技的發(fā)展,種田的農民會越來越少,但餐飲服務業(yè)卻不會少,只會越來越多。這個概念要搞清楚。類似的,你們制造出的人工智能機器能夠在醫(yī)院中完成掃描做圖的工作,可能這方面的人力會逐漸被替代,但醫(yī)生是很難被替代的。因為醫(yī)生是個人,很多的時候是要跟病人打交道的,這是有關人文的事情,是機器無法完成的。

第四部分:人工智能醫(yī)療的發(fā)展方向

當然人工智能是有用武之地的,機器可以做到發(fā)現(xiàn)病變,但現(xiàn)在人工智能醫(yī)療的發(fā)展方向應該是幫助醫(yī)生,減少醫(yī)生的負擔,而不是說要代替醫(yī)生。你要幫助醫(yī)生的時候,醫(yī)生視你們是朋友。當你說要代替醫(yī)生的時候,醫(yī)生就把你當成敵人了。

我認為在更好地顯示病變,減少漏診方面,AI是大有用武之地的。但要知道分析病變性質和醫(yī)生的診斷之間還有很大的距離要走。一個肺結節(jié)的CT值是多少?邊緣是怎么樣的?立體形態(tài)是什么樣子?所有這些信息機器很容易獲取,然后告訴醫(yī)生,醫(yī)生根據(jù)這些信息來判斷到底是癌癥還是結核。所有診斷都需要醫(yī)生來做,而AI能做的是發(fā)現(xiàn)征象。

并且轉變大眾的觀念需要時間,科學的問題不能超越事實,特別是醫(yī)學。醫(yī)生最不待見的就是浮夸宣傳,因為醫(yī)生從來不會亂講,務實和努力才是基礎。

最后我講一下題外話,好多宣傳里面講到AI是來解決看病貴看病難問題,這個我覺得不太合適。為什么呢?難道現(xiàn)在貴了嗎?難了嗎?你去美國、歐洲,英國等國外看病才是又難又貴。我近期看到一篇推文,說國外一個人去看痔瘡,折騰了一個禮拜自己好了,醫(yī)生也沒看。還有個人看病,花了1萬多美金,但是醫(yī)生啥都沒干。在國內看病實際上是很容易了,你現(xiàn)在到曙光醫(yī)院去掛號還可以掛到。你在美國試試看,根本不可能的事情。

任何一件商品,或者服務,如果貴了就說明有利潤。價格高和價格貴是兩個不同的概念,貴就是有利潤,難就證明有市場,買不到就有市場。所以看病難看病貴這事情本來就不存在,是一個偽命題。所以不要奢望用AI去解決看病貴看病難的問題。

其次發(fā)展AI方向是對的,但需要更多的科研投入,需要將醫(yī)師和工程師很好地整合起來。有些公司說投資50萬去做AI,我覺得這是沒用的,50萬能干什么?我說你請我試試看。年薪?jīng)]有100萬,是不可能的事情,醫(yī)生很貴的,國外的醫(yī)生也是一樣的。要想做好AI+醫(yī)療,就必須要請醫(yī)生,然后與患者打交道的事情就得交給醫(yī)生,因為你沒有能力處理這個問題。很多的時候病人是需要安慰傾聽照顧的,這些都是人文,所以不要想著能代替醫(yī)生。

在當今這個時代背景之下,與人打交道的職業(yè)一定會越來越興旺。我們醫(yī)生是與人打交道的,所以我放心,醫(yī)生不可能失業(yè),AI也不可能代替醫(yī)生。我今天講的內容就是這些,可能不一定都對,不好意思,講得不對的請指正,謝謝。

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原文標題:醫(yī)學教授詹松華:醫(yī)學影像人工智能應用的困難與挑戰(zhàn)

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