同樣一張二維醫(yī)學圖像，比如病理切片，醫(yī)生可能需要花費幾分鐘或十幾分鐘進行推理，而經(jīng)過深度學習的人工智能只需幾十秒鐘就可“讀”出來?！拔磥?，在提供快速準確的醫(yī)學圖像診斷方面，人工智能至少可以將診斷速度提高10倍，或同樣性能下至少將成本減少10倍?！苯裉?，浙江大學醫(yī)學院教授錢大宏在金橋產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新會議上透露。
IBM的“沃森醫(yī)生”不僅能夠診斷罕見病，還能在診斷時提供不同的治療方案和信心指數(shù)。馬云說的“三十年后讓醫(yī)生失業(yè)”會成為現(xiàn)實嗎？
人工智能對于“讀”片比較有優(yōu)勢
其實，醫(yī)學圖像輔助診斷的歷史比我們想象地要早。上個世紀80年代，人工神經(jīng)網(wǎng)絡首次用于CADX（計算機輔助繪圖系統(tǒng)）。也就是說，人們在幾十年前就想模仿神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)解決現(xiàn)實問題。只不過，那時候的嘗試大多集中在模仿單個神經(jīng)元結構，或淺層神經(jīng)網(wǎng)絡。
近年來，人工智能的深度學習突破了計算機視覺和模式識別的局限性，也隨之出現(xiàn)了基于深度學習的CADX。對于人工智能而言，深度學習的特征由機器根據(jù)輸出自動產(chǎn)生，不同的特征只是不同的參數(shù)而已。因此，那些有大量結構化的數(shù)據(jù)作為訓練，特征對于一般人來說不明顯，并且很難用生物統(tǒng)計學等方法提取的領域，最能發(fā)揮人工智能輔助診斷用武之地。
“這和訓練一名醫(yī)生很像，需要學習大量醫(yī)學教材和病例，而計算機已經(jīng)具備了記憶力和推理能力。目前，人工智能對于識別二維醫(yī)學圖像，比如視網(wǎng)膜、內(nèi)窺鏡、病理切片和胸片比較有優(yōu)勢，效果也比較好?！卞X大宏介紹，他的團隊利用一些論文開放的公共數(shù)據(jù)，結合自主研發(fā)的一套系統(tǒng)，在實驗室對于糖尿病視網(wǎng)膜病變和皮膚癌診斷的準確率都高達94%左右。
人工智能，歸根結底是服務臨床和輔助治療
IBM 的“沃森醫(yī)生”現(xiàn)在醫(yī)學界名氣頗響。據(jù)日本《東京新聞》去年報道，一名60歲的女性最初被診斷為患了急髓白血病，但經(jīng)歷各種療法后，效果并不明顯。后來，“沃森醫(yī)生”通過比對2000萬份癌癥研究論文，用10分鐘診斷其患了一種罕見的白血病，并提出了治療方案。
人工智能越來越多地介入到醫(yī)療中。美國低劑量CT肺癌的早期篩查，開始使用美國食品藥品監(jiān)督管理局認證的軟件；美國保險公司最近也開始要求，乳腺癌鉬靶檢查的讀片醫(yī)生一定要用CAD/CADX軟件。
眼下，IBM的“沃森醫(yī)生”開始在國內(nèi)推廣。在錢大宏看來，其“更像一個能快速檢索的智能數(shù)據(jù)庫，很可能被更民主化的深度學習系統(tǒng)挑戰(zhàn)?！?同時，他還有個疑問，“沃森醫(yī)生”收集的主要是白種人數(shù)據(jù)，而中國人是黃種人，是否需要重新收集數(shù)據(jù)？
有了人工智能，未來醫(yī)生會下崗嗎？錢大宏認為，“人工智能歸根結底是服務臨床和輔助治療，醫(yī)生不可能失業(yè)！”盡管人工智能對二維醫(yī)學圖像的識別已經(jīng)有了不錯的效果，“對于三維和四維的醫(yī)學圖像研究非?；钴S但還沒有突破?！倍遥壳叭斯ぶ悄苤唤o出一個結論，缺乏“推理過程”的展示，顯得有些“粗暴”，這也是臨床醫(yī)生不滿意的地方?！拔磥?，人工智能要在醫(yī)療上有更大的作為，不僅要和醫(yī)生合作拿到數(shù)據(jù)，還要由醫(yī)生來進行標注，才能進行訓練。而訓練本身是一個漫長的過程?！?/span>
可能會在影像學上先有一個突破
在當下的中國，各地病人攜帶醫(yī)學圖像片前往大城市的三甲醫(yī)院找專家“看一看”，已是一種常態(tài)。在這次會議上，諸多專家認為人工智能在醫(yī)療領域的廣泛應用，可能會在影像學上先有一個突破。
上海交通大學生物醫(yī)學工程學院研究員王乾說，根據(jù)MICCAI數(shù)據(jù)，2016年超過70%的醫(yī)學圖像研究工作使用了機器學習智能方法。 “人不能一心兩用，但計算機可以?！彼榻B了團隊正在做的一項工作，即把核磁共振和CT融合起來，以實現(xiàn)CT引導精準放療。此外，他們還通過術前影像資料，來預測腦膠質(zhì)瘤病人的生存期。
就在上個月，上海交通大學和上海聯(lián)影醫(yī)療科技有限公司簽約共建了“醫(yī)學影像先進技術研究院”。該院院長杜一平介紹，校企將一共投入2.5億元，志在建設國際領先的前沿技術原創(chuàng)地，引領我國醫(yī)學影像技術的創(chuàng)新研究和技術轉化。
“希望再過三五年，逐步建立起針對中國人群的自主標準的結構化醫(yī)學圖像大數(shù)據(jù)庫。用新的方法學，使某種疾病的垂直智能診斷模塊實用化?！?話語間，錢大宏對人工智能的未來充滿信心。（作者 黃海華）
