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AI医生会砸掉人类医生的饭碗吗

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[事件] 作者 :byb.cn 日期:2017-6-15 00:01

    【byb.cn 】(来源:中青报)一张张甲状腺超声片滑过屏幕,仿佛深邃的湖底,闪着幽幽的蓝光。不大的会议室里鸦雀无声。84名来自北京三甲医院超声科的医生,正将目光牢牢锁定在这些模糊晦涩的图像上。



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中国吉林,机器人“达芬奇”正在给病人做手术
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AI医生会砸掉人类医生的饭碗吗



  这是一场读片竞赛。与往常不同的是,人工智能(AI)要和医生一决高下。一家远程医学教育平台“心医学院”全程直播。“人类战队”需要拿出最快的速度,凭肉眼揪出深湖中的“怪兽”,找到阴影处的结节,并判断是否为恶性肿瘤。


  比赛开始,医生埋着头,全神贯注盯着手机屏幕。不到4分钟,穿着白大褂的“裁判”发出温馨提示:“大家不要着急,机器已经答完了。”


  医生抬起头,紧绷的身体放松下来。大家似乎都明白,在速度上,人类本就不占优势。但结果还是让许多人吃了一惊。第一轮比赛中,AI与一位从业30年的超声科医师得分相同。两轮比赛厮杀下来,AI读片准确率高达73%,比人类医生团队的平均得分还要高。


  “之前很多权威的老医生说,你们研发这玩意儿有什么用?这份工作我干了几十年了,复杂得很,机器可能搞定吗?”北京市计算中心“起宏图”人工智能团队创始人季红回忆,最初研发这款名为“视诊通”的AI辅助诊断系统时,他碰了一鼻子灰。


  比赛结束后,投资人接踵而至。有医生焦虑地问:“AI不会抢我们饭碗吧?”


  在世界范围内,AI就像一阵龙卷风,所到之处,带来剧烈变革,也带来莫名恐慌。投资人和研究者高谈阔论着“第四次工业革命”,有人预言,人工智能的意义堪比蒸汽机、电灯,甚至比互联网还要重要。


  喧嚣中,季红感到确定的是,医学影像学科即将面临一场革命。医疗AI已经站在门外,敲门声越来越急促。


  AI的到来,让医学影像学面临革命


  “AI时代的到来,会比人们想象的更快。”季红用毋庸置疑的语气说。


  这位人工智能专家已经57岁,但依然跟小伙子一样,走路飞快,脚上蹬着跑鞋,身穿亮黄色文化衫。那是某次参加创新创业大赛留下的纪念品。他周末加班,大清早赶飞机出差。在他眼里,这样的节奏一点儿都不算快,“北京的节奏实在太慢了,看看街上人们走路的样子就知道!”


  原先还是科幻概念的AI,也似乎跳上了快车道。他吹着酷炫而挑衅的口哨,朝我们飞驰而来。AI掌握的人类技能清单越来越长,如今它不仅会下围棋、翻译、速记、开车,甚至还能轻松解高考题。曾被认为“固若金汤”的医生行当,也开始一点点被AI撬开。


  当裁判宣布,个人冠军由一位人类医生摘取,现场爆发出掌声。这位有着8年从业经验的超声科医生,骄傲地走上了领奖台,仿佛为人类保住了至高无上的尊严。


  大屏幕上展示着所有选手的履历信息。在众多拥有5年以上经验的专家当中,AI显然是资历最浅的一位,工作年限一栏写着“1年”。


  不过季红觉得,一年不算短了。未来, AI“吃掉”的数据会越来越多,能力也会越来越强。


  视诊通AI之所以能迅速成长,归功于深度学习技术


  上世纪80年代,季红在日本留学,专业便是人工智能。当年,人工智能主要用于开发专家系统,靠人由上而下地输入一系列逻辑条件,最终导出正确的子集。换句话说,它还很死板,没法自我学习。


  “一个老套的程序怎么识别一只狗?程序员会写出上千个‘如果——就——否则’的陈述:如果它有耳朵鼻子,并且它有毛发,并且它不是老鼠……如此无穷尽地循环反复。”有人打比方。


  这并非人类自然学习的方式。“一个小孩怎么学会认识狗?他看见了狗,有人告诉它这是一只狗,就这么简单。”


  如今AI的成长方式,更像初生的人类婴儿,睁开好奇的双眼,跌跌撞撞地探索世界。人类并不直接教它规则。在懂得最基本的常识后,这个蹒跚学步的孩子,便被扔入情景学习的海洋中。


  季红的团队给视诊通AI“喂”了上千套甲状腺结节超声图片。这些病例来自北京友谊医院超声科,全都经过医学“金标准”检验确诊。医生事先标记出结节区域,技术人员对图片做一定的技术处理,接下来便得靠AI自个儿消化。


  仿佛水中隐秘的猎人,AI在像素的海洋里四处游弋,透过层层幽光,它要一眼识别出潜伏于暗处的猎物。


  季红坚信,经过无数次练习,AI终将练就人类达不到的火眼金眼。与人类的肉眼相比,AI之眼如金属般冷静,永不疲劳。读片竞赛结果显示,AI的发挥比人类医生稳定得多。


  扫二维码实现辅助诊断,离我们已经不远


  电影《超能陆战队》中的大白,可能是许多人眼中,医疗AI该有的模样。它有着胖乎乎的柔软身体,呆萌的面孔永远微笑。嗖地一声,它便能自动扫描你的身体,检测你的情绪,提供最佳治疗方案。当你感到低落时,它会主动联络你的亲朋好友,用温暖的充气手臂搂住你,喃喃道:“你会好起来的,乖。”


  回归现实,AI诊断并非遥不可及。季红希望,未来实现在微信平台上辅助诊断。扫一个二维码,将疑似甲状腺结节、肺癌、乳腺癌等影像报告上传,AI立马便能告诉你,是恶性肿瘤的概率有多高。


  在中国乃至世界范围内,AI辅助诊断有着重大现实意义。中国国家卫生和计划生育委员会2013年统计年鉴显示,我国病理科执业医师(含执业助理医师)不到1万人,岗位缺口高达10万人。世界卫生组织则估计,全球医护人员缺口高达430万人,贫穷国家“医生荒”尤为严重。


  嗅到这一商机的不止中国公司。斯坦福大学给他们研发的AI喂了近13万张皮肤损伤图片,涵盖2032种皮肤病。它识别良性及恶性病变的综合灵敏度高达91%,与资深皮肤科医生的水平不分仲伯。


  或许在不远的将来,医院皮肤科分诊台前的长队会解散。拿手机唰地给皮肤病患处拍个照,你立刻就能知道得了啥病。


  IBM研发的沃森人工智能系统,很可能比任何一位医生都要博学。它能自动阅读最新的医疗文献,抽取关键信息。通过比对2000万份癌症论文,沃森只花了10分钟,便诊断出一位60岁妇女患上了罕见的急性髓性白血病。


  “它能像专家会诊一样给出意见。”IBM中国研究院院长沈晓卫强调,AI甚至比单个人类医生更具有优势。在与一家国外医院合作时,沃森针对乳腺癌案例给出的诊疗意见,竟与15个医生的会诊意见达到90%一致。


  在季红眼中,除了诊断,AI以后还可以干更多事儿,比如完成一台精密的手术。国内已有公司研发出计算机辅助手术系统,能精确划定肿瘤边界。该公司称将肿瘤切除率提高了7%,并减少了20%以上的输血率。


  2014年年底,中国已有15%的民众在60岁以上,10%超过65岁。这意味着,中国已逐渐步入老龄化社会,这更是给医疗AI提供了市场。


  季红瞅准的是,中国有这么多独居老人,他们肯定需要陪伴,也需要医护。从他父母居住的楼层出来,到电梯口,还需要爬一段台阶。几年前,他就开始设想:“如果研发一款AI机器人,能将老人背上楼,平时还能陪他们说说话,做做护理工作,该有多好?”


  “现在主要是传感器的研发跟不上,机器需要传感器来洞察外界,就像人的感官一样。”


  未来,你只能从一个算法逃入另一个算法中


  自打1956年人工智能概念诞生,各式各样的警告从未消停过。


  “人类创造了能毁灭世界的人工智能,却至今对避免这个灾难束手无策。”物理学家霍金瘫坐在轮椅上,反复通过高科技设备对外警告。


  一方面,人类被自己的血肉之躯所缚,必须得骑着这匹猛兽向前。另一方面,人类无从得知,鞭下的猛兽,有朝一日会不会失控。


  受限于计算能力及基础理论,历史上一波波的AI热,如同坐过山车。如今,AI似乎又跨过低谷,飞上了资本的风口。


  乌镇智库理事长张晓东介绍,从2000年开始,全球约冒出8000多个人工智能企业,其中5000多个于过去5年创办。砸入人工智能领域的320亿美元中,有260亿美元于过去5年投入。聚焦到亚洲,趋势更加极端,过去17年内投向人工智能领域的51亿美元中,有95%来自过去5年的投入。


  将AI送上风口的,是深度学习技术。然而,对于科学家来说,深度学习的内在原理,仍然是一个“黑匣子”。


  “就跟人类的神经网络一样,你压根儿不知道它在学习什么。它们就像黑匣子,人类至今不知道内部是怎么工作的。”谷歌X实验室联合创始人塞巴斯蒂安·特龙解释,教会医疗AI看病的,不是明确的医学知识和诊断规则。这位猎人在像素丛林中穿行,不断观察实践,最终学会分辨最普通的黑痣,识破黑色素瘤的凶险伪装。


  当医疗AI读片的准确性超过最顶尖的人类医生时,它就像“微笑着的上帝”,“知晓一切”,人类却琢磨不透它的心思。


  有人担忧,AI医生会砸了人类医生的饭碗吗?


  “如果你是一个放射科医生,那你已经站在悬崖边上,但你还没往下看。”在业界被称为深度学习之父的杰弗里·希尔顿,在一家医院演讲时直言,“我们现在就应该停止培养放射科医生。”


  季红描绘的图景没这么激进。他相信,目前AI只能充当医生的助手,两者相结合,才能给患者提供最大的保障。不过他认为,“有了AI,我们对医生的要求,既可以说变低了,也可以说变得更高了。一些水平低下的医生可能将被淘汰,放射科、超声科、病理科等医学影像科室首先会受到冲击。”


  塞巴斯蒂安·特龙指出了另一种风险:医疗AI和大数据可能会变成个体的囚笼,让我们的身体无处可逃。


  想象一下,对着手机说话,它能留意你语速的变化,诊断你是否患上了老年痴呆症。握着汽车方向盘,它能体察最不经意的颤抖,告诉你这是不是帕金森症的早期症状。躺在浴缸里,它能持续对你的身体进行无害扫描,及时发现器官潜藏的毛病。


  在享受便利的同时,大数据也将始终凝视着你,绝不漏过你身体最微小的细节。打算雇佣你的机构,计划给你提供保险的公司,都想设法获得这些数据。


  未来,从驾驶座躲入浴缸,你可能只是从一个算法逃出,却又深深陷入另一个算法中。
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