在過去的40多年里，醫(yī)療行業(yè)正面臨一場危機。人工智能正滲入我們生活的方方面面，這場革命將影響每一項人類活動，包括醫(yī)學界。
人工智能在醫(yī)療領域中的應用已經包括：提供個人醫(yī)療數(shù)據的復雜全景圖、優(yōu)化醫(yī)療決策、減少誤診和過度醫(yī)療操作等、幫助梳理和解讀相應的檢查、推薦治療方案等。
在我們享受著科技帶來的便捷時，往往忽視了它的不完美，甚至帶來的不滿和威脅。
人工智能黑匣子的不完美
醫(yī)學界依然存在各種黑匣子，例如，電休克療法對重度抑郁非常有效，但我們不知道它是如何起作用的；許多藥物在無人能做出解釋的情況下似乎仍然非常有效，作為患者，但凡我們能感覺到更好或有更好的結果，我們都愿意接受這種人為的黑匣子。可面對人工智能，我們也應該如此嗎？
機器也可能會“生病”或“被黑”。試想一下，如果一個有關糖尿病的算法獲取并處理關于血糖水平、身體活動、睡眠、營養(yǎng)和壓力等多層次的數(shù)據，但算法出現(xiàn)了一個小故障或漏洞，導致推薦了錯誤的胰島素劑量。如果是一個人犯錯可能會導致患者出現(xiàn)低血糖昏迷或死亡，如果是人工智能系統(tǒng)，傷害或害死的將會是成百上千個人。
儀器設備成了患者眼中的“第三者”
與此同時，醫(yī)療技術的發(fā)展帶來的可能患者的“失望”，由于電子檔案的“入侵”，很多醫(yī)生的注意力被計算機屏幕吸引，從而忽視了眼前的患者。
《患者狂想曲》一書中，前列腺癌晚期患者說了一段心酸的話：“我希望我的泌尿科醫(yī)生可以換位思考，哪怕只有5分鐘，全身心地關注我，哪怕只有一次，與我近距離相處，感同身受地了解我的玻畢竟，每個人的病都有所不同。”它表達了一位患者最基本的訴求。
斯坦福大學醫(yī)學院教授亞伯拉罕維基斯分享這個故事時曾說：“在我看來，這是一個永恒不變的訴求，不會因為時代而改變。值得強調的是：每個人的疾病都各不相同，不能被千篇一律地對待。”
模式化的醫(yī)生將面臨被人工智能取代的風險
放射科醫(yī)生
人工智能公司Zebra Medical Vision分析了50家醫(yī)院超過100萬次掃描，其速度幾乎是放射科醫(yī)生的上萬倍，僅需花費1000美元就能在24小時內解讀2.6億張掃描影像。同時Zebra Medical Vision公司證明了一種卷積神經網絡能夠以93%的準確率檢測出椎骨壓縮性骨折，而放射科醫(yī)生有超過10%的概率漏診。這清楚地表明，用機器代替只需要待在暗室里看片子，進行解讀和提交報告放射科醫(yī)生將是更經濟的選擇，醫(yī)生作為解讀掃描影像的角色極有可能消失，被直接外包給機器。
病理科醫(yī)生
谷歌人工智能團隊使用40倍放大率的高分辨率影像來檢測癌癥轉移情況，準確率高于92%，而對比組的醫(yī)生使用足夠時間得出的檢查結果準確率為73%。人工智能用于檢查病理玻片的算法還能檢查到許多專業(yè)人員也不一定能捕捉的細節(jié)，比如轉移瘤的微觀跡象。未來，機器在病理科將發(fā)揮巨大作用。
皮膚科醫(yī)生
美國每年大約有1萬人死于黑色素瘤漏診。研究表明，約2/3的患者皮膚狀況是由非皮膚科醫(yī)生診斷出來的，有文章指出其誤診率高達50%。斯坦福大學使用了谷歌卷積神經網絡算法與20多名斯坦福大學皮膚科醫(yī)生進行三組對比試驗，結果均優(yōu)于任何一位皮膚科醫(yī)生的平均水平。
通過這些醫(yī)學掃描影像、病理玻片和皮膚病變的案例，我們已經看到，人工智能可以改善診斷的準確性及提高診斷效果來改變醫(yī)學的潛在作用，“解讀”是人工智能發(fā)揮本領的最佳模式。
每個人對待人工智能的態(tài)度可能都不盡相同，在焦慮懷疑中，我們更需要積極地參與這場變革。
將人類智慧與人工智能結合起來，可以將醫(yī)療推向一個新的高度，對大量人體數(shù)據的收集、開發(fā)和利用，通過人工智能的深度學習發(fā)現(xiàn)深層規(guī)律和聯(lián)系，幫助醫(yī)生獲得更多時間與患者深度互動，這就是“深度醫(yī)療”。
人工智能讓醫(yī)療回歸以人為本
美國公共政策研究所發(fā)布了報告預測，人工智能將為不同的臨床醫(yī)生騰出平均超過25%的時間來照顧患者。時間的改善給照護質量及健康結果帶來了至關重要的影響。芝加哥大學的研究指出，花更多時間與患者在一起，能降低20%的住院率，節(jié)省數(shù)百萬美元，而且有助于避免醫(yī)院感染和其他醫(yī)療事故風險。
在醫(yī)患關系的建立中，醫(yī)生給患者帶來的鼓舞是無與倫比的，會增加患者的信心和希望，這就是我們在生病時拼命尋求的人文關懷，這才是人類與機器的根本差異所在，人類有機器能夠無法真正模擬的共情能力。
一項系統(tǒng)性研究發(fā)現(xiàn)，共情與臨床結果的改善、患者滿意度、患者對醫(yī)囑和處方的依從性，以及減輕焦慮和壓力之間，存在明確的正相關關系。
“現(xiàn)代醫(yī)學之父”威廉奧斯勒說過：“要傾聽你的患者，他其實是在告訴你診斷結果。”我們需要患者能夠自由地講故事，因為即使人工智能設法將檔案、實驗室檢查和影像等集成為可操作的東西，也永遠無法與患者講述自己的故事相比擬。
沒有哪種人工智能會真正了解一個人，每個人都是獨一無二、錯綜復雜的個體，這非常困難，因為需要專注于人與人之間的聯(lián)系。人工智能會為我們贏取時間，但要實現(xiàn)這個目標，仍然需要我們自己。
《深度醫(yī)療》譯者鄭杰在后記中寫到：站在人類的高度思考人工智能，雖然醫(yī)療跨界在不斷變化，但我們應該保持醫(yī)療的初心：存在、共情、信任、關懷、人性化。
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來源：健康界悅讀
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