AI在醫(yī)療領(lǐng)域到底有什么作為？未知潛力遠(yuǎn)大于已知應(yīng)用

極客網(wǎng)?極客觀察7月10日，在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，AI已經(jīng)帶來無數(shù)進(jìn)步，例如我們可以用AI管理電子病歷，用AI診斷一些病癥，用AI輔助治療……

有人預(yù)測說自主AI將會(huì)取代醫(yī)生，有人則不以為然。內(nèi)科醫(yī)生們感到樂觀，他們對醫(yī)療AI充滿期待，卻并不擔(dān)心工作會(huì)被AI奪走。

不應(yīng)神化，也不該拒絕——那AI到底在醫(yī)療領(lǐng)域有什么用？我們今天就來簡單盤點(diǎn)并討論一下。

AI給診斷帶來變革

在醫(yī)療AI領(lǐng)域，大多的研究工作圍繞“診斷”展開?？茖W(xué)家訓(xùn)練AI系統(tǒng)，讓它識(shí)別不同條件下病人的病癥，這是主要的研究方向。

在國外，IDx-DR之類的自主AI系統(tǒng)已經(jīng)獲得FDA的認(rèn)可，它們可以診斷糖尿病視網(wǎng)膜病變等疾病。谷歌也與Verily 合作開發(fā)AI系統(tǒng)，它也可以診斷糖尿病視網(wǎng)膜病變。

一般來說，使用這些AI系統(tǒng)時(shí)需要專門的臨床儀器，不過密歇根大學(xué)凱洛格眼科中心開發(fā)的AI診斷系統(tǒng)用智能手機(jī)攝像頭就能識(shí)別糖尿病視網(wǎng)膜病變。這個(gè)名叫RetinaScope的系統(tǒng)將智能手機(jī)與AI技術(shù)融合，可以降低成本，讓視網(wǎng)膜成像技術(shù)得到更廣泛的應(yīng)用，這是很多AI＋醫(yī)療創(chuàng)業(yè)夢想的方向。

谷歌在AI方面投入重兵，它開發(fā)的一套AI系統(tǒng)診斷肺癌的準(zhǔn)確率比人類專家還要高。原理很簡單，谷歌用深度學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練肺癌診斷AI系統(tǒng)，它可以分析斷層掃描（computed tomography，CT）影像，預(yù)測患病概率，效率和準(zhǔn)確率超出人眼。

另有研究指出，用機(jī)器學(xué)習(xí)程序診斷心臟病，準(zhǔn)確率也已達(dá)到與傳統(tǒng)手段不相上下的水平。

同時(shí)，AI診斷領(lǐng)域還取得一些其他小進(jìn)步，例如可以用Apple Watch診斷檢測精神分裂癥和心臟病。

這些原理都很簡單，對于那些有明確表征的疾病，AI在讀取數(shù)據(jù)和分析數(shù)據(jù)方面，要比人類高效和精準(zhǔn)得多。

AI幫助醫(yī)生篩選數(shù)據(jù)

AI的另一個(gè)醫(yī)療應(yīng)用是幫助醫(yī)生篩選數(shù)據(jù)。借助預(yù)測性算法，AI可以像專業(yè)人士一樣快速篩選數(shù)據(jù)。

例如，外媒報(bào)道美國威爾康乃爾醫(yī)學(xué)院（Weill Cornell Medicine）用AI系統(tǒng)分析數(shù)據(jù)，判斷5天大的體外受精胚胎成功懷孕的幾率有多高。研究人員收集12000張人類胚胎圖片，花幾天時(shí)間處理，然后用數(shù)據(jù)訓(xùn)練AI算法，它就能識(shí)別健康與不健康胚胎。

研究發(fā)現(xiàn)，用這種名叫Stork的算法評估新胚胎影像時(shí)成功率達(dá)到97%。以前，診斷胚胎時(shí)有時(shí)要依靠人類的主觀判斷，Stock能分擔(dān)人類的一些工作，讓流程標(biāo)準(zhǔn)化，而且更精準(zhǔn)。

不只如此，研究人員還用AI系統(tǒng)分析病人，看病人的身體條件是否適合做手術(shù)。例如，有專家開發(fā)了一套AI系統(tǒng)，它可以分析病人是否適合做角膜屈光手術(shù)，以及哪些病人做完手術(shù)之后可能會(huì)有并發(fā)癥。

簡言之，人類醫(yī)生判斷時(shí)往往會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤，有了AI工具，研究人員也許能開發(fā)出更精準(zhǔn)的篩選工具。當(dāng)然，也不是所有的醫(yī)療場景都適合，AI解決的還是大量重復(fù)勞作的問題。

AI分辨癌細(xì)胞類型

AI能否在癌癥診斷、管理方面給人類帶來幫助？當(dāng)然有可能。Osaka大學(xué)的研究人員最近做過實(shí)驗(yàn)，他們開發(fā)一套AI系統(tǒng)，可以分辨癌細(xì)胞類型。研究團(tuán)隊(duì)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開發(fā)一套系統(tǒng)，然后用8000張細(xì)胞圖片對系統(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練，最終系統(tǒng)識(shí)別癌細(xì)胞的精準(zhǔn)率達(dá)到98%。

癌癥有多種，病人不同，癌細(xì)胞的類型也不同，而且會(huì)存在巨大變化，這使得人類很難區(qū)分，AI系統(tǒng)則可以幫上大忙。

最近，盧森堡大學(xué)生命科學(xué)研究組也開發(fā)出一套系統(tǒng)，它可以模擬癌細(xì)胞代謝過程，分析抗癌藥物的效果。據(jù)悉，該系統(tǒng)首先給健康細(xì)胞和癌細(xì)胞建模，然后專家將10000名病人的基因數(shù)據(jù)輸入系統(tǒng)，再用系統(tǒng)進(jìn)行模擬，看看不同化合物對細(xì)胞代謝有何影響。

如此，AI就可以用來篩選抗癌藥物，看看哪些藥物安全有效，這樣一來在藥物進(jìn)入實(shí)驗(yàn)室接受測試之前，研究人員就可以提前淘汰不合格藥物。

AI遠(yuǎn)程監(jiān)控病人體征

將AI植入穿戴設(shè)備，醫(yī)生就可以在遠(yuǎn)方監(jiān)控病人。例如，一家名叫Current Health的公司開發(fā)出一款A(yù)I設(shè)備，病人在家中使用該設(shè)備，Current Health就可以收集多種關(guān)鍵信號，包括病人的脈搏、呼吸、氧飽和度、溫度等。

該設(shè)備將各種實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)發(fā)送給醫(yī)生，讓他們遠(yuǎn)程處理。收集數(shù)據(jù)之后，Current Health會(huì)用AI對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，及時(shí)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的不良變化。

實(shí)際上在醫(yī)療電子領(lǐng)域，將AI與智能手表等設(shè)備融合監(jiān)控心臟病，早已開始流行。此外，研究人員還開發(fā)出可以診斷肥大型心肌病的AI工具，也可以植入攜帶方便的穿戴設(shè)備。

AI用于基因研究

AI還可用于基因研究。據(jù)報(bào)道，利用AI技術(shù)，研究人員最近在DNA非編碼區(qū)發(fā)現(xiàn)一些基因突變，發(fā)現(xiàn)它們與自閉癥有關(guān)。然后研究人員用深度學(xué)習(xí)技術(shù)去分析這些“垃圾區(qū)域”，找出它們的影響。

具體做法上，研究小組對12萬個(gè)基因突變進(jìn)行分析，判斷哪些突變與自閉癥患者的遺傳行為有關(guān)。這一研究可能無法告訴我們到底是什么原因引發(fā)自閉癥，但它的確有可能揭示怎樣的基因突變與自閉癥有關(guān)。這樣的海量數(shù)據(jù)大規(guī)模分析，非AI不能高效完成。

總之，AI之于醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用已經(jīng)無處不在，從病情診斷到輔助治療，從癌癥分析到基因研究，都有AI的身影。當(dāng)然，雖然AI在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用的確取得了不少進(jìn)步，不過AI仍然很年輕，未知潛力遠(yuǎn)大于已知應(yīng)用，醫(yī)療+AI的精彩之路才剛剛開始。

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