人工智能医生上岗啦,它们“看病”又快又准
2018-03-01 湾区城市群
近期,广州市妇女儿童医疗中心人工智能医疗平台登上世界顶级学术期刊《Cell》引发关注。医院将多年积累病例进行数据化,研发并训练专注于某一疾病领域的“机器人医生”(人工智能医疗平台),让医生脱离重复性高且不必要的劳动,同时也帮助医生进一步精准诊断。不少人感到惊讶,原来广州有医院已走在医学科技的前沿。
记者走访了解到,开发人工智能医生,广州市内一些医院已经在行动。这些“机器人医生”诊断疾病各有侧重,有专注于小儿发热引起的相关疾病诊断,也有关注眼科疾病的,更有专注于肺癌筛查研究的。这些“机器人医生”在“消化”海量的疾病数据后,诊断起专科疾病“又快又准”。不可忽视的是,“机器人医生”的发展也面临着困难和挑战。
机器人医生特写
目前,广州市内医院参与开发的“机器人医生”还只是“程序平台”的形态,它们的“最强大脑”还没装在“躯干”上,所以,它们暂时没有具体的外貌形象。当然,这些“机器人医生”也没有“独立行医”资格,目前主要是应用于辅助科室医生作出疾病诊断。随着机器人医生的信息逐渐披露,不少人对机器人医生如何辅助医生作诊断充满好奇。
记者了解到,机器人医生看诊,主要通过分析接收患者的症状信息,再计算出患哪些疾病的可能性最大,最后还要经医生确认。跟医生互动的过程,也是机器人医生不断积累、学习成为一名合格医生的过程。
1号“医生”:发热熊
出生家庭:广州市妇女儿童医疗中心
辅助科室:儿内科
“发热熊”是广州市妇女儿童医疗中心人工智能医生“熊家族”中的“老大”。据了解,小儿发热就诊占儿童医院门诊量的七到八成,医院重点开发培育发热熊,是为了让它辅助医生快速给出诊断意见。目前,发热熊能够诊断32种与发热症状相关的疾病,与院内名医“PK”的结果显示,它诊断的稳定性超过94%。据悉,通过继续努力学习培训,发热熊以后能够诊断的疾病有望达73种,其中,对24种疾病的诊断准确率达到100%。
记者走访时看到,已经“吃透”了超过百万份病历的发热熊,跟医生一起看诊,配合得十分紧密。医生在平台上给发热熊输入一岁半女宝宝小茉的症状:热峰达38.1℃、少许咳嗽、无呕吐、腹泻、无抽搐手足抖惊跳、无药物过敏史及蚕豆病、爷爷有感冒。获取这些信息后,发热熊开始分析患儿的病情。分析过程中,遇到对于患儿病情不确定的情况,发热熊还会再次给医生发起追问,比如“是否有湿啰音”和“痰鸣音”,需要医生配合给患儿做检查,再补充输入信息。
最后,基于医生输入的完整信息,发热熊给出初步的诊断结果:急性上呼吸道感染(63%)、急性咽炎(8%)、急性喉炎(7%)、肠胃炎(4%)。在“急性咽炎”“急性喉炎”下面,发热熊还用警示的字体提醒医生“不及时治疗可能引起窒息并危及生命”。对于机器人医生给出的诊断结果,医生在“同意结果”和“反对结果”中作出选择,再进行下一步诊断。诊断清楚后,再给患者提出治疗用药建议。
2号“医生”:影像熊
出生家庭:广州市妇女儿童医疗中心
辅助科室:影像科
除了“发热熊”,广州市妇女儿童医疗中心还研发了“影像熊”。目前,影像熊在读“片子”诊断眼底病变和小儿肺炎方面学有所成。研发团队试图开发综合能力更强的“影像AI”,让它既能读X光片和超声数据,又可以阅读CT和MR数据。
据介绍,影像熊诊断黄斑变性、黄斑水肿的准确性达到96.6%,灵敏性达到97.8%,特异性达到97.4%,检测准确率达到曲线下面积99.9%。与5名眼科医生诊断结果相PK,研发人员确认,该平台可以达到训练有素的眼科医生的水平,并在30秒内决定病人是否应该接受治疗。
在读“片子”诊断肺炎方面,影像熊的准确性达到92.8%,灵敏性达到93.2%,特异性达到90.1%,检测准确率曲线下面积达到96.8%;在区分细菌性肺炎和病毒性肺炎上,准确性达到90.7%,灵敏性达到88.6%,特异性达到90.9%,检测准确率曲线下面积达到94%。
据广州市妇女儿童医疗中心临床数据中心主任梁会营博士介绍,影像熊不仅能读片诊断疾病,还能告诉医生作出这一判断的依据。未来,研发人员会继续开发影像熊在产科、胎儿影像诊断方面的功能。
3号“医生”:CC-Cruiser
出生家庭:中山大学中山眼科中心
辅助科室:眼科
中山大学中山眼科中心去年推出全球首个眼科人工智能机器人CC-Cruiser。它通过分析眼球图片,能对先天性白内障患者进行诊断,最终判断患者是继续观察随访还是需要手术。
在中山大学眼科中心的门诊,记者看到,一名小朋友拍完眼球照片和相关检查后,数据上传云端,CC-Cruiser两三分钟内就会给出诊断。目前在该院,机器人医生跟人类医生是双出诊形式,但两者完全独立。患者看完机器人,接着到隔壁看人类医生,人类医生快的话也需要15分钟,会给出诊断和后续治疗方案。最后,中山眼科中心的2位全国知名眼科专家会复核病例和治疗方案。
中山大学中山眼科中心白内障中心主治医师刘臻臻介绍,“先天性白内障的诊断难点在于判断要不要手术。对于还在生长发育的小朋友,最好是在不伤害视功能的前提下,尽量延迟手术时间。”
“目前累积了3000个病例,机器人(诊断)跟专家的吻合率达到93.7%;省外基层医生跟专家的吻合率是70%多。”刘臻臻介绍,除了在中山眼科中心,CC-Cruiser也在省内外的十几家省级或基层医院试用,“机器人、外院基层医生、我们的专家,都会独立看诊给出结论,三方印证,最后比较。”
4号“医生”:觅影
出生家庭:中山大学肿瘤防治中心
辅助科室:胸科
“觅影”是中山肿瘤中心与腾讯合作研发的项目,运用AI医学影像产品到癌症筛查中。“从目前小样本来看,‘觅影’找到肺部结节的准确率超过90%。”中山大学肿瘤防治中心胸科主任张兰军介绍,医学专家目前的角色是觅影的老师,训练它找出肺部结节,“但这个结节是良性的还是恶性的,是不是肿瘤,觅影不知道,还得靠人类医生判断。”
张兰军介绍,目前觅影的能力还只能找到结节,通过读取病人肺部CT片,找出3毫米或更大的结节。下一步,觅影还需要医生用海量的数据训练它,让它具备对结节良恶性的鉴别能力,“告诉它良恶性结节的特点,使得它在影像的辨别中辅助人类作出诊断。例如AI认为这个结节更符合恶性的特点,它会告诉医生高度怀疑是恶性的,帮助医生作出决断。”未来,“希望这个软件可以在肺癌的早诊、肺内结节的良恶性诊断上有很好的应用前景。”张兰军说。
广州市妇女儿童医疗中心临床数据中心主任梁会营向记者介绍机器人医生研发情况。信时记者 陆明杰 摄
机器人医生优点
1、不断学习,水平能看齐高年资医生
机器人医生有最强大脑,它们每天都在学习最新疾病领域的信息,收集消化最新病历情况,形成自己的诊断标准。
广州市妇儿中心的发热熊,已经消化了100余万份病历,30余份“指南+共识”、150余万篇文献、15种发热疾病。不断地学习,机器人医生的水平一直在提高,不断接近高年资医生。发热熊的诊断成绩通过了医院儿内科八位副主任医师以上的专家考评。
中山眼科中心机器人CC-Cruiser的诊断准确率远高于基层医生,达到中山眼科中心有15年临床经验的专业级眼科医师水平。“机器人可以当基层医生的老师。”刘臻臻表示。
2、不知疲倦,助医生降低重复工作出错率
张兰军认为,机器人医生能够在影像诊断方面凸显优势。“一个好的专家,肯定比AI要好。AI的作用是在低端、重复性的工作中,弥补人类不足。”张兰军指出,机器人医生的优点是速度快、不知疲倦,几秒钟就能读一张片子,而人类医生至少要花几分钟,而且随着看片数量增多,人类医生会疲劳,漏检率增高。
刘臻臻说,机器人医生也有犯错的情况,像CC-Cruiser也存在7%的误判率。“主要集中在临界性的判断,即到底要不要做手术。有的病例晶体确实有浑浊,确实有白内障,但对视功能的影响就在临界线上。白内障要对视力影响严重到一定程度才需要做手术。对于在临界线上的病例,机器人会误判,跟人的误判很相似。基层医生的误判也是集中在这些情况,而且误判更多。”刘臻臻解释,对于错判案例,机器人会专门挑出来,对这些图像重新贴标签,重新学习,训练人工智能模型,提高判断准确率。
3、输送医疗水平,提高偏远地区医院水平
刘臻臻认为,人工智能医生的作用是提高基层医院的诊疗水平,“在所有医疗行为过程中,消除由于医院等级不同、地区不同、医生水平经验的不同而出现的诊断误差和缺漏。”未来在医联体的合作中,有了人工智能医生,可以把大医院医生的平均水平输送到基层医院,“让偏远地区和低水平地区,同样得到一个高素质、高水平的诊断能力。”
4、功能多样,能担起多个人的工作量
有一种观点认为,机器人医生可以增添更多功能,担起多个人的工作量。
刘臻臻透露,除了能诊断外,今后CC-Cruiser将增加术后随访功能,“白内障的治疗是个长期过程,病人三个月或半年要回访,看手术后有没有并发症,要不要处理。有了机器人医生,病人方便很多,住处离很远的病人就可以适当减少回来次数。”
5、精准稳定,帮医生做人眼不能分辨的手术
刘臻臻透露,中山眼科中心正在进一步研发机器人医生在眼科手术方面的能力,“现在是对静态图像的分析,下一步希望在动态图像的手术过程中,AI能有辅助医生决策的功能。例如,观察手术中动态变化的图像,来提示医生,手术到这个步骤,可能存在什么风险,要用什么方法规避。”
刘臻臻解释称,眼科手术的特点是操作空间狭小,“例如视网膜厚度只有500微米,还分十层。以前,人类医生想在某个特定层上手术,靠经验。而目前我们的动物实验中,机械臂重复定位的精度已经达到20微米,完全可以达到手术要求。”她认为,AI加机械臂对眼科手术的作用将是突破性的,“眼科手术要求就是精准和稳定,20微米已经是人眼不可见的亚显微结构,人类医生无论多优秀,年资多高,都不可能达到这个精度,而且人手会颤抖。”
机器人医生缺点
1、无法照顾病人的情绪
对于AI的缺点,医生们认为,首先在技术上还有很多方向要突破,“看病不只是读图,其他领域还需要漫长的技术进步。”其次,在情感方面,AI并不能照顾到病人的情绪,“病人和家属会有不安、焦虑、抑郁的情绪,AI不能安抚、安慰他们。”
2、暂不能替代医生做体格检查
机器人医生仍有很多不足和需要成长的地方。
像中山肿瘤中心的觅影,现在能够找出肺部的结节,但觅影不知道是良性的还是恶性的,还需要人去辨别。
另外,广州市妇女儿童医疗中心的发热熊暂时代替不了医生给患儿做体格检查,未来需要研发人员研帮它在听心脏、听肺音方面进行努力拓展。
延伸阅读
医疗风险仍是人类医生承担
对于人工智能医生诊断结果谁来承担责任的问题,记者了解到,目前AI诊断只是给医生起到辅助的作用。机器人医生只是帮助医生筛除那些完全不是的、找出可疑的,人类医生再作出诊断。
“最终诊断还是人类医生确认得出的,人工智能只是辅助,其诊断结果也是人类医生负责。”张兰军表示,不是人工智能替代人,而是人工智能靠人来训练,是帮助人做“粗活”的。医生也不应松懈,应该从重复劳动中解脱出来,往更高的医学层次发展自己。
需要权威优秀医生协助培养
培养一名优秀人工智能医生并不容易。协助广州市妇女儿童医疗中心共同开发人工智能医疗平台的依图医疗医学产品总监林强表示,培育一名人工智能医生最大的困难是数据清洗和大量的数据文本化标注。同一个高质量的标注,需要找到多个权威优秀的医生来协助精准完成。否则,机器人医生“垃圾进”“垃圾出”,难保其诊断结果的准确性。
统筹 信时记者 张秀丽
撰文 信时记者 张秀丽 蒋隽 通讯员 易灵敏 陈昊 邰梦云 余广彪