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放心,程序员抢不走中国医生的饭碗……

更新时间:2018-01-12   作者:请假管家

 

近日,著名的医学四大刊中的 JAMA 和 The Lancet 总共发表了 4 篇人工智能和深度学习在医疗领域进展的论文或评论。无论发展是否符合你的期待,医疗 AI 确实是越来越近了。

尽管丁香园为大家准备过无数次医学论文的解读,但这一次,论文不是我们要说的。这一次,我们为中国的医生——以及关注前沿技术在中国医疗领域的从业者——带来一个更多面的描述。

 

水土不服? 

谷歌离开中国已经有七年了。

在「谷歌今天回来了吗?」即将与「索尼今天倒闭了吗?」一样落地成梗的时候,两周前的 12月 13 日,谷歌真的宣布回到中国,建立谷歌 AI 中国中心——至于好事群众一直猜测的 Google Play 天降正义拯救中国安卓生态,并没有发生。

负责谷歌 AI 中国中心的是李飞飞,曾经 ImageNet 的创始人。ImageNet 包含了大量经过标注的复杂图片数据,成为训练神经网络的数据来源。谷歌自然也有将图像识别和医疗诊断结合的尝试。2016 年,通过 12.8 万份视网膜眼底图像,Google Deepmind Health 训练出一个可以识别早期糖尿病视网膜病变的 AI。

在图像识别的另一边,IBM 开发的 Watson 能做到阅读指南文献、形成临床诊断治疗方案,并在 2016 年,为一名被误诊的 60 岁罕见白血病患者做出了正确的诊断。

但是国外的巨头,想让医疗 AI 进入国内辅助医生的临床工作,可能还需要一段时间,甚至是否能够引进,需要直接打上一个问号。 

一方面是技术问题:由于人种、疾病分布、疾病表现等差异性,可能需要中国的影像、病例、指南数据进行额外的学习训练;基于英语构建的诊疗知识体系,可能无法直接应用于非结构化的汉语病案信息。

另一方面,中国在医疗技术和药物引进方面的审批流程之漫长,各位有目共睹。
 

 

画一张可爱的大饼 

毋庸置疑,中国是希望有医疗 AI 的。

丁香园曾经在一篇 旧闻 中提到:

中国医疗机构的诊疗量,在过去的 10 年间增长了一倍,而人员的增长却远远落后于医疗服务的需求。据卫生统计年鉴数据,2005~2012 年,我国千人卫生人员从 3.5 人增长到了 4.94 人,仅增长 29%。2006 年至 2014 年,我国公立医院的床均医生数下降了 11%。

而医改的大方向,则是「把患者留在基层,接受基本的医疗保障」,以期减少医保支出。为了让基层医院提高诊疗质量实现基本保障功能,一系列的尝试都直接指向「标准化」——首当其冲的,就是住院医师规范化培训,甚至培养定向住培生。但在中国基层医疗待遇差、发展空间小的现实情况下,想留下高质量的执业医师,需要用尽解数。

AI 可能会是救命的稻草吗?假设一个场景,如果 AI 辅助诊断得到广泛应用,  基层医疗机构上网连接到统一架设的人工智能中心或医疗云,  就能拥有 一个不会滥用「神药」、不会多开检查、还能让患者感觉「我在村卫生所看病和省城一样」的「医生」 ,大概会让卫生和财政部门心满意足。

国家对 AI 的扶持力度之大、响应之快,也超出预料:

今年 7 月,中国宣布要在 2025 年将 AI 产业打造成一个年产值 4,000 亿人民币的全新产业,并在 2030 年成为人工智能的全球领导者。12 月,工信部印发了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018~2020 年)》通知,把医疗影像 AI 列入重点培育和发展项目。

另一边, 国家自然科学基金也对人工智能和深度学习青睐有加 ,   即使忽略掉「基于『气』的江西道地药材枳壳人工智能鉴定机理研究」等,   只在  医学和生命科学  领域,就有 20 余项研究项目在列。

希望申请自然科学基金以求职称晋级走向人生巅峰的医生们,不妨一试。

 

部分国家自然科学基金项目  
 

 

通过国家政策和资金的扶持,做好中国医疗辅助诊断 AI 标准和算法,然后在基层得到广泛应用,似乎是个如意算盘。只是,一个广泛应用(甚至融入整个公立医疗体系)的医疗 AI,一定需要严苛的标准。

而目前,除了腾讯、百度、阿里和科大讯飞等巨头外,医疗 AI 领域更多的是雨后春笋般选择从事相对简单的医疗影像识别诊断的创业公司,在「创造标准」能力方面,可能有所缺失。

 

困难,就是用来克服的 

中国医生想拥有自己的 AI 帮手,还需要等待一段时日。在中国发展 AI 遇到的阻力,远高于国外的同行。


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