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放心,程序员抢不走中国医生的饭碗……(2)

更新时间:2018-01-12   作者:请假管家

 

首先,尽管目前已经有了 AlphaGo Zero 这种不需要数据就可以进行深度学习的算法,但围棋毕竟有固定的规则。 在医疗领域的各种 AI,仍然需要大量数据作为训练素材

但《医疗机构病历管理规定( 2013 年版)》第一章第六条规定,医疗机构及其医务人员应当严格保护患者隐私,禁止以非医疗、教学、研究目的泄露患者的病历资料。因此,医疗 AI 创业公司出于商用目的的病例信息采集便可能处在违法的尴尬境地。

尽管中国医院的管理系统多年以来饱受诟病,缺乏统一病历标准、数据信息结构混乱、复制粘贴严重、临床数据难以共享、数据安全缺乏保障,然而,与医院进行科研合作,是许多医疗辅助 AI 开发者的唯一选择。

2015 年,中国的公立医院接收了 88% 的就诊患者。要从公立医院获得尽可能多的病例和图像数据,也就对医疗 AI 创业公司的行政资源提出了要求。

这些公立医院可能没想到,  即使被医生们一边使用一边吐槽  ,二十年前投入巨资建起来的电子病历和数字影像系统,在史无前例的高附加值药品和耗材应用被限制的寒冬,突然有了如此巨大的价值。

而在对岸美国,已经有部分学科开始形成规模化的病历数据库供科研使用。比如肿瘤领域,国家肿瘤研究所(NCI)和美国癌症研究协会(AACR)就建立了包含大量病历和基因特征的数据库。

 中国的医疗辅助 AI 也受到部分医生的抵触    。

中国绝大多数医院的影像和病理资料中缺少标注。与普通的图像识别不同,医学影像和病理的标注必须由专业医生来完成,才能成为算法训练的素材。然而,一位参与过图像标注的医生坦言「感觉像在给同行挖坑」。

医疗创业公司往往会选择高精尖的三甲医院作为自己的合作伙伴——患者数量多、设备先进、病案质量高、图像清晰、医师标注准确。三甲医院的医生们,并不会担心自己的饭碗被机器抢走。

但是,确实可能带给基层的同行们更多的冲击。2017 年,科大讯飞的 AI 通过了执业医师考试,考取了 456 分的成绩。在高水平医学院校的学生看来,这场考试是「稍微努力背一下就能高分通过」的,但是,中国执业医师考试通过率在 2015 年已经跌破 20%。。

擦一把汗:通过率不足 20% 的执业医师考试报名条件是医学本科学历工作一年;或者取得执业助理医师,专科工作满二年 / 中专工作满五年。

对人类的局限性有越清晰的了解,就会对人工智能有越高的期望。

 

我的饭碗呢? 

回到那个问题:

程序员会抢走基层医生的饭碗吗?不一定,中国的医生已经短缺到急诊停诊的程度。在轰轰烈烈的医改中   ,已经覆盖 5.5 亿人的   家庭医生只会拥有越来越高的地位。

程序员会抢走专科医生的饭碗吗?更不会,这些专家,很可能会一直作为机器的领路人,越早接触,反而可能越占领先机。

更何况还有耳熟能详的「特鲁多启示录」给予了医生不可替代的地位:

偶尔去治愈,常常去帮助,总是去安慰。

——不过啊,程序员抢不走医生的饭碗,只是可能会比医生挣得更多,尽管大家同样是博士呢。 


 


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