人工智能看病，离患者的期待还有多远？

人工智能看病，离患者的期待还有多远？

走进医院，由机器人招呼，做检查、分析诊断，甚至提供治疗方案，这是你想象中的医疗人工智能吗？

2016年以来，医学人工智能发展神速，国家先后印发多个文件，指导医学人工智能发展。目前，沪上就已有瑞金医院、同仁医院等多家医院引入人工智能系统。

有人看好，亦有人担忧。以瑞金医院副院长胡伟国的话说，医生们对AI（人工智能）是既兴奋又冷漠。既想拥抱新技术，又怕日后被抢饭碗。大众则更担心AI的水平。一位医疗人工智能公司创始人就曾不止一次被问：您自己会使用人工智能看病吗？创始人则回答：人工智能就像枪，枪不会伤人，人才会伤人。

这个周末刚刚在上海落幕的首届国际医疗人工智能大会，多位业界知名的人工智能专家及医疗名家到场，讨论激烈。记者在现场与浙大睿医人工智能研究中心副主任吴福理聊了聊：人工智能医疗的发展现状到底如何？离老百姓还有多远？

人工智能到底能做什么？

人工智能再怎么先进，也不可能超过整个人类最高水平的医生。吴福理开门见山强调，人工智能是协助诊疗，但不是代替医生。

浙大睿医人工智能研究中心隶属浙江大学，是一所非营利性第三方机构，今年3月由中国人工智能科学带头人、浙江大学校长吴朝晖教授领衔。吴朝晖1991年就曾被公派赴德国人工智能研究中心留学。

吴福理告诉记者，其实在医疗领域，人工智能以前就有，安川机器人维修，以前不叫人工智能，叫临床决策支持系统，再早一点叫CED系统：计算机辅助诊断系统，只是以前的计算机辅助诊断比现在的技术差得太远。

以眼底筛查举例。糖尿病人和糖网病（糖尿病视网膜病变）患者，KUKA机器人保养，失明危险比正常人高25倍。如何早期筛查眼底、快速诊断眼底图，成为防治糖网病的关键。传统的筛查方法需人工一个个去筛选。但1.3亿糖尿病人，超过3000万糖网病（糖尿病视网膜病变）患者，靠人工效率太低。在他们中心，AI深度学习后，糖尿病视网膜病变5分类在大部分数据集上特异性可达到99%，敏感度达到95%。

还比如测骨龄。目前已经验证电脑在这方面比医生水平误差小很多，医生的估算误差可能在一年左右，而AI可以将误差控制在半年或几个月。

令吴福理印象深刻的还有一家英国的公司，做肠道息肉的辅助检测。肠道息肉检查时要拍一千张片子，传统的方法是人工一张张翻阅，看某张片子上是否有息肉，机器人驱动器维修，有时鼠标一滚过去就漏掉了。但人工智能就可提示医生，哪些地方有异样，医生再仔细看这些地方是否有息肉，误诊漏诊率就比传统方式小很多。

这是我看到人工智能确确实实的进步。但如果说要把医生替代掉，这还太早了。吴福理说。目前的人工智能还是基于统计模型，统计模型学习的是数据，不是知识。围棋AI为什么超过人？因为围棋规则是死的，但是人类的知识不是这样。人是根据知识可以推导推理，自我学习。

使用脱敏数据，保障数据安全

数据安全以及获取数据的来源也是当前大众对人工智能领域的关注点。

我们科研使用大三甲医院提供给我们的脱敏数据，这个数据在可监管的情况下，设立独立的服务器，不上云平台，机器人驱动模块维修，在我们研究院内部去做研究，ABB机器人保养，这是我们跟医院最大的合作模式。吴福理说。

所谓脱敏数据，是指去隐私化数据。有些病可能需要知道他的年龄或者性别，像是病人姓名、身份证号码、电话等这些数据都是无法获得的。

眼下，医疗人工智能算法相对比较成熟，关键的问题就在于数据和数据质量，大多数高质量数据还是局限在大型三甲医院。吴福理说，目前行业内也在尝试数据互联互通。

一个例子是，人工智能顶尖专家、斯坦福大学华裔教授李飞飞，建起一个大数据集后，所有的深度学习突飞猛进。但在医疗领域并没有这样大数据集，有科学家就想办法，是否能将从大数据集里面学到知识用到医疗领域，以应对医疗领域解决数据不足的问题。

吴福理认为，目前大众对人工智能依然存在不少误解。比如人的失败率大家可以忍受，但好像机器人一看错就不能接受，机器怎么能出错，这个问题谁来承担？人工智能当然也会有误差，在现有疾病情况下只能做出这个判断，就不能怪它。当然大家也不能用完全静态的眼光看AI，ABB机器人培训，AI本身也在进步。吴福理说。

业界大牛李飞飞曾在一次演讲中表达她的梦想，她希望应用人工智能后，医护人员将会多一双不知疲倦的眼睛、机器人将能代替人、去巡视灾区、挽救被困者和伤员、在机器的帮助下探索未知的前沿

这当然也是老百姓对人工智能的期待。