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  一邊是醫(yī)療人工智能技術(shù)（AI）的加速研發(fā)和應(yīng)用，幾場“友誼賽"下來，人類醫(yī)生竟然還落了下風(fēng)；一邊是患者對診療手段和效果越來越高的期待與要求，醫(yī)生執(zhí)業(yè)壓力巨大。雙重擠壓下，技術(shù)流會不會成為解決醫(yī)學(xué)難題的唯一答案，醫(yī)生是否用武之地越來越少？近日在京召開的2019華北地區(qū)皮膚科學(xué)術(shù)年會上，海軍軍醫(yī)大學(xué)長海醫(yī)院皮膚科顧軍教授從本學(xué)科角度分析了醫(yī)生該何去何從——

  進程飛快——

  19省份布局人工智能

  觀看一周關(guān)于貓的視頻，谷歌的AI機器就學(xué)會了識別貓臉；AI識別人類唇語，成績完勝真人……近年來，我們看到關(guān)于AI的進展越來越多，與醫(yī)療領(lǐng)域相關(guān)度最高的，就是圖像識別。而縱觀上述圖像識別的例子，其難度已遠超讀CT片。因此，幾乎可以肯定，AI在醫(yī)療領(lǐng)域最早應(yīng)用的會是影像學(xué)科。

  今年年初，上海交通大學(xué)人工智能研究院聯(lián)合上海市衛(wèi)生和健康發(fā)展研究中心、上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院發(fā)布的《人工智能醫(yī)療白皮書》顯示，全國19個省市已發(fā)布人工智能規(guī)劃，AI醫(yī)學(xué)影像成為中國人工智能醫(yī)療最成熟的領(lǐng)域。該白皮書進一步指出，人工智能已引起世界各國和社會各層的重視。世界主要國家紛紛開始對人工智能進行國家戰(zhàn)略層面的布局，并且非常重視人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的發(fā)展。

  就目前的情況來看，人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用主要有五大方向。除了醫(yī)學(xué)影像，還包括輔助診斷、藥物研發(fā)、健康管理、疾病預(yù)測等。就全球研發(fā)趨勢來看，國外以AI藥物研發(fā)為主，我國則借助醫(yī)療影像大數(shù)據(jù)及圖像識別技術(shù)的發(fā)展優(yōu)勢，以AI醫(yī)學(xué)影像為主。從我國AI醫(yī)學(xué)影像行業(yè)的落地情況來看，產(chǎn)品主要應(yīng)用在疾病篩查方面，以腫瘤和慢病領(lǐng)域為主。一項對2018年營收突出的AI醫(yī)學(xué)影像公司的應(yīng)用場景和數(shù)據(jù)資源的分析發(fā)現(xiàn)，大部分公司都與醫(yī)院展開廣泛合作，并且在肺結(jié)節(jié)、眼底、乳腺癌、宮頸癌方面已有較為成熟的產(chǎn)品。這意味著，我們的醫(yī)生在工作中與AI共處，已經(jīng)開始落地并將越來越快、越來越多。醫(yī)療行業(yè)的AI時代，已經(jīng)加速向我們走來。

  來勢兇猛——

  AI接連戰(zhàn)勝人類醫(yī)生

  AI時代會是什么樣子，這不是一個可以簡單回答的問題。事實上，人工智能是個復(fù)雜概念，根據(jù)程度、能力不同，可分為三類：一類是弱人工智能（Artificial Narrow Intelligence，ANI），指擅長于某一方面的人工智能，比如大名鼎鼎的阿爾法狗；往上是強人工智能（Artificial General Intelligence，AGI），指在各方面相當(dāng)于人類；再升級就是超人工智能（Artificial Super Intelligence，ASI），將在各方面都比人類強。后兩類現(xiàn)在還不存在，目前的人工智能都還屬于弱人工智能。具體到醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，弱人工智能目前在診斷硬件、數(shù)據(jù)采集、輔助診斷、監(jiān)測反饋、教學(xué)培訓(xùn)、精準醫(yī)療等方面有所嘗試。

  即便如此，效果依然驚人。例如，2017年，《自然》雜志就報道了這樣一場令人印象深刻的比賽。比賽的一方是由18個醫(yī)生在線助理存儲庫和斯坦福大學(xué)醫(yī)藥中心提供了129450張涵蓋2023種皮膚疾病臨床圖片，完成深度學(xué)習(xí)的AI；另一方是21名資深皮膚科醫(yī)生。雙方分別比試了區(qū)分鱗狀上皮細胞癌和良性脂溢性角化病，以及區(qū)分惡性黑素瘤和良性痣。結(jié)果，AI正確識別良性病變和惡性病變的綜合靈敏度達到91%，與21名醫(yī)生水平相當(dāng)甚至更優(yōu)。

  去年11月，《JAMA》也報道了AI在糖尿病視網(wǎng)膜病變上的進展：谷歌公司、美國和印度多家研究機構(gòu)參與，歷時8個月，由54名美國的眼科專家和高級住院醫(yī)師，對將近13萬張視網(wǎng)膜照片進行分類和分級，讓AI學(xué)會自動檢測糖尿病視網(wǎng)膜病變和視網(wǎng)膜黃斑水腫，最終在靈敏度與特異性方面均有不俗的表現(xiàn)。

  在神經(jīng)外科領(lǐng)域，通過過萬張圖片訓(xùn)練，AI可實現(xiàn)在腦瘤術(shù)中的快速診斷，在病變樣本中，區(qū)分膠質(zhì)瘤和非膠質(zhì)瘤的準確率達90%；在骨科，倫敦帝國理工學(xué)院嘗試用AI對神經(jīng)假體進行精確控制，將此前85%的精確度提升到97%……

  在國內(nèi)，中山大學(xué)利用AI識別先天性白內(nèi)障研究已進入臨床試驗階段。利用410張各種程度的先天性白內(nèi)障圖片和476張正常圖片訓(xùn)練，AI可以做到即使識別質(zhì)量不高的網(wǎng)絡(luò)圖片，也能達到92.45%的準確率。

  去年4月，北京友誼醫(yī)院推出了自己一手“喂"大的AI——甲狀腺結(jié)節(jié)超聲圖像診斷AI，并跟包括北京協(xié)和醫(yī)院、北京大學(xué)第三醫(yī)院、北京腫瘤醫(yī)院、解放軍總醫(yī)院在內(nèi)的7家 三甲醫(yī)院組團來戰(zhàn)的影像醫(yī)生PK一場。結(jié)果，在第一部分答題過程中，準確率排名前25名的醫(yī)生，平均耗時約1000秒，而AI僅耗時192秒；該AI正確率為68%，而初級醫(yī)師正確率為60.8%，中級醫(yī)師為62.4%，高級醫(yī)師為66%。在第二部分答題中，AI準確率達76%，僅有5名醫(yī)生得分超過了它。

  用腦走心——

  醫(yī)學(xué)不只是技術(shù)流

  基于現(xiàn)在的發(fā)展態(tài)勢已經(jīng)可以看出，在客觀數(shù)據(jù)收集和分析上，人工智能的速度和能力遠超人類。所以，讀片、出報告、檢查檢驗類別的醫(yī)學(xué)操作，應(yīng)該是人工智能的優(yōu)勢。但這是否意味著，人工智能的發(fā)展，最終將替代我們醫(yī)生？我覺得絕無可能。因為，我們的服務(wù)對象是人。

  首先，人的病情是復(fù)雜的，根據(jù)圖像識別做輔助診斷，人工智能有優(yōu)勢。但在主觀綜合分析能力方面，特別是在復(fù)雜的個體化治療方面，人工智能短期內(nèi)無法達到醫(yī)生的水準。

  其次，大數(shù)據(jù)不解決個體問題。醫(yī)學(xué)行走在生理、心理和小概率事件以及個體差異的夾縫中，這才是醫(yī)學(xué)之難，而這樣的工作，機器不會比人做得更好。

  最重要的是，醫(yī)生是個復(fù)雜而艱難的職業(yè)，既要完成生理治療，又要做出心理治療。對很多患者來說，最治愈的處方常常是關(guān)愛和希望。而給予患者人文關(guān)懷，只有醫(yī)生能做。醫(yī)學(xué)技術(shù)的發(fā)展并不是讓治療主體變成冷冰冰的機器，而更應(yīng)該是在機器的幫助下，醫(yī)生節(jié)約了大量時間，有更多的精力投入患者的人文關(guān)懷中去。

  近日，外媒報道的一個典型案例印證了這一點：美國加州一名79歲患者因肺衰竭被送進ICU后，一個“機器醫(yī)生"通知家屬患者病情過重即將離世。家屬表示，這種冷冰冰的告知方式讓他們難以接受，他們希望沒有其他人會得到同樣的待遇。這也為機器人的應(yīng)用給出了警示。

  不戰(zhàn)不降——

  積極學(xué)習(xí)為我所用

  基于上述分析，AI時代，我們醫(yī)生特別是皮膚科醫(yī)生，該做些什么？我認為既不該妄自菲薄，也不可傲慢排斥。

  首先，要明白AI只能幫助我們，但不能取代我們。當(dāng)AI增加了一個輔助診斷或治療技術(shù)，我們就更要提高診斷及治療水平，在AI能力不及的領(lǐng)域發(fā)揮主觀能動性。如診治一些不典型的常見病、神經(jīng)精神性皮膚病，給予需要心理治療和安慰的患者更多溫暖等。

  同時，在AI時代，皮膚科獲益明顯，我們要做的也更多了。比如，積極學(xué)習(xí)、研發(fā)、應(yīng)用AI產(chǎn)品等。

  此外，我國當(dāng)前醫(yī)療資源分布極不平衡、醫(yī)療水平參差不齊，縣級醫(yī)院及鄉(xiāng)村醫(yī)療需要真正的幫帶。如果能夠?qū)⒏咚结t(yī)生專家的診療技術(shù)盡可能AI化，將為患者享受優(yōu)質(zhì)、均等化的醫(yī)療，最終實現(xiàn)健康中國助力良多。（記者崔芳整理）