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智能医疗影像诊断系统“现实很骨感”

导读: 动辄可以听到“AI取代医生”“AI的准确率超过医生”的言论,同时“理想很美好,现实很骨感”的感慨频频传来,理想的豪言壮语随处可见,那现实是什么呢?

实际效果:帮医生做科研或提高诊断效率

智能影像诊断系统准确率在95%以上,超过人类医生的消息屡见不鲜,但其应用情况怎样呢?

刘再毅曾表示,许多AI公司在训练其智能系统时没有甄别错误信息,导致真正投入临床时,准确率只有50%,“这就没有任何价值。”

梁恩铨称,“若想用AI提升诊断率,目前为止还有很大差距。”他表示,AI诊断结果是个概率的问题,只要不能达到100%的准确率,公司难以为那1%负责。除此之外,很多公司在肺结节诊断上做得很好,但对于一些癌症亚型,医生本身就很难判断,遑论AI了。“总体来说,真正深入临床流程的AI很少,现阶段,AI公司大都在帮医生做科研或在提高诊断效率方面尝试。”

将顶级专家的诊断能力固化下来,提供给基层医院,是许多智能影像公司勾勒的美好蓝图。科大讯飞智慧医疗事业部总经理陶晓东曾说道,智能影像诊断系统,对三甲医院的顶级医生是锦上添花的事;而基层放射科医生,每天只看四个片子,经验比较少,这就是雪中送炭的事。杭州认知科技副总经理王泰峰称,IBM Watson能提升基层医生的决策效率。

但实践起来同样遇到尴尬。人工智能是基于云计算的,数据放在云端,基层医院的信息化程度不够,没有大数据,怎么用人工智能?除此之外,大多数医院使用的是局域网系统,没法连接外网,数据也无法走上云端。

怎样说服医院同意把数据放在云端,也是一个棘手的问题。“如何充分保证数据隐私,这是很难突破的地方。”梁恩铨告诉记者,“但相对于其他数据,影像数据含有的隐私信息较少,还是比较好沟通的。”

智能影像:风口已至,还是初露端倪?

有人说,投资人判断的不是行业趋势,而是时间点,判断机会在哪个时间点才是关键。如今,AI+医疗影像被认为是率先实现商业化落地的领域,这意味着风口已至,还是初露端倪?

刘再毅告诉记者,“如果真正去做医学影像研究,会发现其中的陷阱、难度很多。我觉得这里面更多是做学术研究,真正落地到临床上是很难的,路还有很长。”上海市儿童医院影像科主任杨秀军表示,“有的智能诊断产品针对某一种病,比如开发出一种软件能更简便、更快捷地诊断皮肤癌,但绝大多数的病变不是那么简单的。”

梁恩铨认为,绝大多数智能诊断产品没有Follow临床工作流程,拿肺结节诊断来说,仅诊断出肺结节没有问题,不能确定是否有其他疾病,而误诊或漏诊的后果是非常严重的。

飞利浦大中华区临床科学部高级总监周振宇对此深以为然。此前,他出席记者承办的CCF-GAIR大会上曾表示,“我今天来到这个会场,想看到更多人工智能在医学方面的应用,但是我们看到还是和十几年前一样的,我们得到的结果还是停留在纯粹数据驱动的结果上,100个肺结节找到多少百分比,这对于临床知识来说没有太大的价值。”他说道,“另外,从疾病和脏器来看,目前还是仅限于皮肤病、肺结节等相对容易做的器官。更多的人类疾病,中国人比较重要的肝脏、肾脏、乳腺等方面,其实各个厂家的涉足点都是比较缓慢的。”

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