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医学教授詹松华:医学影像人工智能临床任重道远,AI想取代医生很难

导读: AI+医疗专场上,上海中医药大学附属曙光医院放射科主任,影像教研室主任詹松华主任以“医学影像人工智能临床的困难与挑战”为主题,深入探讨了现如今AI技术应用到医疗的难点痛点,并为AI人士提出了发展方向和建议。

8月30日-9月1日,由中国高科技行业门户OFweek维科网、高科会主办的“2018中国(上海)国际人工智能展览会暨OFweek(第二届)国际人工智能产业大会”在上海成功举办。

在第二天的分论坛—AI+医疗专场上,上海中医药大学附属曙光医院放射科主任,影像教研室主任詹松华主任以“医学影像人工智能临床的困难与挑战”为主题,深入探讨了现如今AI技术应用到医疗的难点痛点,并为AI人士提出了发展方向和建议。

影像医学的学科特点和中国现状

在演讲之前,詹松华主任便表示,人工智能想取代放射科医师,目前还差得很远。

紧接着,詹松华主任介绍说,放射科由两个部分组成,一部分是属于影像医学与核医学的医师,一部分是属于影像技术学的技师检验科,两者大不相同。影像诊断,需要临床知识资料和经验,综合分析才可能做出正确的诊断。这就要求放射科医师必须是临床医学的深造者,是医师中的医师。但如今,放射诊断医师的性质常常被曲解,价值被低估。实际上放射科医师的工作远不止是发现病变定位、定性病变,诊断、制定治疗方案、治疗和MDT也是其职责的一部分。

詹松华主任强调,肺结节只是症状,而不是诊断。现在的AI对图像的分析也许很到位,但放射影像诊断单靠影像定性判断,误差会很大,因此AI对放射影像进行判断时,便会出现很多误读情况。

人工智能在影像医学领域应用的定位问题

针对人工智能能干什么的问题上,詹松华主任给出的答案是:Detection(病变测定),和Characterization(性质鉴定)。詹松华主任认为,辅助医生,发现病变,区别正常与异常,可能是AI的第一步任务。虽然人工智能在发现病变方面大有可为,但想代替医生来诊断和处理,很难。

在这里詹松华主任举了计算器与人的例子,计算器的出现代替了算盘,却不能代替会计,他进行了生动形象的论证:发现肺结节对于计算机来说是件简单的事情,但在放射科存在更加复杂更加困难的病症,并且人的正常和异常的界限是模糊的,影像诊断是一门“可能性”的艺术,单靠既定的规则和目标是不能解决问题的。

促进人工智能发展的务实建议

人工智能在影像医学领域的发展是艰难的,为了促进人工智能更好地应用于医疗,詹松华主任提出了五点建议。

首先AI人士需要倾听临床的声音,了解医生切实的需要,而不是一味追求花哨的功能;其次解决假阴性率是关键,提高AI机器判断的确定性,从而为医生省时节力;同时如何做到更加专业也很重要,不能停滞在结节一个问题上,医学还有很多其他问题需要专研攻克;发挥AI效能,切实地帮助医生,使得医生的诊断更高效更全面;最后要正视困难,不能急功近利,夸大其词。

人工智能医疗发展方向

詹松华主任肯定了人工智能在发现病变方面的优势和能力,但他认为:“人工智能医疗的发展方向不应是取代医生而是帮助医生。”因为从分析病变性质到诊断之间还有很远的距离要走。而转变大众的看病观念需要时间,科学的问题不能超越事实,特别在医学方面,不能浮夸宣传,务实和努力才是基础。詹松华主任认为交互、倾听、安慰、照护,都是人文问题,在这方面医生是不可或缺的,有情有义、有挑战、有温度,才是临床医学。

随后詹松华主任就人工智能是否将能解决看病难看病贵的问题发表了自己的观点,他认为这本身就是一个伪命题,相比于国外,我国看病要简单得多便宜得多,价格高和价格贵是两个完全不同的概念,不要指望着AI能解决看病贵看病难的问题。

最后詹松华主任表示,发展AI+医疗是正确的方向,但仍需要加大科研投入,需要将医师与工程师很好地整合起来,才能有所成就。在这个时代背景下,与人打交道的职业只会越来越兴旺,因此医生不可能被人工智能取代。

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