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AI医疗目前首要任务是解决医疗难题,而不是鼓吹噱头

导读: 医疗问题一直以来作为社会上最主要关注的话题,无论是国内还是国外,无不都在为各种疾病和医疗难题投入大量的研究,虽然有突破,但收效甚微。

医疗问题一直以来作为社会上最主要关注的话题,无论是国内还是国外,无不都在为各种疾病和医疗难题投入大量的研究,虽然有突破,但收效甚微。尤其是在国内,医疗环境的极具恶劣,诸如城乡医疗资源分配不平衡、医护人员严重缺失、专业水平的极具差距,在加上急速增长的老龄化,相比起来其医疗的研究速度远远落后于问题发生的速度。如果有一种能够快速解决这些问题的解决方案,势必会成为社会、政府大力推崇和投入精力、财力进行深入研究的对象。

AI医疗目前首要任务是解决医疗难题,而不是鼓吹噱头

近些年来AI的急速发展为社会带来的进步,在各行各业创造的价值和带来的便利大家是有目共睹的,尤其是在AI赋能医疗上面,的的确确从一定层面上解决了医疗条件不足、专业水平差异化带来危害的诟病。诸如百度的“百度医疗大脑”通过海量医疗数据、专业文献的采集与分析进行人工智能化的产品设计,模拟医生问诊流程,与用户多轮交流,依据用户的症状,提出可能出现问题,反复验证,给出最终建议,并且在其过程中还可以收集、汇总、分类、整理病人的症状描述,提醒医生更多可能性,辅助基层医生完成问诊。从一定层面上解决了基础的医疗资源不足和减少误诊、误判的几率。

AI目前还处于初级阶段,在众多的技术上面仍然是不成熟,AI的潜力到底有多大、在赋能各行业中的能量到底能够发挥到何种程度仍旧在探索之中,AI+医疗既然是作为解决民众切身身体健康的重要物质,以现阶段的AI环境和条件来说,更应该把精力投入到如何提升和解决当下医疗所遇到的难题和研究上,而非用在至少以目前条件来看不太可能的噱头上。

10月22日,国内最大的直播平台YY董事长李学凌在朋友圈晒出植入体内芯片的照片,一时间引起社会的广泛关注,并且迅速成为热搜话题。李学军在朋友圈中的原话是这样讲到的:“今天在第一次在身体里植入一个芯片(早期版本)。相信这是里程碑的一天,未来会有越来越多的人在自己的身体里植入芯片,以便于更好的了解自己。”

AI医疗目前首要任务是解决医疗难题,而不是鼓吹噱头

该朋友圈成为热搜,尽管在之后YY方面在官方微博中回应此事是表示莫名其妙就躺上了热搜,并且做出了相关的解释,称只是一个小小的尝试,该产品只是一个探测器。但依旧阻挡不了话题的发酵,遭到很多的网友的排斥,有网友认为:“这种做法在当前的技术条件下仍不现实。道理很简单,一方面虽然芯片植入已经有人在做了,但是这种芯片的成本很昂贵,普通用户或者说普通患者想要借此来治疗,背后的经济负担很重。这种芯片还会使用一些重金属作为介质,会对人体体液进行检测分析,这也会带来一定的影响,对于人体安全来说,如何保证体内芯片安全也是个很关键的事情”。

其实在我看来,对于此事真正的焦点并不在于李学凌发布的朋友圈和微博回应上,而是在于该话题的主题上,对于人体植入智能芯片,我们只在科幻电影中看到过,同时也知道其实现起来的技术难度,如果在现实当中真正的出现人体植入智能芯片,从大了说这在人类的进步和人类发展史上都是具有重要意义的。

但是仅从目前的AI环境和技术来看,真正的实现人体植入智能芯片还并不成熟,尤其是用在医疗上面进行疾病的检测,依旧存在目前很多无法解决的难题。

其一、高昂的成本普通人无法承担;其实对于刚刚网友认为的一样,当前的技术条件实现并不现实,主要原因就目前来说,如果想通过植入芯片来进行治疗,这势必会在本就高昂的医疗费用上面在增加一笔芯片的治疗费用,而芯片的成本本来就相对很昂贵,对于普通人来说这种经济负担是很难承受的。

其二、芯片再体内侵害身体如何解决;其实这也是最关键、最难解决的问题,以目前的AI技术来说实现芯片植入体内并非难事,此前Epicenter这家公司在手掌植入NFC芯片,实现完成购物支付,开门以及刷卡等能力,但是对于应用到医疗诊断上如何保证芯片长时间在体内不侵害身体才是关键。

就目前美国的Eversense公司发布了一款真正可植入皮下的可持续血糖监控(CGM)芯片来看,其采用的是荧光方法进行血糖监测,简单来说,就是在植入体内的微传感器上,用来与组织间液接触的部分不再是电极探针,而是一种对葡萄糖浓度敏感的荧光高分子聚合物(具体材料并未公开),笔者在查阅了相关资料之后虽然没有找到确切的关于荧光高分子聚合物的组成成分,但是零零散散找到的资料隐约都表明这拥有化学物质的成分,而荧光化合物在一定的意义上是具有毒副作用的,如果长时间用在体内,对身体势必会起到侵害作用。

另一方面,以目前成功实现植入体内芯片的案例来看,其芯片的生命周期也非常的短,尽管Eversense声称其产品可以稳定3个月,但间隔3个月就做一次植入手术,这对于人的精神及身体伤害也是一次挑战。

其实,就目前的环境来看,应该把更多的AI医疗应用到提升医疗研究和解决医疗难题的基础问题上面,诸如在第二届图像计算与数字医学国际研讨会(ISICDM 2018)上,商汤科技智慧医疗首席科学家Dimitris Metaxas教授认为:“AI研究方向应该从医生实际临床需求中来”,真正切实的解决当下医疗面临的困难和困境。

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