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人工智能在醫(yī)學(xué)影像中的應(yīng)用與挑戰(zhàn)

dQh4_ofweekwear ? 來(lái)源:未知 ? 作者:胡薇 ? 2018-09-12 15:47 ? 次閱讀
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8月30日-9月1日,2018中國(guó)(上海)國(guó)際人工智能展覽會(huì)暨OFweek(第二屆)國(guó)際人工智能產(chǎn)業(yè)大會(huì)在上海成功舉辦。

參加本次大會(huì)的嘉賓不僅有來(lái)自各大AI行業(yè)的標(biāo)桿型企業(yè)領(lǐng)袖,還有在工學(xué)、醫(yī)學(xué)等學(xué)術(shù)界享有盛名的專家教授前來(lái)分享學(xué)術(shù)觀點(diǎn),為來(lái)賓指點(diǎn)迷津,提供寶貴意見(jiàn)和建議。

人工智能在醫(yī)療影像領(lǐng)域的潛力有目共睹,但那些宣稱AI能戰(zhàn)勝醫(yī)生的標(biāo)語(yǔ)到底是夸大其實(shí),還是有理有據(jù)呢?人工智能醫(yī)療影像落地到底有多難?

8月31日,在本次大會(huì)分論壇—AI+醫(yī)療專場(chǎng)上,上海中醫(yī)藥大學(xué)附屬曙光醫(yī)院放射科主任,影像教研室主任詹松華為大家?guī)?lái)了主題為“醫(yī)學(xué)影像人工智能臨床的困難與挑戰(zhàn)”的精彩演講,站在醫(yī)生的角度,為人工智能走進(jìn)醫(yī)院,服務(wù)于醫(yī)療的發(fā)展方向和方案作出了分析和觀點(diǎn)分享。

以下為詹松華主任的現(xiàn)場(chǎng)演講內(nèi)容,小編僅作了不改變?cè)獾恼砗途庉嫛?/p>

其實(shí)我不研究人工智能,我是一個(gè)放射科臨床醫(yī)生。現(xiàn)在大家都覺(jué)得人工智能不得了,其實(shí)并不是。我認(rèn)為AI要應(yīng)用到醫(yī)院還差得很遠(yuǎn)很遠(yuǎn),這是一個(gè)很重要的事情。

現(xiàn)在很多人都在講,人工智能今后要替代放射科醫(yī)生,但放射科醫(yī)生做的可不是一般的事情,不論是做診斷,還是醫(yī)療咨詢都是需要非常小心謹(jǐn)慎的。我認(rèn)為AI取代放射科醫(yī)生目前是不可能的,還需要很多努力,要走很長(zhǎng)的路。所以我今天講的就是醫(yī)學(xué)影像人工智能應(yīng)用的困難與挑戰(zhàn)。

現(xiàn)在是AI投入很多,但AI想取代放射科醫(yī)生還差得遠(yuǎn)。為什么呢?有人說(shuō)醫(yī)生做不了大領(lǐng)導(dǎo),因?yàn)獒t(yī)生太講實(shí)事求是。病人在你面前,你說(shuō)他是肺癌,馬上開(kāi)刀開(kāi)出來(lái),驗(yàn)證給你看是不是肺癌,沒(méi)有一個(gè)醫(yī)生會(huì)亂說(shuō)話。當(dāng)有些媒體為了噱頭開(kāi)始亂講時(shí),我們就知道你們和我們之間的差別很大。所以我要講四個(gè)方面的問(wèn)題,提供給大家參考。

第一部分:影像醫(yī)學(xué)學(xué)科特點(diǎn)和中國(guó)現(xiàn)狀

首先要搞清楚,放射科包括兩部分,一是醫(yī)師,一是掃描技師。醫(yī)師是影像醫(yī)學(xué)和核醫(yī)學(xué)畢業(yè)的專業(yè)醫(yī)師,而技師來(lái)自影像系。醫(yī)師和技師是兩個(gè)不同的職位。我是臨床醫(yī)學(xué)系畢業(yè)的,在臨床工作過(guò),也上手術(shù)臺(tái)開(kāi)刀,但我不是做掃描的,掃描不是我做的事。所以放射科醫(yī)生做診斷是要臨床技術(shù)的,這與掃描技師的工作大不相同。

放射科醫(yī)生是醫(yī)生中的醫(yī)師,所有的外科醫(yī)生內(nèi)科醫(yī)生在手術(shù)之前都會(huì)請(qǐng)教放射科醫(yī)師。放射科醫(yī)生的工作不僅是發(fā)現(xiàn)病變,定位病變,定性診斷等等。在很多情況之下,放射科醫(yī)師都需要尋問(wèn)病人病史,不問(wèn)病史就會(huì)導(dǎo)致誤診。并且在疾病診斷時(shí)還會(huì)常常出現(xiàn)同病異影,異病同影等情況,這都是不能隨便判斷的。放射科醫(yī)生診斷最重要的一點(diǎn)就是要跟臨床相結(jié)合,一個(gè)肺結(jié)節(jié)可以是炎癥、結(jié)核,也可以是腫瘤。腫瘤才是診斷,結(jié)節(jié)并不是診斷。

第二部分:人工智能在影像醫(yī)學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用的定位問(wèn)題

人工智能在做病變測(cè)定方面比人更好,這個(gè)我也承認(rèn)。是的,我覺(jué)得應(yīng)該要這樣去做。但是更重要的是發(fā)現(xiàn)病變特點(diǎn),然后區(qū)別正常與異常,最后交由放射科醫(yī)生來(lái)做診斷,到底是炎癥還是腫瘤?不能說(shuō)發(fā)現(xiàn)一個(gè)結(jié)節(jié)就是診斷,結(jié)節(jié)只是一種癥狀。從癥狀走向診斷需要人力過(guò)程,需要經(jīng)驗(yàn)去判斷。

并且發(fā)現(xiàn)肺結(jié)節(jié)在醫(yī)療上是最簡(jiǎn)單的一種。為什么呢,因?yàn)榉谓Y(jié)節(jié)的密度和肺泡的密度差別六百以上,很容易就被發(fā)現(xiàn)。這可能是計(jì)算機(jī)最容易做的事情。但是換到胰腺、肝臟就并非那么容易了?同時(shí)結(jié)節(jié)還有很多種,如甲狀腺結(jié)節(jié)、乳腺結(jié)節(jié)等等,所以說(shuō)還差得遠(yuǎn)。

臨床很復(fù)雜,不要認(rèn)為僅僅發(fā)現(xiàn)了肺結(jié)節(jié)就可以代替放射科醫(yī)生。打個(gè)比方,1245*1245幾乎沒(méi)有人能立馬給出答案,但是計(jì)算器在0.001秒內(nèi)就能出答案,難道說(shuō)人不如計(jì)算器嗎?在某一個(gè)方面的功能例如記憶能力,當(dāng)然計(jì)算機(jī)強(qiáng)于人們。但某一方面的優(yōu)勢(shì)并不能代表能夠整個(gè)代替放射科醫(yī)生。因?yàn)榉派淇漆t(yī)生是一個(gè)整體的,是靠所有的信息來(lái)判斷的有機(jī)體,在某一方面功能很強(qiáng)大的機(jī)器只能說(shuō)幫助醫(yī)生去做。

并且在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,是沒(méi)有終極目標(biāo)沒(méi)有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的。并不是說(shuō)病治好了醫(yī)生才是有功勞的,無(wú)論治療結(jié)果好壞,醫(yī)生都是盡力的,這是不同于數(shù)學(xué)求解的概念。同時(shí)疾病的可能性也是復(fù)雜多變的,不是1+1=2那種既定不變的理論,醫(yī)學(xué)是一種可能性的藝術(shù)。這是一種可能性的問(wèn)題,而不是絕對(duì)的事情。例如闌尾炎,通常說(shuō)半小時(shí)就解決了,但這也是不一定的。我實(shí)習(xí)的時(shí)候曾遇到主任上去開(kāi)了三個(gè)小時(shí)沒(méi)退下來(lái)。工科常說(shuō)沒(méi)有做不到,只有想不到,在醫(yī)學(xué)是完全不一樣的。

人工智能在發(fā)現(xiàn)病變方面肯定是大有作為的,但是代替醫(yī)生來(lái)處理,很難。

第三部分:人工智能醫(yī)療的發(fā)展建議

我是醫(yī)生,在人工智能方面我是不懂的,但決定人工智能機(jī)器能否應(yīng)用到醫(yī)院,我就是評(píng)判者。

所以你們要搞清楚臨床需求是什么?要搞清楚醫(yī)生需要解決什么問(wèn)題。在此我講一個(gè)例子,如果人工智能機(jī)器發(fā)現(xiàn)了三毫米的結(jié)節(jié),而我沒(méi)發(fā)現(xiàn),你們是不是覺(jué)得AI比人強(qiáng)。這時(shí)我就要反問(wèn)一句了,發(fā)現(xiàn)一個(gè)兩三毫米的結(jié)節(jié)有意義嗎?沒(méi)有意義并且還麻煩,因?yàn)檫@反而會(huì)影響病人的情緒和心態(tài)。并且所有的放射科醫(yī)生都會(huì)告訴你,3毫米結(jié)節(jié)不用處理。因?yàn)榫退闶悄[瘤,不論是三毫米還是八毫米,手術(shù)愈后都是一模一樣的。

第二就是解決假陰性問(wèn)題,這個(gè)很重要。我認(rèn)為假陰性一定要被消滅掉。有的AI公司跟我講,他的診斷率很高,能達(dá)到95%,然后我問(wèn)他還有5%怎么辦,他說(shuō)你們醫(yī)生核對(duì)一下就好了。我說(shuō)那這一百個(gè)片子我都要從頭看到尾了,這樣你們?nèi)斯ぶ悄軒臀腋闪耸裁??然后他說(shuō)可以提高到1%以下的漏診率,難道你們醫(yī)生診斷1%的漏診都沒(méi)有嗎?我說(shuō)沒(méi)有的。為什么?我講個(gè)比方,如果醫(yī)院一天要做800個(gè)CT,1%的漏診率就是一天八個(gè)漏診,一個(gè)月要多少?幾百個(gè)?如果一個(gè)月有一百多個(gè)病人來(lái)跟醫(yī)院吵,醫(yī)院就不用開(kāi)了。所以95%準(zhǔn)確率是絕對(duì)不行的,99%都不行。

所以我認(rèn)為假陰性很重要,要解決掉假陰性問(wèn)題。人工智能說(shuō)陰性就是陰性,那么對(duì)醫(yī)生來(lái)講才是省時(shí)省力的。而不是說(shuō)存在5%的漏診需要醫(yī)生將所有片子都重審一遍。當(dāng)然如果人工智能發(fā)現(xiàn)是病變,醫(yī)生拿過(guò)來(lái)重看是應(yīng)該的。

還有不要總是在結(jié)節(jié)這個(gè)問(wèn)題上研究,要搞點(diǎn)別的。比如說(shuō)放射科其他比較簡(jiǎn)單的問(wèn)題:骨折,胸水等?,F(xiàn)在搞肺結(jié)節(jié)軟件有太多了,還沒(méi)有多大用。其實(shí)最簡(jiǎn)單的事情,就是去幫助醫(yī)生。首先你要到醫(yī)院中去,去臨床看看,醫(yī)生到底需要什么樣的幫助。AI軟件要提供方便,提高效率,方便醫(yī)生更加全面地探討病變,并指出醫(yī)生可能會(huì)忽略的點(diǎn)。AI技術(shù),用戶是我們,但消費(fèi)者是病人,這個(gè)跟一般的消費(fèi)關(guān)系不一樣,醫(yī)生病人兩者都要兼顧。

另外,醫(yī)學(xué)還有一個(gè)倫理、人文關(guān)懷等其他各方面的問(wèn)題。我打個(gè)比方,醫(yī)學(xué)是服務(wù)性行業(yè),服務(wù)于大眾的健康。隨著高科技的發(fā)展,種田的農(nóng)民會(huì)越來(lái)越少,但餐飲服務(wù)業(yè)卻不會(huì)少,只會(huì)越來(lái)越多。這個(gè)概念要搞清楚。類似的,你們制造出的人工智能機(jī)器能夠在醫(yī)院中完成掃描做圖的工作,可能這方面的人力會(huì)逐漸被替代,但醫(yī)生是很難被替代的。因?yàn)獒t(yī)生是個(gè)人,很多的時(shí)候是要跟病人打交道的,這是有關(guān)人文的事情,是機(jī)器無(wú)法完成的。

第四部分:人工智能醫(yī)療的發(fā)展方向

當(dāng)然人工智能是有用武之地的,機(jī)器可以做到發(fā)現(xiàn)病變,但現(xiàn)在人工智能醫(yī)療的發(fā)展方向應(yīng)該是幫助醫(yī)生,減少醫(yī)生的負(fù)擔(dān),而不是說(shuō)要代替醫(yī)生。你要幫助醫(yī)生的時(shí)候,醫(yī)生視你們是朋友。當(dāng)你說(shuō)要代替醫(yī)生的時(shí)候,醫(yī)生就把你當(dāng)成敵人了。

我認(rèn)為在更好地顯示病變,減少漏診方面,AI是大有用武之地的。但要知道分析病變性質(zhì)和醫(yī)生的診斷之間還有很大的距離要走。一個(gè)肺結(jié)節(jié)的CT值是多少?邊緣是怎么樣的?立體形態(tài)是什么樣子?所有這些信息機(jī)器很容易獲取,然后告訴醫(yī)生,醫(yī)生根據(jù)這些信息來(lái)判斷到底是癌癥還是結(jié)核。所有診斷都需要醫(yī)生來(lái)做,而AI能做的是發(fā)現(xiàn)征象。

并且轉(zhuǎn)變大眾的觀念需要時(shí)間,科學(xué)的問(wèn)題不能超越事實(shí),特別是醫(yī)學(xué)。醫(yī)生最不待見(jiàn)的就是浮夸宣傳,因?yàn)獒t(yī)生從來(lái)不會(huì)亂講,務(wù)實(shí)和努力才是基礎(chǔ)。

最后我講一下題外話,好多宣傳里面講到AI是來(lái)解決看病貴看病難問(wèn)題,這個(gè)我覺(jué)得不太合適。為什么呢?難道現(xiàn)在貴了嗎?難了嗎?你去美國(guó)、歐洲,英國(guó)等國(guó)外看病才是又難又貴。我近期看到一篇推文,說(shuō)國(guó)外一個(gè)人去看痔瘡,折騰了一個(gè)禮拜自己好了,醫(yī)生也沒(méi)看。還有個(gè)人看病,花了1萬(wàn)多美金,但是醫(yī)生啥都沒(méi)干。在國(guó)內(nèi)看病實(shí)際上是很容易了,你現(xiàn)在到曙光醫(yī)院去掛號(hào)還可以掛到。你在美國(guó)試試看,根本不可能的事情。

任何一件商品,或者服務(wù),如果貴了就說(shuō)明有利潤(rùn)。價(jià)格高和價(jià)格貴是兩個(gè)不同的概念,貴就是有利潤(rùn),難就證明有市場(chǎng),買不到就有市場(chǎng)。所以看病難看病貴這事情本來(lái)就不存在,是一個(gè)偽命題。所以不要奢望用AI去解決看病貴看病難的問(wèn)題。

其次發(fā)展AI方向是對(duì)的,但需要更多的科研投入,需要將醫(yī)師和工程師很好地整合起來(lái)。有些公司說(shuō)投資50萬(wàn)去做AI,我覺(jué)得這是沒(méi)用的,50萬(wàn)能干什么?我說(shuō)你請(qǐng)我試試看。年薪?jīng)]有100萬(wàn),是不可能的事情,醫(yī)生很貴的,國(guó)外的醫(yī)生也是一樣的。要想做好AI+醫(yī)療,就必須要請(qǐng)醫(yī)生,然后與患者打交道的事情就得交給醫(yī)生,因?yàn)槟銢](méi)有能力處理這個(gè)問(wèn)題。很多的時(shí)候病人是需要安慰?jī)A聽(tīng)照顧的,這些都是人文,所以不要想著能代替醫(yī)生。

在當(dāng)今這個(gè)時(shí)代背景之下,與人打交道的職業(yè)一定會(huì)越來(lái)越興旺。我們醫(yī)生是與人打交道的,所以我放心,醫(yī)生不可能失業(yè),AI也不可能代替醫(yī)生。我今天講的內(nèi)容就是這些,可能不一定都對(duì),不好意思,講得不對(duì)的請(qǐng)指正,謝謝。

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原文標(biāo)題:醫(yī)學(xué)教授詹松華:醫(yī)學(xué)影像人工智能應(yīng)用的困難與挑戰(zhàn)

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    目前人工智能在繪畫(huà)對(duì)話等大模型領(lǐng)域應(yīng)用廣闊,ai4s也是方興未艾。但是如何有效利用ai4s工具助力科研是個(gè)需要研究的課題,本書(shū)對(duì)ai4s基本原理和原則,方法進(jìn)行描訴,有利于總結(jié)經(jīng)驗(yàn),擬按照要求準(zhǔn)備相關(guān)體會(huì)材料??茨芊裼兄谌腴T和提高ss
    發(fā)表于 09-09 15:36

    名單公布!【書(shū)籍評(píng)測(cè)活動(dòng)NO.44】AI for Science:人工智能驅(qū)動(dòng)科學(xué)創(chuàng)新

    材料基因組工程的推動(dòng)下,人工智能如何與材料科學(xué)結(jié)合,加快傳統(tǒng)材料和新型材料的開(kāi)發(fā)過(guò)程。 第4章介紹了人工智能在加快藥物研發(fā)、輔助基因研究方面及在合成生物學(xué)的普遍應(yīng)用。 第5章介紹了人工智能
    發(fā)表于 09-09 13:54

    報(bào)名開(kāi)啟!深圳(國(guó)際)通用人工智能大會(huì)將啟幕,國(guó)內(nèi)外大咖齊聚話AI

    ,得到了華為、騰訊、優(yōu)必選、煤科工、中國(guó)聯(lián)通、云天勵(lì)飛、考拉悠然、智航、力維智聯(lián)等國(guó)內(nèi)人工智能企業(yè)的深度參與和大力支持。 報(bào)名后即可到現(xiàn)場(chǎng)領(lǐng)取禮品,總計(jì)5000份,先到先選! 點(diǎn)擊報(bào)名:https://bbs.elecfans.com/jishu_2447254_1
    發(fā)表于 08-22 15:00

    FPGA在人工智能的應(yīng)用有哪些?

    FPGA(現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列)在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用非常廣泛,主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面: 一、深度學(xué)習(xí)加速 訓(xùn)練和推理過(guò)程加速:FPGA可以用來(lái)加速深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練和推理過(guò)程。由于其高并行性和低延遲特性
    發(fā)表于 07-29 17:05