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高薪工作也危险?阿尔法狗“母体”进化,半年打败顶尖眼科医生

时间:2018/08/14 21:58:11 来源: 责任编辑:

培养一名合格的医生有多难?以美国为例,在经历5-7年的医学院学习后,还要在医院进行3-7年不等的强化训练,才能医生的从业资格,更别提这期间耗费的精力与金钱,而要成为一名专家,不光要有高学历的要求,还要有长达十几二十年的经验,也难怪医生在各国都属于高收入群体。

而最近,曾经开发Alpha Go的谷歌Deepmind又开发了一款人工智能,有可能会让医生们面临“失业”,这款问世半年左右的AI,在眼科疾病诊断的准确率上,居然超过了顶尖专家的水平。

谷歌AI诊断眼病,准确率超过专家医生

据彭博社报道,谷歌旗下的人工智能业务DeepMind开发了一种通过分析医学图像来帮助诊断眼病的技术,通过早期测试显示其结果比人类医生更准确。

今年2月份,在与伦敦Moorfields眼科医院建立合作伙伴关系后,DeepMind开发出可以进行3D视网膜扫描的AI,并可以同时分析扫描结果,识别诊断50种常见的眼部疾病,包括三种最常见的眼病:青光眼,糖尿病性视网膜病变和年龄相关性黄斑变性。

8月13日发表在《自然医学》杂志上的初步研究结果显示,在进行了997例患者的测试后,DeepMind的算法优于Moorfields的8名眼科专家。

在这项测试中,医生们被分为两组,一组只能使用OCT(光学相干断层扫描)图像,另一组则有病人病史和进一步的眼睛图像。研究人员在论文中写道:AI只有5.5%的出错率,这个数据相当于那些使用了更多信息的医生们,而只用OCT扫描的医生的出错率为6.7%到13.1%。

根据Moorfields的专家Keane博士的说法,AI还可以立即分析扫描,而患者通常需要等待几天才能让专科医生检查他们的图像。

(图文无关)图片来源:视觉中国

Keane博士说,研究结果“绝对令人痛心”(对医生们来说当然了.....),但是患者们倒是可以期待一下,这种AI将在三年内在英国NHS(英国国家医疗服务体系)推出。“我们在设计这个算法时考虑到了非常具体的实际应用,”他说。

DeepMind的算法使用Moorfields提供的14884个匿名3D视网膜扫描图像进行训练,这些扫描结果都是已经被确诊患病的。为了使AI的诊断更为准确,DeepMind开发了两个神经网络——第一个神经网络分析扫描以识别患病区域,而第二个神经网络则向临床医生转诊,同时对可能的疾病类型提出建议。

据金融时报报道,DeepMind健康部门的临床主管Dominic King表示:“我们对研究结果感到非常兴奋,现在我们正在探索如何积累更多的数据,并将该技术投入临床实践中”

他还补充说道,Deepmind还与伦敦大学学院有类似的合作伙伴关系,主要分析放射治疗扫描,与帝国理工学院的合作主要分析乳房X光照片,这些研究都显示出“非常有希望的迹象”。

IBM沃森肿瘤AI存在风险

其实目前医生们还是不用为自己的未来感到担忧,因为虽然能医疗AI越来越多,但是目前,它们都还无法替代医生们的作用,而且AI也会犯技术错误,而这种错误是不可被原谅的。

最近,IBM公司用于辅助医生设计癌症治疗方案的人工智能产品沃森肿瘤(Watson for Oncology)被曝出诸多问题,包括可能开出危险和错误的癌症治疗方案。

沃森肿瘤AI的使用非常简单:只需将患者个人信息(比如病历、成像报告等)输入系统,系统便基于大量的医学研究、医学指南、临床试验等信息,推荐合适的治疗方案,供医生参考。

7月25日,美国健康医疗媒体STAT曝出,IBM公司的内部文件显示,沃森肿瘤AI问题不小:除了来自用户的抱怨,还会开出危险和错误的癌症治疗方案。

(图文无关)图片来源:摄图网

据STAT的报道,IBM在这份报告里,对沃森的批评毫不留情,要点包括:

沃森系统的训练,使用的不是真实患者的数据,而是假想患者的假想数据。

训练数据不够。幻灯片展示了八种癌症。截至报告发布当天,训练数据量最高的肺癌只有635例,而最低的卵巢癌只有106例。

训练沃森时,给假想患者推荐的治疗方案,是基于纪念斯隆-凯特琳癌症中心(Memorial Sloan Kettering Cancer Center)专家的方案,而非医疗指南或真实证据。

在对假想情形进行试验时,沃森开出了不合适且危险的治疗方案。比如,它为一个显示有可能正严重出血的肺癌患者,推荐同时使用化疗和安维汀。然而,安维汀可能引起严重的出血,不应推荐给已经出血的患者。

用来评估沃森系统和癌症专家间方案相似性的实验,可能有偏向性,使两种方案很容易相同。

值得注意的是,沃森医疗部门的日子也不好过,据外媒报道,今年5月,IBM对其沃森医疗部门进行裁员。IBM发言人Ian Colley告诉电气电子工程师学会(IEEE),只有少量沃森医疗部门工作人员被裁掉,裁员也只是部门精简的一部分。然而,被裁掉的一名工程师透露,大约有80%的员工被迫离职。“离职的都是重要技术人员,以及和客户面对面打交道的人,可不是无关紧要的行政人员。”这名工程师说。

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