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人工智能加剧医疗服务的不平等?

2019年09月19日 18:15来源:未知手机版

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以人工智能为主导的医疗手段能使医疗民主化,但有人也开始担心人工智能会加剧不平等。

1、“AI将成为你的医生”“未来的医生可能不再是人类”“AI在临床测试中打败了人类医生”。你要是看了这些标题就误以为人工智能不久将会取代医生,也是情有可原的。但专家说,二者合作的可能性更大。病人们很快就会发现,他们的命运将由人类医生和其AI助手共同掌握。

医学界对人工智能并不乏乐观之见,但也有许多人持谨慎态度。许多以人工智能为题的炒作,都尚未在临床应用中实现。关于人工智能将如何产生最巨大的影响,人们各持己见。没人知道,人工智能是否可以改善病人的生活水平,抑或只是成为硅谷公司、医疗机构和保险公司提高利润的手段。

哈佛医学院生物医学信息学研究员艾萨克?科恩(Isaac Kohane)表示:“其实患者们都希望人工智能可以改善医疗体系,但我们得避免硅谷那样炒作式的应用”。

若按照预计趋势发展,人工智能是可以扩大医疗服务的普及范围、降低成本,从而实现医疗民主化的,这对美国来说是一个福音。尽管美国人每年人均医疗保健的花费为10739美元,但在许多医疗措施上,美国的排名并不乐观。人工智能可以让医生从过重的工作负担中解放出来,从而降低医疗事故风险。在美国,每年有成千上万的人死于医疗事故。在中国的城市,医院人满为患,每天有近万病人涌向门诊部。对于这些医疗人员匮乏的国家而言,人工智能即使没有完美的精度,也有很大的利用价值。

但批评人士指出,若过早应用人工智能,而不周全考虑病人的隐私、忽视所存在的偏见和限制,或者高质量、普及化的医疗服务未能实现,那么所有这些美好的幻想都终将是泡沫。贾安特?科马内尼(Jayanth Komarneni)说:“科技可以缩小差异,也可以扩大差异。而在加剧差异上,没什么能和人工智能媲美。”他是人类诊断项目(Human Diagnosis Project, Human Dx)的创始人兼主席。Human Dx是一家专注于医疗专业知识众包的公益公司。

2、机器学习和深度学习是时下两大热门的人工智能技术。这两种算法能通过学习数据集更新预测,而不必死板地按照语句执行程序。尤其是深度学习,这种算法可以发现人类可能忽视的数据模型,做出惊人的预测。

但是在医疗领域,仅凭人工智能做预测是不够的,最重要的健康决策和资金方案还是要由人来拍案。因为人工智能系统缺乏人类的一般智力,它们可能会做出偏离实际、莫名其妙的预测。医生要是完全依赖这些计算结果,很可能会弄巧成拙。

最经典的例子莫过于微软研究院高级研究员里奇?卡鲁阿纳(Rich Caruana)做的一项研究,该项目于2018年发表在《工程与技术》(Engineering and Technology)上。在20世纪90年代,卡鲁阿纳曾参与一个项目,他们想通过早期的机器学习评估病人患肺炎风险的高低。但当他们试图用学习模型评估哮喘病人的病例时,问题出现了。由于哮喘患者存在呼吸困难的情况,他们罹患肺炎的风险很高,但模型却将这些病人归到低风险类,认为不用对他们进行过多干预,更不用住院治疗——这是人类医生绝对不会做出的决定。

肯尼斯·荣格(Kenneth Jung)是斯坦福大学生物医学信息学研究中心的研究科学家,他说,如果盲目相信模型结果,很容易出问题,因为模型会说:“哎呀,这个患了哮喘的孩子得了肺炎,不过没事,我们只用给他们一些抗生素,让他们回家就好了。”

深度学习的预测也有可能失败,比如初次处理特殊的数据点(比如独特的病例),或者一些特殊的数据模型并不适用于其他病例。数据集越大,人工智能预测表现得越好。中国有着大量的人口和病人数据,这是是训练人工智能系统的优势。2019年2月,《自然医学》(Nature Medicine)发表了一项研究。这项研究由来自圣地亚哥和广州的研究人员合作进行,该研究基于56.7万名儿童的电子健康档案,有望实现利用人工智能诊断常见的儿童疾病。

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