AI 能替代醫(yī)生嗎?專家們這樣說

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AI 能替代醫(yī)生嗎?專家們這樣說

  在醫(yī)療數(shù)字化浪潮中,人工智能(AI)正加速進(jìn)入臨床實(shí)踐。從影像識(shí)別、檢驗(yàn)報(bào)告到輔助決策,AI正在重塑醫(yī)生的工作方式,也在悄然改變著患者的就診體驗(yàn)。AI能取代醫(yī)生嗎?面對這位“智能醫(yī)生”,患者該如何理解它、使用它?它又如何成為醫(yī)生的“眼睛”與“大腦”?

  近日,本報(bào)記者專訪中國醫(yī)學(xué)科學(xué)院阜外醫(yī)院心律失常中心原主任、民盟中央衛(wèi)生與健康委員會(huì)主任張澍,中國醫(yī)學(xué)科學(xué)院腫瘤醫(yī)院胸外科主任醫(yī)師、民盟中央衛(wèi)生與健康委員會(huì)副主任邵康,首都醫(yī)科大學(xué)附屬北京朝陽醫(yī)院超聲醫(yī)學(xué)科副主任、農(nóng)工黨北京市委會(huì)聯(lián)絡(luò)工作委員會(huì)委員于澤興,從心臟、肺部、超聲診斷三個(gè)不同領(lǐng)域,探討AI在臨床中的角色與邊界。

  張澍:AI是“標(biāo)準(zhǔn)答案”而人的健康是主觀題

  當(dāng)深度學(xué)習(xí)算法僅用0.8秒便可完成冠脈的三維重建,當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在2000萬份心電圖中精準(zhǔn)捕捉到異常波動(dòng),人工智能正在深刻改變心血管診療的基礎(chǔ)邏輯。

  “AI的本質(zhì)是一套算法,它建立在海量的醫(yī)學(xué)知識(shí)和臨床數(shù)據(jù)之上。”張澍介紹,在臨床應(yīng)用中,配備AI技術(shù)的影像設(shè)備能夠在極短的時(shí)間內(nèi),從成千上萬張圖像中精準(zhǔn)定位異常病變點(diǎn),協(xié)助醫(yī)生識(shí)別早期心臟結(jié)構(gòu)的異常、冠狀動(dòng)脈的鈣化以及心肌的肥厚。“這種高效的判斷,甚至能夠超越人眼。”

  在他看來,這正是人工智能的優(yōu)勢——速度快、處理量大、分析深入,最終目標(biāo)是精準(zhǔn)。然而,目前存在兩種極端觀點(diǎn):一種認(rèn)為AI已經(jīng)能夠取代醫(yī)生,另一種則認(rèn)為AI在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用并不可靠。張澍認(rèn)為,通過大量案例和指南的“喂養(yǎng)”,AI能夠迅速提供針對常見疾病和輕微病癥的標(biāo)準(zhǔn)化診斷和建議。“你無法期望一個(gè)初出茅廬的年輕醫(yī)生立即獨(dú)立擔(dān)當(dāng)重任,然而,一個(gè)新入行的AI卻能夠整合眾多資深醫(yī)生的豐富經(jīng)驗(yàn),迅速提供標(biāo)準(zhǔn)化的解決方案。這使得AI成為輔助診療過程中的得力助手,尤其在處理常見疾病或那些已有標(biāo)準(zhǔn)化治療方案的病例時(shí),AI可充當(dāng)‘虛擬醫(yī)生’的角色。”

  然而,張澍強(qiáng)調(diào),這種能力并不能無限制地?cái)U(kuò)展。人工智能在識(shí)別“共性”疾病方面表現(xiàn)出色,但人類的健康問題往往是一道“主觀題”,其中包含著復(fù)雜且難以量化的“個(gè)性”因素。在處理復(fù)雜的心血管疾病,如心律失常時(shí),AI技術(shù)能夠協(xié)助醫(yī)生快速識(shí)別潛在風(fēng)險(xiǎn)和心電圖異常。然而,要深入理解疾病發(fā)展的全身性原因和動(dòng)態(tài)變化過程,醫(yī)生的臨床經(jīng)驗(yàn)和對患者個(gè)體狀況的精準(zhǔn)評估則顯得尤為重要。“心臟并非獨(dú)立運(yùn)作的器官,其健康狀況及功能表現(xiàn)受到心理狀態(tài)、整體環(huán)境、生活習(xí)慣等多種因素的共同作用。”張澍指出。

  例如,焦慮的個(gè)體可能會(huì)經(jīng)歷胸悶和心悸等癥狀,這些不適感源于情緒對心臟功能的影響,而非心臟存在任何器質(zhì)性問題。“即便AI技術(shù)再先進(jìn),目前它仍無法準(zhǔn)確判斷一個(gè)人是否正承受心理壓力、睡眠障礙,或是家庭與環(huán)境的變動(dòng)。目前我們所提供的訓(xùn)練數(shù)據(jù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足,因?yàn)榕c‘心’相關(guān)的人的整體狀態(tài),往往不是僅憑臨床‘指標(biāo)+圖像’就能完全闡釋的。”張澍進(jìn)一步補(bǔ)充道。

  目前,隨著AI技術(shù)從后臺(tái)支持走向前臺(tái)服務(wù),它不再局限于為醫(yī)生提供輔助決策,而是開始直接與患者互動(dòng),參與初步的問診過程,問題也開始逐漸顯現(xiàn)。“部分患者對‘AI問診’平臺(tái)抱有過分的信任,認(rèn)為通過回答幾個(gè)問題、獲取一份報(bào)告便能替代與醫(yī)生的面對面咨詢”,張澍提醒,盡管AI平臺(tái)能夠利用算法模型初步識(shí)別患病風(fēng)險(xiǎn)并提供標(biāo)準(zhǔn)化建議,但由于它缺乏對“人心”的真正理解,有時(shí)反而可能導(dǎo)致病情延誤。

  “AI可以是一個(gè)優(yōu)秀的‘起點(diǎn)’,但絕非‘終極診斷’系統(tǒng)。”張澍強(qiáng)調(diào),特別是在心血管領(lǐng)域,許多疾病的早期跡象微弱到幾乎難以察覺,例如偶爾的心悸、輕微的乏力,患者常常不以為意。然而,這些看似普通的癥狀背后,可能隱藏著嚴(yán)重的心律失常風(fēng)險(xiǎn)。這類復(fù)雜且隱蔽的病情,單憑一臺(tái)AI、一次線上咨詢,是無法實(shí)現(xiàn)精確識(shí)別的。

  如何把握AI在現(xiàn)代臨床實(shí)踐中的應(yīng)用?張澍生動(dòng)地描述道:“從傳統(tǒng)的水銀血壓計(jì)到現(xiàn)代電子血壓監(jiān)測器,從聽診器到先進(jìn)的可穿戴心電監(jiān)測設(shè)備,醫(yī)學(xué)領(lǐng)域一直在進(jìn)步和演變。AI的融入,正是這一持續(xù)發(fā)展過程中的一個(gè)環(huán)節(jié),而且它代表了一次真正的革命。”

  而對于患者而言,未來的醫(yī)療不是“人退AI進(jìn)”,而是“人機(jī)共治”,將科技的速度與人性的溫度融為一體,用AI的“理性判斷”與醫(yī)生的“經(jīng)驗(yàn)推理”實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的診療。醫(yī)學(xué)AI的終極形態(tài),并非取代人類在希波克拉底誓言下的深思,而是將機(jī)器數(shù)據(jù)的確定性轉(zhuǎn)化為臨床過程的潛在可能性,加速并優(yōu)化診療流程。在這個(gè)人機(jī)共存的診療新時(shí)代,每一次心跳既是生物電信號,也是生命故事的獨(dú)特旋律。

  邵康:AI是個(gè)“好學(xué)生”但還不是“好醫(yī)生”

  作為深耕一線的資深胸外科專家,邵康對人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用有著深刻洞察:“AI就像個(gè)過目不忘的超級學(xué)霸,堪稱醫(yī)生的‘超級大腦’,是極具潛力的臨床助手。”

  從最基礎(chǔ)的病歷書寫、病情錄入,到門診中的影像識(shí)別、輔助診斷,再到初步治療方案的建議,AI幾乎可以覆蓋醫(yī)生工作的各個(gè)環(huán)節(jié),邵康介紹:“它的最大優(yōu)勢是穩(wěn)定、全面、不疲勞,能承擔(dān)大量重復(fù)性工作。尤其在圖像處理方面,AI的表現(xiàn)已經(jīng)超過了許多經(jīng)驗(yàn)尚淺的醫(yī)生。”

  以肺結(jié)節(jié)篩查為例,傳統(tǒng)閱片模式下,醫(yī)生每看一個(gè)病人,需要手動(dòng)翻閱300至400張 CT斷層圖像,不僅耗時(shí)耗力,還易出現(xiàn)視覺疲勞導(dǎo)致漏診。而 AI憑借深度學(xué)習(xí)算法,可在數(shù)秒內(nèi)完成全肺掃描,不僅能精準(zhǔn)標(biāo)注病灶位置,還能量化分析結(jié)節(jié)大小、密度、邊緣特征等參數(shù),并基于大數(shù)據(jù)模型給出初步良惡性概率評估。

  “以往對一位患者的影像判讀需5至10分鐘,現(xiàn)在 AI輔助下僅需數(shù)秒即可完成初篩。”邵康提到,這種效率的提升,顯著優(yōu)化了診療流程,讓醫(yī)生得以將更多精力投入到復(fù)雜病情研判與個(gè)體化治療方案制定中。

  對于肺癌影像診斷的準(zhǔn)確率,AI已能與經(jīng)驗(yàn)豐富的主治醫(yī)師比肩。臨床實(shí)踐中,醫(yī)生只要輸入準(zhǔn)確的疾病相關(guān)信息,AI就可以根據(jù)指南、共識(shí)給出全面、準(zhǔn)確的疾病診療方案供醫(yī)生參考。

  邵康直言:“對于知識(shí)更新滯后的從業(yè)者而言,部分成熟的AI系統(tǒng)確實(shí)展現(xiàn)出更強(qiáng)的知識(shí)儲(chǔ)備與分析能力。”然而,在肯定技術(shù)優(yōu)勢的同時(shí),邵康反復(fù)強(qiáng)調(diào) AI的臨床應(yīng)用邊界:“醫(yī)學(xué)的本質(zhì)是針對‘生病之人’,而非僅僅是‘疾病’。”

  臨床實(shí)踐中,患者的基礎(chǔ)狀況、心理狀態(tài)、生活環(huán)境等信息,往往是左右診療決策的關(guān)鍵變量。這些難以量化的“隱藏參數(shù)”,恰是 AI當(dāng)前的技術(shù)盲區(qū)。

  于澤興:超聲不是“看圖說話”那么簡單

  當(dāng)人們談?wù)撊斯ぶ悄軐︶t(yī)療行業(yè)的影響時(shí),影像科常常被視為“最容易被AI替代”的領(lǐng)域,甚至有人斷言,AI時(shí)代最先“下崗”的,將是影像科醫(yī)生。

  “確實(shí),從很早開始,就有團(tuán)隊(duì)嘗試將AI引入影像診斷,尤其在放射科領(lǐng)域應(yīng)用較多。”于澤興介紹,像X光片、CT片這類標(biāo)準(zhǔn)化的平面圖像,非常適合深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行訓(xùn)練與識(shí)別,因此AI在這些領(lǐng)域的發(fā)展起步較快。

  不過,作為醫(yī)學(xué)影像中的重要分支,超聲科的情況卻遠(yuǎn)比想象中復(fù)雜。于澤興指出,雖然超聲也是較早引入人工智能技術(shù)的科室之一,并積累了一定的探索經(jīng)驗(yàn),但要讓AI真正扮演臨床“決策者”的角色,還面臨諸多挑戰(zhàn)。

  在甲狀腺、乳腺等結(jié)構(gòu)清晰、圖像穩(wěn)定的部位,有的軟件已經(jīng)具備初步的輔助診斷能力,可以在醫(yī)生操作過程中自動(dòng)識(shí)別結(jié)節(jié)并評估其風(fēng)險(xiǎn)等級,其表現(xiàn)相當(dāng)于一位年輕的主治醫(yī)生。

  然而,這種應(yīng)用目前仍局限于少數(shù)場景。“因?yàn)槌暀z查本質(zhì)上是一個(gè)動(dòng)態(tài)探查的過程,它不只是‘看圖說話’,醫(yī)生需要一邊操控探頭,一邊觀察屏幕上不斷變化的圖像,在瞬息之間捕捉關(guān)鍵線索。”于澤興表示,這一過程中,醫(yī)生的感知、操作和認(rèn)知能力缺一不可,經(jīng)驗(yàn)遠(yuǎn)比圖像本身更為關(guān)鍵。

  “胖的人、瘦的人,器官的位置和形態(tài)不一樣,超聲醫(yī)生掃查時(shí)的角度、范圍、按壓的力度都不同,需要實(shí)時(shí)調(diào)整、因人而異。”于澤興說。“這些操作細(xì)節(jié),都是AI目前難以勝任的。”

  那么,如果僅從圖像分析來說,患者是否可以上傳報(bào)告,在AI上獲取“診斷建議”?

  于澤興提醒,這種做法存在不小的安全隱患,比如甲狀腺的某些結(jié)節(jié),從圖像上看與惡性腫瘤極為相似,AI可能會(huì)直接標(biāo)紅提示風(fēng)險(xiǎn),“但如果結(jié)合患者既往的檢查記錄,可能會(huì)發(fā)現(xiàn)這些結(jié)節(jié)原本較大,隨著時(shí)間逐漸縮小,是一種良性的退變結(jié)節(jié)。而這種需要綜合病史、遺傳史乃至病程變化作出的判斷,是當(dāng)前AI尚不具備的能力。”

  不過,應(yīng)該看到的是,在目前超聲醫(yī)生資源緊張的背景下,無論是三甲醫(yī)院還是基層機(jī)構(gòu),合理引入AI,將在一定程度上緩解人力壓力。“技術(shù)無法取代醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)和判斷,但它可以成為醫(yī)生的工具,為他們加一雙‘眼’、多一雙‘手’,把專業(yè)力量用在更需要的地方。”于澤興說。(完)(《中國新聞》報(bào)劉益伶報(bào)道)

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