博海拾贝 文摘 AI 会不会取代医生?

AI 会不会取代医生?

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@庄时利和:AI 会不会取代医生?

最近网上有一个帖子传得比较多,关于未来几年内人工智能会取代医生的,还说首当其冲的就是影像科医生。

这个问题要是展开说的话很复杂,今天只往简单里说。

1. 先说传说中「最可能被取代的影像科」。

这几年影像科比较大的改变就是引入了AI。我去年在一篇文章里提到,现在很多肺结节并不是医生发现的,而是AI发现的。现在健康人群体检,最高有50%的概率能发现肺结节,也就是说两个人就有一个会发现。

因此:

-现在高清晰的CT扫描以及AI技术的引入,使得肺结节的检出率显著提高;

-但肺结节的高检出率在临床上有什么样的收益和风险,我们目前还不清楚。

再比如说甲状腺超声这二十年也很普及,发现的甲状腺结节也特别多,但是后来发现很大一部分甲状腺癌病例与过度诊断有关(尤其是女性)。为了解决这个问题,卫健委还在去年的诊疗指南里面强调,不推荐一般人群行甲状腺肿瘤筛查。

所以AI能代替的是一些反复的工作,AI有更高概率发现影像学异常,而且随着技术发展,它的准确率会越来越高,并且AI不会疲劳。

但是准确度高并不直接等价于有临床意义,这需要更多更长时间的临床研究才能有答案,这需要大量医生去思考、设计、开展并归纳总结的系统问题。

2. 另外一方面,看片子并不是影像科医生的全部工作。

-某位患者应当选择什么样的影像检查(比如一个乳腺癌患者应当做钼靶、B超、MRI还是PET-CT)

-如何基于影像学检查结果给于临床医生可靠的解读;

-如何参与到临床实践当中(比如影像引导下的介入治疗);

……

看片子只是其中的一个基础操作而已。况且,在以前各种仪器检查中就多多少少有机器辅助解读了,比如十几年前我在医院实习轮转的时候,那时的心电图机就能直接给出诊断结果了,当然结果不一定准确,还需要医生最终确认签字。

还有一个问题就是,我们训练AI的数据来自于以往的影像检查结果,但是医学领域不像互联网的公开数据,它存在很大的信息获取屏障,基于患者隐私保护也好、或者不同厂家、医院设置的行业壁垒,这些都是阻碍影像AI训练的地方。

当然假以时日,这些问题我认为都可以解决,不过至少在现在,AI的影像解读结果还达不到普遍认可的地步。

3. 这也涉及到更深层次的问题,那就是行业和法律许可问题。

客观的说,一个低年资、经验有限的影像科医生,和现在训练有素的影像AI模型,我想后者的解读准确率可能还更高一点。但问题在于,我们现在所有行业所认可的,是「人类」的解读结果。

比如保险公司和法庭是否愿意采纳AI给出的疾病判定,一方面是AI无法承担责任,另外一方面医生基于自身的利益考虑也会「让AI无法担责」。归根到底,这个世界的游戏规则是人类设定的,人类首先会保护自身的利益。

这就是医学以外的限制,打破这些限制的难度远高于AI算法的改进。

4. 医生会被替代这种说法,并不是AI时代才有的,有电脑的时候就有这种说法了。包括在十年前IBM的Watson Health也曾被寄予厚望,而且Watson一上来就是诊疗难度最大的癌症领域,IBM也投入了数十亿美元,也与美国最顶尖的MD安德森癌症中心、纪念斯隆凯特琳癌症中心展开Watson的合作。

但是Watson最终失败了,它最终没有被训练成一位癌症专家。这背后的原因有很多,大家感兴趣的可以去查一下,或者你可以直接问下ChatGPT为什么Watson没有达到它最初的设计目标。

还是上面那句话,假以时日,我觉得医生会有越来越强大的AI工具可以协助诊疗,但并不是替代医生。重复机械的操作会被取代,而且应该被取代,注意这里说的是「操作」而不是「职业」。

再往前一点说,上世纪五十年代,北京协和医院的血常规是医生在显微镜底下一个一个去数血细胞的,现在机器直接分析结果了,不需要耗费大量的人力工作了,但协和仍然还是协和。

5. 对于任何一个职业而言,能提供完整解决方案的职业被取代的难度是最大的。

影像报告分析不难,但是目前只有医生给出完整的、有临床意义的解决方案。在任何一个时代,请多多尝试学习使用新工具,而不是与工具为敌。

这一点并不仅仅是限于影像医生一个职业,也包括医疗行业以外的其他职业。附图是我用midjourney画的两幅画,这类AI画作你今天在网上随处可见,入门没有什么难度。但是,能不能画出有创意的、吸引人的作品,本质上还是看屏幕前的那个大脑。

最后,我在之前写肺结节AI的那篇文章里提到,将来我们应该相信医生,还是相信AI?

其实,这两者并不是对立关系的。AI可以辅助医生提高工作效率,而医生也应当将技术本身转化为患者的临床获益。

医学进步,以人为本。

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