人工智能診斷水平堪比專家 醫生會下崗嗎？

　　先是無人駕駛熱透半邊天，繼而下圍棋又打遍天下無敵手……逆天的人工智能，最近甚至把手伸進醫院——這不，廣州市婦女兒童醫療中心剛剛對外宣布，其基于深度學習開發出一個能診斷眼病和肺炎兩大類疾病的人工智能系統，這項研究成果以封面文章登上2月23日的世界頂級期刊《Cell》(細胞)。

　　人工智能診斷疾病靠譜嗎?南方南君告訴你，絕對驚人!比對實驗發現，該系統在診斷眼疾時的準確性達到96。6%;在區分肺炎和健康狀態時，準確性達到92。8%，這種水平足以匹敵人類醫生中訓練了十幾二十年的專家級水平。

　　這是否意味著“搶醫生的飯碗”?不用過度擔心，在落實到實際應用時，這項人工智能成果，還只是定位在輔助，即根據影像資料，給醫生提出診斷建議，并解釋判斷的依據;最終的診斷結論，還是要醫生來下。

　　新一代系統有多強大?

　　肺炎是全世界兒童因感染導致死亡的首要原因。從一張胸部CT上找到肺結節，一名經過訓練的醫生平均需要3—5分鐘，而依靠人工智能需要多久你造嗎?3—5秒!

　　這就是由張康教授領銜的廣州市婦女兒童醫療中心和加州大學圣迭戈分校課題組研發的新一代人工智能平臺的強大能力。

　　不光是快。決定肺炎預后的關鍵因素是能否根據肺炎的病原學類型精準用藥。換句話說，分清楚是細菌性肺炎，還是病毒性肺炎，很重要。傳統的基于血培養、痰培養、生化檢測等方法，很難快速準確判斷。而新一代人工智能平臺則可以基于兒童胸部X線片實現兒童肺炎病原學類型的秒級準確判定。

　　這就實現了用人工智能精確指導抗生素的合理使用，而且該平臺可以不受醫院級別和區域的限制，實現社區醫療、家庭醫生、專科醫院的廣覆蓋，為肺炎這一抗菌素濫用重災區提供精準用藥方案，避免抗菌素濫用，促進兒童重癥肺炎康復。

　　這也是這一人工智能平臺的重大臨床意義所在。眾所周知，在全世界范圍內，專業高質量的的醫療資源都是稀缺的。中國更是人口眾多，發展極不平衡。緊缺的醫療資源(特別是有經驗的醫護人員)和龐大的診療需求之間矛盾突出。因此，人們十分期待，效率更高、精準度好的人工智能成為醫生的好幫手，對診前疾病的篩查、預防，就診時醫療圖像輔助診斷、檢驗結果分析、手術輔助，以及就診后的醫療隨訪、慢性病監測、康復協助、健康管理，甚至對于基礎科研輔助、藥物研發、基因篩選分析、醫療培訓等帶來革命性的變革。

　　就拿眼科來說，黃斑變性和糖尿病視網膜黃斑水腫是兩種最常見、可導致不可逆失明的疾病，如果及早發現的話，兩者都是可以治療的。但遺憾的是，這兩種病的診療資源一般都集中在城市地區的一些醫院里的資深專家身邊。

　　“現在我們的人工智能平臺可以不受人員不受區域的限制，可以在世界任何地方讓更多的患者早發現、早診斷、早治療。”2016年加入廣州市婦女兒童醫療中心基因檢測中心的加州大學圣地亞哥分校Shiley眼科研究所教授張康說。

　　據悉，這不僅是中國研究團隊首次在頂級生物醫學雜志發表有關醫學人工智能的研究成果;還是全世界首次實現用人工智能精確推薦治療手段。

　　為什么這么厲害?

　　有人說，人工智能看病靠譜嗎?把身家性命交給機器人，放心嗎?

　　研究團隊從黃斑變性和糖尿病視網膜黃斑水腫這兩種疾病切入，讓這一人工智能系統不停地學習眼部光學相干斷層掃描圖像。在學習了超過20萬病例的圖像數據后，該平臺診斷黃斑變性、黃斑水腫的準確性達到96。6%，靈敏性達到97。8%。與5名眼科醫生診斷結果相PK，確認平臺可以達到訓練有素的眼科醫生的水平，并在30秒內決定病人是否應該接受治療。

　　南方南君了解到，這套人工智能系統之所以這么厲害，來自于其超強的深度學習能力。深度學習是人工智能的熱門研究領域，相信很多人不會陌生。我們所熟知的AlphaGo、自動駕駛等這些重量級應用，都是基于深度學習技術開發的。