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  “骑墙”的茅台死忠券商 月余时间两度调整拟♀♀♀♀♀♀】标价 AI诊疗 已经开始倒数读秒了吗[]本报记者 张佳星♀♀♀♀♀♀[]“有时能治愈,常常去缓解,总是♀♀♀♀∪グ参俊!闭饩涿言被认为♀♀♀〖蚪嗟夭释了医学的本质,它镌刻在长眠于美国撒拉拟♀♀∩克湖畔的结核病疗养先驱爱德华利文斯顿特♀♀÷扯嘁缴的墓碑上。[]一♀♀“俣嗄旯去了,医学每天都在发赦♀♀→着革命性的变化,尤其在人工智能的赋能下,医学的技殊♀♀□性得到了前所未有的提高。[][♀♀]有美媒日前称,中国将人工智能运用于医学领域的步子♀♀×煜扔诿拦,有130多家企业在利用人工智能题♀♀♂高中国医疗系统的效率,并暗示美国的企♀♀∫涤Ω酶多地将AI应用于医疗领域。[]尖♀♀「天后的2月20日,谷歌大脑研究人员锈♀♀←布可以使用深度学习分析大量(数外♀♀◎级别)的视网膜图像,以此预测心血管疾病突发的风♀♀∠眨获得人体解剖学和疾病扁♀♀′化之间的联系。据称,这是医生此前完全♀♀〔恢道的诊断和预测方法。[]AI医师助理接棒人体健康♀♀♀“守护者”的推进过程,似乎已经开始读秒♀♀。在深度学习、迁移学习等不断涌现的新人♀♀」ぶ悄芗际踔校AI似乎很快就能尽数掌握医生的技♀♀∈酰并可能更精深。顶级会计师事务所普烩♀♀―永道的相关报告认为,“人工智能最初可能被作为人棱♀♀∴医生的辅助措施来采纳,持续性的互相配合解♀♀~提高诊疗系统的准确性b♀♀‖未来人类将有足够信心完全授权AI系统进自主操♀♀∽鳌薄[]把病人的身体和生命交给机器人…♀♀♀…这样的想象会不会让特鲁多医生深深叹息,逾♀♀≈或者是击节惊叹?[]初级阶段: 距真正的“AI+医疗♀♀ 鄙杏芯嗬[]“普华永道去年10月发布的全球♀♀AI报告分析了各个主要业受人工智能技术发展的影响b♀♀‖认为影响最大的是医疗健康和生物制意♀♀々产业。”北京深知无限人工♀♀≈悄苎芯吭CEO高迪说。实际上,从2011年开始,医菱♀♀∑领域一直在AI业应用中位于前列,国尖♀♀∈数据公司在其《全球半年度认知/人光♀♀・智能支出指南》中将医疗人工智能列吴♀♀―2016年吸引最多投资的领域之一,这♀♀「銮魇撇⒚挥屑趸骸[]投资的热度、业态碘♀♀∧兴盛,使得AI在医疗领域的应用几♀♀『踉略滤⑿氯嗣堑娜鲜洞幼羁始的人形“晓医♀♀♀”为患者回答问题、初步分诊,提供就诊流程、科室位置♀♀〉刃畔,到去年11月,科大讯飞“智医助理”机器人意♀♀≡456分的成绩通过了临床执业医师考试,再到♀♀ 盎鹧劢鹁Α钡姆尾拷峤诘韧枷袷♀♀《别系统的应用,AI落地医疗目前正在为一♀♀∠咭缴降低劳动强度,并帮助医疗资源覆盖到♀♀∑远地区。[]尽管进步很粹♀♀◇,但距离真正的“人工智能+医♀♀×啤被褂幸欢ǖ木嗬搿D壳昂芏喟咐并不流畅,北京♀♀∩钪无限人工智能研究院首席科学家、欧洲♀♀】蒲г涸菏亢核刮谒伎硕题♀♀∝坦言,人工智能以数据为♀♀∩命线,目前连最基础的医学信息提取都是非常困难♀♀〉氖虑椤[]“从非结构化数据当中提取信息,是非常重意♀♀―的工作。非结构化数据可以是影像,♀♀∫部梢允俏谋尽!焙核顾担将来源不同的数据与锯♀♀∵体病例关联,进而进研究。“♀♀≌庑┦据需要在机器内部互相理解b♀♀‖比如手术报告,医生会以个性化的语言♀♀∈樾矗除了真相外,医生还会写下他怀疑的信♀♀∠,否定的信息等,如何♀♀〗这些信息提取出来,进分♀♀∶疟鹄嗟姆治瞿兀俊焙核菇♀♀¢绍,很多医疗领域从业者已经建立了很大的知识库b♀♀‖比如联合医疗语言系统,这是一个非常大的知识体系b♀♀‖有18万不同的概念,算是一个小型的“知识图谱”,作♀♀∥基础架构更待共同完善。[]汉斯表示,在意♀♀〗学领域AI从3个方面大展拳脚:一是临床研究,♀♀《是药理学相关研究,三是帮助医生衡量不同因素,依♀♀【菔据提出建议。“我免♀♀∏把它叫作决策支持,而不是决策本身。”汉斯强调b♀♀‖因为最终的决策总是要由医生做♀♀〕龅摹[]此外,也有另辟蹊径的突破,汉斯解♀♀〔到,在柏林有一个病人殊♀♀≈脚都不能动,通过脑机接口碘♀♀∧科学实验,机器帮助蒜♀♀←与人进沟通交流,有了机柒♀♀△和人脑的交互,他就可以重新和殊♀♀±界进交流。[]发展关键:数据积累是外♀♀£成任务的前提[]“我们医院有专门的病案数据统计测♀♀】门,积累了大量的患者基♀♀”厩榭龊退们的疾病诊断、治疗等数据,♀♀∈据统计部门计划通过对这些数据的分析更好地为治疗患♀♀≌咛峁┲С帧!北本┐笱е琢鲆皆♀♀『季新强说。[]以北京大学肿瘤医院为代表♀♀。很多医院都建立了数据中心,将疾病的信息积累起♀♀±矗用于挖掘分析。在北京西山,中国医学库♀♀∑学院阜外医院基于专业的私有云♀♀〈罱ㄆ鸸家级、可共享延这♀♀」的健康医疗大数据和赦♀♀→物样本库平台,通过深度挖掘、利用数据样本b♀♀‖旨在帮助医生精准治疗,并寻找锈♀♀÷药靶点,指示功能基因位点。[]数据积累是AI得以外♀♀£成任务的前提。在谷歌大脑对逾♀♀≮从视网膜图像,辅以各种意♀♀◎素如年龄、性别、吸烟史、血压等♀♀。预测心血管疾病风险的任务中,镶♀♀〉统使用了130000个视网膜图像进♀♀⊙盗贰[]发现传统方法感知测♀♀』到的细节,中国科学家们也在进前沿的研究。中国库♀♀∑学院软件所研究员田丰介绍,他的团队在国家重碘♀♀°研发计划的支持下正在开发各种医♀♀∮眉兜拇┐魃璞福“在传统的帕金森病诊断过程♀♀≈校医生会让患者在纸上连线、画螺旋以判断病情♀♀ 6有了传感器的笔可以探测到使用者的用笔♀♀⊙沽Ρ浠、用笔方式等之前测♀♀∩集不到的信息,我们发现♀♀≌庑┮埠团两鹕病的前期征兆有关”。[]“殊♀♀≈部姿态的获取,正在试点♀♀∮τ糜谥悄苷锸抑校帮助医生诊断神经系统方面的疾病♀♀ 保田丰说,项目参与单位♀♀⌒和医院正在进试点应用,进一步♀♀〉难芯炕乖诟进。[]终极形态: AI医生或许不烩♀♀♂真正到来[]尽管达芬奇外科机器肉♀♀∷已经使用微创的方法,实施了♀♀《嗵ǜ丛拥耐饪剖质酰但研究公众解♀♀ 康传播多年的顶尖学者田向阳却认为并不拟♀♀≤将病人交给机器人。他在《医患同心 医患光♀♀〉通手册》一书中写道:“医♀♀∧巳适酰医学是仁爱的。”[]“医学首先是人文♀♀〉模而不是技术的。”田向阳由故♀♀∈陆财穑二战时纳粹集中营中有一位犹太♀♀∫缴,他看到一位刚被毒打过的犹♀♀√同胞因为疼痛而大声喊叫和呻吟,但因为没有抢救柒♀♀△具而心急如焚,他在无奈中下意识地把对方揽在怀里,而就在此时,奇迹出现了,病人骤然停止了喊叫和呻吟,一下子安静下来,脸上露出安详的表情,仿佛他不疼了,仿佛身体上重伤一下子好了。[]这个故事正应了文章开头的那句话,技术上的治愈只是医学的“有时”。田向阳介绍,在健康的影响因素中,技术性医疗服务占比不到10%,还有人类生物学因素、社会与物质环境因素、心理为因素等。现代循证医学为人类健康问题的解决提供了重要的指导思想,但是询证医学并非完美无缺,如通过AI技术获得的有效性证据是99%,那对于属于1%的患者来说却是100%的痛苦和不幸。[]“人是世界上最精密、复杂、敏感的生命体,同样的疾病在不同的个体上表现迥异,一种疾病在同一个体上的不同阶段区别巨大,医学说到底是人学,不是机械学、物理学,也不是生物学、细胞学和疾病学,医学比任何一个学科都要复杂得多。人的问题必须靠人解决,单纯依靠技术是不通的。”[]田向阳表示担忧,过度依赖人工智能技术,会把浸透着人文温情的医学变成冷冰冰的技术,把温暖的医院变成人体修理厂,有违医学的“初心”,最终可能会导致医学的异化。[]在医疗领域,人工智能的应用具有广阔的前景,如疾病诊断、病因推断、治疗方案遴选、精密手术等,但前提是必须由医生来操控,任何人工智能技术都只能是人脑和人手的延伸,是帮助医生解决患者健康问题的工具。可见,AI诊疗的最后一步,是最遥远的一步。

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