人工智能|AI入侵医院，医生被取代，轮到哪个科室了？人工智能|科室|卷积神经网络

在过去的40多年里，医疗行业正面临一场危机。人工智能正渗入我们生活的方方面面，这场革命将影响每一项人类活动，包括医学界。
人工智能在医疗领域中的应用已经包括：提供个人医疗数据的复杂全景图、优化医疗决策、减少误诊和过度医疗操作等、帮助梳理和解读相应的检查、推荐治疗方案等。
在我们享受着科技带来的便捷时，往往忽视了它的不完美，甚至带来的不满和威胁。
人工智能黑匣子的不完美
医学界依然存在各种黑匣子，例如，电休克疗法对重度抑郁非常有效，但我们不知道它是如何起作用的；许多药物在无人能做出解释的情况下似乎仍然非常有效，作为患者，但凡我们能感觉到更好或有更好的结果，我们都愿意接受这种人为的黑匣子。可面对人工智能，我们也应该如此吗？
【人工智能|AI入侵医院，医生被取代，轮到哪个科室了？】机器也可能会“生病”或“被黑” 。试想一下，如果一个有关糖尿病的算法获取并处理关于血糖水平、身体活动、睡眠、营养和压力等多层次的数据，但算法出现了一个小故障或漏洞，导致推荐了错误的胰岛素剂量。如果是一个人犯错可能会导致患者出现低血糖昏迷或死亡，如果是人工智能系统，伤害或害死的将会是成百上千个人。
仪器设备成了患者眼中的“第三者”
与此同时，医疗技术的发展带来的可能患者的“失望”，由于电子档案的“入侵”，很多医生的注意力被计算机屏幕吸引，从而忽视了眼前的患者。
《患者狂想曲》一书中，前列腺癌晚期患者说了一段心酸的话：“我希望我的泌尿科医生可以换位思考，哪怕只有5分钟，全身心地关注我，哪怕只有一次，与我近距离相处，感同身受地了解我的病。毕竟，每个人的病都有所不同。”它表达了一位患者最基本的诉求。
斯坦福大学医学院教授亚伯拉罕·维基斯分享这个故事时曾说：“在我看来，这是一个永恒不变的诉求，不会因为时代而改变。值得强调的是：每个人的疾病都各不相同，不能被千篇一律地对待。”
模式化的医生将面临被人工智能取代的风险
放射科医生
人工智能公司Zebra Medical Vision分析了50家医院超过100万次扫描，其速度几乎是放射科医生的上万倍，仅需花费1000美元就能在24小时内解读2.6亿张扫描影像。同时Zebra Medical Vision公司证明了一种卷积神经网络能够以93%的准确率检测出椎骨压缩性骨折，而放射科医生有超过10%的概率漏诊。这清楚地表明，用机器代替只需要待在暗室里看片子，进行解读和提交报告放射科医生将是更经济的选择，医生作为解读扫描影像的角色极有可能消失，被直接外包给机器。
病理科医生
谷歌人工智能团队使用40倍放大率的高分辨率影像来检测癌症转移情况，准确率高于92%，而对比组的医生使用足够时间得出的检查结果准确率为73% 。人工智能用于检查病理玻片的算法还能检查到许多专业人员也不一定能捕捉的细节，比如转移瘤的微观迹象。未来，机器在病理科将发挥巨大作用。
皮肤科医生
美国每年大约有1万人死于黑色素瘤漏诊。研究表明，约2/3的患者皮肤状况是由非皮肤科医生诊断出来的，有文章指出其误诊率高达50% 。斯坦福大学使用了谷歌卷积神经网络算法与20多名斯坦福大学皮肤科医生进行三组对比试验，结果均优于任何一位皮肤科医生的平均水平。
通过这些医学扫描影像、病理玻片和皮肤病变的案例，我们已经看到，人工智能可以改善诊断的准确性及提高诊断效果来改变医学的潜在作用，“解读”是人工智能发挥本领的最佳模式。

人工智能|AI入侵医院，医生被取代，轮到哪个科室了？

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