AI 下棋很強,治病則要再等等

作者 | 發布日期 2019 年 12 月 30 日 8:15 | 分類 AI 人工智慧 , 醫療科技 Telegram share ! follow us in feedly


僅在美國,每年有成千上萬的患者死於可治癒的心臟病,但因無法及時發現問題,導致臨時出現狀況時心臟驟停,而 AI 可解決提前預測的問題。

美國使用 AI 改進心臟病治療方法的核心人物之一 Mayo,過去 3 年和團隊發表超過 20 項關於心臟病學 AI 的研究,並在數十家保健診所現場測試演算法。

▲ 梅奧診所(Mayo Clinic)。

這些正在開發的演算法,能在手術前偵測心臟功能的細微差別,預測心臟異常和即將發生的疾病。

這只是 AI 可在醫療保健發揮重大價值的其中一面。

隨著 AI 工具進入醫療保健產業越來越多,未來能執行的工作包括接聽電話、病理審查、人口健康趨勢和分析、治療藥物和裝置設計、閱讀放射影像、制定臨床診斷和治療計畫等,甚至還能和患者交談。

(Source:NetApp)

而現在 AI 已為醫療帶來顯而易見的好處。

MIT Technology Review 透過訪談 900 多位醫療保健專業人員,發現 AI 已用來改善資料分析、更佳的治療診斷及減輕管理負擔。

報告顯示,AI 讓臨床醫生有更多時間執行其他工作,以及為患者提供越來越多個性化自訂的最佳護理。

8 月發表的研究,Mayo 表示,預測心臟病的演算法已能以 80% 準確率辨識有心房顫動的患者。

▲ 團隊成員 Friedman 讀取患者的心電圖檢查結果。

除了臨床醫生,AI 技術還為其他營運、研究人員及患者帶來很多便利之處。後方的醫生能做筆記、更新電子健康紀錄等更多行政工作,且 AI 越多,醫生花在電腦的時間就越少。

相關研究人員還能加快開發新藥物治療的速度並降低成本,透過利用分析挖掘以前未開發的重要未編碼臨床資料儲存,個性化設定醫療。患者也能加強己身護理,透過應用程式與醫生互動,並簡化獲得護理的流程。

但同時,任何新事物都必須經歷雙面試煉。

越來越多 AI 實驗,都是「快速嘗試,然後快速失敗,未來再修正」公式,當 AI 產品進入現實,檢查結果容易讓人失望,因為大部分產品都沒有足夠資料和成果支撐。

在醫療保健使用,風險就更大了。

AI 風口下,很多研究結論常常誇大,不僅因大眾關注度很高,據研究公司 Gartner 7 月的報告,僅今年第三季,醫療人工智慧就吸引 16 億美元風投資金,幾乎達到虛高預期的頂峰。

但《歐洲臨床研究雜誌》1 月文章指出,很少有科技新創公司在同行評審的期刊發表研究。還有業界分析人士指出,很多 AI 開發人員對昂貴耗時的試驗根本沒有興趣。

(Source:shutterstock)

儘管軟體開發人員還是會誇耀 AI 裝置的準確性,但他們的 AI 模型事實上大部分只在電腦測試,而不是在醫院或其他醫療機構進行。

《深度醫學:人工智慧如何使醫療保健再次成為人類》作者 Topol 也表示:美國出售的 AI 產品都沒有經過隨機臨床試驗測試。事實上,大多數 AI 裝置根本都不需要 FDA 批准。

這就表示,讓未經驗證的軟體進入市場,患者就像不知情的小白鼠。

不過西雅圖艾倫 AI 研究所首席執行長 Oren Etzioni 表示,AI 開發人員有足夠的經濟動機,確保醫療產品安全。

如果 AI 產品快速失敗,意味著很多人死亡或受嚴重傷害,沒有人願意看到這情形,包括投資者。

但 AI 系統本身依然是「黑盒子」,開發人員也不清楚資料如何運算最終得出結論。

史丹佛大學生物醫學倫理學中心的兒科學教授 Mildred Cho 表示,AI 系統有時會根據與疾病無關的因素預測,這會導致提前預測的結論錯誤,同樣也會耽誤病情治療,且如果醫生以此為據,也可能有不必要的檢查或誤判。

加拿大某公司曾開發 AI 軟體,能根據講話預測一個人是否有老年痴呆症的風險。結果發現 AI 判斷出很多異常,因為系統認為老人沒有講對單詞,但事實上,後來才知道是因為老人很多不懂英語,而不是由於認知障礙。

同時,醫療服務機構和患者之間產生的不信任感,以及人們對隱私洩露的恐慌感,也是挑戰之一。

但這並不代表要對醫療保健業的 AI 研究適可而止。

正好相反,要鼓勵研究人員進行更創新的開發,以及更實際的實驗,未知風險要嚴格處理。對醫療機構來說,無論有沒有 AI 介入,都要盡可能保證患者的安全。

每個身處其中的人,需要謹慎辨別所有新事物,切勿病急亂投醫,無論健康或其他方面,保護好自己的權益。

(本文由 愛范兒 授權轉載;首圖來源:shutterstock)

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