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近年來，AI 在醫(yī)療診斷中的應用受到了越來越多的關注，也出現(xiàn)了一些實際的應用場景，如藥物篩選、AI 診斷。但似乎正確的 AI 醫(yī)療診斷難以實現(xiàn)，這是哪些原因造成的呢?本文探討并匯總了人們對 AI 醫(yī)療診斷的一些獨到見解。
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AI 與醫(yī)療融合作為近年來興起的一種新領域，具有巨大的發(fā)展?jié)摿ΑＳ糜卺t(yī)療的 AI 算法正在不斷涌現(xiàn)，在看到領域前景的同時，我們也發(fā)現(xiàn)了一些問題。
例如，為了協(xié)助醫(yī)生篩查潛在新冠患者，AI 領域的研究者們研發(fā)了多種機器學習算法，以根據(jù)胸部 X 光片和 CT 圖像快速準確地檢測和預測新冠肺炎。然而，劍橋大學的一項研究發(fā)現(xiàn)：這些算法存在嚴重的算法缺陷和偏見，無法用于實際的臨床應用。
實際上，致力于 AI 與醫(yī)療融合的研究者并不在少數(shù)，也有很多項目為此投資，但該領域仍然存在一些實際問題。近日，Reddit 上的一篇帖子將 AI 醫(yī)療與 AlphaZero 進行了對比，引發(fā)了關于 AI 醫(yī)療問題的諸多討論。
數(shù)據(jù)集小、需要認證、容錯成本高……
有網(wǎng)友從數(shù)據(jù)集大小、人機交互、認證和容錯成本四個方面與 DeepMind 的 AlphaZero 進行了全方位的對比，指出了現(xiàn)有 AI 醫(yī)療診斷系統(tǒng)存在的一些基本問題。
首先，醫(yī)療數(shù)據(jù)集一般不太大，這是醫(yī)生注釋成本高昂造成的。此外，醫(yī)療過程也非常緩慢。例如，一臺核磁共振機器每小時最多只能進行兩次掃描，每天至多 48 次，每年不到 20000 次。如果存在 20 種疾病，分攤下來每種疾病只能得到 1000 張掃描圖像。如果想要從多家醫(yī)院收集數(shù)據(jù)，每家醫(yī)院走流程都可能花費數(shù)月時間，并且研究人員也沒有大把的時間來填寫不同的表格。相比之下，AlphaZero 的數(shù)據(jù)收集就容易多了，只需要進行游戲，每小時就能生成數(shù)百萬個數(shù)據(jù)。
關于這一點，有其他用戶深表贊同。ta 曾見過一個 MRI 數(shù)據(jù)集，首先由 3 個醫(yī)生進行標注，然后由領域?qū)＜抑匦聶z查，這一過程就需要大量的時間。
其次是人機交互方面，至少在可預見的未來，醫(yī)療診斷系統(tǒng)需要人類醫(yī)生的參與。所以，除了進行預測之外，醫(yī)療診斷系統(tǒng)還應該輸出置信度、其他可能的結(jié)果以及任何有用的輔助信息。在很大程度上，如何正確處理這些仍是一個未解決的問題。而 AlphaZero 只需要輸出單一動作就行了。
再次，認證。你需要向決策者或醫(yī)療許可委員會「證明」醫(yī)療診斷系統(tǒng)有效。目前，解釋神經(jīng)網(wǎng)絡仍是一個懸而未決的問題，一些人甚至質(zhì)疑是否存在解釋的可能。AlphaZero 不需要任何批準認可，只需在游戲服務器上部署或者找人類玩家測試就行了。
最后，容錯成本。如果醫(yī)療診斷系統(tǒng)出錯了，研發(fā)者可能會面臨數(shù)百萬美元的索賠。因此，你必須保證系統(tǒng)運行正確。AlphaZero 在圍棋游戲中輸了，那真是太糟糕了，僅此而已。
醫(yī)療診斷不是「一錘子買賣」
除了數(shù)據(jù)集大小、醫(yī)療認證、容錯成本等這些宏觀的問題，有網(wǎng)友還提到了另一個問題。不同情況的病患可能在診斷圖像上呈現(xiàn)出完全相同的癥狀，因此醫(yī)療診斷系統(tǒng)有時可能會做出誤判。
此外，不同機器或不同成像裝置生成圖像的分布有時大不相同，在一臺機器上正常運行的算法可能完全不適用于另一臺機器?？山忉屝砸彩且粋€問題。即使你的算法給出了正確的醫(yī)療結(jié)果，醫(yī)生也往往會詢問算法如何給出結(jié)論的。
的確，診斷是一個極其困難的 AI 或 ML 問題。病患的情況遠不止一種，也會出現(xiàn)不同的癥狀。因此，除了醫(yī)療診斷系統(tǒng)的初次診斷之外，還需要為進一步診斷、治療方案、預后以及康健日程等提供智能支持。
作為與健康安全息息相關的領域，AI 醫(yī)療的可靠性是最重要的一個問題，但卻經(jīng)常被忽略。即使是病理樣本分析，也常常存在一定程度的不確定性。僅對圖像加標簽會引入各種偏見。即使經(jīng)過多位專家達成共識，結(jié)果也會是如此，并且這還會導致成本的成倍增加。
醫(yī)療保健方面的問題非常復雜，AI 目前更適用于日常生活，而不是提供醫(yī)療上的最終診斷和預測。有位醫(yī)生網(wǎng)友表示：「在 AI 醫(yī)療領域發(fā)表的大部分論文是完全沒有用的，但這些研究提供了很多可能性。未來幾年，這一領域中炒作宣傳的泡沫將會破裂，并且將會由相關法規(guī)提高臨床實踐中引入 AI 工具的門檻。目前，已經(jīng)有一些產(chǎn)品獲得了 EU 或 FDA 支持，但尚不存在臨床支持?！?/p>
看來，將 AI 真正用于醫(yī)療還有很長的路要走。
新聞標題：為什么信不過AI看病？數(shù)據(jù)集小、可靠性差，AI醫(yī)療任重道遠
文章來源：http://m.fisionsoft.com.cn/article/cdejdio.html
