文／王擁軍

在近日落幕的全球首次神經(jīng)影像人工智能人機(jī)大賽總決賽中，我們聽到了醫(yī)學(xué)研究與診療模式向前邁進(jìn)的腳步聲。

事實上，醫(yī)療的每一個領(lǐng)域都可以有人工智能參與。人工智能的目的是模仿人類的認(rèn)知功能，通過對各種類型的醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行可用性分析，促進(jìn)醫(yī)療服務(wù)提升。目前，人工智能技術(shù)包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，如深度學(xué)習(xí)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的自然語言處理等。相應(yīng)的工具開發(fā)已經(jīng)應(yīng)用于癌癥、神經(jīng)系統(tǒng)疾病和心臟病等疾病治療。此外，人工智能在中風(fēng)患者的治療中也有一定作用，主要涉及早期檢測、診斷和治療以及預(yù)后預(yù)測和預(yù)后評估等。

其實，人工智能和醫(yī)生之間是沒有競爭關(guān)系的，此次大賽舉辦的初衷并非將醫(yī)生和人工智能對立起來，而是試圖通過專業(yè)技術(shù)的比拼平臺，在比賽中讓醫(yī)生都能體驗到人工智能的魅力，讓醫(yī)生對人工智能有更清晰的認(rèn)知并消除對其的隔閡與恐懼。特別是讓部分對人工智能抱有懷疑態(tài)度的醫(yī)生，進(jìn)一步了解人工智能，促進(jìn)人工智能在未來臨床醫(yī)學(xué)診斷中的發(fā)展。

在診斷過程中，人工智能在幫助醫(yī)生完成篩選和參考之后，診斷結(jié)果還是由醫(yī)生進(jìn)行取舍判斷。從大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)的概率上看，人工智能具有一定優(yōu)勢，甚至在手術(shù)的精細(xì)程度方面也可以超越人類。基于此，人工智能的主要作用是代替枯燥的勞動，同時又延伸人由于生物性的限制難以發(fā)展的部分技能。因此，醫(yī)療機(jī)器人只是一個醫(yī)療工具，不能代替醫(yī)生的診療，而是讓診療的過程更加方便的工具。

尤其是在面對復(fù)雜的病例時，我們更是要依靠醫(yī)生的力量，因為人類在面對復(fù)雜事物時的分析和決斷能力比計算機(jī)的算法更精妙。更何況在復(fù)雜的醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，每一名患者都可能存在人工智能難以識別的特殊情況，這就更加依賴于醫(yī)生的精準(zhǔn)判斷。

可以說，人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域前景廣闊，但在醫(yī)療領(lǐng)域的發(fā)展才剛剛起步，將研發(fā)成果轉(zhuǎn)變成醫(yī)療產(chǎn)品還需要漫長的過程。首先，要繼續(xù)加強(qiáng)科研，促進(jìn)技術(shù)的成熟。醫(yī)療人工智能，除算法外，最重要的是高質(zhì)量的大數(shù)據(jù)。如果原始數(shù)據(jù)有問題，再好的數(shù)據(jù)處理方式也不會有正確的結(jié)果，再好的人工智能設(shè)備也無法發(fā)揮預(yù)期作用。同時，醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)品落地使用的先決條件之一是政策法規(guī)的支持，這也需要企業(yè)及醫(yī)療機(jī)構(gòu)積極與政府部門溝通，使得各類審批管理辦法跟上市場的發(fā)展。相關(guān)部門要制定審批人工智能醫(yī)療機(jī)器人的規(guī)則和評價方法，法律部門要明確使用人工智能治療時的醫(yī)療職責(zé)，爭取早日商討制定出適合行業(yè)發(fā)展的法規(guī)準(zhǔn)則。