當前速遞！AI 會不會取代醫(yī)生？

(資料圖片僅供參考)

最近網(wǎng)上有一個帖子傳得比較多，關于未來幾年內(nèi)人工智能會取代醫(yī)生的，還說首當其沖的就是影像科醫(yī)生。這個問題要是展開說的話很復雜，今天只往簡單里說。1. 先說傳說中「最可能被取代的影像科」。這幾年影像科比較大的改變就是引入了AI。我去年在一篇文章里提到，現(xiàn)在很多肺結節(jié)并不是醫(yī)生發(fā)現(xiàn)的，而是AI發(fā)現(xiàn)的。現(xiàn)在健康人群體檢，最高有50%的概率能發(fā)現(xiàn)肺結節(jié)，也就是說兩個人就有一個會發(fā)現(xiàn)。因此：-現(xiàn)在高清晰的CT掃描以及AI技術的引入，使得肺結節(jié)的檢出率顯著提高；-但肺結節(jié)的高檢出率在臨床上有什么樣的收益和風險，我們目前還不清楚。再比如說甲狀腺超聲這二十年也很普及，發(fā)現(xiàn)的甲狀腺結節(jié)也特別多，但是后來發(fā)現(xiàn)很大一部分甲狀腺癌病例與過度診斷有關（尤其是女性）。為了解決這個問題，衛(wèi)健委還在去年的診療指南里面強調，不推薦一般人群行甲狀腺腫瘤篩查。所以AI能代替的是一些反復的工作，AI有更高概率發(fā)現(xiàn)影像學異常，而且隨著技術發(fā)展，它的準確率會越來越高，并且AI不會疲勞。但是準確度高并不直接等價于有臨床意義，這需要更多更長時間的臨床研究才能有答案，這需要大量醫(yī)生去思考、設計、開展并歸納總結的系統(tǒng)問題。

2. 另外一方面，看片子并不是影像科醫(yī)生的全部工作。-某位患者應當選擇什么樣的影像檢查（比如一個乳腺癌患者應當做鉬靶、B超、MRI還是PET-CT）-如何基于影像學檢查結果給予臨床醫(yī)生可靠的解讀；-如何參與到臨床實踐當中（比如影像引導下的介入治療）；……看片子只是其中的一個基礎操作而已。況且，在以前各種儀器檢查中就多多少少有機器輔助解讀了，比如十幾年前我在醫(yī)院實習輪轉的時候，那時的心電圖機就能直接給出診斷結果了，當然結果不一定準確，還需要醫(yī)生最終確認簽字。還有一個問題就是，我們訓練AI的數(shù)據(jù)來自于以往的影像檢查結果，但是醫(yī)學領域不像互聯(lián)網(wǎng)的公開數(shù)據(jù)，它存在很大的信息獲取屏障，基于患者隱私保護也好、或者不同廠家、醫(yī)院設置的行業(yè)壁壘，這些都是阻礙影像AI訓練的地方。當然假以時日，這些問題我認為都可以解決，不過至少在現(xiàn)在，AI的影像解讀結果還達不到普遍認可的地步。3. 這也涉及到更深層次的問題，那就是行業(yè)和法律許可問題。客觀的說，一個低年資、經(jīng)驗有限的影像科醫(yī)生，和現(xiàn)在訓練有素的影像AI模型，我想后者的解讀準確率可能還更高一點。但問題在于，我們現(xiàn)在所有行業(yè)所認可的，是「人類」的解讀結果。比如保險公司和法庭是否愿意采納AI給出的疾病判定，一方面是AI無法承擔責任，另外一方面醫(yī)生基于自身的利益考慮也會「讓AI無法擔責」。歸根到底，這個世界的游戲規(guī)則是人類設定的，人類首先會保護自身的利益。這就是醫(yī)學以外的限制，打破這些限制的難度遠高于AI算法的改進。4. 醫(yī)生會被替代這種說法，并不是AI時代才有的，有電腦的時候就有這種說法了。包括在十年前IBM的Watson Health也曾被寄予厚望，而且Watson一上來就是診療難度最大的癌癥領域，IBM也投入了數(shù)十億美元，也與美國最頂尖的MD安德森癌癥中心、紀念斯隆凱特琳癌癥中心展開Watson的合作。但是Watson最終失敗了，它最終沒有被訓練成一位癌癥專家。這背后的原因有很多，大家感興趣的可以去查一下，或者你可以直接問下ChatGPT為什么Watson沒有達到它最初的設計目標。還是上面那句話，假以時日，我覺得醫(yī)生會有越來越強大的AI工具可以協(xié)助診療，但并不是替代醫(yī)生。重復機械的操作會被取代，而且應該被取代，注意這里說的是「操作」而不是「職業(yè)」。再往前一點說，上世紀五十年代，北京協(xié)和醫(yī)院的血常規(guī)是醫(yī)生在顯微鏡底下一個一個去數(shù)血細胞的，現(xiàn)在機器直接分析結果了，不需要耗費大量的人力工作了，但協(xié)和仍然還是協(xié)和。5. 對于任何一個職業(yè)而言，能提供完整解決方案的職業(yè)被取代的難度是最大的。影像報告分析不難，但是目前只有醫(yī)生給出完整的、有臨床意義的解決方案。在任何一個時代，請多多嘗試學習使用新工具，而不是與工具為敵。這一點并不僅僅是限于影像醫(yī)生一個職業(yè)，也包括醫(yī)療行業(yè)以外的其他職業(yè)。附圖是我用midjourney畫的兩幅畫，這類AI畫作你今天在網(wǎng)上隨處可見，入門沒有什么難度。但是，能不能畫出有創(chuàng)意的、吸引人的作品，本質上還是看屏幕前的那個大腦。最后，我在之前寫肺結節(jié)AI的那篇文章里提到，將來我們應該相信醫(yī)生，還是相信AI？其實，這兩者并不是對立關系的。AI可以輔助醫(yī)生提高工作效率，而醫(yī)生也應當將技術本身轉化為患者的臨床獲益。醫(yī)學進步，以人為本。

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