作者/劉俊寰 來(lái)源:大數(shù)據(jù)文摘(ID:BigDataDigest) 新冠疫情之下,不少?lài)?guó)家和地區(qū)的醫(yī)生往往處于超負(fù)荷的工作狀態(tài)。 隨著近年來(lái)AI技術(shù)的發(fā)展,醫(yī)療AI在疫情中發(fā)揮了越來(lái)越重要的作用,不少AI病毒檢測(cè)系統(tǒng)研發(fā)者都表示,相關(guān)產(chǎn)品實(shí)驗(yàn)室準(zhǔn)確率都已經(jīng)達(dá)到了96%及以上。 那么,在醫(yī)院真實(shí)使用的時(shí)候,這些系統(tǒng)真的能讓醫(yī)生護(hù)士們“如虎添翼”嗎? 讓我們先把目光聚焦于對(duì)既有疾病的診斷和治療上。 比如去年,谷歌落地泰國(guó)的眼疾檢測(cè)人工智能明星產(chǎn)品。 谷歌此前曾高調(diào)宣布,正式與泰國(guó)公共衛(wèi)生部建立合作關(guān)系,在帕圖姆和清邁落地了一個(gè)用AI檢測(cè)糖尿病性視網(wǎng)膜病變的系統(tǒng)。 作為FDA批準(zhǔn)的首款人工智能診斷設(shè)備,谷歌和泰國(guó)雙方都表示了極高的期待。 但是,根據(jù)谷歌最近發(fā)表的相關(guān)報(bào)告,該系統(tǒng)在泰國(guó)表現(xiàn)出強(qiáng)烈的“水土不服”:在部署系統(tǒng)的11家診所中,只有2家具有滿(mǎn)足條件的影像室,而由于醫(yī)院的光線(xiàn)環(huán)境經(jīng)常不利于拍攝,超過(guò)五分之一的圖像都會(huì)被系統(tǒng)拒絕;同時(shí),必須將照片上傳到云端進(jìn)行處理才能獲取結(jié)果,而泰國(guó)多數(shù)診所的網(wǎng)絡(luò)連接不夠理想,有護(hù)士和患者因此等待了兩個(gè)多小時(shí)。 醫(yī)療AI落地任重道遠(yuǎn),一起來(lái)看看谷歌AI這起泰國(guó)“翻車(chē)”故事。 當(dāng)高精準(zhǔn)AI遭遇“人擠人的小診所”:理想有多豐滿(mǎn),現(xiàn)實(shí)就有多骨感 這款產(chǎn)品會(huì)首先落地泰國(guó)事實(shí)上意義重大。 根據(jù)2016年的一項(xiàng)調(diào)查顯示,泰國(guó)共有9.6%人民患有糖尿病性視網(wǎng)膜病變,34%的患者會(huì)因?yàn)榇穗p眼視力明顯低下甚至失明。而在世界范圍內(nèi),約5%的失明患者都是因?yàn)樯砘继悄虿⌒砸暰W(wǎng)膜病變導(dǎo)致。 2013年,泰國(guó)公共衛(wèi)生部宣布,泰國(guó)居民可在指定的檢查日到當(dāng)?shù)卦\所進(jìn)行糖尿病性視網(wǎng)膜病變的檢測(cè),最初公共衛(wèi)生部預(yù)計(jì)的目標(biāo)是覆蓋每個(gè)地區(qū)60%的患者。然而數(shù)據(jù)顯示,即使這樣,每年接受檢測(cè)的患者數(shù)也不到50%。 在傳統(tǒng)的檢測(cè)過(guò)程中,護(hù)士會(huì)為患者拍攝一張“眼底照片”(fundus photo),這些照片隨后通過(guò)電子郵件或郵寄光盤(pán)發(fā)送給眼科醫(yī)生,而更進(jìn)一步的眼部檢查至少也要在4-5周后進(jìn)行。 谷歌的這款醫(yī)療AI在落地之前也做了完備的準(zhǔn)備:通過(guò)一個(gè)12.8萬(wàn)幅圖片的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練建立起來(lái),每張圖片記錄了3-7名眼科醫(yī)師的評(píng)估結(jié)果,為了驗(yàn)證算法的性能,他們還使用了2個(gè)獨(dú)立的臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)集,包括1.2萬(wàn)幅圖片,審核結(jié)果由專(zhuān)家來(lái)判決。 在構(gòu)想中,該AI系統(tǒng)能在幾秒鐘內(nèi)給出可堪比眼科醫(yī)生的具有專(zhuān)業(yè)價(jià)值的結(jié)論,在內(nèi)部測(cè)試中,系統(tǒng)也以90%的準(zhǔn)確度獲得了高度認(rèn)可。在這種情況下,護(hù)士就能在幾分鐘內(nèi)給出初步建議,大大縮短了時(shí)間差。 可以說(shuō),這個(gè)系統(tǒng)在泰國(guó)的落地具有劃時(shí)代的意義。 泰國(guó)衛(wèi)生部門(mén)對(duì)于這一產(chǎn)品抱著極高的期待,但是,根據(jù)相關(guān)反饋,該系統(tǒng)在泰國(guó)“擁擠的診所”表現(xiàn)完全不及格。 谷歌發(fā)布相關(guān)產(chǎn)品落地反饋報(bào)告鏈接: https://dl./doi/abs/10.1145/3313831.3376718 當(dāng)然,這不完全是谷歌產(chǎn)品本身的問(wèn)題。 泰國(guó)當(dāng)?shù)乇硎?,這款A(yù)I測(cè)試產(chǎn)品也有正常工作的時(shí)候,的確大大提升了檢測(cè)效率;但是更多的時(shí)候,系統(tǒng)無(wú)法給出一個(gè)明確的結(jié)果。 這也是多方面因素導(dǎo)致的。首先,和大多數(shù)的圖像識(shí)別系統(tǒng)一樣,深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練環(huán)境是基于高質(zhì)量的掃描圖像,對(duì)于低于一定質(zhì)量閾值的圖像,系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)拒絕。 但在現(xiàn)實(shí)中,護(hù)士一小時(shí)要面對(duì)幾十名患者,醫(yī)院的光線(xiàn)環(huán)境經(jīng)常不利于拍攝,超過(guò)五分之一的圖像都會(huì)被系統(tǒng)拒絕。 而這些被系統(tǒng)“拒絕”的患者不得不再另選時(shí)間前往另一個(gè)診所讓人類(lèi)專(zhuān)家診斷,不少人往往難以請(qǐng)到兩天連休,或者沒(méi)有更便利的交通工具,這些都將導(dǎo)致該系統(tǒng)進(jìn)入當(dāng)?shù)蒯t(yī)療系統(tǒng)后被人們排斥。 對(duì)此,護(hù)士也時(shí)常感到沮喪,尤其是當(dāng)她們拍攝的照片被系統(tǒng)拒絕,或者被認(rèn)定為沒(méi)有疾病特征的時(shí)候。而為了達(dá)到系統(tǒng)要求的精度,她們有時(shí)會(huì)花費(fèi)很多時(shí)間在一張照片上。 其次,就算護(hù)士們費(fèi)盡力氣拍攝了滿(mǎn)足系統(tǒng)要求的眼球照片,她們還必須將必須將照片上傳到云端進(jìn)行處理,其中診所的網(wǎng)絡(luò)連接就是另一個(gè)影響因子。 “患者往往習(xí)慣于馬上看到結(jié)果,但由于網(wǎng)速問(wèn)題,患者不得不等待很長(zhǎng)時(shí)間,他們就會(huì)抱怨,”一位護(hù)士說(shuō),“有人從早上6點(diǎn)開(kāi)始就在這里排隊(duì)了,但我們這2個(gè)小時(shí)只檢測(cè)了10個(gè)病人”。 在評(píng)價(jià)該AI系統(tǒng)的不成熟和局部應(yīng)用時(shí),研究團(tuán)隊(duì)表示:本次在引進(jìn)新技術(shù)時(shí),規(guī)劃者、政策制定者和技術(shù)設(shè)計(jì)者都沒(méi)有考慮到復(fù)雜的醫(yī)療項(xiàng)目在落地過(guò)程中會(huì)出現(xiàn)的問(wèn)題,但其實(shí)人們的動(dòng)機(jī)、價(jià)值觀、職業(yè)身份以及他們工作的現(xiàn)行規(guī)范和常規(guī)等社會(huì)因素,都是至關(guān)重要的。 谷歌健康團(tuán)隊(duì)的研究人員Emma Beede更是一針見(jiàn)血地指出:“在廣泛部署AI工具之前,必須首先了解AI如何在特定環(huán)境中為人們服務(wù),在醫(yī)療保健領(lǐng)域尤其如此。” 針對(duì)種種問(wèn)題,谷歌健康團(tuán)隊(duì)正在與當(dāng)?shù)蒯t(yī)務(wù)人員合作,重新設(shè)計(jì)工作流程。例如,讓護(hù)士接受培訓(xùn),讓她們?cè)跇O端情況(borderline cases)中相信自己的判斷,同時(shí)模型本身也將進(jìn)行再次調(diào)整,以更好地處理不完美的圖像。 FDA批準(zhǔn)的首款人工智能診斷設(shè)備,實(shí)驗(yàn)室準(zhǔn)確率高達(dá)90% 谷歌這款人工智能眼疾診斷產(chǎn)品算是全球醫(yī)療AI領(lǐng)域的明星產(chǎn)品。 2018年4月,在美國(guó)食品和藥物管理局(FDA)首次批準(zhǔn)了這種人工智能診斷設(shè)備,并且罕見(jiàn)宣布,該設(shè)備不需要專(zhuān)家醫(yī)生來(lái)解釋結(jié)果。 這也就意味著,這個(gè)名為IDx-DR的軟件程序可以通過(guò)觀察視網(wǎng)膜的照片來(lái)判斷患者是否有眼科疾病,某些情況下甚至不需要配備人類(lèi)醫(yī)生的進(jìn)一步診療。 它的工作原理是這樣的:護(hù)士或醫(yī)生上傳病人視網(wǎng)膜的照片,這些照片是用專(zhuān)門(mén)的視網(wǎng)膜攝像機(jī)拍攝的。 IDx-DR軟件首先判斷照片的清晰度是否支持下一步的疾病判斷。 然后,對(duì)這些合格圖像進(jìn)行分析,以確定病人是否患有糖尿病性視網(wǎng)膜病變。糖尿病性視網(wǎng)膜病變是糖尿病性微血管病變中最重要的表現(xiàn),是一種具有特異性改變的眼底病變,是糖尿病的嚴(yán)重并發(fā)證之一。 在一項(xiàng)使用超過(guò)900張圖像的臨床試驗(yàn)中,IDx-DR正確檢測(cè)到糖尿病性視網(wǎng)膜病變的準(zhǔn)確率為87%,正確識(shí)別無(wú)病患者的準(zhǔn)確率為90%,準(zhǔn)確度可以媲美專(zhuān)業(yè)醫(yī)師。 據(jù)了解,這也是機(jī)器學(xué)習(xí)被首次應(yīng)用于醫(yī)療AI系統(tǒng)的案例。當(dāng)時(shí)可謂轟動(dòng)一時(shí)的消息,文摘菌也曾就這一研究成果做過(guò)報(bào)道。 科技公司翻車(chē)不止谷歌一家,AI落地醫(yī)療行業(yè)前路崎嶇 醫(yī)療AI在落地過(guò)程中,除了谷歌本次暴露出來(lái)的問(wèn)題,似乎還有更多的問(wèn)題有待解決。 比如去年8月,在蘋(píng)果秋季發(fā)布會(huì)前夕,蘋(píng)果健康團(tuán)隊(duì)被曝出內(nèi)部存在極大的管理問(wèn)題,直接導(dǎo)致員工扎堆離職。在醫(yī)療健康這條路上,蘋(píng)果高層傾向于采取安全漸進(jìn)的方法,這與醫(yī)療行業(yè)本身的復(fù)雜程度有一定的關(guān)系。 但是蘋(píng)果健康團(tuán)隊(duì)內(nèi)部不少員工卻不這么認(rèn)為,他們急于解決醫(yī)療系統(tǒng)中最“棘手”的問(wèn)題,比如醫(yī)療設(shè)備、遠(yuǎn)程醫(yī)療和醫(yī)療支付等。有員工透露道,蘋(píng)果完全有能力開(kāi)發(fā)更多更有前景的項(xiàng)目,在醫(yī)療健康這條路上走得更遠(yuǎn),但是,公司主打的仍是“手表心電圖”這類(lèi)面向廣大健康用戶(hù)的功能。 除此之外,兩名知情人士表示,對(duì)于該公司應(yīng)在多大程度上向醫(yī)療行業(yè)透明化,內(nèi)部也存在分歧。蘋(píng)果此前一直對(duì)自己的項(xiàng)目高度保密。然而,這種嚴(yán)格保密在使得蘋(píng)果在衛(wèi)生保健領(lǐng)域發(fā)展更具挑戰(zhàn)性,因?yàn)樵撔袠I(yè)通常需要依靠已發(fā)表的研究、臨床研究,并與行業(yè)內(nèi)組織保持公開(kāi)對(duì)話(huà)。 監(jiān)管機(jī)構(gòu)與科技公司的角逐也影響到了醫(yī)療AI的落地。去年4月,IEEE Spectrum發(fā)布特別報(bào)告《How IBM Watson Overpromised and Underdelivered on AI Health Care》,在文中細(xì)數(shù)了IBM的明星醫(yī)療部門(mén)Watson Health是如何走向衰落的。 文中稱(chēng),盡管IBM花費(fèi)數(shù)十億美元收購(gòu)AI企業(yè),加強(qiáng)內(nèi)部開(kāi)發(fā)實(shí)力,但內(nèi)部人士表示,被收購(gòu)公司并沒(méi)有發(fā)揮什么作用。這其中還存在監(jiān)管機(jī)構(gòu)的干預(yù),監(jiān)管機(jī)構(gòu)只批準(zhǔn)少數(shù)基于AI的工具在醫(yī)院和醫(yī)生的辦公室使用,這些開(kāi)創(chuàng)性產(chǎn)品主要聚集在圖像診斷領(lǐng)域,比如通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)識(shí)別X射線(xiàn)和視網(wǎng)膜掃描圖像進(jìn)行診斷,而IBM卻沒(méi)有醫(yī)學(xué)圖像識(shí)別的產(chǎn)品落地。 除了管理問(wèn)題,醫(yī)學(xué)領(lǐng)域本身也存在極大的挑戰(zhàn),比如為醫(yī)生的專(zhuān)業(yè)知識(shí)編碼,這項(xiàng)浩大的工程即使是如今最優(yōu)秀的AI也難稱(chēng)可以實(shí)現(xiàn)。 正如在2014年離職IBM的Kohn所說(shuō),“擁有強(qiáng)大的技術(shù)是不夠的,你還要向我證明,這款產(chǎn)品的確是有價(jià)值的,可以讓我生活的更好,讓我的父母生活的更好”。這也清楚地指出了科技公司在醫(yī)療領(lǐng)域的崎嶇前路。 面對(duì)如此多的難關(guān),科技公司將如何逐一攻破,我們期待著醫(yī)療AI能在實(shí)際環(huán)境下更有效地工作的一天。 |
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