淺談人工智能不會取代放射科醫(yī)生的四大理由

  如今,隨著社會科技不斷的發(fā)展,人工智能方面的最新進(jìn)展已引起人們猜測:人工智能有朝一日會取代放射科醫(yī)生?據(jù)稱,一些醫(yī)科學(xué)生之所以決定不學(xué)放射學(xué)專業(yè),是因為他們擔(dān)心這份工作會被淘汰。然而我們確信,絕大多數(shù)放射科醫(yī)生在未來幾十年會繼續(xù)有工作――人工智能將要做的是改變和改進(jìn)這份工作。我們認(rèn)為,放射科醫(yī)生不會被人工智能取代的原因有以下四個,并且其中幾個因素會阻礙受人工智能威脅的其他工作出現(xiàn)大規(guī)模自動化。

淺談人工智能不會取代放射科醫(yī)生的四大理由

  第一,放射科醫(yī)生的工作不僅僅是閱讀和解讀影像。

  與其他人工智能系統(tǒng)一樣,放射學(xué)人工智能系統(tǒng)執(zhí)行單個任務(wù)(弱人工智能)。深度學(xué)習(xí)模型針對特定的影像識別任務(wù)(比如識別胸部CT上的結(jié)節(jié)或腦部MRI上的出血)進(jìn)行訓(xùn)練。但要想完全識別醫(yī)學(xué)影像中所有可能出現(xiàn)的結(jié)果,勢必需要成千上萬的特定檢測任務(wù),而如今人工智能只能執(zhí)行少數(shù)幾個任務(wù)。

  此外,影像解讀工作僅僅是放射科醫(yī)生執(zhí)行的其中一項任務(wù)。他們還要咨詢其他醫(yī)生探討診斷和治療,包括治療疾?。ū热缣峁┚植肯诏煼ǎ?、執(zhí)行基于影像的醫(yī)學(xué)干預(yù)(介入放射學(xué))、定義要進(jìn)行的影像檢查的技術(shù)參數(shù)(針對患者的病情),并將影像的發(fā)現(xiàn)結(jié)果與其他醫(yī)療記錄和檢驗結(jié)果聯(lián)系起來,與患者討論手術(shù)和結(jié)果,以及其他許多活動。就算人工智能代替醫(yī)生來解讀影像,大多數(shù)放射科醫(yī)生也可以將重點(diǎn)轉(zhuǎn)向其他這些必要的活動上。

  第二,基于人工智能影像工作的臨床過程離準(zhǔn)備好日常使用還有很長一段路。

  Dreyer與美國放射學(xué)會(ACR)數(shù)據(jù)科學(xué)研究所的調(diào)查發(fā)現(xiàn),不同的成像技術(shù)廠商和深度學(xué)習(xí)算法專注于它們面對的使用場合的不同方面。即使在FDA批準(zhǔn)的基于深度學(xué)習(xí)的結(jié)節(jié)檢測系統(tǒng)當(dāng)中,也有不同的側(cè)重點(diǎn):病變的可能性、癌癥的可能性、結(jié)節(jié)的特征或其位置。這些獨(dú)特的側(cè)重點(diǎn)將使醫(yī)院很難將深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)嵌入到當(dāng)前的臨床實踐中。因此,ACR開始為深度學(xué)習(xí)軟件廠商定義輸入和輸出。FDA要求,廠商們將算法投入市場前后需要驗證算法的有效性和價值,ACR為此提供了一套方法。與此同時,ACR在竭力整理歸納全面的使用場合,對臨床過程、影像要求和輸出解釋都作了明確的定義,符合當(dāng)前和未來的臨床實踐。當(dāng)然,整理歸納全面的使用場合要花好多年,這進(jìn)一步擴(kuò)大了放射科醫(yī)生在人工智能世界的角色。

  第三,用于圖像識別的深度學(xué)習(xí)算法必須拿“標(biāo)記數(shù)據(jù)”來進(jìn)行訓(xùn)練。

  在放射學(xué)領(lǐng)域,這意味著醫(yī)生要自已來確診患有癌癥、骨折或其他病征的患者的影像。在深度學(xué)習(xí)大獲成功的其他類型的圖像識別中,算法已拿數(shù)百萬個標(biāo)記的圖像進(jìn)行了訓(xùn)練,但是沒有放射影像的集中存儲庫,因為它們歸廠商、醫(yī)院及醫(yī)生、成像中心和患者擁有,收集和標(biāo)記它們頗具挑戰(zhàn)性、且耗費(fèi)時間。

  第四,人工智能應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域也需要改變醫(yī)療監(jiān)管和健康保險,基于此自動影像分析才會普及起來。

  正如自動駕駛汽車需要改變汽車監(jiān)管和保險一樣,人工智能應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域也需要改變醫(yī)療監(jiān)管和健康保險。比如說,如果機(jī)器誤診了癌癥病例,誰負(fù)責(zé)?醫(yī)生、醫(yī)院、成像技術(shù)廠商,還是開發(fā)算法的數(shù)據(jù)科學(xué)家?所有這些問題都需要加以解決,這方面的進(jìn)展不可能與實驗室里的深度學(xué)習(xí)研究一樣神速。人工智能放射器械可能需要比放射科醫(yī)生遠(yuǎn)勝一籌――不僅僅是一樣好,那樣才能推動監(jiān)管和報銷方面所需的變化。

  因此,人工只能是不能取代放射科醫(yī)生的,只是放射科醫(yī)生們需要采用新的技能和工作流程。