人工智能如何改變醫(yī)學(xué)？

在醫(yī)學(xué)中使用人工智能帶來了巨大的前景，但也帶來了同樣巨大的挑戰(zhàn)。

——盡管他知道有一些例子可以將患者的生命置于危險(xiǎn)之中。

這個(gè)問題是最近阿德萊德大學(xué)研討會(huì)的核心，該研討會(huì)是研究題為“Antidote AI”的系列講座的一部分。

隨著人工智能的復(fù)雜性和實(shí)用性增長，我們開始看到它在日常生活中出現(xiàn)得越來越多。從人工智能交通控制和生態(tài)研究，到機(jī)器學(xué)習(xí)尋找火星隕石的起源和閱讀阿納姆地巖石藝術(shù)，人工智能研究的可能性似乎無窮無盡。

我是斜杠青年，一個(gè)被前沿技術(shù)耽誤掙錢的“雜食性”學(xué)者！

也許人工智能的一些最有希望和最具爭議的用途在于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域。

臨床醫(yī)生和人工智能研究人員對人工智能協(xié)助患者護(hù)理的前景感到真正的興奮是顯而易見和光榮的。畢竟，醫(yī)學(xué)是關(guān)于幫助人們的，道德基礎(chǔ)是“無害”。

人工智能無疑是提高我們未來治療患者能力的等式的一部分。

Khalia Primer是阿德萊德醫(yī)學(xué)院的博士候選人，她指出了人工智能已經(jīng)在掀起波瀾的許多醫(yī)學(xué)領(lǐng)域。“人工智能系統(tǒng)正在發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵的健康風(fēng)險(xiǎn)，檢測肺癌，診斷糖尿病，對皮膚疾病進(jìn)行分類，并確定對抗神經(jīng)疾病的最佳藥物。

“我們可能不需要擔(dān)心放射科機(jī)器的興起，但當(dāng)機(jī)器學(xué)習(xí)與醫(yī)學(xué)相遇時(shí)，必須考慮哪些安全問題？醫(yī)護(hù)人員應(yīng)該意識到哪些風(fēng)險(xiǎn)和潛在的危害，我們可以獲得哪些解決方案來確保這個(gè)令人興奮的領(lǐng)域繼續(xù)發(fā)展？”

“監(jiān)管環(huán)境一直在努力跟上”和“醫(yī)護(hù)人員的人工智能培訓(xùn)幾乎不存在”這一事實(shí)加劇了這些挑戰(zhàn)。

“對醫(yī)護(hù)人員的人工智能培訓(xùn)幾乎不存在。”

作為一名受過培訓(xùn)的臨床醫(yī)生和人工智能研究員，阿德萊德大學(xué)澳大利亞機(jī)器學(xué)習(xí)研究所（AIML）高級研究員兼皇家阿德萊德醫(yī)院醫(yī)學(xué)成像研究主任Lauren Oakden-Rayner博士平衡了人工智能在醫(yī)學(xué)方面的利弊。

我們?nèi)绾握務(wù)撊斯ぶ悄埽恳环N方法是強(qiáng)調(diào)這樣一個(gè)事實(shí)，即人工智能系統(tǒng)的表現(xiàn)甚至優(yōu)于人類。第二種方法是說人工智能不是智能的。

你可以稱這些為人工智能‘炒作’立場和人工智能‘相反’立場。

2015年比較心理學(xué)的一項(xiàng)研究——非人類智力的研究。該研究表明，為了獲得美味的治療，鴿子可以被訓(xùn)練在乳房X光檢查中發(fā)現(xiàn)乳腺癌。

當(dāng)然，沒有人會(huì)聲稱鴿子像訓(xùn)練有素的放射科醫(yī)生一樣聰明。這些鳥兒不知道什么是癌癥，也不知道它們在看什么。“摩根正典”——如果非人類動(dòng)物的行為可以用更簡單的概念來解釋，就不應(yīng)該用復(fù)雜的心理術(shù)語來解釋它——如果有更簡單的解釋，我們不應(yīng)該假設(shè)非人類智力正在做一些明智的事情。這當(dāng)然適用于人工智能。

醫(yī)學(xué)中使用的早期人工智能工具被用來像鴿子一樣觀察乳房X光檢查。20世紀(jì)90年代初，該工具被開綠燈，用于檢測數(shù)十萬女性的乳腺癌。該決定基于實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)，這些實(shí)驗(yàn)顯示放射科醫(yī)生在使用人工智能時(shí)提高了檢測率。

25年后，2015年的一項(xiàng)研究研究了該計(jì)劃的實(shí)際應(yīng)用，結(jié)果并不那么好。事實(shí)上，在使用該工具的地方，女性的情況更糟。

目前市場上有350個(gè)人工智能系統(tǒng)，但只有大約5個(gè)經(jīng)過臨床試驗(yàn)。對于風(fēng)險(xiǎn)最大的患者來說，人工智能的表現(xiàn)往往最差——換句話說，是最需要護(hù)理的患者。

當(dāng)涉及到不同的人口群體時(shí)，人工智能也存在問題。商業(yè)上可用的面部識別系統(tǒng)被發(fā)現(xiàn)對黑人表現(xiàn)不佳。那些真正參與進(jìn)來的公司，通過對更多樣化的數(shù)據(jù)集進(jìn)行培訓(xùn)，回去修復(fù)了他們的系統(tǒng)。“這些系統(tǒng)的輸出現(xiàn)在更加平等。當(dāng)他們最初構(gòu)建系統(tǒng)并將其投放市場時(shí)，甚至沒有人想過要嘗試這樣做。”

更令人擔(dān)憂的是，法官在美國使用一種算法來確定量刑、保釋、假釋和預(yù)測個(gè)人累犯的可能性。盡管2016年媒體報(bào)道稱，在預(yù)測黑人會(huì)再次冒犯方面更有可能錯(cuò)誤，但目前該系統(tǒng)仍在使用。

使人工智能更安全的關(guān)鍵是制定實(shí)踐標(biāo)準(zhǔn)和指南，以發(fā)布涉及人工智能的臨床試驗(yàn)。而且我認(rèn)為，這一切都是可以實(shí)現(xiàn)的。

阿德萊德大學(xué)遺傳流行病學(xué)講師、AIML高級研究員Lyle Palmer教授強(qiáng)調(diào)了南澳大利亞州作為人工智能研發(fā)中心正在發(fā)揮的作用。

如果說好的人工智能需要一件事，那就是數(shù)據(jù)。很多不同的數(shù)據(jù)。鑒于南澳大利亞州有大量醫(yī)學(xué)史，南澳大利亞州是進(jìn)行大規(guī)模人口研究的首選地點(diǎn)。即這些測試必須包括不同的樣本，以捕捉不同人口統(tǒng)計(jì)學(xué)的差異。

這一切都是可能的。我們擁有做這件事的技術(shù)已經(jīng)很久了。

這項(xiàng)技術(shù)在澳大利亞尤為先進(jìn)，特別是在南澳大利亞州。

例如，這些歷史數(shù)據(jù)可以幫助研究人員確定疾病的壽命，以更好地了解導(dǎo)致不同個(gè)體患病的原因。

鑒于醫(yī)療保?。òㄋ幬镙斔凸艿溃┑?/strong>“困難時(shí)期”，人工智能在醫(yī)學(xué)上將至關(guān)重要。

人工智能肯定會(huì)改變醫(yī)學(xué)。但是，正如新技術(shù)本身旨在照顧患者一樣，該技術(shù)的人類創(chuàng)造者也必須確保該技術(shù)本身是安全的，不會(huì)弊大于利。

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