如果你平時關注一些高水平的醫學期刊、高大上的媒體以及Science和Nature等頂級學術期刊,那麼,不難發現醫學化的機器學習以及大資料等正緊鑼密鼓地展開。雖然關於AI能在醫學領域能做什麼的猜想比比皆是,但醫學領域的AI到底能做什麼呢?是時候做一個測試了…什麼樣的測試呢?回答這個問題之前,我們需要了解以下兩個問題,一是AI在目前的應用大致範圍,二是目前AI應用於醫學領域的現狀以及該測試該應用於哪一醫學領域。人工智慧以及大資料目前所做的事情主要有兩方面:一方面是處理海量資料,這點即使經過訓練的資深技術人員也無法與之匹敵;另一方面是自動化,換句話說就是,即使現在人類能做的非常複雜的事情,以後也可以無人化、自動化。兩者也可以結合,比如現在研究火熱的無人駕駛汽車。這兩方面也是AI在醫學領域的主要應用方向,未來若兩者結合,或許能開發出類似無人駕駛汽車的醫療AI產品。AI應用於醫學領域的現狀
在醫學影像領域,用計算機對醫學影像圖片(如乳腺癌X光片、結腸鏡檢查和心電圖)進行處理和分析並不新奇了。早在19世紀初,數碼圖片分析和人臉識別技術就有了雛形,利用機器閱讀心電圖也早在上世紀60年代出現,只不過以前的技術缺陷,被現在的AI技術所彌補。顯然,人們不需要在這方面進行測試。▲ 我是AI,我是天使,人類......(圖片來源:Pixabay)
從醫學診斷領域來說,不少科技巨頭試圖開發醫學診斷AI,但是從現有失敗經驗——IBM誇大Watson使用人工智慧來確診新癌症療法,似乎在提醒著人們:目前的醫學發展較多依賴臨床經驗,缺乏很多固定規則,AI從這醫學診斷方面入手似乎也有些操之過急。從改善最佳化醫生診斷效率來看,AI確實可以讓醫療更加人性化,但問題也很多。比如把醫生從繁忙的瑣事中解放出來,與病人有更多的交流互動,但是所有資料和相關分析都交給AI做,又不可避免會地造成醫學“泰勒主義化”(譯者注:醫院效率至上後醫生會有更多時間看更多病人,可能會導致醫院企業化)。此外,當AI的日常使用功能成為常態,醫學科技發展可能會停滯不前。舉個例子,假如有一天AI能為病人按時按量的提供處方藥,我們很可能希望AI能夠準備一場手術所需的一切,最好把手術也給做了,最好來個AI術前、術中、術後“一條龍”全套服務!圖靈測試
醫學AI要處理很多複雜的事情並根據患者狀況做出相應決斷,也就是說AI能像人類醫生一樣思考、決策,這就要求醫學AI透過圖靈測試(Turing Test)。圖靈測試,由英國數學家和電腦科學家艾倫·圖靈於1950年提出,當測試者與被測試者(一個人和一臺機器)隔開的情況下,透過一些裝置(如鍵盤)向被測試者隨意提問;進行多次測試後,如果機器讓平均每個參與者做出超過30%的誤判,那麼這臺機器就透過了測試,並被認為具有人類智慧的。其目的就是確定計算機能否像人類一樣執行復雜的決策。但目前為止,不僅是醫學領域,在幾乎所有領域,還沒有計算機能透過圖靈測試。但這篇文章作者Michael J. Joyner認為,在醫學方面,人們可以從治療嚴重肥胖症患者方面找出突破口。這也就是文章開頭所說的測試。為什麼是肥胖症?
肥胖症是一個普遍疾病,而且與心血管等疾病息息相關。再者,與其他疾病相比,肥胖症治療有許多易於測量的指標,一張量表、一個BMI指數,就可以進行量化。目前,手術可能是最有效的治療方式,但畢竟不是長久之計啊!割掉的脂肪,對於“管不住嘴、邁不開腿”的患者來說,舊脂肪不去新脂肪不來,長起膘來也還是分分鐘的事。▲ 胖怎麼啦.....又沒吃你家糧食(圖片來源:Pixabay)
這兩點也就顯示出AI應用於肥胖症患者的優勢了。除了簡單的身體綜合指標的檢測,AI還可以綜合患者的遺傳資料、飲食和運動偏好,結合可穿戴裝置收集的資訊,制訂個性化的食譜並透過簡訊發給患者。甚至,在患者忍不住胡吃海喝時,通知餐館控制食物的種類和分量。做的更“慘絕人寰”一些,可以對其乘坐汽車等進行程式設計和追蹤,使患者難以在快餐店停留。或者,當演算法監測到患者有“管不住嘴”的跡象時,可以透過可穿戴的醫療AI裝置,調節身體的激素水平或者讓大腦中出現厭食的情緒,神不知鬼不覺地就讓患者打消了進食的念頭。這樣一個“3D化”的減肥治療方案若是開發出來,勢必會對手術治療肥胖的方法產生衝擊,也能作為一個測試,告訴人們AI在醫療領域到底能做什麼、怎麼做、潛力有多大,從而為後續的開發提供寶貴經驗。參考資料
[1] Artificial intelligence formedicine needs a Turing test. Obesity would be a good one Retrieved Aug 30, 2019 fromhttps://www.statnews.com/2019/08/28/artificial-intelligence-medicine-turing-test-obesity/