人類完敗, 人工智慧在醫學領域戰勝人類, 醫生將大規模下崗?

上周一則人工智慧在醫學領域戰勝人類的新聞刷爆了社交網路，繼Alpha Go在圍棋領域大勝人類後，谷歌的人工智慧又在醫學領域戰勝了人類。

谷歌與Verily公司合作研發出了一款能用來診斷乳腺癌的人工智慧演算法，並將該人工智慧與醫學專家進行PK，對130張乳腺癌切片進行分析，找出其中的腫瘤。

結果可想而知，人類醫學專家花了30個小時對這130張切片進行分析給出診斷結果，最終結果是這名專家的準確率為73.3%。而人工智慧只花了極短的時間就給出了診斷結果，準確率達88.5%，領先於人類15.2%，人類完敗！

這項研究中的人工智慧是基於深度學習開發的，將許多的腫瘤組織與正常組織的病理切片供人工智慧學習，人工智慧根據這些切片的特徵進行提取分類，構建神經網路，「學習」一番就可以工作了。人工智慧能將腫瘤部位和正常部位區分出來，並在圖中進行標註，將腫瘤組織標註出來（下圖綠色）。

為什麼要在醫學領域發展人工智慧呢？原因當然是很多的，在這裡指出幾個關鍵的問題。首先是醫生診斷準確率的問題，在這個研究中，醫學專家的準確率只有73.3%，根據以往的研究報道，就乳腺癌，在某些情況下醫生的診斷率下降到了48%。而且醫生畢竟是人，很多時候主觀因素也影響著醫生對疾病診斷的準確率。此外，醫生的培養成本問題，一個成熟的醫生，需要長期的訓練和臨床實踐才能達到較高的診斷準確率，時間和人工成本都非常大。相對人類醫生而言，人工智慧不僅準確率高，穩定性較好，診斷速度還非常快，很多時候是醫生無法匹及的。

既然人工智慧有那麼大的優勢，那麼在未來，人工智慧發展到一定階段了以後，是不是就可以取代醫生了，不再需要醫生了？醫生將面臨大規模下崗？答案是：幾乎不可能。首先人工智慧是基於已有的疾病資料進行學習，需要由人類提供這些訓練信息，機器自己並不會對未知的信息進行判斷。就目前而言，人類對各種疾病的認知還是相當有限的，需要不斷進行探索，隨著研究的深入將會有更多的疾病種類、疾病診斷標準與方法出現，而這些工作是機器所不能完成的。就這一點而言，人工智慧就無法代替醫生了。其次，疾病的診斷也不能完全依賴於人工智慧，沒有人類的再次確認，人工智慧的診斷結論就無法得到保證，所以還是需要人類醫生再次判斷才能給出診斷結論。

人工智慧無法完全取代醫生，那在醫學領域發展人工智慧主要應用是什麼呢？其實人工智慧在醫學領域的應用，最大的好處是可以減輕醫生的工作負擔。在一些工作量大、重複操作性強的工作中，人工智慧可以發揮很大的作用。特別是在體檢、大規模單種疾病篩查方面，因為大部分人都是健康的，如果要醫生一個一個人去分析診斷的話，工作量極大。有了人工智慧就不一樣了，可以根據實際情況，調節人工智慧的識別靈敏度，採取類似「寧可錯判一個，也不放過一個」的策略，保證判定為健康的準確率達到100%，對於一些病變或疑似病變的樣本都進入醫生診斷的環節，進行初步篩查工作，這樣就能大大減輕醫生的工作負擔了。

此外，人工智慧還可以極大的補充醫療資源，在一些偏遠的地區，特別是在我國還有很多地區的醫療水平處於一個非常匱乏的狀態，醫生的專業水平也很有限。對於一些疾病，醫生沒有診斷的能力，但是人工智慧卻可以做到，就像前段時間一篇研究論文里所說的用人工智慧對皮膚癌的診斷，類似這種疾病的診斷，人工智慧發揮的作用就相當大了。當然，隨著人工智慧與醫學的更深入結合，更多的疾病可以通過人工智慧進行輔助診斷，水平並不會亞於一名普通的醫生。

所以在未來，人工智慧不會取代醫生，而是成為醫生強有力的助手，為醫生分擔工作量，醫生就會有更多時間對疾病進行更深入的研究，探索疾病更多的機理與診斷、治療方法。

（圖均出自：Google）

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