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被AI宣布“你的死期到了”是怎样一种体验?

被AI宣布“你的死期到了”是怎样一种体验?

Xtecher原创 丨 行业洞察

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2018-01-29

科技云报道

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科技云报道原创。

斯坦福大学研究人员开发出AI算法,能够提前12个月预测患者死亡时间,准确率高达90%。能预测死亡时间的医疗+AI,离拯救生命还有多远?

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医疗领域是人工智能重点发力方向,尤其影像识别在医疗领域的应用,是当前AI商业化最热门的领域。目前,斯坦福大学最新研究能预测死亡时间,但更多人关心AI距离拯救生命的目标还有多远。

国外AI实现预测死亡时间

斯坦福大学研究人员开发的AI算法,实现预测病患具体死亡时间。该团队在研究过程中,通过分析约200万名成人和儿童患者的电子健康档案数据,利用医生已经编码的医学信息、病人诊断说明、预定扫描次数、医疗处方和治疗等数据,建立标准化参数。

在上述数据和标准上,初步生成进行死亡时间预测的算法。随后采集数十万名病患信息,让算法进行自我学习。在测试过程中,该算法预测3到12个月内死亡的患者,最终结果准确率为90%,预测生命超过12个月的病患,结果显示准确率高达95%。

从结果来看,得到这些预测结果,对于患者来说意义不大,甚至说有点“残忍”。只能让患者家属能提前做好心理准备,并对医生开展后续治疗进行指导,帮助医生采取更合适的医疗措施,减轻疾病给病患带来的痛苦。

这种算法是医疗+AI的一次突破,但是仍不能满足人们对于AI改变当前医疗水平的期待。普通人更期待AI能够帮助人类战胜目前无法治愈的疾病,或者能提高当前看病体验,这也正是目前国内互联网巨头发力AI+医疗的方向。

国内巨头布局医疗+AI

现阶段,国内企业多布局虚拟助手、医疗影像、医用机器人和智能健康管理四个领域,其中医疗影像是现阶段最受资本关注的领域。国内互联网巨头纷纷布局该领域,无疑将进一步加速行业发展。

2016年10月,百度对外发布“百度医疗大脑”进军AI医疗;2017年3月,阿里云发布“ET医疗大脑”正式进入医疗AI领域;2017年,腾讯通过“腾讯觅影” 更是进入大规模的临床预试验。

互联网巨头的参与,各自专注方向不同,让AI+医疗更具想象力。

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其中,百度医疗大脑发力智能问诊,实现去医院前的辅助诊疗。原理是通过海量医疗数据、专业文献的采集与分析进行人工智能化的产品设计,依据用户症状提出可能出现的问题,并通过验证给出最终建议。

阿里云通过和华大基因合作,对大量肺腺癌病例的DNA序列进行分析,将尝试从根本上战胜癌症。其发布的“ET医疗大脑”经过研究训练后,人工智能ET可在患者虚拟助理、医学影像、精准医疗、药效挖掘、新药研发、健康管理等领域承担医生助手的角色。

腾讯旗下“腾讯觅影”试图扩展AI辅助诊断上的探索,辅助医生更准确地理解病案,降低风险,提升诊疗水准。现阶段研究方向为食管癌、肺癌早期、糖网、乳腺癌的早期筛查以及乳腺癌淋巴切片图像识别、宫颈位置类型识别。目前,“腾讯觅影”已与河北医科大学等五家医院达成合作。

在技术上的竞争之外,对于人才的争夺也十分激烈。专注于智能医学影像分析的医疗AI科学家郑冶枫博士,近日加盟腾讯优图实验室。与此同时,研究涉及大数据、生物信息学、药物基因组学等领域的浣军教授加盟百度。

AI离拯救生命还缺关键要素

一个行业的发展,需要政策、企业和用户三方面的共同推进,期待AI在医疗行业带来更多惊喜,离不开这三个层面的支持。

可喜的是,国内政策持续好,2016年国务院发布《关于促进医药产业健康发展的指导意见》,明确提出开展智能医疗服务。

企业方面,随着互联网巨头的投入,则意味着留给创业公司的“窗口期”正在迅速消失,后来者想入局需要给用户带来更多切实利益。

对于用户来说,生活水平提高,健康意识不断提升,对自身健康水平关注更高。用户对保护个人身体健康的需求不断增高,但是医务人员培养成本和时间较长,医务人员的补充无法跟上用户增加的需求,如果有更高效的AI支持,自然会受到大众欢迎。

可以看出,AI+医疗已经具备腾飞的基础,但仍有关键要素影响商业化落地。

首先,是科技企业与医院合作的问题。想提高AI算法的准确性,需要大量的数据作为基础,这些基础数据均掌握在医院和相关机构中,必须与主流医院达成广泛合作,才能完成基础建设。

其次,是病患资料数字化问题。国内医学影像还处于传统胶片向电子数据过渡的阶段,大量影像资料还没有实现电子化和数据化。同时,医疗数据本身具备结构、类型复杂,标准不统一的问题,完成数字化需要大量时间和资金。

最后,是病患的信任问题。医疗影像领域目前对某些病理、图片的识别准确率已超过90%,用于辅助医生诊断已不成问题,但还是需要医生来诊断。

未来如果实现AI自主诊断,用户的信任程度还未可知。此外,将自己身体情况等私密信息转变为数字化,交给医院或者第三方科技公司,对隐私泄露的担忧也会困扰一部分用户。

随着科技公司的大量投入,技术的快速迭代和升级,以及医院的开放心态,只要做出成功案例和成熟产品,相信将给行业和用户更多信心。AI从预测死亡时间到拯救生命,或许就不再遥远。

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