健康医疗能否成为人工智能的应许之地？——The BMJ在线发表詹启敏院士领衔观点文章-北京大学健康医疗大数据国家研究院

健康医疗能否成为人工智能的应许之地？——The BMJ在线发表詹启敏院士领衔观点文章

时间：2019-05-09 08:43:37来源：点击数：

2019年4月26日，《英国医学杂志》（the BMJ）在线发表题为 “Can AI fulfil its medical promise?（健康医疗——人工智能的应许之地？）”的观点文章。该文由詹启敏院士领衔，指导北京大学健康医疗大数据国家研究院张路霞、孔桂兰、北京大学信息科学技术学院王立威合作完成。

该观点文章肯定了人工智能（AI）技术在健康医疗领域颇具潜力的应用场景，例如医学影像和病理学诊断，以及作为辅助手段用于常见疾病一般状况的医疗决策。

然而，由于AI算法的内在运行逻辑难以探究、被研究者称为 “黑匣子”，而这“会给使用AI系统的医生带来迟疑和困惑”。因此作者在文中提出，AI系统的有效性和安全性必须得到科学的评估，并建议运用流行病学及医学研究的思路来验证基于AI的预测模型。此外，人文关怀是医学中至关重要、并且无法被任何技术系统替代的关键内容。

在文章结尾，作者将健康医疗领域“划归”为AI的“应许之地”，但同时也表示，为充分发挥其潜质，“医生、科研人员和AI科学家应当紧密合作；基于可靠的方法、遵循伦理的准则，力争在医疗实践中应用、评估和改进AI技术”。

原文链接https://blogs.bmj.com/bmj/2019/04/26/can-ai-fulfill-its-medical-promise/，以下根据文章内容整理：

健康医疗——人工智能的应许之地？

张路霞孔桂兰王立威詹启敏

世界上第一个基于人工智能（artificial intelligence，AI）的医学决策支持系统诞生于上世纪七十年代。届时，个人计算机的应用尚未普及，该系统从未能够应用于医疗实践；但这一开创性的探索为医学打开了一扇通往新世界的大门。

在过去十年间，随着医学数字化和技术的进步，AI在健康医疗领域的应用成为热门话题。人们逐渐认识到，AI可能成为深度应用前沿技术解决医学难题的范例。毋庸置疑，AI无法取代医生；但在很多情景下，它具有巨大的潜力帮助医患。

颇具潜力的应用场景之一是AI在医学影像和病理学中的应用。研究表明，AI算法诊断糖尿病视网膜病变、心脏病及某些癌症的准确性可与领域经验丰富的医学专家媲美。此外，AI算法更加高效，以基于CT诊断肺结节为例，医生通常需要数分钟，而AI系统仅需数秒。并且计算机可以持续不间断运转，不会像人类一样因疲劳影响准确性。

AI还可以辅助常见疾病一般状况的医疗决策。将AI算法集成于临床决策支持系统，则可为诊断和治疗决策提供“基于证据”的指导，这对于医疗质量异质性高的国家或地区尤为重要。常见疾病诊疗的决策支持涉及的算法通常不太复杂，因此相对容易实现。此外，AI还可以辅助医生在复杂的临床情境下进行决策，包括提供相对准确的风险预测、提出疾病诊断和检查建议等。但值得注意的是，系统的有效性高度依赖其基于的医学文献和真实世界数据的质量。

在前述的场景中，AI系统的功能类似于“医生助理”，但其终端用户也可以是患者。市场上已有若干AI医疗产品声称能够提供与人类医生相当的医疗服务，并在日益吸引患者用户。此外若整合医疗质量监测和提升功能，AI支撑的临床决策支持系统也可以为卫生行政部门和健康保险行业所用。

以上应用展示了在健康医疗领域应用AI的益处。但是，另一个至关重要的问题是：“AI系统产生的信息是否值得信赖？”如果我们需要依靠AI系统来辅助决策，我们就必须考虑其可靠性和有效性。

当前，基于深度学习的AI算法就像一个“黑匣子”：大多数机器学习模型的内在逻辑很难解释，也很难为医生提供决策建议的前因后果。由于探究因果关系和循因治病是医疗的根本，这种不确定性会给使用AI系统的医生带来迟疑和困惑。研究人员也对基于AI的智能手机诊断程序的使用表达了担忧。正如一项针对皮肤癌智能手机诊断程序的研究中指出的，如果漏诊可疑表现，患者可能不会在疾病早期寻求专业建议，从而错过早期诊断治疗。

一个世纪以前，William Osler爵士评论到“医学是一门不确定性的科学，是一门概率的艺术。”“循证医学”的概念同样适用于应对AI在医学中应用中的不确定性。如同医学领域中其他新的干预手段，AI系统的效力和安全性必须得到科学的评估，方能为医患所用。

目前，已有倡议应用循证医学的思路来验证AI系统提供的医学建议；这一做法应该成为通用规则。随着技术的进步，AI算法将变得更加稳健和成熟；应用比较效果研究评价AI算法在真实世界中的表现、以及评估其对患者疾病健康结局的影响是至关重要的。同样，基于AI的预测模型也需要在流行病学或医学研究中进行评估。

最后，我们不应忘记，人文关怀和医患共识是医学的重要部分。医生在临床实践中获取的信息和做出的决策是医患互动沟通的产物。医生会根据患者的语言、表情和肢体语言随时调整问诊内容和医学建议，并基于患者的价值观和取向共同进行医疗决策，而现阶段的AI技术很难完成这个过程。因此，医学中的人文内容（比如交流与同理心）只能由人类完成。

总之，健康医疗领域可能成为AI的应许之地，但也为AI技术提出了诸多挑战。为了充分发挥AI的潜力，医生、科研人员和AI科学家应当紧密合作；基于可靠的方法、遵循伦理的准则，力争在医疗实践中应用、评估和改进AI技术，共创健康美好未来。

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