AI會取代醫(yī)生，還是會削弱他們的角色?

在掃描過程中腫瘤很難被遺漏。高爾夫球的大小，在腦干上十分醒目且呈白色，而腦干是身體和大腦之間來回傳遞信息的器官的一部分。從很多方面來說，它是主控制器：從脊髓的頂端，腦干傳導(dǎo)每一次心跳，每一次吞咽，每一次呼吸。

對于年輕人來說，癌癥以一種戲劇性的方式曝光。腫瘤生長阻塞了大腦排出的液體，引發(fā)了嚴(yán)重的癲癇發(fā)作。現(xiàn)在醫(yī)生必須找到最好的治療方法。

位于劍橋的阿登布魯克醫(yī)院的神經(jīng)腫瘤學(xué)家Raj Jena把腫瘤照片拿出來，解釋了醫(yī)生是如何為病人進(jìn)行放射治療的。對于這樣的案例，他可能需要研究超過100張圖片，每一張都只顯示出大腦的一小部分。然后，Jena必須仔細(xì)地標(biāo)出腫瘤的邊界和應(yīng)該放棄放射治療束的敏感腦區(qū)的輪廓：例如，下丘腦，腦垂體，通往大腦視覺中心的通路。這個過程可能需要數(shù)小時。但只有完成后，計算機(jī)才能開始計算如何用放射治療射束擊中腫瘤，而不會影響附近的重要部位。

“在我們確定腫瘤的位置，并定義了我們想要保護(hù)的健康組織之前，我們無法開始治療，” Jena說，“這是瓶頸。你做得越快，你就能越快地讓病人接受治療。”

有了人工智能(AI)，艱苦的任務(wù)可以在幾分鐘內(nèi)完成。在過去的六個月里，Jena使用名為InnerEye的微軟系統(tǒng)，自動標(biāo)記前列腺癌患者的掃描結(jié)果。在他的部門里，每年治療的2,500名癌癥患者中，男性占三分之一。掃描完成后，圖像將被匿名化，加密并發(fā)送到InnerEye程序。它在每個圖像上勾勒出前列腺，創(chuàng)建一個3D模型，并將信息發(fā)回。對于前列腺癌，整個器官都受到輻射。

 

 

圖片來源：Linda Nylind/Microsoft Project InnerEye Study

該軟件通過對過去病人的大量圖像進(jìn)行訓(xùn)練，學(xué)會了如何標(biāo)記器官和腫瘤，而圖像則是由經(jīng)驗豐富的專家所查看的。它已經(jīng)為前列腺癌治療節(jié)省了時間。腦腫瘤是下一個目標(biāo)。

自動化流程不僅僅可以節(jié)省時間。因為InnerEye訓(xùn)練來源于領(lǐng)先專家標(biāo)記的圖像，所以它每次都應(yīng)該和頂級專家一樣好。結(jié)果是治療會更快、更準(zhǔn)確。 “我們知道我們對輪廓標(biāo)記的影響對治療質(zhì)量有很大的影響。” Jena說，“好的治療與差的治療之間的區(qū)別在于，我們對腫瘤的治療效果以及我們對避免影響健康組織的程度。”

距離阿登布魯克一英里左右的微軟研究院，InnerEye首席研究員Antonio Criminisi解釋了自動化處理如何為更智能的放射治療鋪平道路。因為它是如此耗時且昂貴，所以今天的腫瘤圖像僅在放射治療開始之前被標(biāo)記一次。如果它快速且便宜，患者可以進(jìn)行“自適應(yīng)放射治療”，其中在每次治療期間進(jìn)行掃描、圖像標(biāo)記和光束計劃。這樣，放射治療光束在當(dāng)天被塑造成腫瘤的大小和形狀，而不是在它第一次成像時。“這可能是變革性的，”Criminisi說。 “它可以為患者和國家醫(yī)療服務(wù)體系(NHS)提供一種更快速、更輕松治療癌癥的新方法。”

計算機(jī)工程師喜歡斷言數(shù)據(jù)是AI的燃料。確實如此：人工智能的一些現(xiàn)代方法，特別是機(jī)器學(xué)習(xí)，非常強(qiáng)大，因為它們可以在我們收集的大量數(shù)據(jù)中劃分有意義的部分。如果說每個人在某些時候生病都能有一線希望，那就是NHS擁有大量關(guān)于健康問題的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)已經(jīng)成熟，且可供人工智能利用。

Tony Young是紹森德大學(xué)醫(yī)院的泌尿外科醫(yī)生顧問，也是英國NHS創(chuàng)新中心的國家臨床負(fù)責(zé)人，他相信AI可以在整個醫(yī)療服務(wù)中產(chǎn)生影響。他指出，一些公司使用AI可以從痣的照片診斷皮膚癌;視網(wǎng)膜掃描引起的眼部疾病;超聲心動圖引起的心臟病。其他人正在利用AI來標(biāo)記需要緊急護(hù)理的中風(fēng)患者，并預(yù)測醫(yī)院病房中的哪些患者可能無法生存。“我認(rèn)為這將引發(fā)一場革命。”他說。

技術(shù)不會在一夜之間改變NHS。與任何其他創(chuàng)新一樣，AI系統(tǒng)必須經(jīng)過測試、驗證和批準(zhǔn)。學(xué)習(xí)的系統(tǒng)通常需要仔細(xì)解釋。患者的血液檢查可能會發(fā)現(xiàn)危及生命的癌癥的確切跡象，但如果癌癥可以得到很好的治療，AI可能會將患者評為低風(fēng)險。

在某些情況下，這些創(chuàng)新既能省錢又能拯救生命，這或許有助于推動人工智能系統(tǒng)的發(fā)展。如果病人的測試速度更快，測試的效率更高，診斷結(jié)果也更迅速，整個系統(tǒng)就會變得更有效率。NHS所采用的一項技術(shù)叫做心流(HeartFlow)。它從斯坦福大學(xué)剝離出來，利用CT掃描，對疑似患有冠心病的病人進(jìn)行常規(guī)檢查。心流使用人工智能來創(chuàng)建一個個性化的心臟3D模型，以及圍繞它的血液流動。從這一點上，醫(yī)生可以看到特定的阻塞是如何破壞單個血管的血液流動，并更好地決定是否需要治療。在測試中，超過一半的患者進(jìn)行了心流分析，避免了有創(chuàng)血管造影，這是一種常見但代價高昂的手術(shù)，可染液噴入心臟，使成本降低了四分之一。“人們問我們，在國民健康保險制度中，怎么能負(fù)擔(dān)得起這些技術(shù)呢?我的回答是，我們承擔(dān)不起。” Young說。

對倫敦皇家自由醫(yī)院的麻醉師顧問Vishal Nangalia來說，現(xiàn)在還處于早期階段，但他的公司Life Engine.AI正在研究一種人工智能，它可以檢測血液檢測結(jié)果和其他數(shù)據(jù)，以預(yù)測哪些患者最有可能死亡，或者在入院時出現(xiàn)腎功能衰竭等嚴(yán)重問題。該項目對來自20家醫(yī)院的近10億份血液檢測結(jié)果進(jìn)行了培訓(xùn)，發(fā)現(xiàn)紅細(xì)胞和白細(xì)胞以及鈉和鉀等電解質(zhì)發(fā)生細(xì)微變化，這表明患者身體狀況正在走下坡路。它并沒有告訴醫(yī)生該做什么，而是幫助他們更早地進(jìn)行干預(yù)，通過對那些可能從測試、掃描或?qū)＜业脑u論中獲益的病人進(jìn)行檢查。 “機(jī)器學(xué)習(xí)可以做的是幫助識別問題并引起醫(yī)生的注意。”Nangalia說。

AI會取代醫(yī)生，還是會削弱他們的角色?回到阿登布魯克，Jena搖了搖頭。 “我寧愿花時間思考如何優(yōu)化患者的治療而不是點擊鼠標(biāo)。”他說，“對于許多腫瘤學(xué)家來說，我們是不分周末和晚上的。有了AI，我們就可以自由地完成由我們真正專業(yè)知識能做的事情。”