谷歌和蘋果的新發(fā)現(xiàn)表明，癥狀自評(píng)(Self-Reporting)和人工智能(Artificial Intelligence )在診斷的速度和準(zhǔn)確性上給醫(yī)生帶來挑戰(zhàn)，對(duì)于醫(yī)生所做的研究也有同樣影響。然而即便如此，依然存在可能會(huì)減緩AI在醫(yī)療領(lǐng)域?qū)嵤┑恼系K。 谷歌從Camelyon16項(xiàng)目中獲取了活體組織切片影像，該項(xiàng)目要求參與人員創(chuàng)建一個(gè)癌癥檢測(cè)算法。在對(duì)400張幻燈片進(jìn)行掃描后，谷歌表示其機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)能夠檢測(cè)出92.4%的腫瘤。 此前的自動(dòng)化檢測(cè)技術(shù)只能檢測(cè)出來82.7%的腫瘤，而一組醫(yī)生則只認(rèn)為患者體內(nèi)所謂的“腫瘤“真正被確診為腫瘤的比例只有48%。 使用十億像素的圖片，谷歌的AI能夠在尺寸為100,000“100,000像素的圖像上發(fā)現(xiàn)小至100“100像素的腫瘤。它甚至發(fā)現(xiàn)有兩個(gè)幻燈片中的腫瘤被錯(cuò)誤地標(biāo)記為“正?！?。在其發(fā)布的白皮書中，谷歌指出，遺漏的、不確定的或者是延遲的診斷，可能會(huì)影響高達(dá)20%的病例，并強(qiáng)調(diào)其AI圖像掃描算法與醫(yī)生相比，更快更準(zhǔn)。 ResearchKit數(shù)據(jù)可以作為醫(yī)生診斷輔助 ResearchKit是蘋果公司眾包醫(yī)療信息的解決辦法，其發(fā)布于2015年。研究可以包含研究人員想要跟蹤的任何疾病，病癥或治療方法，并且完全由醫(yī)療專業(yè)人員進(jìn)行。 關(guān)于最近一項(xiàng)和哮喘相關(guān)的研究，西奈山醫(yī)院表示，ResearchKit數(shù)據(jù)可以作為醫(yī)生的可靠診斷來源。通過該平臺(tái)，用戶可以自己報(bào)告與其疾病有關(guān)的從癥狀到治療的各種主題。哮喘是蘋果宣布推出的最初五個(gè)ResearchKit主題之一。 有50,000名用戶下載了一款與該研究相關(guān)的app，其中有7,600人加入了為期6個(gè)月的研究。該研究詢問用戶如何治療他們的哮喘病，但也考慮了有關(guān)空氣質(zhì)量和位置的元數(shù)據(jù)。然后，該研究將用戶提交的數(shù)據(jù)與空氣質(zhì)量報(bào)告進(jìn)行比較，以了解用戶如何照顧自己(例如：華盛頓的研究參與者在該地區(qū)的野火發(fā)生期間出現(xiàn)了更嚴(yán)重的癥狀)。 遇到的問題，還需更高難度的挑戰(zhàn) AI和癥狀自評(píng)可以在正確的情況下工作，這是毫無疑問的，但還是有一些明顯的問題。 許多ResearchKit研究對(duì)公眾開放，所以你會(huì)成為50,000名下載該app的用戶中的一員，并參與哮喘研究。有一些方法可以使研究范圍縮小，例如使用TestFlight或?yàn)閰⑴c者分配用戶名/密碼認(rèn)證，但大多數(shù)研究?jī)H僅局限于App Store中，而未經(jīng)核實(shí)。ResearchKit網(wǎng)站邀請(qǐng)公眾下載和使用關(guān)于腦震蕩，哮喘，丙型肝炎和產(chǎn)后抑郁癥(以及其他主題)的相關(guān)應(yīng)用程序。 這很可能是西奈山研究人員開始他們研究的原因，“使用移動(dòng)健康應(yīng)用程序進(jìn)行觀察性臨床研究的可行性需要經(jīng)過嚴(yán)格的驗(yàn)證?！坝捎谑菍?duì)公眾開放的，所以ResearchKit應(yīng)用程序很容易被操縱，如果你有足夠的人愿意這樣做的話，就能對(duì)其操縱。 谷歌的AI 令人印象深刻，但其自身還是有缺點(diǎn)。該研究?jī)H使用了可以數(shù)字化為十億像素圖像的活體組織切片。雖然谷歌表示“未來的工作將側(cè)重于利用更大的數(shù)據(jù)集合對(duì)AI進(jìn)行改進(jìn)，“但其并沒有表示，是否會(huì)集中力量研發(fā)像素最高的圖像。如果AI研究工作僅限于高分辨率掃描的話，還是有比這更值得期待的。 兩個(gè)平臺(tái)都不比醫(yī)生“更好“。像許多其他的尖端科技一樣，谷歌和蘋果的醫(yī)療保健改變了人們對(duì)醫(yī)療保健專業(yè)人士和工作的需求，人們對(duì)二者的需求總是很高。這些技術(shù)旨在節(jié)省醫(yī)生給患者診斷和治療的時(shí)間，患者花錢買日子活命的模式將終結(jié)。 AI以及ResearchKit應(yīng)用 從概念上講，有很多使用這些技術(shù)的理由。治療的癥狀自評(píng)是醫(yī)生的盲區(qū)。當(dāng)你每隔數(shù)周或數(shù)月向醫(yī)生報(bào)告一次治療狀況時(shí)，你站在醫(yī)生面前，醫(yī)生其只會(huì)對(duì)你看上一眼。只要你如實(shí)的報(bào)告，通過ResearchKit，那些醫(yī)生就能看到關(guān)于你日常狀況的詳細(xì)信息。 AI能比醫(yī)生更快地對(duì)圖像掃描和分析，在對(duì)患者進(jìn)行治療前，其是醫(yī)生的好“眼睛“。因?yàn)锳I是客觀的，其結(jié)果沒有上下聯(lián)系，在采取下一步措施前，醫(yī)生要對(duì)冰冷僵硬的數(shù)據(jù)進(jìn)行鑒別。 同時(shí)也不要忘了，醫(yī)療保健也是一門生意。IBM的Watson AI 引擎已經(jīng)努力嘗試治愈癌癥，研究人員花了數(shù)萬小時(shí)教其如何分析臨床數(shù)據(jù)。他們還向超級(jí)計(jì)算機(jī)提供了超過60萬件的醫(yī)學(xué)資料，以及來自42個(gè)醫(yī)學(xué)期刊和臨床試驗(yàn)的200萬頁的文獻(xiàn)資料。此外，Watson可以獲得150萬患者的記錄資料，包括患者的康復(fù)情況，以便深入研究最佳治療方案。 IBM已將Watson超級(jí)計(jì)算平臺(tái)集成到各種行業(yè)，最著名的就是醫(yī)療保健行業(yè)：紐約的Sloan-Kettering癌癥中心與IBM和WellPoint合作，培養(yǎng)Watson處理和讀取腫瘤數(shù)據(jù)的能力。 長(zhǎng)期以來，IBM一直在思考如何能最好地利用Watson，其富含海量的數(shù)據(jù)集合，有處理人類語言查詢的能力，對(duì)于研究人員、醫(yī)生和其他工作人員來說，其具有潛在的價(jià)值。醫(yī)療保健的提供者可以將他們的電子記錄上傳給Watson，結(jié)合醫(yī)療資源(如期刊和臨床試驗(yàn)的數(shù)據(jù))以及人機(jī)訓(xùn)練，該平臺(tái)可以變成一個(gè)發(fā)現(xiàn)癌癥的工具。 這項(xiàng)研究很有前途，但是Watson超級(jí)計(jì)算機(jī)從其更為著名的一個(gè)崗位上被解雇了。 德州大學(xué)安德森癌癥中心為一個(gè)被稱為腫瘤專家提供者的項(xiàng)目，投入了四年多的時(shí)間及6200萬美元的資金。其中有6100萬美元沒有獲得董事會(huì)的批準(zhǔn)。IBM收到了那筆資金中的4000萬美元。 部分問題是Watson無法讀取醫(yī)院的新型醫(yī)療數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)，并且在四年內(nèi)Watson只被使用了12次。IBM已經(jīng)取消了與德州大學(xué)的合作，并表示其系統(tǒng)“尚未準(zhǔn)備好用于人類的臨床研究或者臨床應(yīng)用，并且禁止其用于患者治療?！?審查采購與合規(guī)性的審計(jì)員表示，在應(yīng)用Watson的過渡期里，醫(yī)院可能沒有考慮到還有其他更低的出價(jià)。有的時(shí)候，盡管Waston沒有履行合同目標(biāo)，但醫(yī)院還是會(huì)付款。 為了響應(yīng)審計(jì)，大學(xué)校長(zhǎng)Willam McRaven表示：“該項(xiàng)工作研究和發(fā)展的本質(zhì)不可避免地使目標(biāo)和期望隨著時(shí)間的推移而變化，按照具體的研究成果來說，通常會(huì)使得原合同失去意義。在目標(biāo)和期望隨著時(shí)間的推移而變化的情況下，文件記錄上的不完整，導(dǎo)致人們無法判斷是否能實(shí)現(xiàn)修正后的里程碑目標(biāo)。“ 這種事情不能有助于IBM、谷歌、蘋果或任何其他與健康相關(guān)的技術(shù)服務(wù)或公司，找到對(duì)患者有幫助的辦法;也對(duì)醫(yī)療保健和商業(yè)利益能否合適地達(dá)成一致提出了問題。 不幸的是，有時(shí)候，那些受醫(yī)療條件影響最大的人沒空等待監(jiān)管機(jī)構(gòu)解決系統(tǒng)中存在的問題，這導(dǎo)致在技術(shù)準(zhǔn)備好從實(shí)驗(yàn)室進(jìn)入日常使用時(shí)，其會(huì)受到更多的爭(zhēng)議。 AI與創(chuàng)新的阻礙 “在醫(yī)療保健領(lǐng)域，許多偉大的想法止步于技術(shù)，或更具體地說，難以將想法整合到現(xiàn)有的體系中?！癋ive9和DoctorBase的創(chuàng)始人John Sung Kim在TechCrunch的一個(gè)新專欄中寫道?！安徽揥aston的銷售對(duì)象是小診所還是大醫(yī)院，任何規(guī)模的醫(yī)療機(jī)構(gòu)都在操控著多個(gè)軟件系統(tǒng)，許多軟件不兼容?！?雖然許多專家將醫(yī)療IT行業(yè)的缺陷，歸咎于醫(yī)療數(shù)據(jù)庫和軟件平臺(tái)之間缺乏整合，但也存在法規(guī)上問題。 與患者數(shù)據(jù)交互的每個(gè)應(yīng)用程序都要遵循HIPAA(健康保險(xiǎn)流通與責(zé)任法案)，該法案對(duì)于數(shù)據(jù)在不同數(shù)據(jù)庫之間進(jìn)行流通時(shí)以及休眠時(shí)起到了保護(hù)作用。醫(yī)院和其他處理此類數(shù)據(jù)的實(shí)體組織必須確保必要的隱私性和安全標(biāo)準(zhǔn)。 根據(jù)Kim的說法，醫(yī)療保健IT領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)公司面臨著來自電子健康記錄(EHR)供應(yīng)商的深層次競(jìng)爭(zhēng)，這些公司的高管不希望看見他們的業(yè)務(wù)被擁有創(chuàng)新平臺(tái)的一家小微公司所破壞。 無論是效力于一家小型創(chuàng)業(yè)公司還是效力于大型的供應(yīng)商，對(duì)醫(yī)療IT領(lǐng)域感興趣的技術(shù)人員，不僅需要熟悉所有軟件平臺(tái)的基本構(gòu)建模塊(如C#及Python等編程語言，以及快捷的管理方法)，還要熟悉能讓人們解決棘手問題的創(chuàng)造性思維。 話雖這么說，但在醫(yī)療保健中使用的很多軟件是該行業(yè)中復(fù)雜和特有的，使得技術(shù)專家難以掌握軟件大部分的使用功能，只有當(dāng)其經(jīng)過多年的鍛煉后才能掌握。 Health Level 7(用于檢索電子健康數(shù)據(jù)的框架和標(biāo)準(zhǔn))和DICOM(成像程序)只是需要熟悉的兩個(gè)平臺(tái)。但考慮到數(shù)據(jù)保護(hù)的重要性，也許最重要的技能是了解一切和HIPAA相關(guān)的東西。無論你的創(chuàng)業(yè)公司性質(zhì)如何，沒有什么比確?；颊邤?shù)據(jù)得到保護(hù)更為重要。 作者高道龍，微信lylonexiaohuhu，添加時(shí)請(qǐng)注明：姓名-公司-職位。

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