1
雷鋒網(wǎng)按：本文作者為利茲大學(xué)數(shù)據(jù)分析研究所負(fù)責(zé)人Owen A Johnson，來(lái)源World Economic Forum，由雷鋒網(wǎng)獨(dú)家編譯，未經(jīng)許可拒絕轉(zhuǎn)載！
近日，東京大學(xué)醫(yī)學(xué)研究院利用 IBM的人工智能Watson判斷一位女性患有罕見的白血病，而這只用了10分鐘的時(shí)間?；颊邽橐幻?0歲的女性，在四處尋醫(yī)無(wú)果之后，她嘗試了Watson。Watson最初根據(jù)診斷結(jié)果，顯示她患了急髓白血病，并向東京大學(xué)醫(yī)科學(xué)研究所提出了適當(dāng)?shù)闹委煼桨?，為這名女性的康復(fù)做出了貢獻(xiàn)。
這次的成功診斷，顯示了人工智能在醫(yī)療方面的無(wú)限潛力，也顯示了IBM的Watson系統(tǒng)的巨大實(shí)力。不過(guò)，在人工智能領(lǐng)域，Watson系統(tǒng)已經(jīng)大名鼎鼎了，而它的第一次“成名”，還是因?yàn)樵?011年2月，Watson在智力節(jié)目《危險(xiǎn)邊緣》上打敗了人類對(duì)手，用自然語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)深度問(wèn)答，展示了其強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力。而Watson在醫(yī)療機(jī)構(gòu)的合作，同樣也幫助醫(yī)學(xué)研究人員在認(rèn)知計(jì)算應(yīng)用上不斷推進(jìn)。
同時(shí)， IBM前一代的AI系統(tǒng)Deep Blue在1996年打敗了當(dāng)時(shí)的象棋冠軍Garry Kasparov，成為世界上第一個(gè)能夠打敗世界冠軍的AI系統(tǒng)。從打敗世界冠軍到拯救生命，AI花了20年時(shí)間，而這20年對(duì)于AI來(lái)說(shuō)，是一段艱苦的歲月。
人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)在醫(yī)療方面的運(yùn)用一直飽受爭(zhēng)議。一方面，大數(shù)據(jù)等可以帶來(lái)醫(yī)療上的突破，諸如FitBit等可穿戴設(shè)備為人們的健康保駕護(hù)航，一些人對(duì)這些技術(shù)的醫(yī)療應(yīng)用熱情不減；另一方面，質(zhì)疑之聲也四下飛起，人們對(duì)于機(jī)器人缺乏信任，對(duì)其可能帶來(lái)的隱私侵犯嗤之以鼻，人們對(duì)于醫(yī)療機(jī)器人的顧慮和懷疑還是太多太多。
事實(shí)上，你也許會(huì)很驚訝，世界上的第一個(gè)醫(yī)療支持計(jì)算機(jī)系統(tǒng)在1972年就出現(xiàn)了，它由英國(guó)Tim De Dombal和Susan Clamp兩位杰出的科學(xué)家發(fā)明。
這個(gè)醫(yī)療AI的鼻祖叫做AAPhelp，運(yùn)用了Bayesian算法，診斷出了病人的腹痛之源。在1974年，De Dombal的團(tuán)隊(duì)已經(jīng)將此系統(tǒng)調(diào)教得比高級(jí)醫(yī)師的技能更高，它的在此方面的醫(yī)術(shù)已經(jīng)可以和最高級(jí)的醫(yī)療咨詢師媲美。
而令人悲傷的是，40年過(guò)去了，AAPhelp仍然沒(méi)有得到常規(guī)使用。
現(xiàn)在，要想讓AI拯救生命，首先需要克服很多障礙。AI顛覆著人們對(duì)于醫(yī)療的價(jià)值觀：機(jī)器可以比專業(yè)醫(yī)師的醫(yī)術(shù)更加精湛、病人在治療之前需要經(jīng)過(guò)復(fù)雜的算法運(yùn)用等等。因此，醫(yī)療方面的實(shí)用科技創(chuàng)新通常要花上幾十年。
然而幾十年過(guò)去了，AAPHelp和IBM的Watson取得了巨大成就，讓世人明白：計(jì)算機(jī)也可以拯救生命。醫(yī)療方面大數(shù)據(jù)的使用暗示著：病人記錄、醫(yī)療數(shù)據(jù)、個(gè)人資料細(xì)節(jié)都可以被研究人員使用，來(lái)訓(xùn)練AI作出診斷。但是，人們對(duì)于自己個(gè)人數(shù)據(jù)的使用非常敏感，同時(shí)人們也希望政府和相關(guān)機(jī)構(gòu)能夠出臺(tái)相關(guān)法律法規(guī)，為機(jī)器人在此方面的應(yīng)用劃出明確的標(biāo)準(zhǔn)。這也造成了醫(yī)療機(jī)器人發(fā)展的阻礙。
東京系統(tǒng)與軟件開發(fā)研究所Watson Health Cloud的軟件工程師林雪婷表示，目前醫(yī)療方面的項(xiàng)目難點(diǎn)其實(shí)比較統(tǒng)一：
首先，你要有可以對(duì)照的數(shù)據(jù)，在Watson拯救生命的項(xiàng)目里是和紐約基因中心進(jìn)行合作；
其次，數(shù)據(jù)使用時(shí)，第三方只能根據(jù)HIPPA協(xié)議使用個(gè)人數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)信息；
再者，可能就是怎么把數(shù)據(jù)導(dǎo)出來(lái)作為這個(gè)研究的樣本了，這個(gè)也很麻煩，因?yàn)榛驍?shù)據(jù)很大。
因此，現(xiàn)在醫(yī)療機(jī)器人面臨的最大阻礙并不是算法，而是人們的耐心和信賴。最近，在利茲大學(xué)的數(shù)據(jù)分析研究所，我們使用了IBM的Watson分析軟件，來(lái)分析英國(guó)的5000萬(wàn)病理和放射學(xué)報(bào)告。出于此事的敏感性，我們將IBM的Watson帶到研究中心，而不是直接將數(shù)據(jù)傳輸給IBM。
我們使用自然語(yǔ)言程序來(lái)處理數(shù)據(jù)，讓腦轉(zhuǎn)移瘤、HER陽(yáng)性乳腺癌和腎盂積水等數(shù)據(jù)的精確度超過(guò)了90%。在接下來(lái)的兩年中，我們將繼續(xù)開發(fā)此項(xiàng)技術(shù)，爭(zhēng)取讓AI的醫(yī)療應(yīng)用成為常規(guī)的醫(yī)療手段。
我們深知此事的不易，雖然我們已經(jīng)收到了120萬(wàn)英鎊的投資，但是我們現(xiàn)在尚未拯救一條生命。而要實(shí)現(xiàn)拯救世人的高尚愿望，我們需要攻克下大眾的態(tài)度和思維這塊硬骨頭，讓人們開始接受、慢慢信賴醫(yī)療機(jī)器人。而要贏得大眾的心，我們面前依然道阻且長(zhǎng)。
雷峰網(wǎng)原創(chuàng)文章，未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。詳情見轉(zhuǎn)載須知。
