醫(yī)療人工智能落地成現(xiàn)實 如何保證數(shù)據(jù)精準是關(guān)鍵
回歸數(shù)據(jù)價值是關(guān)鍵
對于AI醫(yī)療公司來說,單一的算法開發(fā)如今似乎很難支撐起一家公司數(shù)據(jù)的價值重新回歸。
“實際上,人工智能是一種知識的表達。”楊吉江談到,人工智能其實是一個交叉學(xué)科,既是計算機科學(xué)的分支,又涉及心理學(xué)、哲學(xué)和語言學(xué)等。如果研究機構(gòu)或公司只是單純研究算法,那么很難實際應(yīng)用。不同來源的數(shù)據(jù)與算法結(jié)合,才是人工智能的根基。
自然語言學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、虛擬助理等,都是AI的具體研究領(lǐng)域。在醫(yī)療方面,圖像分析的應(yīng)用也比較廣泛。
楊吉江認為,從發(fā)展階段上看,人工智能從早期推理到后面的數(shù)據(jù)驅(qū)動,數(shù)據(jù)是最主要的。例如,有AI+醫(yī)療影像的公司與業(yè)內(nèi)專家探討,開始回歸數(shù)據(jù),在數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)管理上花費很大的力氣,而不是“虛幻的”去做診斷。
對AI醫(yī)療來說,數(shù)據(jù)的重要性不言而喻。AI在小樣本集上做的診斷或推定,被認為是不可持久的模式,因為一旦再擴大一點范圍,換一個病種、換一個地方,結(jié)果可能就出現(xiàn)偏差,正確率下降。
“為什么人工智能突然爆發(fā)?實際上這跟大數(shù)據(jù)的發(fā)展也有一定關(guān)系。我們現(xiàn)在手上都有很多數(shù)據(jù),但如果不去有效地利用,就不具有價值!睏罴f。
楊吉江有過400萬個數(shù)據(jù)清洗完后,剩下20多萬個的經(jīng)歷;從某醫(yī)院拿到的200萬個眼科數(shù)據(jù),清洗過后也差不多只剩下20萬個。作為AI醫(yī)療的基本素材,數(shù)據(jù)的準確性和質(zhì)量非常重要。但“干凈”的數(shù)據(jù)并不容易獲得,需要很大的工作量。
即便數(shù)據(jù)量足夠大,在面對每個個體的差異時,AI醫(yī)療依然沒法保證100%的準確率,一旦出現(xiàn)問題就是誤診、漏診。因此,多位與會人員亦表達了類似的觀點,即人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的角色目前仍是輔助。
針對臨床決策的輔助系統(tǒng),融合大量醫(yī)學(xué)指南與醫(yī)生的經(jīng)驗智慧,針對治療目標及治療的實時效果進行決策建議,大大提升科室的綜合決策診斷水平。
邁瑞發(fā)現(xiàn),作為光信號的血氧參數(shù)以及電信號的心電參數(shù)間,其實有著緊密的聯(lián)系。把兩個數(shù)據(jù)“擰在一起”,在多參數(shù)聯(lián)合分析作用下,對心率、脈搏監(jiān)測準確性大大提升,并極大地增強了報警的準確性。這樣“智能報警”的結(jié)果,則是讓致命性心律失常誤報次數(shù)大幅下降65%,其他心律失常誤報次數(shù)下降50%。同時,對于心率準確性提升30%,脈率準確性提升30%。
點評:但截至目前,沒有人能保證人工智能能達到100%的準確率,但是有哪個醫(yī)生能保證自己能達到100%的準確率嗎?如果人不能達到,就要求AI一定達到,是不是對人工智能太過苛求?現(xiàn)階段讓人工智能在醫(yī)療的過程中提高數(shù)據(jù)的分析利用效率,給醫(yī)生的分析判斷提供參考就是最大的貢獻。其它的可以在實踐中慢慢進步
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