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医疗AI风险防控
  新华网 ( 2018-06-28 07:45:10 ) 来源: 《环球》杂志
 

  医疗AI迅猛发展的同时,业界对其风险的讨论亦方兴未艾:医疗AI产品如何真正有效嵌入临床诊断流程?如何保护患者数据隐私?如何明确医疗主体责任……想要防控这些风险,各方又该如何作为?

文/《环球》杂志记者 黄麟云

  当感到身体不适时,只需向医疗人工智能(AI)虚拟助理描述症状,机器人在将病人症状与医疗信息库数据比对后,即可提供诊疗建议;当医生需要读取CT、X光等医疗影像数据时,只需借助医疗AI影像辅助诊断系统,即可准确诊断各类肿瘤、老年痴呆等疾病……

  通过AI赋能,人类对医疗行业的诸多想象正在逐渐变成现实。

AI助力医疗增效

  自上世纪70年代以来,AI就开始被应用于医疗行业,1972年美国斯坦福大学研制出MYCIN医疗咨询系统,通过将医学知识输入计算机程序,该系统可依据既有规则推理和判断病情,模拟真实场景中的诊疗过程,帮助医生对细菌感染患者进行诊断并开出抗生素处方。但这种早期的AI系统受限于输入的医学知识有限,无法应用到病情复杂、种类繁多的临床阶段。

  近年来,随着大数据、机器深度学习等技术迅速发展,AI对医疗领域的影响越来越明显。据中国信通院互联网医疗健康产业联盟2018年1月发布的《医疗人工智能技术与应用白皮书(2018年)》,在中国,AI在医疗领域的应用场景已包括虚拟助理、病历与文献分析、医疗影像辅助诊断、药物研发、基因测序等细分领域。

  “医疗虚拟助理是指通过语音识别、自然语言处理等技术,将患者的病症描述与标准的医学指南作对比,为用户提供医疗咨询、自诊、导诊等服务的信息系统。”互联网医疗健康产业联盟人工智能工作组组长赵阳光告诉《环球》杂志记者。

  有业界人士认为,面对庞大的就医需求,虚拟助理可帮助减轻医生负担,优化紧缺的医疗资源调配、降低患者等候期间的安全隐患。

  2017年3月起,北京朝阳医院投入使用了智能急诊分诊系统。该医院计算机室副主任韦力告诉《环球》杂志记者,该辅助系统上线以来,日均分诊量为464人次,已为超过20万人次提供了分诊服务,准确率接近90%。“急诊分诊系统整合了国内外的标准急诊分诊知识库。系统首先通过设备采集患者的血压脉搏等体征信息,并结合患者的主诉和其他症状,再按病情的危急程度向护士建议患者的分诊级别。护士确认后,患者即进入相应的候诊序列,医生再根据序列呼叫患者,让危重症患者优先进入诊治,从而真正实现急诊的意义。”

  此外,作为医疗AI发展的数据基石,电子病历及其文献分析也是医疗AI发展的重点领域。电子病历记录了医生与病人的交互过程、病情发展情况,包含检验结果、住院记录、手术记录、医嘱等信息。据国家卫生计生委医院管理研究所的统计,目前,中国电子病历覆盖了4088家二级医院,占比52%,1755家三级医院,占比80%。

  电子病历既包括结构化数据,也包括大量自由文本输入的非结构化数据。利用机器学习和自然语言处理等技术,将非结构化的自由文本转换为结构化的数据,机器就能和医生一样“读懂”病历。

  “在书写病历时,不同的医生面对同一种病情也会有不同的表述。例如心肌梗塞,就有心梗、心肌梗死、MI(“心肌梗死”的英文单词首字母缩写)等多种表达方式,这既牵扯到人类多样的语言体系,也涉及对临床医学知识的理解,机器需要识别这些不同表达并将其规范化为同一种数据形态。”专注于提供医疗AI解决方案的科技公司森亿智能的首席执行官张少典告诉《环球》杂志记者。

  不过,无论是虚拟助理,还是电子文本与影像分析,目前医疗AI仍处在弱人工智能阶段,与替代医生诊断的终极目标还相去甚远。但是,医疗AI通过优化诊疗流程、替代劳动密集型的重复性工作,可让医生将精力更多地放在患有重大疾病的病人身上,有利于医疗资源得到更加合理的分配。

  韦力表示,朝阳医院去年就在“北京朝阳医院医联体”的基础上成立了远程影像诊断中心,患者可就近在朝阳区7个社区服务中心拍片,朝阳医院的放射医师可通过互联网远程阅片并出具放射诊断报告。随着技术的演进,医疗AI有望将顶级医生的诊断能力标准化后交给基层医院辅助诊断,助力优质医疗资源下沉。

医疗AI的挑战

  尽管医疗AI前景可期,但其发展与应用也面临不小的风险和挑战。

  首先,AI与医疗行业差别巨大,各自从业者的教育背景和周边社会环境也截然不同,这就造成了AI工程师与医生之间的沟通成本高昂。而且工程师很难百分之百将医生的意志体现在产品中。张少典说,“随着医疗AI从业者增多,科技公司不断摸爬滚打,也会逐渐感受到医生们想要的是什么,通过这样的反馈不断去测试、迭代产品。”

  其次,医疗行业涉及生命安全,严谨与保守是其特性,新技术在其中的应用常需反复校验,快速发展的AI科技遇到医疗自然也会“慢下来”。AI产品在医疗中还存在能否成功嵌入的风险。

  “AI还未能真正地嵌入医疗流程。目前,部分医院的部分科室在部分环节试点性地使用一些AI工具,但仅此而已。”张少典说,“当初CT、核磁共振、B超完全改变了医疗流程,这才是真正意义的嵌入。当谈到AI嵌入医疗流程,就应该有类似的金标准。”

  韦力认为,“AI作为后进入的技术,需要结合医学领域的特殊性,经历一个完整的研发、测试、适配过程,才能真正融入到现有的医学科学体系中,为医疗行业赋能。”

  此外,医疗数据高度敏感,医疗AI的发展需要能够严格保障患者的医疗数据安全,防止患者的医疗隐私信息发生泄露。1996年,美国颁布了《健康保险隐私及责任法案》(HIPAA),规定了患者信息的使用边界。

  韦力告诉《环球》杂志记者,“朝阳医院制定了医疗数据管理条例,明确规范和约束了数据的审批、提取、应用等环节。首先,为保护患者隐私,医院的诊疗信息系统建在内网,与外网隔离,确保数据不出医院。其次,在做科研时,会将相应患者的姓名、身份证号码、手机号、家庭住址等隐私信息全部脱敏处理,让病历信息与患者脱钩。”

  张少典也表示,森亿智能利用合作医院中被医院进行脱敏处理后的数据训练AI模型,再生成一些软件解决方案提供给医院,整个过程均在医院的内网中运行,从物理上隔绝数据外泄,“而且,我们还在AI系统中设定了数据去隐私模块,按照美国的HIPAA标准剔除隐私信息”。

  第四,在医疗责任认定、医疗过失判断上,医疗AI也面临不小的挑战。例如,用户在用医疗虚拟助手表达主诉时,可能会漏掉甚至错误描述,进而导致虚拟助手提供的建议不符合用户原本的疾病情况——如果机器给患者看错病了,社会能接受吗?张少典表示,“针对这类问题,目前所有的医疗AI公司定位都很明确,只提供决策参考,但下决定的还是医生。”

来源:2018年6月27日出版的《环球》杂志 第13期

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