全球84%的醫(yī)療高管：AI正在改變我們

本文來(lái)自“雷鋒網(wǎng)”，作者為李秀琴，原文標(biāo)題《埃森哲：84%的醫(yī)療機(jī)構(gòu)高管認(rèn)為AI正在改變他們的工作方式》。

日前，全球知名咨詢機(jī)構(gòu)埃森哲發(fā)布一項(xiàng)研究報(bào)告，該內(nèi)容來(lái)源于對(duì)100多家衛(wèi)生機(jī)構(gòu)C級(jí)高管的采訪。

該報(bào)告指出，AI在健康醫(yī)療領(lǐng)域發(fā)揮的作用，正從一個(gè)后端工具轉(zhuǎn)向消費(fèi)者和臨床醫(yī)師的前端，成為支撐個(gè)人和系統(tǒng)交互的一種方式。隨著大家對(duì)AI重要性的強(qiáng)調(diào)和關(guān)注，有超五分之四(84%)的醫(yī)療行業(yè)高管認(rèn)為，AI將徹底改變他們從消費(fèi)者獲取信息的方式;還有四分之三(72%)的醫(yī)療機(jī)構(gòu)表示，他們已經(jīng)使用虛擬助手服務(wù)，以便創(chuàng)造更好的用戶體驗(yàn)。

咨詢公司 Sapient Healthcare 的董事總經(jīng)理 Peter Borden 指出，實(shí)際上，目前各行各業(yè)的人都在不分年齡的談?wù)揂I，需求場(chǎng)景也在急劇激增，特別是在如此重要的醫(yī)療領(lǐng)域。Bordon 還指出，在健康醫(yī)療領(lǐng)域，大家最關(guān)心的三個(gè)板塊都與 AI 相關(guān)，其分別為：

人口健康狀況洞察：通過核心數(shù)據(jù)集，以分析人口可能需要關(guān)注的點(diǎn)。

增強(qiáng)智能(Augmented Intelligence)

精準(zhǔn)參與個(gè)性化的下一個(gè)階段

Borden 說：“隨著AI的發(fā)展，人類慢慢明白，AI 不僅影響診療結(jié)果，同時(shí)也會(huì)影響商業(yè)化程度。所以人類對(duì) AI 應(yīng)用的接受度也在逐步提升?！?/p>

說起 AI，大家最先想到的多半會(huì)是Siri。正如 Broden 所說，“每個(gè)人都知道 Watson，Google 在樂此不彼的加碼 AI，亞馬遜也在健康醫(yī)療領(lǐng)域多有布局，而一些云領(lǐng)域的巨頭也紛紛有志于此。由于其特有的性質(zhì)，它允許企業(yè)可以某種特定方式和角度處理和分析數(shù)據(jù)。除去巨頭之外，每時(shí)每刻還都有新公司加入這一戰(zhàn)局。大家都想成為未來(lái)AI領(lǐng)域的獲利者?！?/p>

位于紐約的 Prognos ，正是這批浪潮之下的健康醫(yī)療公司中的一個(gè)。據(jù)悉，該公司剛于今年成立，目的在于開發(fā)一種基于大數(shù)據(jù)集的預(yù)測(cè)模型。該模型以用來(lái)確認(rèn)患者將來(lái)罹患某種病癥的概率。根據(jù)該公司官方數(shù)據(jù)顯示，Prognos 建立的這些模型使用了患者的匿名記錄，且其數(shù)量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)(2017Q1數(shù)量曾達(dá)到80億)。

Prognos 的聯(lián)合創(chuàng)始人兼 CMO(Chief Medical Officer：首席醫(yī)療官)Jason Bhan 在接受采訪時(shí)，曾轉(zhuǎn)述了此前服務(wù)過的一家機(jī)構(gòu)CEO對(duì)他們說過的話，“我們剛剛為這個(gè)EHR系統(tǒng)花費(fèi)了1.5億美元，但是，我們又為自己做了什么?”Bhan 當(dāng)時(shí)不知該作何回答。

后來(lái)，Bhan挖掘了這一客戶的IT系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，并認(rèn)識(shí)到EHR系統(tǒng)上的大部分?jǐn)?shù)據(jù)都不是非常有用。他說，醫(yī)生擁有的診療信息(實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)、放射學(xué)和測(cè)試數(shù)據(jù))是一個(gè)金礦。基于多年的實(shí)踐和基于實(shí)驗(yàn)室結(jié)果的決策，這些都讓他將更多的關(guān)注重點(diǎn)放在醫(yī)療診斷上。Bhan 補(bǔ)充說，“Prognos 即「消除疾病」的意思。而我們?cè)鯓硬拍茉谧钤缙诰湍芨櫤皖A(yù)測(cè)疾病，以便改善健康狀況?我想這就是AI介入的地方?！?/p>

利用AI確定罹患疾病的概率

有時(shí)候，機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能之間的界限會(huì)變得模糊。

針對(duì)這一問題，SapientRazorfish( Sapient集團(tuán)今年成立的子公司，旨在幫助客戶推動(dòng)數(shù)字轉(zhuǎn)換)的首席科學(xué)家 Larry Lefkowitz 出來(lái)解釋了二者的差異?！皺C(jī)器學(xué)習(xí)是指，是否有足夠的數(shù)據(jù)來(lái)代表我正在解決的問題。然后在這個(gè)過程中，我有合理的機(jī)會(huì)讓機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)會(huì)「理解」足量的數(shù)據(jù)，以便機(jī)器在遇到類似情況時(shí)，可以做出相同種類的預(yù)測(cè)，并給出相同的結(jié)果?！?/p>

他還補(bǔ)充道，“當(dāng)你擁有大量關(guān)于放射學(xué)或病理學(xué)的數(shù)據(jù)時(shí)，對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)說都將是一種很好的應(yīng)用。比如，我已經(jīng)告訴機(jī)器，X光片可能是什么樣的或者可能意味著什么，那么，當(dāng)我再給它一張X光片時(shí)，它就能直接給我一個(gè)答案?！?/p>

同時(shí)，Bhan 還說，AI 正在嘗試猜測(cè)某些事項(xiàng)的可能性，不論是客艙還是無(wú)人駕駛汽車，其正試圖預(yù)測(cè)這些機(jī)器向左右方向轉(zhuǎn)動(dòng)的概率。在健康方面，AI則有可能被用來(lái)預(yù)測(cè)病人罹患某種疾病的風(fēng)險(xiǎn)，或驗(yàn)證某些信息的準(zhǔn)確度?！霸卺t(yī)療領(lǐng)域，我們已經(jīng)收集了很長(zhǎng)一段時(shí)間的數(shù)據(jù)，并邀請(qǐng)一些醫(yī)生對(duì)它們做出解釋。畢竟要做出可以解讀這些數(shù)據(jù)的機(jī)器，并不能只從網(wǎng)絡(luò)上去部署相關(guān)AI引擎?！盉han說。

這也是Prognos 選擇AI醫(yī)療診斷作為創(chuàng)業(yè)方向的原因。其一，診斷是大眾較為熟知的，其次，AI在其中發(fā)揮的預(yù)測(cè)作用，可以為病人提供更好更多的選擇和機(jī)會(huì)?！拔覀冋诳匆恍┱鎸?shí)的臨床資料，這些資料不會(huì)告訴病人是否患有糖尿病，但是會(huì)顯示其是否在控制范圍內(nèi)?！?/p>

同時(shí)，Prognos 還使用了大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，并通過AI引擎來(lái)為特定健康事件定制的AI“訓(xùn)練集”進(jìn)行處理。另一方面，該公司還使用歷史數(shù)據(jù)和事件間隔數(shù)據(jù)的巨大緩存，來(lái)構(gòu)建和訓(xùn)練其他算法，并對(duì)其進(jìn)行迭代和優(yōu)化，以開發(fā)出機(jī)器的可靠預(yù)測(cè)分析功能。

幫助保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)，為患者承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)

當(dāng)然，將預(yù)測(cè)分析應(yīng)用于具體的患者數(shù)據(jù)上，還可以直接幫助「保險(xiǎn)公司」——其不僅適用于私人醫(yī)保計(jì)劃，還包括醫(yī)療保險(xiǎn)和醫(yī)療補(bǔ)助，對(duì)最新出現(xiàn)的健康相關(guān)趨勢(shì)做出反應(yīng)和識(shí)別。與可能需要幾周或幾個(gè)月才能處理的聲明不同，這些診療測(cè)試結(jié)果幾乎可以做到實(shí)時(shí)提供。

在這種情況下，Prognos 的核心業(yè)務(wù)在于保險(xiǎn)公司的市場(chǎng)。據(jù)官方數(shù)據(jù)顯示，估摸有10%-15%的情況從未被預(yù)測(cè)到，同時(shí)，疾病的嚴(yán)重性也少報(bào)了30%。他們還表示，高質(zhì)量的實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)不僅可以快速?gòu)浹a(bǔ)這一不足，同時(shí)還能讓保險(xiǎn)公司在疾病的早期提供個(gè)性化的干預(yù)措施。

通過 Prognos 的云解決方案，保險(xiǎn)公司擁有的整個(gè)診斷數(shù)據(jù)都將被采用，所以如果保險(xiǎn)公司在全國(guó)或各個(gè)地區(qū)都有患者，這些病人也將進(jìn)入不同的實(shí)驗(yàn)室。當(dāng)然有時(shí)候他們也不這樣做。Bhan解釋說，在這種情況下，AI的介入，即在于清理道路并為AI的后續(xù)使用做好準(zhǔn)備?！八?，數(shù)據(jù)集都在云端。通過使用保險(xiǎn)公司的真實(shí)數(shù)據(jù)，從而為患者承擔(dān)一部分風(fēng)險(xiǎn)。”Bhan說。據(jù)悉，在使用這些保險(xiǎn)公司各個(gè)較小的數(shù)據(jù)集之后，Prognos力圖從其拼湊起來(lái)的海量數(shù)據(jù)中分析出相同的知識(shí)和算法?！拔覀冏龅乃惺虑椋际菫榱俗寯?shù)據(jù)適用于保險(xiǎn)公司的患者，從而為其分擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)。”Bhan指出。

Prognos 的首席科學(xué)家 Fernando Schwartz 博士還把這些變化與計(jì)算機(jī)時(shí)代進(jìn)行了比較。其表示，“我們現(xiàn)在做的，其實(shí)是正在建立下一場(chǎng)革命。我們正慢慢將AI應(yīng)用于保險(xiǎn)公司的工作流程里，以為患者提供更精準(zhǔn)和更個(gè)性化的醫(yī)療保險(xiǎn)服務(wù)。”

AI加速醫(yī)學(xué)影像診斷進(jìn)程

眾所周知，目前在醫(yī)療領(lǐng)域，AI的應(yīng)用仍然處于不成熟階段，但預(yù)測(cè)分析師對(duì)AI平臺(tái)如何納入病人護(hù)理這一前景非?？春?。據(jù)市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu) Frost&Sullivan 于2016年做的一項(xiàng)研究顯示，2021年，AI+醫(yī)療市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)66億美元，年復(fù)合增長(zhǎng)率將達(dá)40%。

該研究還指出，“AI對(duì)臨床醫(yī)療的支持，將加速醫(yī)學(xué)影像診斷的進(jìn)程?！蓖瑫r(shí)，將AI 解決方案應(yīng)用于醫(yī)院的工作流程當(dāng)中，還將增強(qiáng)護(hù)理服務(wù)。綜合而言，AI將對(duì)診療結(jié)果改善30%-40%，同時(shí)還將在治療成本上，降低50%以上。研究人員進(jìn)一步證實(shí)，AI 在其他行業(yè)已經(jīng)得到高程度的應(yīng)用。在“AI系統(tǒng)準(zhǔn)備改變我們對(duì)疾病診斷和治療方式的思考”之前，這只是一個(gè)時(shí)間問題。他們還表示，“到2025年，AI系統(tǒng)可以參與人口健康狀況管理到數(shù)字化回答患者問題的一整個(gè)過程。在全球范圍內(nèi)，特別是在醫(yī)療設(shè)施嚴(yán)重不足的患病人口區(qū)域，AI還將在信息民主化和減輕資源負(fù)擔(dān)方面發(fā)揮重要作用?！?/p>

雖然這個(gè)想法是讓AI系統(tǒng)學(xué)習(xí)和了解新型醫(yī)療的功能，但其反過來(lái)，又將助力醫(yī)生做出更好的醫(yī)療決策。事實(shí)上，關(guān)于AI的技術(shù)潛力是否已經(jīng)大到可以取代人類醫(yī)生的地步，這一話題早在各個(gè)媒體上展開了熱烈的討論。《財(cái)富》雜志曾有一篇文章引用了athenahealth的CEO Jonathan Bush 說過的話，“如果放射科醫(yī)生被AI取代，那么這將是一場(chǎng)屠殺?！?/p>

然而大多數(shù)醫(yī)療觀察員并不會(huì)走上Bush那條路。甚而有很多人會(huì)認(rèn)為，AI不會(huì)取代醫(yī)生。在他們看來(lái)，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的工作主要是學(xué)習(xí)人類的認(rèn)知功能和減輕醫(yī)生的重復(fù)工作，而不是取代醫(yī)生本身。

Bhan對(duì)此表示，“很多人都在討論AI將在未來(lái)取代醫(yī)生，但我并不信服。事實(shí)上，AI更可能是“打敗醫(yī)生，或者“以友好的方式幫助醫(yī)生?！薄?/p>

然而大多數(shù)醫(yī)療觀察員并不會(huì)走上Bush那條路。甚而有很多人會(huì)認(rèn)為，AI不會(huì)取代醫(yī)生。在他們看來(lái)，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的工作主要是學(xué)習(xí)人類的認(rèn)知功能，并消除醫(yī)生的重復(fù)工作，而不是消除醫(yī)生本身。

Bhan對(duì)此表示，“很多人都在討論AI將在未來(lái)取代醫(yī)生，但我并不信服。事實(shí)上，AI更可能是“打敗醫(yī)生，或者是“以友好的方式幫助醫(yī)生。”Bhan還指出，當(dāng)他在瀏覽病人的圖表時(shí)，他不想要的是由計(jì)算機(jī)來(lái)告訴他應(yīng)該做什么?！皼]有醫(yī)生會(huì)高興這樣做。”“我們知道如何照顧病人，也希望得到幫助。AI有很大的機(jī)會(huì)來(lái)幫助臨床醫(yī)生做出決策。”

Bhan舉了個(gè)給一位病人看病歷的例子，他可以憑借多年的臨床經(jīng)驗(yàn)得出結(jié)論，并預(yù)測(cè)患者在未來(lái)幾年患有糖尿病的概率很大?！暗菣C(jī)器可以去看病人的病歷，可能就會(huì)預(yù)測(cè)該名患者將有80%的概率患有糖尿病。這真的改變了我的管理。”他說，“通過臨床數(shù)據(jù)和實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)，你可以將這個(gè)時(shí)間范圍轉(zhuǎn)化為一個(gè)可行的、可預(yù)見的范圍。這就是AI可以介入的地方?！?/p>

同時(shí)，Sapient Healthcare的高層也注意到，他們?cè)诤捅ｋU(xiǎn)機(jī)構(gòu)的CIO以及醫(yī)生本人溝通時(shí)發(fā)現(xiàn)，這些人也對(duì)「AI將取代醫(yī)生」表示擔(dān)心，不過一些分析師正試圖平息人類的恐懼。Larry Lefkowitz 博士對(duì)此表示，“真實(shí)的情況應(yīng)該是，AI會(huì)增加工作機(jī)會(huì)，以讓人類做更多創(chuàng)造性的、有趣的事情?！彼€表示，“AI的優(yōu)劣勢(shì)其實(shí)可以通過技術(shù)互補(bǔ)。比如，AI可以幫助醫(yī)生和研究人員掌握更全面的信息，從而做出更正確的決策?！?/p>

Borden對(duì)此表示，目前，人類更傾向于把AI理解為增強(qiáng)認(rèn)知(Augmented Intelligence)。其意味在于AI不是取代人，而在于使事情變得更有效率?！暗?，這種恐懼到底是怎么影響人類的生活的，還需要進(jìn)一步弄清楚。它就像一個(gè)組織機(jī)構(gòu)里的商業(yè)案例一樣，如果內(nèi)部人士不知道其會(huì)帶給他們哪些影響，其將不會(huì)被采納?！?/p>

Lefkowitz 給大家舉了一個(gè)AI如何完善放射學(xué)家工作的例子。因?yàn)榉派鋵W(xué)屬于醫(yī)療保健領(lǐng)域，AI和機(jī)器學(xué)習(xí)通常會(huì)在危急情況下被使用。Lefkowitz表示，根據(jù)多項(xiàng)研究表明，人類醫(yī)生在診斷時(shí)會(huì)存在一定的錯(cuò)誤率，而自動(dòng)化系統(tǒng)也會(huì)有一定的錯(cuò)誤率。但當(dāng)二者結(jié)合一起使用時(shí)，他們的錯(cuò)誤率就會(huì)低得多。他還特別解釋說：“放射科醫(yī)生幾乎從來(lái)沒有得出過假陽(yáng)性的結(jié)果。所以，如果他們?cè)\斷說這是一種癌癥或者它可能是某種疾病時(shí)，那么，醫(yī)生們幾乎總是正確的。但是，這也很可能會(huì)錯(cuò)過很多病例。而另一方面，機(jī)器學(xué)習(xí)雖然也幾乎從未得出假陽(yáng)性的結(jié)果，但在診斷上往往更加保守。所以，如果將二者結(jié)合，就可以讓機(jī)器學(xué)習(xí)先篩查一次病癥，從而可以為人類分析師提供少得多的病例。這樣一來(lái)，醫(yī)生將在醫(yī)療診斷上出現(xiàn)更小的偏差。”

一些挑戰(zhàn)

雖然臨床醫(yī)生的不配合，可能會(huì)是AI在醫(yī)療領(lǐng)域得到更廣泛應(yīng)用的真正阻礙，但關(guān)于其他具體的挑戰(zhàn)確實(shí)存在。在這篇文章中，我們采訪的多位專家都表示，獲取“高質(zhì)又干凈”的數(shù)據(jù)仍然是一個(gè)問題。事實(shí)上，Bhan認(rèn)為這是“我們?cè)谶@個(gè)領(lǐng)域遭遇的最大的問題”。專家還指出，現(xiàn)階段，醫(yī)療保健數(shù)據(jù)集還不夠強(qiáng)大，而機(jī)器要學(xué)習(xí)的正確答案在當(dāng)前狀態(tài)下常常含糊不清，甚至是未知的。因?yàn)?，這些數(shù)據(jù)大部分是來(lái)源于人體，相當(dāng)復(fù)雜，而生活方式和環(huán)境功能正在發(fā)揮效用，但依然難以衡量。

此外，使用AI技術(shù)的人類，在舒適程度上也有可能遭受挑戰(zhàn)。Borden說，在和CIO溝通的過程中，其實(shí)并不一定是對(duì)AI的拒絕，而是他們想了解AI將對(duì)他們的工作帶來(lái)哪些幫助。針對(duì)這種情況，業(yè)內(nèi)還需進(jìn)一步制定明確戰(zhàn)略，利用AI招納人才，減輕機(jī)構(gòu)壓力?！爱?dāng)然，為方便分析而對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整體解讀，是每個(gè)CIO自設(shè)線路圖的核心?！盉orden說，“但目前業(yè)務(wù)疲軟。雖然他們知道這其中暗含巨大的潛力，但他們也直觀的感受到這個(gè)變化將意味著怎樣的風(fēng)險(xiǎn)。這是一個(gè)管理計(jì)劃的變革，所以將該計(jì)劃納入組織是關(guān)鍵。”

Bhan還指出，很多人都認(rèn)為醫(yī)療保健在采用技術(shù)方面會(huì)比其他行業(yè)落后10年，所以，若采用更高水平的AI技術(shù)，將需要更長(zhǎng)的時(shí)間?！拔矣肋h(yuǎn)不會(huì)和一個(gè)醫(yī)生說‘這里有很好的AI工具，可以告訴你患病的概率?！?yàn)檫@些醫(yī)生根本還沒準(zhǔn)備好。整個(gè)系統(tǒng)必須放松自己的方式，并通過發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新者來(lái)做到這一點(diǎn)?！盉han說。

Bhan最后說，這些創(chuàng)新者，可能存在于保險(xiǎn)公司、制藥公司或者行業(yè)提供者之中，關(guān)鍵即在于找到這些創(chuàng)新者并讓他們有所投入?！澳阒恍枰耐七M(jìn)，因?yàn)橐话銇?lái)說，醫(yī)生都非常保守。所以，在做這件事情的時(shí)候，需要將病人優(yōu)先放在首位?！保ň庉嫞宏惣瘟郑?/p>