别因一时受挫唱衰AI医疗

科学精神的方方面面

作为业内最早的玩家，IBM在人工智能领域的一举一动总是引起激烈的讨论。最近，据报道，国际商用机器公司的人工智能医疗部门沃森健康公司裁减了50%到60%的员工。“医疗人工智能失败了”，这引起了公众的强烈*。

医疗是人工智能发展的明星领域。对大量医学论文的深入研究和图像解释正确率超过人类医生的新闻层出不穷。人们希望医疗人工智能能够改革传统的医疗*，缓解医疗资源的短缺和失衡，走向精确的医疗和健康管理。然而，沃森的健康衰退使人工智能领域持续下滑。

“沃森目前的问题在很大程度上是由于过度宣传，比如宣传它在自动病例阅读和自动诊断方面优于人类医生。这些宣传与现实脱节。”美国华盛顿大学计算机科学教授陈一新直言不讳地表示，沃森的“罐子”不应该得到医学人工智能的支持。“沃森早期的宣传过于高调，当后来发现实际效果没有达到时，公众舆论明显反弹。但沃森可以提高临床决策的效果和水平，不能将宣传错误等同于人工智能医疗失败。”

陈一新认为，医学人工智能的优势是显而易见的，并在某些领域取得了突破。“目前，人工智能适用于规则相对清晰的医学领域，例如具有大量标记数据、清晰规则和明确定义结果的细分领域，例如某些单一疾病的癌症筛查、自动心电图解释、急性和严重评估、心血管并发症预测等。例如，在更广泛的新药研发领域，由于付款人明确，外包需求很大，这是非常有希望的。”

然而，人工智能在医学领域的落地有其特殊性，还有许多障碍需要克服。“总的来说，医疗领域本身是保守和封闭的，由医疗机构和医生主导决策，容错率极低。不同于消费类应用，消费类应用有大量投资和许多试错机会。”中海投资副总裁陈冬冬表示。

最明显的是缺乏数据——由于数量少或难以获取，用于培训人工智能医疗产品的数据不足，这限制了产品的发展。沃森不是唯一一个。这是医学机器学习中的一个常见问题。“虽然我国人口的诊断和治疗基数很大，但合格和高质量的数据很少。同时，由于*和授权的原因，获得这些数据非常困难。”陈冬冬说。

陈宜欣在采访中提到，就华生提供癌症治疗方案的能力而言，目前只有600多个肺癌病例用于培训它。“总的来说，人工智能医学领域的绝大多数产品仍处于打磨和试错阶段。技术能力不可能一蹴而就。建立监督体系和克服心理障碍需要时间。医疗人工智能的支付者也不清楚。从医院到病人，支付意愿并不强。”他说。

"人工智能和医疗的结合绝不仅仅是一个技术问题."陈冬冬说，“谁来付钱？谁将承担责任？病人能接受这个错误吗？此外，目前中国的人工智能医疗产品还没有获得医疗器械许可，不能商业化。尽管监管机构正在积极推进，但面对这一新事物，他们仍必须从头开始。”

专家意见

中国科学院自动化研究所研究员，王金桥

为了让人工智能进化，它需要大量可靠的数据标签。在有限的数据和人工标注的条件下，说人工智能能够超越高水平的人类医生是不现实的。然而，不可否认的是，近年来在工业界、大学和研究机构的共同努力下，人工智能医疗取得了迅速的进展。技术将服务于特定的场景，人和机器有各自的优势，因此人机合作是人工智能医学的未来。在这个层面上，既没有必要对技术期望过高，也没有必要因为一点负面消息就完全否定它，这不是一种科学态度。

然而，在过去，当媒体提到人工智能时，人们很容易突然感到意外，公众也有不切实际的期望。万一情况不尽人意，他们就赶紧踩上去。我相信人工智能可以解决这个问题，但是每个人的期望都应该在合理的范围内。

任何新技术的孕育都需要一个良好的环境来从实验室到地面产生真正的价值。在这个过程中，从科研团体到市场，从媒体到公众，我们都需要一个客观冷静的态度和更大的灵活性。(崔爽)