人工智能诊断水平堪比专家 医生会下岗吗？

　　先是无人驾驶热透半边天，继而下围棋又打遍天下无敌手……逆天的人工智能，最近甚至把手伸进医院——这不，广州市妇女儿童医疗中心刚刚对外宣布，其基于深度学习开发出一个能诊断眼病和肺炎两大类疾病的人工智能系统，这项研究成果以封面文章登上2月23日的世界顶级期刊《Cell》(细胞)。

　　人工智能诊断疾病靠谱吗?南方南君告诉你，绝对惊人!比对实验发现，该系统在诊断眼疾时的准确性达到96。6%;在区分肺炎和健康状态时，准确性达到92。8%，这种水平足以匹敌人类医生中训练了十几二十年的专家级水平。

　　这是否意味着“抢医生的饭碗”?不用过度担心，在落实到实际应用时，这项人工智能成果，还只是定位在辅助，即根据影像资料，给医生提出诊断建议，并解释判断的依据;最终的诊断结论，还是要医生来下。

　　新一代系统有多强大?

　　肺炎是全世界儿童因感染导致死亡的首要原因。从一张胸部CT上找到肺结节，一名经过训练的医生平均需要3—5分钟，而依靠人工智能需要多久你造吗?3—5秒!

　　这就是由张康教授领衔的广州市妇女儿童医疗中心和加州大学圣迭戈分校课题组研发的新一代人工智能平台的强大能力。

　　不光是快。决定肺炎预后的关键因素是能否根据肺炎的病原学类型精准用药。换句话说，分清楚是细菌性肺炎，还是病毒性肺炎，很重要。传统的基于血培养、痰培养、生化检测等方法，很难快速准确判断。而新一代人工智能平台则可以基于儿童胸部X线片实现儿童肺炎病原学类型的秒级准确判定。

　　这就实现了用人工智能精确指导抗生素的合理使用，而且该平台可以不受医院级别和区域的限制，实现社区医疗、家庭医生、专科医院的广覆盖，为肺炎这一抗菌素滥用重灾区提供精准用药方案，避免抗菌素滥用，促进儿童重症肺炎康复。

　　这也是这一人工智能平台的重大临床意义所在。众所周知，在全世界范围内，专业高质量的的医疗资源都是稀缺的。中国更是人口众多，发展极不平衡。紧缺的医疗资源(特别是有经验的医护人员)和庞大的诊疗需求之间矛盾突出。因此，人们十分期待，效率更高、精准度好的人工智能成为医生的好帮手，对诊前疾病的筛查、预防，就诊时医疗图像辅助诊断、检验结果分析、手术辅助，以及就诊后的医疗随访、慢性病监测、康复协助、健康管理，甚至对于基础科研辅助、药物研发、基因筛选分析、医疗培训等带来革命性的变革。

　　就拿眼科来说，黄斑变性和糖尿病视网膜黄斑水肿是两种最常见、可导致不可逆失明的疾病，如果及早发现的话，两者都是可以治疗的。但遗憾的是，这两种病的诊疗资源一般都集中在城市地区的一些医院里的资深专家身边。

　　“现在我们的人工智能平台可以不受人员不受区域的限制，可以在世界任何地方让更多的患者早发现、早诊断、早治疗。”2016年加入广州市妇女儿童医疗中心基因检测中心的加州大学圣地亚哥分校Shiley眼科研究所教授张康说。

　　据悉，这不仅是中国研究团队首次在顶级生物医学杂志发表有关医学人工智能的研究成果;还是全世界首次实现用人工智能精确推荐治疗手段。

　　为什么这么厉害?

　　有人说，人工智能看病靠谱吗?把身家性命交给机器人，放心吗?

　　研究团队从黄斑变性和糖尿病视网膜黄斑水肿这两种疾病切入，让这一人工智能系统不停地学习眼部光学相干断层扫描图像。在学习了超过20万病例的图像数据后，该平台诊断黄斑变性、黄斑水肿的准确性达到96。6%，灵敏性达到97。8%。与5名眼科医生诊断结果相PK，确认平台可以达到训练有素的眼科医生的水平，并在30秒内决定病人是否应该接受治疗。

　　南方南君了解到，这套人工智能系统之所以这么厉害，来自于其超强的深度学习能力。深度学习是人工智能的热门研究领域，相信很多人不会陌生。我们所熟知的AlphaGo、自动驾驶等这些重量级应用，都是基于深度学习技术开发的。