深度综述:“人工智能+医疗”的实施现状与未来发展

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      人工智能(AI)正在经历爆炸式增长,影响着有些行业,也正为医疗健康行业带来一场全新革命。“AI+医疗”成为热门领域,在学界、工业界和监管机构中都引发了极大关注。

  今日,广州医科大学第一附属医院院长何建行教授与加州大学圣地亚哥分校(UCSD)人类基因组医学研究所所长张康教授在最新一期《Nature Medicine》上发表了一篇层厚综述,梳理和预测了AI技术在医疗健康领域的实施现状与未来发展。大家下发了这篇综述中的精彩内容,以飨读者。

▲何建行教授(左)与张康教授(右)(图片来源:两位学者所属科研院所)

  AI在医疗领域的现状

  “AI+医疗”指的是人工智能通过机器学习、表征学习、层厚学习和自然语言解决等各种技术,利用计算机算法从数据中获取信息,以协助制定临床决策为目的,实现辅助诊断、疗法确定、风险预测、疾病分诊、减少医疗事故和提高层厚等一系列功能。

  在医疗健康领域,AI发挥重要影响的应用将包含四大方向:诊断,治疗,人口健康管理,监督和调控。

▲“AI+医疗”潜在应用的四大方向 (图片来源:根据《Nature Medicine》图片修改)

  研究人员预测了基于AI的技术在临床实施应用的几种依据。

  首先是作为分诊和筛查工具,理论上还要降低医疗系统的压力,把资源分配给最还要医疗帮助的患者。例如,通过层厚学习,AI工具还要检查视网膜图像,确定哪此患者有致盲性眼病并及时转诊给眼科医生。还有英国Babylon公司开发的一款移动应用,还要和用户直接互动的聊天机器人,实质上可是我基于AI的分诊工具,用于区分患者否是还要找医生做进一步检查。

  AI技术还要在有些理论上不冗杂但时间紧、耗人力的任务上作为替代人手,让医疗工作者还要去解决更冗杂的任务。例如,自动化分析射线成像,估测骨龄;自动化分析光学相干断层扫描(OCT)影像,诊断还要治疗的视网膜疾病;自动化分析心血管图像,量化血管狭窄和有些指标,等等。

  最能体现AI价值的依据或许是让AI辅助专业医师。让临床医生与AI结合,产生1+1>2的协同效应,支持实时的临床决策,助力精准医疗。

  临床实践实施AI技术的关键议题

  觉得医疗相关的AI技术不断实现突破,但把技术“转化”为真正实施于临床的应用,目前还处于一定距离。要真正实现“产业化”,还要获得大批量数据,把AI嵌入实际的临床工作流程,并配合监管框架。研究人员认为,还要解决以下几现象报告 报告 。

  数据共享

  无论是对AI的初始训练还是对算法的验证和改进,数据都在核心依托。目前,像Cardiac Atlas Project,放射学视觉概念提取挑战赛VISCERAL(Visual Concept Extraction Challenge in Radiology),英国生物样本库“UK Biobank”和Kaggle数据科学杯赛 (Data Science Bowl)等国际项目,提供了成像和非成像数据的大规模数据集。不过,研究人员认为,要在医疗健康领域更广泛的采纳AI技术,数据共享的程度还还要进一步加大。

  数据和算法的准确性和透明度

  透明度涉及多个层面。例如在监督式学习中,预测准确性很大程度上依赖于输入到算法中的注释的准确性。一定量(上万至十万级)高质量标注好的数据是算法准确性的根本条件,也是稀缺资源。另外输入数据的标签透明度对评估监督式学习算法的训练过程否是准确起到关键作用。

  透明度还影响到模型的可解释性,也可是我给你类还要理解或阐释特定预测或决策所产生的逻辑。应用于医疗的AI技术还要打开“黑箱”,有足够的透明度来评判诊断、治疗建议或预测结果的合理性。

  透明度的另有4个重可是我意味在于,AI技术可能处于算法偏差,会放大种族、性别或有些特征造成的歧视。训练数据的透明度和模型的可解释性使大家还要检查潜在的偏差。理想情况报告下,还要用算法解决算法偏差,可能设计时还要根据已知的偏差做出弥补,甚至还要通过机器学习来解决群体之间在健康上的遗传和心物差异。

  患者的安全

  问责制度是与患者安全有关的有4个重要现象报告 。当AI技术对大家的身体造成伤害时,谁应该为此负责?无疑,AI技术将改变传统的医患关系。多国政府和WHO的监管机构正在做出努力,试图在保护患者安全和助于技术创新之间取得微妙的平衡。

  数据标准化

  鉴于医疗保健数据的冗杂性和大规模,AI技术要有效利用各种依据下发的数据,在初始开发阶段就应做好数据标准化的工作,将数据转化为在不同工具和依据中都能被理解的通用格式。

  典型的临床工作流程由多个要素组成,对互操作性提出了要求。以AI辅助放射学为例,用于检查操作的算法、研究优先级、特征分析和提取,以及自动化生成报告,可能是由不同的供应商提供的产品,算法之间还要创建一套工作流互操作性标准进行整合,并让算法还要在不同设备上运行。可能不尽早优化互操作性,AI技术实际应用的效果会受到严重制约。

  嵌入现有临床工作流程

  医学数字成像与通信(DICOM)标准和医学影像存档与通讯系统(PACS)为数据管理提供的一致性平台使医学影像处于了革命性巨变,例如的标准也应该应用到AI技术,开发统一的命名,方便数据的存储和检索。

  例如,以实现临床转化为目的的快捷健康互操作资源(FHIR)框架可是我目前全世界范围内快速发展的一套标准,基于一系列被称为“资源”的模块化组件来构建。哪此资源不不都可以很容易地组放在工作系统,方便在电子病历、移动端应用系统线程、云通讯等之间进行数据共享,这对于未来AI技术在医疗保健领域的实施至关重要。

  经济考量和人才配备的现象报告

  研究人员有点硬提出,鉴于临床决策的冗杂性和潜在的滥用后果,在医学领域实施AI技术还要所有利益相关者的积极参与,在医生、医疗服务提供者、数据科学家、计算机科学家和工程师之间形成沟通和媒体媒体合作。

  评估安全性和有效性的政策和监管环境

  美国FDA在2017年7月推出数字健康创新行动计划(Digital Health Innovation Action Plan),对医疗软件提出监管新举措,在此基础上,可能有有些AI技术获得了FDA批准。例如,第一款获得FDA批准使用AI的医疗设备——“自主”诊断系统IDx-DR,用AI算法为患者自动检测否是老出轻度糖尿病视网膜病变(DR),根据筛查结果提供否是还要转诊给眼科专家的建议,适用于基层医疗机构。这款AI产品的上市过程可是我走了FDA针对低到中度风险的“De Novo重新分类”途径,并获得了突破性产品(Breakthrough Device)资格。

  此外,FDA启动软件预认证计划,着重审查软件技术开发商而非单个产品,改善技术获取依据,将资源集中在高风险的产品上。

▲FDA对医用独立软件的预认证概念图(图片来源:根据《Nature Medicine》图片修改)

  欧盟从2018年5月正式执行《通用数据保护条例》(General Data Protection and Regulation,简称GDPR),其中规定,公民有获得算法决策解释的权利。这意味,在医疗健康领域中实施AI技术时,任何此人 数据的下发都还要获得知情同意;下发完后 ,提供数据的患者应有查看下发数据用途以及删除数据的权力。研究人员期待GDPR的推行还要助于公众信任和患者参与,从而在长期上助于AI技术的实施。

  中国也是全球AI舞台上的主要参与者。AI技术成为实现医疗资源公平的重要可能之一。2017年7月国务院印发《新一代人工智能发展规划》,2018年4月国务院办公厅印发《关于助于“互联网+医疗健康”发展的意见》,明确鼓励在医疗保健领域大力发展人工智能等技术应用。

  实际临床实践中,在肺癌、食道癌、糖尿病视网膜病变等疾病的诊断工具以及病理学检查的诊断辅助中,AI技术可能有实施应用的案例。在新疆喀什第一人民医院及其卫生网点引入的协助诊断与筛查系统可是我有4个基于AI技术的成功案例,采用视网膜照片来筛查和诊断糖尿病视网膜病变、青光眼、老年性黄斑变性等致盲眼病,初步结果证明了AI诊断的高准确性。

  未来发展

  研究人员预期,放射学、病理学、眼科学和皮肤病学等将是最早实现AI技术转化的临床领域,哪此主要基于影像的领域适合训练AI技术实现自动分析或诊断预测。而在还要整合多种类型数据的领域(例如内科)或以手术系统线程为必要组成的领域(例如外科专业),AI技术可能还要更长的时间不都可以融入实际应用。但总的来说,整个医学领域,AI相关的应用研究正在飞速发展。

  研究人员也提醒,觉得AI技术有望提高生产力,但它们和创造它们的人类一样固然绝对可靠,研究者、开发者和决策制定者都固然要以批判的眼光评估和实施AI技术,记住它们的局限性。