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排队 2 小时,看病 5 分钟 ?改变状况竟然是靠……
大家去医院看病是一种什么样的体验?
 
排队时间贼长。

排队挂号、排队候诊、排队付钱、排队检查、排队拿药……做什么都要排队。
 
检查项目越来越多。

现在怎么要做那么多检查了?
 
医生问诊时间很短。

让人多少有些怀疑「医生真的了解我的病情吗?」「医生开的药真的适合我吗?」 

为什么医院的辅助检查项目越来越多?

实际上,这不应该全责怪医院。
 
检查项目多,很大程度上是因为现在医生的技术结构,在过去的 10 年中发生了巨大变化。
 
以前的医生大多靠「视触叩听」和对患者病情的询问来做出诊断,但其实是无奈之举(受限于当时的医疗设备)。

这其中包含太多主观判断,极度依赖医生个人的经验积累,会产生比较高的误诊率和漏诊率。
 
如果现在还这样做的话,一旦出现失误,就很有可能成为医患纠纷的「被告」。
 
过去我们还会相信神医的存在。但在某些疾病领域,先进的医学设备不是人力所能替代的。
 
比如血管内超声 ivus,它对于冠状动脉粥样硬化性心脏病患者血管内斑块性质的判断,即使是神医也得倚仗先进的医疗技术和设备。
 
如今各大城市的三甲医院,每年引进新设备用于医学检查。虽然辅助检查过程变长费用变多,但不得不承认,临床出现漏诊和误诊的比例在肉眼可见的大幅下滑。
 
AI 医生会替代人类医生吗?

在医学界,AlphaGo 大战人类的战争早已上演。
 
2018 年 6 月 30 日,神经系统疾病人工智能辅助诊断机器人 BioMind,与 25 位资深神经影像领域专家进行了同场竞技。
 
双方在限定的 30 分钟内对 15 张颅内肿瘤的 CT、MRI 影像进行判读及血肿预测。
 
在两轮较量中,AI Vs 医学专家的准确率分别为:87% vs 66%、83% vs 63%。
 
与 AlphaGo 一样,这一届的 AI ,也战胜了领域最顶尖的专家。
 
那么,这是否意味着 AI 医生很快就会替代人类医生呢?
 
并不是。

在这场 AI vs 医生的比赛过后,中国科学院院士卞修武表达了这样的看法:
 
「我希望大家不要产生对立性思维,因为无论医生胜还是 AI 获胜,对于医疗界和广大患者都是一件大好事。
 
人工智能更聚焦于某一细分领域,但医生有其系统性的学习,所以人工智能如果能作为一个帮手帮助医生工作,将会是医生的一大福利。」
 
目前来看,在一段时间内,AI 医生还不会出现。
 
但 AI 的出现和医疗科技的进步,让医生有了一个极其靠谱的帮手,疑难病症的误诊率会大大降低。
 
医疗科技还在哪些领域有应用?

不止是神经系统领域,医疗 AI 在全球范围内都在快速发展,医疗黑科技在最近十年里也出现得越来越多。
 
2016 年美国加州大学利用人工智能从 10 万余幅视网膜眼底照片中诊断糖尿病视网膜病变,与 54 位眼科医师及高年资住院医师相比较的话,人工智能的敏感性及特异性均高于人工判断。
 
2017 年 2 月,Andre Esteva 等利用深度学习神经网络方法分析了 10 多万张皮肤癌图片,最终能达到皮肤病专家的水平。
 
2017 年 3 月,针对乳腺癌,谷歌公司开发了一款能用于诊断乳腺癌的人工智能。
 
2018 年 2 月 21 日,FDA 认证了全世界第一款针对儿童自闭症的人工智能诊断决策支持系统。
 
…………
 

现代科技是让医疗发生质变的好东西。

来源:丁香医生

编辑:cyn