AI可以替代医生吗？专家说

在医学数字化的浪潮中，人工智能（AI）有助于其进入临床实践。从对图像的识别中，测试报告在决策的帮助下，AI包括医生的工作方式，并默默地改变了患者的医疗经验。 AI可以替代医生吗？面对这个“聪明的医生”，患者应该如何理解和使用它？这如何成为医生的“眼”和“大脑”？ 最近，我们的记者采访了中国医学科学院福瓦医院的前主任张舒，民主联盟中央健康与健康委员会主任，癌症医院胸腔医院胸腔外科医学科学院和副局局长和民主委员会的胸腔医院胸腔医院院长肖·康（Shao Kang）北京Chaoyang医院的超声医学与毛顶AL医科大学和中国民主联盟北京市政委员会联络委员会的成员，探讨了AI的作用和界限，并从三个不同的现场诊断中探索临床技能。 Zhang Shu：AI是“共同答案”，人类健康是一个主观的问题 当深层研究算法可以在0.8秒内完成冠状动脉的三维重建时，当神经网络准确地增加了异常波动到2000万心电心电图时，人工智能会深深地改变心血管和治疗的主要逻辑。 “基于大量医学知识和临床数据，AI的本质是一种算法。” Zhang Shu引入的，在临床应用中，配备了AI技术的成像设备可以在很短的时间内准确地从数千个图像中找到异常的伤口，从而帮助医生识别出心脏结构的早期异常，冠状动脉结构，冠状动脉钙化。离子和心肌肥大。 “这种良好的判断可以超越人类的眼睛。” 他认为，这是人工智能的优势 - 快速速度，大量处理，深度分析以及最终目标是准确性。但是，目前有两种极端观点：一个人认为AI改变了医生，另一个人认为AI在医疗领域不可靠。张舒（Zhang Shu）认为，通过“喂养”大量病例和准则，AI可以迅速遇到标准诊断和对常见疾病和轻度病情的建议。 “您不能指望孩子和跑步的医生会立即完成重要的任务。但是，新的AI可能包括许多老年医生的丰富经验并迅速提供标准解决方案。这使得右手诊断和治疗过程是一个右手的人，尤其是在与常见疾病或与标准治疗方案相互作用时，这可以作为“虚拟医生”。 然而，张舒强调说，如果没有限制，就无法扩展这种能力。人工智能在识别“常见”疾病方面表现良好，但是人类健康问题通常是一个“主观问题”，其中包含复杂且难以衡量“ ATAO”因素。在处理复杂的心血管疾病（例如心律失常）时，AI技术可以帮助医生迅速识别心电图的潜在风险和异常。 “心脏不是独立运作的器官，尼特纳的健康状况和图表现在受到各种因素的综合影响，例如心理状态，一般环境和生活方式习惯。”张舒指出。 例如，焦虑的人可能会遇到严格的胸部和心pal之类的症状，这会对心脏功能而不是任何有害心脏的心脏问题造成情绪影响。 “尽管AI的技术已经进步，但仍无法准确确定一个人是否患有P系统性压力，睡眠障碍或家庭和环境变化。我们今天提供的培训数据远非足够，因为临床 +图像的图像通常无法完全解释“与心脏相关”的人的整体状态。 当前，随着AI技术从后端支持转向前部服务，它不再限于医生的辅助辅助决策，而是开始直接与患者联系并参与初步咨询过程，并且问题正在逐渐出现。 “有些患者对'AI咨询'平台有很大的信心，他们认为回答问题并获得报告可以取代医生的面部咨询。”张舒提醒人们，即使是AI平台也可以使用算法模型首先确定这种疾病的风险，并且由于缺乏“人类心脏的理解”，它可能会导致Delays的疾病，因此，它可能会导致疾病。 “ AI可以很棒“起点”，但这并不意味着“最终诊断”系统。”张舒强调，尤其是在心血管领域，许多疾病的早期迹象很容易使它们几乎令人难忘，例如偶尔的触诊和轻度疲劳，而患者经常被忽略，这些人通常会被忽略，而这些越来越普通的人可能是一个普通的症状。无法准确认同AI或在线咨询。 如何在现代临床实践中了解AI应用？张舒清楚地描述了：“从传统的汞血压监测仪到现代血压监测器，从听诊器到高级佩戴心电图监测设备，医学领域正在出现和出现。 对于患者而言，未来的医疗不是“撤退和进步AI的人”，而是“人类机器公司” - 政府”，技术速度的整合和人性的温度以及AI的“理性判断”和“经验推理”的使用以实现更准确的诊断和治疗。人机统一，每个心跳不仅是生物电信，而且是生活故事的独特旋律。 Shao Kang：AI是一个“好学生”，但还不是“好医生” 作为前线的年长胸部操作专家，Shao Kang对人工智能在医学领域中的应用有了深刻的看法：“ AI就像是一位超级学术大师，永远不会记得。医生和潜在的临床助手可以称为超级脑。” 从TH的最基本写作E ME记录并进入病情，以识别图像，诊断门诊诊所的辅助诊断，然后在治疗计划的最初治疗建议中，AI几乎涵盖了医生工作的几乎所有方面。 Shao Kang介绍了：“它最大的优势是稳定性，完整性和压力较小，可以执行许多重复的任务。尤其是在图像处理中，AI超过了许多经验丰富的医生。” 以肺结核筛查为例，在传统的视频阅读模式下，每当医生看到患者时，他或她需要手动阅读300至400 CT的层析成像，这不仅是时间和热情的工作，而且很容易受到视觉疲劳和错过的诊断。在深层研究算法中，AI可以在几秒钟内完成全肺。它不仅准确地标记了伤口的位置，还可以基于能量的参数测试，例如结节大小，密度，边缘特性等，并提供I基于大数据模型对良性和恶性的可能性进行了审查。 “过去，对患者图像的解释持续了5到10分钟，但是现在只需要几秒钟就可以在AI帮助下完成初始筛查。” Shao Kang指出，提高这种效率正在显着优化诊断和治疗过程，从而使医生在诊断复杂疾病和单个治疗计划的制定方面提供了更多能量。 AI能够与经验丰富的出席人士与医生进行肺癌诊断的诊断。在临床实践中，只要医生输入与该疾病有关的准确信息，AI可能会为参考指南和同意的医生提供全面，准确的诊断疾病和治疗计划。 Shao Kang明确指出：“对于那些具有实际知识的人，一些成熟的AI系统表现出更强的知识和分析能力储备。”然而，尽管经过验证的技术益处，肖·康（Shao Kang）反复强调了AI临床应用的边界：“药物的本质是'病态的'靶标，而不仅仅是'疾病'。” 在临床实践中，诸如初级患者状况，心理状况，生活环境等信息通常是检查和治疗的决定中的主要变量。难以衡量的“隐藏参数”恰好是当前的AI技术盲区。 Yu Zexing：超声不像“看图片和说话”那么简单 当人们讨论人工智能对医疗行业的影响时，成像通常被认为是“最容易取代AI”。有些人甚至断言，在AI时期，第一个“布置”是医师成像。 “实际上，从早期开始，一些团队试图将AI引入成像诊断，尤其是在放射学领域。” Yu Zexing引入了标准平面图像，例如X射线和CT膜适用于用于训练和识别的深层研究算法，因此AI很快就开始在这些领域。 但是，作为医学成像的一个重要分支，这种情况比想象的要复杂。 Yu Zexing指出，尽管超声波也是最早引入技术人工智能并积累一些勘探经验的部门之一，但AI仍然面临许多挑战，以便它可以发挥临床“决策制造商”的作用。 在具有清晰结构和稳定图像的甲状腺和胸部等区域中，某些软件已经具有初始的辅助诊断能力，可以自动识别结节并在医生的手术期间检查其风险水平，这等同于儿童就读医生。 但是，在某些情况下，此应用程序仍然受到限制。 “由于超声检查本质上是一个动态的探索过程，这不仅仅是'看一下图片并说话'。医生需要在观察屏幕的不断变化时控制可疑和，这立即获得了基本线索。 “ Yu Zexing说，在此过程中，需要需要医生的理解，手术和慷慨的能力，并且经验比图像本身更为重要。 “脂肪和瘦弱的人的器官的位置和形状不同。医生超声的角度，范围和压力是不同的。需要实时调整它们，并且与每个人不同。” Yu Zexing说。 “目前，AI的细节很难处理。” 因此，如果我们只看图像审查，患者可以将报告上传并向AI获取“诊断建议”吗？ Yu Zexing提醒我们，这项培训具有很高的安全风险。例如，甲状腺的某些结节几乎是来自图像的恶性肿瘤中的Capereho。 AI可以直接标记红色以指示风险。 “但是如果伴随着以前的patIent的评论记录，可能会发现这些结节最初是较大的，并且随着时间的流逝而逐渐变窄。这是一个良性退化结节。这种判断需要全面的病史，遗传史甚至在疾病过程中的变化是没有AI的能力。” 但是，应该指出的是，在超声医生的严格资源（无论是A级医院还是土著组织）的背景下，合理的AI的理性引入将在一定程度上减轻人类的压力。 “技术不会改变医生的经验和判断，但它可以成为医生的工具，增加一只眼睛和套在上面，以及在需要更多需要的专业权力上使用。” Yu Zexing说。 整个网络都在追逐更新，以及雪豹“ Ling Xiaozhe”的重生的故事。 为什么这个年轻人对“存储垃圾”着迷 羽扇豆种子，跳动种子... W何时迷恋“酵母宠物” 微型“星星”聚集在天空中闪耀，在“神经20”背后看到“小男人” 在“电影的自由景色”背后，谁为被盗的录音付费？ 每个猫的价格高达5,000元。可以避免高价“富含硒的平板电脑”吗？ 从家庭研讨会到控制全球定价能力，这里介绍了“必要的福特” ... 当成人缝制和组织生活时，为什么成人在现场广播室中“花钱”？ 海洋范围内的移民工人“年薪240,000元”？不相信！ 如何“小蚂蚁”“翻译sha”？ 秦兵马缸和马战士的“指挥官”的秘密揭示了：谁指挥“地下军队”？ 书中有什么？点击进入美好的旅程 当人工智能以书面形式成为“好人”时，我们仍然必须阅读吗？ 生日快乐，海军人 收集更多的好朋友可以降低死亡的风险！真的不骗你 什么你应该知道中国海军吗 Zhang Jun：为什么各种新的，技术和技术成就会产生中国？ 电视李·惠尼（Li Huanying）如何排队购买帕巴利克（Pabalik）？