中國目前有超過三分之二的醫(yī)生,正在經(jīng)受一場“職業(yè)耗竭”。工作和責任的高壓,讓他們精疲力盡。
據(jù)《中國醫(yī)師執(zhí)業(yè)狀況白皮書》數(shù)據(jù)顯示,有85.87%的醫(yī)生每周工作時長在40小時以上。71.76%的醫(yī)生苦于醫(yī)患關系的處理。長工作時間內(nèi)的超壓負荷、緊張的工作環(huán)境以及與付出不成正比的薪資水平等等都潛移默化地消磨了醫(yī)生們的“職業(yè)榮譽感”。
這種情緒,不僅影響醫(yī)生本人的身心健康,更易出現(xiàn)診療上的誤判。
醫(yī)者,仁術也。但現(xiàn)代醫(yī)療的工作環(huán)境已經(jīng)使得懸壺濟世已成為醫(yī)生無法擔負的信仰。
過去一年里,我國醫(yī)患糾紛頻發(fā),傷醫(yī)事件的暴力程度駭人聽聞。醫(yī)生與患者之間圍墻高筑。
醫(yī)療的人性還可能“回春”嗎?也許AI在醫(yī)療界的應用,會為解決緊張的醫(yī)患關系帶來可能。
AI技術已經(jīng)被應用于醫(yī)療健康領域的很多方面。如:藥物研發(fā)、醫(yī)學影像、輔助診斷、輔助治療、健康管理、疾病預測等。當人工智能這一能夠自主分析和決斷的技術,用于判斷人的生死健康問題時,某種程度上是對自然法則的挑戰(zhàn)。因此AI與醫(yī)療的“聯(lián)姻”,最為現(xiàn)代人所詬病。
然而,美國著名心臟學家埃里克·托波爾在其著作《深度醫(yī)學》中肯定地指出:人工智能可以為醫(yī)療系統(tǒng)帶來更多的人性和溫情。”這本書更是獲得了“Nature”書評專欄的表揚。
他認為,AI 在醫(yī)療界的應用,幫醫(yī)生分擔了部分重復性和機械性的工作,比如:病歷登記、醫(yī)囑錄入、影像拍攝等。這樣醫(yī)生可以有更多的時間用于手術、與患者接觸和工作交流等。
值得注意的是,醫(yī)療界的AI 始終是一個器械一般的輔助存在。使用的“度”,需要醫(yī)者內(nèi)心的標尺。
下文摘錄了OneZero對托波爾的采訪,身為心臟學家的他講述了深度醫(yī)學、AI對修復破損的醫(yī)療保健系統(tǒng)提供的多種方式,以及其AI對醫(yī)療體驗可能帶來的改變等等。
OneZero:您如何定義人工智能在醫(yī)學上的應用?
埃里克?托波爾:以前,無論是來自個人的生理傳感器、高分辨率掃描、基因組、腸道微生物群,還是來自傳統(tǒng)醫(yī)療記錄的所有數(shù)據(jù),我們都沒有能力弄懂這些數(shù)據(jù)。而現(xiàn)在,人工智能技術的出現(xiàn),可以讓我們認識并利用數(shù)據(jù)。對于醫(yī)療保健來說,這是一個非常激動人心的時刻。
OneZero:從描述“淺層醫(yī)學”開啟“深入醫(yī)學”是什么意思?
埃里克?托波爾:醫(yī)療界目前最大的難題是:醫(yī)生和病人相處的時間很少。自我從醫(yī)學院畢業(yè)到現(xiàn)在的40年里,醫(yī)患關系持續(xù)惡化。除時間因素外,造成該現(xiàn)象的因素還有很多,如無法獲取個人所有的數(shù)據(jù)、無法跟進所有的病例等。
另一方面是倦怠。據(jù)估計,50%的臨床醫(yī)生,不僅僅是醫(yī)生,都處于精疲力竭的狀態(tài),因為醫(yī)學已經(jīng)迷失了方向。這就形成了一個惡性循環(huán),因為過度勞累的人犯醫(yī)療錯誤的風險會呈雙倍增長甚至更嚴重。但我認為,這里最大的問題是缺乏對病患的深刻理解,以及缺乏建立信任和關懷的醫(yī)患關系所必需的同理心。這是兩個基本問題。如果我們能解決這些問題——我認為可通過深度學習和人工智能來解決,那我們就能回到正軌了。
OneZero:計算技術沒有“脈搏”,如何利用冷冰冰的技術把人性帶回醫(yī)學?
埃里克?托波爾:這當然是個悖論。到目前為止,科技已使人性逐漸離我們而去。電子健康記錄已經(jīng)讓臨床醫(yī)生不堪重負,淪落為數(shù)據(jù)記錄員。我越來越敏銳地意識到,這個時代是我們有史以來最好的機會。因為人工智能技術的應用拓展了我們的時間。人工智能將顯著提高人類的表現(xiàn)、醫(yī)生的表現(xiàn)、臨床醫(yī)生的表現(xiàn),同時讓患者能夠?qū)ψ约旱慕】地撠煛?/div>
“醫(yī)患關系的惡化是我們主要的困擾。”
OneZero:聽起來好得令人難以置信。
埃里克?托波爾:我們?nèi)孕杈瑁嚎萍家苍S會使事情變得更糟。精打細算的管理人員說,“看病的人越多,需要看的掃描和幻燈片也越多”。如果你在機器輔助下效率更高,情況可能會變得更糟。“哦,你一天看50個掃描?”很好,現(xiàn)在你可以看400個了。”欲速則不達,我們不能讓這種情況發(fā)生,這需要醫(yī)學界采取的行動。
OneZero:眾所周知,醫(yī)生采用新技術的速度很慢。怎樣才能讓他們信任并與患者一起使用人工智能呢?
埃里克?托波爾:讓人工智能得以廣泛應用的唯一可靠方法是通過嚴格的研究,向患者證明科技確實能使他們受益。目前我們?nèi)蕴幱谌斯ぶ悄茚t(yī)學時代的初級階段,自然缺乏同行評審的前瞻性試驗,這些試驗能夠?qū)Ω纳平Y(jié)果進行獨立的復證。事實上,現(xiàn)在甚至沒有一家公司能做到這一點。到目前為止,我們所擁有的大部分是回顧性的大數(shù)據(jù)集,尚未采取實際的醫(yī)療實踐。人工智能改變醫(yī)療保健不可能有任何意外,所以必須需要強有力的證據(jù)基礎。許多人會認為,這個標準甚至應該更高,因為算法如果大規(guī)模地快速應用于患者,可能會帶來潛在的危害。
OneZero:叛逆算法的危害有多大?
埃里克?托波爾:算法本身風險很小,但我們生活在一個黑客無孔不入的世界,軟件故障的發(fā)生率也并不低。所以我們需要提防這種可能性,盡管這種可能性很小或很遙遠。時間會證明一切。
OneZero:有些醫(yī)生擔心他們會被人工智能取代。機器人會取代醫(yī)學嗎?
埃里克?托波爾:“我們不需要醫(yī)生,人們只需要用算法來治療”——這種想法很愚蠢、很荒謬。機器沒有判斷力,他們不懂語境。他們對數(shù)據(jù)有著貪得無厭的渴望,而人們對數(shù)據(jù)早已厭煩。所以我們想從根本上卸下數(shù)據(jù)分析的重擔。但是,你不會希望在沒有人類監(jiān)督的情況下,委托一臺機器就診斷、治療或手術做出重大決定。
OneZero:在書中,您還提到了數(shù)據(jù)安全性和其他與該技術有關的問題。
埃里克?托波爾:可能會有偏離軌道的算法產(chǎn)生。這些算法會被攻擊,因為它們有一些無法預料的小毛病,其性能沒有達成人們本來的預期。這些算法將是我們前進的核心,必須獲得我們的支持。所以我強烈反對我們即將缺乏臨床醫(yī)生的觀點。
OneZero:作為一名心臟病專家,您如何看待人工智能對心臟病治療的影響?
埃里克?托波爾:在心臟病學中,人工智能有很大的發(fā)展空間。首先是鍵盤解放。在醫(yī)生接待病人時,沒有屏幕,也沒有鍵盤。這實際上是一種真實的人際關系體驗,親密無間,充滿信任和存在感。其次,影像識別更精準。像心電圖或超聲心動圖這樣的測試將變成機器讀取的,通過深度學習,可以更為快速和精確。我們還將學到一些我們以前不知道的東西。
通過深度學習,機器可以看到我們從未見過的東西,例如當你給梅奧診所(Mayo Clinic)的100萬份心電圖加上“基本事實”(ground truth),即病人所擁有的真實細節(jié),它就突然變得異常智能。
心臟病學的另一件大事是病人自己生成數(shù)據(jù)。我們不會讓病人去辦公室做實驗測試血壓讀數(shù),我們只會告訴他們使用智能手表,或給他們發(fā)送一個傳感器繃帶來監(jiān)測其心率或血糖。這樣病人的參與度會有所提高,能獲取在現(xiàn)實中經(jīng)過算法處理的數(shù)據(jù),并進行使用。
OneZero:您的新書中有一章關于飲食的內(nèi)容頗具鼓動性。人工智能如何能改變我們對飲食看法?
埃里克?托波爾:現(xiàn)在食物金字塔和指導人們飲食的指南非常流行,但這些從來不是基于任何真正的科學,而是基于一個簡單的理念——即相同的飲食對所有人都是正確的。這種想法很愚蠢。這些年來的飲食日記和人們做這些研究的方式是如此的不準確。
現(xiàn)在有了人工智能,我們開始研究個性化的飲食。例如,機器學習可以幫助預測一個人對飲食的獨特血糖反應?;蛘呖蓪⒁粋€人吃的東西與吃東西的時間、身體活動水平、藥物、實驗室測試、基因組序列和腸道微生物群等數(shù)據(jù)結(jié)合起來。這只是個開端——我們沒有獲得所有的數(shù)據(jù)。但是營養(yǎng)科學的世界將會被顛覆,因為這并不是真正的科學——而像黑暗中的一次嘗試。
OneZero:您希望這本書的讀者理解的重點是什么?
埃里克?托波爾:當我問一群人:“你們今天在美國的醫(yī)療保健制度下受到了粗暴對待嗎?”幾乎沒有人說沒有。我們必須停止這種粗暴行為。我們必須利用未來科技帶我們重返過去,讓我們有時間反省自身并增強人與人之間的紐帶。醫(yī)患關系的惡化是困擾我們的根本原因。我試著保持樂觀,但同時清楚地意識到這需要一段時間。這是一項功能強大的技術,我們有望看到在將來的某一天,人工智能可以解決一直困擾我們的醫(yī)療保健問題。
問題在于人并不信任機器。
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