人工智能助力医疗：从实验室到医院的距离有多远？

2019-05-23 09:13

03 遗留问题

新生事物的诞生总是伴随着阵痛。医疗AI需要克服自身存在的缺陷。

同时，新技术的诞生往往会遭受旧秩序的困扰，医疗AI还需要面临何如从旧秩序中突围的难题。

1．法律责任

在试错代价动辄就是生命的医疗领域，AI首当其冲要面对的就是法律问题。

2011年，在美国麻省的一家医院，一位晕倒的老人被救护车送进了急救病房。他被立即安插上AI体征监控设备。如果他的生命体征出现危险，设备就会发出警告，召唤护士。

然而，第二天，这个老人却死在了病床上。

死之前监控设备的红灯闪了一夜，但是被值班护士一遍一遍按掉。

护士的疏于职守自然难辞其咎，但是从系统的角度来看，有一个问题大家都无法回避：许多医院的AI监控设备，很多时候都只是误报。

患者的死亡，责任到底该由谁承担，AI是否能为误诊负起责任，这是一个需要思考的问题。

2．数据孤岛

就像汽车需要汽油才能行驶，数据是AI能运行起来的基础。AI通过“吃进”海量的医疗数据，来增加自己的“经验”，从而让自己变得更“智能”。

然而在中国，医疗数据看似很丰富，而事实上可用性并不高。

比如医院之间的数据互通就做得不好，如果一个病人在不同医院就诊，那么取得该病人完整的历史数据就变得十分困难。

而且不同医院之间，由于使用的硬件仪器不同，导致数据格式各异，难以标准化。各个医院之间的数据，就像汪洋上的一个个孤岛，彼此独立，无法连成一片，无法互通有无。

许多业界专家呼吁，将各个医院数据的私有格式转化为标准格式，让医疗数据能够通用。但是响应者寥寥。

即使AI能获得高质量的医疗数据，它还有无法回避的棘手问题：患者的数据会被AI公司泄露吗？毕竟应该没有一个人会希望自己的隐私被泄露。

3．落地艰难

除数据问题外，AI在医疗行业的落地还存在模式和制度的问题

比如美国特拉雅诺娃实验室开发了一套结合影像和AI的心脏造影方案，构建出整个3D全息心脏模型。它能够模拟心脏动态，利用它，医生可以准确地找出患者病灶。

然而这项技术真的要从实验室走向医院，前景并不乐观。

其最大的挑战来自于美国食品药监局（FDA）的监管和审查。任何一项技术想要投入临床应用，都免不了和FDA进行一场旷日持久的拉锯战。如果无法将研究成果转化为审批标准，那么无论产出再多研究成果都是无用功。

04总结

尽管医疗AI还没有大规模落地，从实验室到医院还有很长的一段路要走，而且在现阶段，医疗AI无法像人类医生那样做诊断，不能取代人类医生。

但是AI+医疗是很好的工具，它的出现切实地提高了医生的诊断效率，提升了医疗质量，减少了误诊的可能性。

在科学急速发展的今天，我们需要更高水平、更科学的技术进入医疗领域，而AI或许是最好的、也是时代最合适的技术。未来，AI将在医疗领域有着举足轻重的作用。

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