「AI 驅(qū)動(dòng)醫(yī)療」已經(jīng)不是什么很新鮮的概念。
很多疾病的預(yù)防、監(jiān)測(cè)、治療，藥物的開發(fā)，都與計(jì)算機(jī)技術(shù)息息相關(guān)。計(jì)算機(jī)在處理數(shù)據(jù)時(shí)快速、高效，同時(shí)又具有高度的可復(fù)制性，成本低廉。
今天，世界糖尿病日，全世界共有超過 4.2 億人正在遭受這種疾病的困擾，其中有超過四分之一的患者來自中國。2017 年，中國的糖尿病患病率為 10.9%，僅次于美國位居世界第二。糖尿病是一種難以治愈的慢性病，但它對(duì)人體的傷害更多在于各種并發(fā)癥。如果控制得當(dāng)，患者可以與這種疾病長久共存。而谷歌正通過自己的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，幫助大量的糖尿病患者對(duì)抗并發(fā)癥，在伴隨疾病生活的過程中獲得更好的生活。
糖尿病的視網(wǎng)膜病變
視網(wǎng)膜病變是最嚴(yán)重的糖尿病并發(fā)癥之一。
長期的高血糖，會(huì)導(dǎo)致視網(wǎng)膜血管的內(nèi)壁，引起一系列眼底病變，比如微血管瘤、出血、硬性滲出、甚至導(dǎo)致視網(wǎng)膜脫落。一般的病人在患糖尿病十年之后會(huì)開始出現(xiàn)眼底病變，甚至最終導(dǎo)致失明。
與此同時(shí)，糖尿病導(dǎo)致的視網(wǎng)膜病變又并非不治之癥。如果發(fā)現(xiàn)及時(shí)，控制好血糖血壓并且及時(shí)進(jìn)行針對(duì)性治療的話，視網(wǎng)膜病變是完全可以避免、被治愈的。通過眼部掃描圖像，可以判斷出患者的視網(wǎng)膜是否發(fā)生了病變。但問題在于，對(duì)于那些身處偏遠(yuǎn)、貧困地區(qū)的糖尿病患者來說，身邊缺乏專業(yè)技能足夠的醫(yī)生來為他們判斷眼底掃描圖像。
對(duì)視網(wǎng)膜病變進(jìn)行檢測(cè)｜Google
針對(duì)這一情況，谷歌的 AI 團(tuán)隊(duì)研究了一套深度學(xué)習(xí)算法。通過與印度和美國的醫(yī)院、醫(yī)生合作，谷歌收集了 12.8 萬張眼底掃描圖片，將它們組成一個(gè)數(shù)據(jù)集，用于訓(xùn)練這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這個(gè)算法標(biāo)記出 88 萬個(gè)相關(guān)特征，用于判斷一張眼底掃描照片是否有視網(wǎng)膜病變的征兆。之后，谷歌對(duì)經(jīng)過訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行了測(cè)試，讓算法與 7 名專業(yè)眼科醫(yī)生組成的專業(yè)評(píng)審團(tuán)進(jìn)行比較。雙方成績不相上下，甚至算法的判斷準(zhǔn)確率要略高于醫(yī)生。
目前這一研究成果已經(jīng)不只停留在實(shí)驗(yàn)室階段，而是進(jìn)入了臨床應(yīng)用。谷歌的合作伙伴 Verily 已經(jīng)得到歐洲監(jiān)管機(jī)構(gòu)的批準(zhǔn)，可以在醫(yī)院里使用這項(xiàng)技術(shù)來對(duì)糖尿病的眼部并發(fā)癥進(jìn)行篩查。目前這項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)在印度的 Aravind 眼科醫(yī)院投入臨床使用，未來還有希望被引入更多醫(yī)生人手短缺，糖尿病患者人數(shù)較多的國家。
算法解讀醫(yī)學(xué)影像
糖尿病視網(wǎng)膜病變的檢測(cè)只不過是算法檢測(cè)疾病的一小部分。
谷歌的醫(yī)療 AI 團(tuán)隊(duì)還打造了一款更泛用的名為 LYNA 的工具，可以對(duì)各種病歷數(shù)據(jù)、醫(yī)療影像進(jìn)行深度識(shí)別，挖掘數(shù)據(jù)特征，讓病理學(xué)家能夠從重復(fù)的「看片子」工作中解放出來，專注于其他臨床診斷工作。
LYNA 目前可以對(duì)淋巴結(jié)細(xì)胞切片進(jìn)行識(shí)別，判斷患者是否患有乳腺癌，協(xié)助醫(yī)生進(jìn)行后續(xù)的治療決策。在 2016 ISBI Camelyon Challenge 癌癥細(xì)胞區(qū)域檢測(cè)競(jìng)賽中，LYNA 的癌癥檢測(cè)率明顯高于之前的測(cè)試。盡管 LYNA 目前還不能完全替代醫(yī)師進(jìn)行診療工作，需要在更大量的案例中對(duì)算法進(jìn)行測(cè)試，但它的能力正在飛速進(jìn)步。
除了視網(wǎng)膜和淋巴結(jié)，谷歌還正在利用深度學(xué)習(xí)對(duì)皮膚病和肺癌進(jìn)行診斷。
在皮膚科領(lǐng)域，因?yàn)槿漆t(yī)生對(duì)皮膚病診斷的準(zhǔn)確度遠(yuǎn)不如專業(yè)的皮膚科醫(yī)生，所以谷歌的研究人員開發(fā)了一種能夠輔助全科醫(yī)生進(jìn)行皮膚病診斷的 AI 工具。通過深度學(xué)習(xí)，算法不僅可以分析患者皮膚的醫(yī)學(xué)影像，還可以結(jié)合病史、年齡、性別、癥狀等多種元數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，大大提高全科醫(yī)生皮膚病診斷的準(zhǔn)確性。
針對(duì)肺癌，谷歌的人工智能模型，能夠?qū)颊叻尾康?CT 掃描圖像進(jìn)行更整體的預(yù)測(cè)，識(shí)別肺部的細(xì)微惡性組織，預(yù)測(cè)肺癌風(fēng)險(xiǎn)。這個(gè)模型的診斷準(zhǔn)確率高達(dá) 94%，極大改善了目前肺癌篩查成本高、準(zhǔn)確率低，常常出現(xiàn)假陰性、假陽性的問題。
除了算法，谷歌還為阿茲海默癥（老年癡呆）患者打造過一套「康復(fù)硬件」，使患者能夠以「虛擬騎行」的方式，回到那些自己熟悉的地方，借此再次回到那些在他們?nèi)松杏兄匾饬x的地點(diǎn)，也能夠幫助他們回憶起以前的事。極客公園（id：geekpark）曾在阿茲海默癥日?qǐng)?bào)道過谷歌的這項(xiàng)技術(shù)。
AI 驅(qū)動(dòng)的醫(yī)療
隨著醫(yī)療水平的提高，人類的生活水平、平均壽命在不斷提高。
這意味著醫(yī)生的專業(yè)門檻在不斷提高，工作壓力也不斷增加，與此同時(shí)，醫(yī)療資源不平衡的現(xiàn)象也愈發(fā)嚴(yán)重。一個(gè)好醫(yī)生的能力有限，無法診治所有的病人，而治病救人的使命感和責(zé)任感又迫使他們將壓力全部頂在自己肩膀上。
這是「AI 驅(qū)動(dòng)醫(yī)療」最大的意義，技術(shù)能夠拓增醫(yī)生的能力、減輕他們的壓力，也讓他們能幫助到更多更多的普通人。基于 AI 的醫(yī)學(xué)影像識(shí)別、疾病篩查只是第一步，這個(gè)領(lǐng)域還有更大的潛力等待人們?nèi)グl(fā)掘。
