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  • 在争议中前行 人工智能用于医学领域前景可期

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    • 时间:2016-08-19
    • 来源: 科技日报
    • 编译:lx
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       日前,日本东京大学医学研究院的科学家利用美国国际商用机器公司(IBM)公司研发的“沃森”人工智能系统,仅用不到10分钟时间就判断出一名60岁女性患有罕见的白血病,并向研究人员提出了治疗方案,为这名女性的康复做出了重要贡献。
     
      此事再次点燃了人们对将人工智能技术应用于医疗保健领域的热情,但也有科学家担心,医疗隐私数据会被泄露和滥用。
     
      从下棋到检测癌症
     
      众所周知,“沃森”并非等闲之辈。早在2011年2月,它就在美国智力竞赛节目《危险边缘》中打败过人类对手,展示了强大的学习能力,从而声名大噪。现在,它开始在医学领域发力。
     
      在上述诊断案例中,最初的诊断结果表明,患者得了急髓白血病,但在经历各种疗法后效果并不明显。无奈之下,该研究所东条有信(音译)领导的团队将求助目光投向了“沃森”,希望用它来对病人进行诊断。该系统通过比对2000万份癌症方面的研究论文,在10分钟内即得出了诊断结果:患者得了一种罕见的白血病。这些研究论文由研究团队上载,其中包含疾病症状、治疗方法和治疗效果等信息。
     
      无独有偶。据美国商业内幕(Business Insider)网站8月12日报道,美国纽约纪念斯隆—凯特琳癌症中心也进行了同样的工作。该中心是世界上历史悠久、规模庞大的私立癌症中心之一,这里的医生和数据分析师们用肿瘤学数据来训练“沃森”的机器学习能力,以提高其在癌症诊断方面的预测和分析能力。
     
      此前,“沃森”的前辈——IBM的人工智能“深蓝”机器人,在1996年的一场比赛中以4∶2的战绩打败了俄罗斯象棋选手加里·卡斯帕罗夫,成为第一个打败国际象棋冠军的人工智能。从技术决定论的观点看,20年弹指一挥间,人工智能“发威”的阵地从象棋比赛转移到对抗癌症,似乎是一件顺理成章的事。
     
      实际上,世界上第一个计算机临床决策支持系统AAPhelp在1972年就由提姆·德-多姆巴尔和苏珊·克莱普于英国研制成功。这套系统使用一种朴素的贝叶斯算法来根据病人的症状计算出剧烈腹痛可能的原因。随着科学家向该系统内输入的症状和诊断数据越来越多,它变得日益精确。到了1974年,该系统的诊断精度已经超过资深医生。尽管AAPhelp需要一个晚上的时间才能给出诊断结果,但不要忘了,那时运行的是上世纪70年代的计算机硬件。
     
      喝彩与争议并存
     
      然而,在医疗健康领域使用人工智能、机器学习和大数据等先进技术并非毫无争议。
     
      一方面,有些人满怀热情地认为,在医疗领域利用这些技术可以挽救生命,获得新的医疗突破,为患者提供各种个性化的治疗方案,从而满足不同人的需求。
     
      而另一方面,也有不少人持怀疑态度。他们重视个人隐私,对机器缺乏信任,担心自己的病例被泄露,同时也担忧英国作家奥尔德斯·伦纳德-赫胥黎的科幻作品《美丽新世界》那样的场景在生活中上演。该作品描写了在一个想象的未来新世界中,人类成为严密科学控制下的一群身份和一生命运都被注定的奴隶。
     
      需要克服的不仅是技术挑战
     
      尽管AAPHelp和“沃森”间隔了数十年,但都证明计算机能挽救生命。在健保领域使用大数据预示着,病人的病例和其他私人信息可能被用于训练人工智能进行诊断。在自我保护意识不断增强的今天,人们对私人数据的使用方式日益敏感,期望实行更严格的伦理、管理、隐私和安全标准,谷歌公司就曾因此饱受争议。
     
      据英国《每日邮报》报道,谷歌英国子公司“深度思维”为研发帮助监控肾病的应用,在未经患者同意下,获得了160万份私人医疗记录,其中包含病人的完整医疗史和是否被诊断患有艾滋病、抑郁症、毒品或酒精上瘾及堕胎等信息,此举引发了不少的争议。
     
      “深度思维”资深科学家多米尼克·金表示:“对于寻找病人病情恶化症状的医护人员来说,获得及时和相关临床数据非常重要。肾病专家认为,这套警报系统将改变治疗结果。”但病患协会首席执行官凯瑟琳·墨菲称:“如此多数据若落入坏人之手,将产生可怕后果。患者隐私必须受到保护。”
     
      因此,将这些技术用于健保领域的最大困难不是创造算法,而是在采取严格数据保护措施的情况下,进行深入研究的耐心和决心。英国利兹大学数据分析研究所的科学家最近使用IBM的“沃森”机器内容分析软件,对英国民众的5000万份病理学和放射学报告进行了分析。在此过程中,研究人员采用了一系列方法来保护数据安全。
     
      研究人员使用自然语言处理程序,对脑转移、HER-2乳腺癌及肾积水等诊断进行了复核,正确率超过90%。在接下来的两年内,为了将机器学习技术应用于常规性的临床护理中,研究人员将研究更好的方法,从而让大众受益。
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