【壹链网】浅谈AI医疗落地的“三大拦路虎”

责任编辑:企划部

发布时间:

2019-09-19 10:16:48

8月29日-31日,“2019世界人工智能大会(WAIC)”在上海召开,300余家海内外重量级企业参加、顶级学术大咖云集观点碰撞、人工智能(AI)前沿技术和创新产品现场展示……


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人工智能大会上除了医疗诊断、自动驾驶、智能机器人等“高大上”的新技术,还有会变脸、会跳舞、会织毛衣、会打麻将有趣小应用,亮点多多,让人惊叹连连:AI太聪明了!


近年来,AI已迅速成为各个行业追逐的目标。像医疗相关领域的专家就已经探索了AI技术的许多应用,并意识到它对未来医疗服务的优点:AI医疗的出现为减轻临床医生工作负担、加大医疗服务供给提供了备受期待的解决方案。


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虽然AI医疗作为目前人工智能应用当中对于社会而言最有意义与价值的方向之一,但其技术研发和商业落地层面也存在一系列的问题。

那么在医疗服务中使用人工智能过程中有哪些主要风险和障碍?医疗AI落地的途中,还有哪些难关需要克服?


01数据制约AI医疗施展拳脚


在近日举办的“青城山中国IC生态高峰论坛”上,多位与会专家提出制约AI医疗施展拳脚的关键因素——“垃圾数据”。很多数据由于诊断标准不统一、书写不规范、记录不完整,数据质量其实很低,对于AI机器学习而言几乎是“垃圾数据”。


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最近发表在新英格兰医学杂志(NEJM)上的一篇文章中也指出:医疗数据中的偏差或许是人们无意识引入的,最终导致有偏差的数据被带入到医疗保健系统正常的数据中。


所以相关部门应该有所作为,合理利用数据来源和数据的使用方法。不过这可能需要商业、学术或专有数据库提供分析信息来提供算法研究指南。


02信息安全难以服众


虽然AI所带来的便利令人兴奋,但还有很多患者不是很相信AI工具会将他们的信息保密。


曾经在2018年对500名患者进行的一项调查中显示,大多数患者认为在医疗保健环境中使用AI比在银行或零售环境中使用AI更为舒适,但AI技术仍会在医疗保健消费者中产生信任问题。35%的受访者表示他们相信人工智能的数据是安全存储的。40岁以上的消费者中有69%担心他们的数据没有安全存储,而40岁以下的消费者中有58%担心这一点。


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随着移动医疗数据在患者管理中发挥更大作用,隐私安全问题将变得更加重要。行业的主要参与者正在努力解决数据安全问题。像Aetna,Ascension,Humana和Optum最近加入了Synaptic Health Alliance,这是一个使用区块链技术在供应商之间创建安全数据集的协作试点项目。虽然区块链对医疗保健领域来说仍然相对较新,但该技术对数据安全性和更加无缝的数据交换具有重要意义。


03应用场景成AI医疗的瓶颈


应用场景方面,是实现算法在特定场景中的应用问题,会受到商业模式等诸多现实因素的影响。此外,算法究竟能给医生带来什么效果,也是很难判定的。比如沃森(IBM超级电脑)应用到基因方面时,在诊断和疗效方面效果并不好,甚至有的医生把它比作“医疗图书馆”,加快了查资料的速度,但不能分析病因。

结语

上述这些风险和障碍是目前AI医疗需要解决的潜在问题,找到克服这些挑战的创新方法才能更快地推动AI医疗的发展。