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医疗AI对三甲和基层有着不同意义

万丰生病时,为他诊治的医院还是一家三乙医院,到2017年法院宣判时,已经升为三甲。在裁判文书网可以找到很多因漏诊而被起诉的判决,被告的医院甚至有一线城市的三甲医院,更不用说医疗资源严重不足的基层医院。过去这些年,中国医疗行业规模在快速增长。2008年,中国卫生总费用1.45万亿,在GDP中占比4.54%;2017年,这个数字为5.16万亿元,在GDP中占比6.28%。作为疾病诊断及治疗的重要依据,影像数据量同样增长迅猛,年数据增长量高达40%。

与之形成鲜明对比的则是医疗服务能力供给侧的缓慢提升,由于培养难度大、培养周期长,中国影像专科医师的年增长幅度不到4%。刘士远在一篇文章以肺结节筛查举例:“患者单次产生300-500张不等的胸部CT图片,影像医师需要在数百张影像图片中寻找肺结节并判断其良恶性,耗时约5分钟以上,每位影像医师每天至少需要为100名患者提供读片服务,工作时间长达10余小时,所带来的不仅是体力上的巨大压力,还有疲劳状态下的漏检误检风险所带来的精神压力。

对于高年资影像医生而言,办公桌上的眼药水已经成为必备之物”。文章中分析:“一位合格的影像医师至少需要5-8年的培养才能完成基础教育,然后花费更长的时间在临床成长,这一周期可能长达10年;而即便是历经千辛万苦从淘汰中厮杀出的‘老专家’,每天也最多也只能为50-100位患者提供服务,难以应对当前中国民众日益增长的影像诊疗服务需求”。AI极大地提升了影像科的效率,影像医师需要5分钟阅片,而人工智能只需要几秒钟,并且稳定性高于医师,飞利浦的机器学习算法对4mm-30mm大小的肺结节检测误差率低于1%。

刘士远说:“AI系统介入后,秒级诊断,将大部分的健康人群与患者区分开来,极大节省了阅片时间;而对于疑似肺结节的患者,‘AI+医生’的双重阅片机制使得漏诊几率大大减小,同时减小了阅片医生的心理负担”。在2019国际医学人工智能论坛上,东南大学生物科学与医学工程学院院长万遂人教授补充道:“幼儿骨龄检测,一个成熟的医生一天工作八到十个小时,只能检测150个片子,可是如果用人工智能检测,1秒一个片子,给出非常精准的结果。

这就是人工智能在医学上的应用所展示出来的巨大的能力,这个能力对三甲医院、基层医院都是一样的”。而对于基层医院,还有另一层意义。万遂人接着说:“好多医院根本就没有影像科医生,假设给他一部机器,医生也不知道照的片子是什么,这不就出问题了。如果人工智能下沉到县区医院,高端医生的经验结合人工智能的技术产品,下到基层医院读片子,就把基层医院的医疗水平大大提高了。

我们国家人均寿命统计显示,最长寿的城市的是上海和北京。为什么?医疗条件最好。先前有这样一个观念:农村空气新鲜、不污染,因此农民寿命长。这是不对的,农民平均寿命是很短的,因为农村医疗条件很差。如果能把人工智能下沉到基层,改善医疗条件,广大农民能够提高五年、十年的平均寿命,这有很大的意义”。