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癌症是对抗人工智能的最后一道防线,但我希望人类能输

原标题:癌症是对抗人工智能的最后一道防线,但我希望人类能输

在谈及人工智能在医学领域的应用时

10年前

人们或许会说“The future looks promising.”

(前景光明),

而今天人们或许可以说

“Now is the future.”(未来已来)。

全中国90%的皮肤科医生可以不需要了

  

最近《自然(Nature)》刊发了皮肤科人机大战。科学家先让一个“卷及神经网络(CNN)”分析学习了近13万张皮肤病临床图片,涵盖了2023种皮肤疾病。

21位医生受邀,与机器人展开了两场针对皮肤癌诊断能力的较量:第一场区分角质细胞癌和良性脂溢性角化病;第二场区分恶性黑色素瘤和良性痣。结果,人工智能正确识别良性病变和恶性病变的综合灵敏度达到91%,打败了多名皮肤科医生。

再见了,我的眼科医生

  

去年11月,谷歌的研究者在《美国医学协会杂志(Journal of the American Medical Association)》上发表的一篇文章,称其开发出了一种解读视网膜照片中,糖尿病性视网膜病变发病迹象的深度学习算法,这种算法的水平已经达到眼科医师的诊断水平。

谷歌请到印度和美国的医生,共同创建了一个包含12.8万张图像的开发数据集,用于训练这种算法。随后,谷歌用9,963张图像作为验证集,请到8位医生和算法进行PK。

这场竞赛的结果是,人类医生略逊一筹。算法得到的F-Score值(结合灵敏度和特异性的度量,最大值为1)为0.95,而8位眼科医生F-Score的中位数值是0.91。

发力吧,我的癌症机器人

  

等等,这个很难啊。

之前有两个报道很激动人心,一个是对肺癌的影像解读上,人工智能系统可以达到95%到98%的专家水平。另一个是在乳腺癌前哨淋巴结转移诊断中,人工智能算法的误诊率仅为7.5%。

市场很嗨,但现实中,人工智能在癌症上的运用很像戴着镣铐跳舞。

比如去年11月,日本国立癌症研究中心大张旗鼓宣布,将以癌症中心积累的患者基因组(所有遗传信息)以及血液检查、图像诊断等庞大信息为基础建立数据库,并与医学论文等的研究成果相对照,将人工智能运用在诊断以及治疗中。

但高科技配上了,软实力够不上啊。

这个系统会严重受到医学论文等研究成果的限制,只能用作快速正确地诊断癌症,并基于已有的研究成果来给出治疗方案,尴尬地说,现在攻克不了的癌症,它也提不出什么有效的建议。

相比之下,IBM和MIT以及哈佛大学发起的癌症基因组计划就比较务实,主要是通过对数千个抗药肿瘤进行研究,并利用“沃森”强大的计算和机器学习能力帮助理解癌症如何对药物产生耐药性。

他们的重心是在通过人工智能来识别癌症的耐药性,从而让药物更加有效,对于治疗癌症来说,将会是一个非常大的突破,但真正从根本上攻克很难,因为这个研究牵扯的每一个对象的量都太大了...

而由技术公司Nvidia牵头发起的“癌症分布式学习环境”,目的是通过开发和改进该人工智能框架,来解决癌症治疗的三大问题:

  • 通过提升科学家们对DNA和RNA中基因签名的理解,来帮助预测哪一种疗法会对患者产生作用;

  • 加速蛋白质交互作用的模拟过程(该过程在早期癌症的形成中扮演了重要的角色);

  • 整理数以百万计的癌症患者资料,从而构建一个综合性的监测癌症疾病转移和复发的数据库。

  但Nvidia的系统,同样是基于当前医学对癌症的研究来推动个性化治疗。对攻克癌症上的帮助也只是加快科学家的研究进度而已。

  

  从这几方将AI运用到癌症治疗中的具体做法来看,人工智能在帮助人们攻克癌症的道路上的作用在很大程度上会受到医学对癌症研究的限制。换句话说,人工智能的作用仅限于加快攻克癌症的速度,真正的进展还是要基于生物学和医学——从对基因、细胞入手才能完成。

  让人惊艳的是,微软此前在英国剑桥成立了生物运算部门,召集了150名世界顶尖的生物学家、程序员以及工程师,想要利用人工智能作为武器对癌症发起进攻。

  

  他们的基本思路是:利用开拓性的计算机科学技术破解患病细胞代码,对患病细胞进行重新编程,让其重回健康状态。

  就像通过编程可以解决电脑病毒问题,微软认为通过对人体系统编程能够消灭癌症。微软表明,将在未来的 10 年内攻克癌症问题,人类将进入真正的“无癌时代”。

  

  在上述将几方的项目中,运用到的数据量,能否支撑起找到确切的参数,将是一个非常大的考验。具体需要多少尚且无从考证,但可以确定的是,仅仅成千上万个案例,是远远不够的。

  IBM比较贼,已经预感到了这一点。最近它和测序公司Illumina建立一基于沃森系统的合作伙伴关系,旨在癌症研究中标准化和简化基因组数据的解读,数据不在是孤岛,而是连成了新大陆,使用沃森将大幅度减少解释结果所花费的时间;科学家通常需要一个多星期来做沃森在几分钟内做的事情。

  但是演进是相对的,谁知道现在人工智能是医生的助手,未来,医生不是人工智能的助手呢?

  

也有乐观的,相比人工智能威胁医生的论调,欧洲一家咨询机构 Fujitsu EMEIA 的 CTO Joseph Reger 分析认为:“随着人工智能在医疗保健领域的应用越来越广、越来越深,甚至可以在疾病症状表现出来之前准确预测将来的疾病。而且只有在掌握海量数据的情况下才能实现,人工智能应用将会带来岗位需求增加,而不会取代人的职位。”

  总之,人类和人工智能牵手是大势所趋,要输就输给追求,要嫁就嫁给人工智能吧。返回搜狐,查看更多

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