AI 下棋，很强！AI 治病？再等等

仅在美国，每年有成千上万的患者死于完全可以治愈的心脏病。

但是因为无法及时发现这些问题，导致临时出现状况时心脏骤停。而 AI 可以解决提前预测的问题。

美国使用 AI 改进心脏病治疗方法的核心人物之一 Mayo，在过去三年和团队已经发表超过二十项关于心脏病学 AI 的研究，并在数十家保健诊所进行了现场算法测试。

这些正在开发的算法，能在手术之前检测心脏功能的细微差别，预测心脏的异常和即将发生的疾病。

这只是 AI 可以在医疗保健上发挥重大价值的一面。

随着 AI 工具越来越多进入医疗保健行业，它未来能执行的任务，包括了接听电话、病理审查、人口健康趋势和分析、治疗药物和设备设计、阅读放射图像、制定临床诊断和治疗计划等等，甚至还能和患者交谈。

而现在 AI 已经为医疗带来了显而易见的好处。

MIT Technology Review 通过与 900 多位医疗保健专业人员的访谈，发现 AI 已经被用来改善数据分析，实现更好的治疗诊断以及减轻管理负担。

报告显示，AI 让临床医生有更多时间来执行其他任务，以及为患者提供越来越多的个性化定制的最佳护理。

在 8 月发表的研究中，Mayo 表示，预付心脏病的算法已经能够以 80％的准确率准确识别患有房颤的患者。

除了临床医生，AI 技术还给其它运营、研究人员以及患者都带来了很多便捷之处。

后方的医生能承担做笔记、更新电子健康记录等更多行政工作，而且部署的 AI 越多，医生在计算机上花费的时间就会越少。

相关研究人员还能加快开发新药物治疗的速度并降低成本，通过利用分析来挖掘以前未开发的重要未编码临床数据存储，对医疗进行个性化设置。

患者也能在整个过程中，加强对自己护理的改善，通过应用程序更多与医生互动，并简化获得护理的流程。

但同时，任何一种新事物都必须经历双面的试炼。

越来越多 AI 实验，都是「快速尝试，然后快速失败，未来再去修正」的方式开展，当 AI 产品进入现实，检查结果很容易让人失望，因为大部分产品还没有足够的数据和成果支撑。

在医疗保健上使用，风险就更大了。

AI 的风口下，很多研究结论常常被夸大，不仅是因为大家对此的关注度很高，据研究公司 Gartner 7 月份的一份报告，仅在今年第三季度，医疗人工智能就吸引了 16 亿美元的风险投资资金，几乎达到虚高预期的顶峰。

但《欧洲临床研究杂志》1 月份的一篇文章指出，很少有科技初创公司在同行评审的期刊上发表他们的研究。还有业内分析人士指出，很多 AI 开发人员对昂贵而耗时的试验根本没有兴趣。

尽管软件开发人员还是会夸耀其 AI 设备的准确性，但他们的 AI 模型事实上大部分是在计算机上测试，而不是在医院或其他医疗机构中进行。

《深度医学：人工智能如何使医疗保健再次成为人类》的作者 Topol 也表示：美国出售的 AI 产品都没有经过随机临床试验测试。事实上，大多数 AI 设备根本都不需要 FDA 批准。

这就表示，让未经验证的软件进入市场，患者就像成为了不知情的豚鼠。

不过西雅图艾伦 AI 研究所首席执行官 Oren Etzioni 表示，AI 开发人员有足够的经济动机，来确保他们的医疗产品安全。

如果 AI 产品快速失败，意味着很多人死亡或受到严重伤害，没有人愿意看到这一点，包括投资者在内。

但 AI 系统本身依然是个「黑匣子」，开发人员也不清楚数据如何运算最终得出结论。

斯坦福大学生物医学伦理学中心的儿科学教授 Mildred Cho 表示，AI 系统有时会根据与疾病无关的因素做出预测，这会导致提前预测的结论错误，同样也会耽误到病情治疗，而且，如果医生以此为据，也可能进行不必要的检查或误判。

加拿大一家公司曾开发过一个 AI 软件，能根据讲话来预测一个人是否有患老年痴呆症的风险。结果发现 AI 判断出现很多异常，因为系统认为老人们没有讲对单词，但事实上，后来才知道是因为他们很多不懂英语，而不是由于认知障碍。

同时，医疗服务机构和患者之间因此而产生的不信任感，以及人们对隐私泄露的恐慌感，也是这其中最大的挑战之一。

但这并不是代表要对医疗保健行业的 AI 研究适可而止。

正好相反，要鼓励研究人员进行更创新的开发，以及更落地的实验，未知风险要进行严格处理。对于医疗机构来说，无论有没有 AI 介入，都要尽可能保证患者的安全。

而每个身处其中的人，需要谨慎辨别所有新的事物，切勿病急乱投医，无论是在健康本身或是其他方面，保护好自己的利益。

题图来自：spectrum.ieee.org