医学教授詹松华:医学影像人工智能应用的困难与挑战

8月31日,在大会分论坛—AI+医疗专场上,上海中医药大学附属曙光医院放射科主任,影像教研室主任詹松华为大家带来了主题为“医学影像人工智能临床的困难与挑战”的精彩演讲,站在医生的角度,为人工智能走进医院,服务于医疗的发展方向和方案作出了分析和观点分享。

8月30日-9月1日,2018中国(上海)国际人工智能展览会暨OFweek(第二届)国际人工智能产业大会在上海成功举办。

参加本次大会的嘉宾不仅有来自各大AI行业的标杆型企业领袖,还有在工学、医学等学术界享有盛名的专家教授前来分享学术观点,为来宾指点迷津,提供宝贵意见和建议。

人工智能在医疗影像领域的潜力有目共睹,但那些宣称AI能战胜医生的标语到底是夸大其实,还是有理有据呢?人工智能医疗影像落地到底有多难?

8月31日,在本次大会分论坛—AI+医疗专场上,上海中医药大学附属曙光医院放射科主任,影像教研室主任詹松华为大家带来了主题为“医学影像人工智能临床的困难与挑战”的精彩演讲,站在医生的角度,为人工智能走进医院,服务于医疗的发展方向和方案作出了分析和观点分享。

医学教授詹松华:医学影像人工智能应用的困难与挑战

以下为詹松华主任的现场演讲内容,OFweek医疗科技网仅作了不改变原意的整理和编辑。

其实我不研究人工智能,我是一个放射科临床医生。现在大家都觉得人工智能不得了,其实并不是。我认为AI要应用到医院还差得很远很远,这是一个很重要的事情。

现在很多人都在讲,人工智能今后要替代放射科医生,但放射科医生做的可不是一般的事情,不论是做诊断,还是医疗咨询都是需要非常小心谨慎的。我认为AI取代放射科医生目前是不可能的,还需要很多努力,要走很长的路。所以我今天讲的就是医学影像人工智能应用的困难与挑战。

现在是AI投入很多,但AI想取代放射科医生还差得远。为什么呢?有人说医生做不了大领导,因为医生太讲实事求是。病人在你面前,你说他是肺癌,马上开刀开出来,验证给你看是不是肺癌,没有一个医生会乱说话。当有些媒体为了噱头开始乱讲时,我们就知道你们和我们之间的差别很大。所以我要讲四个方面的问题,提供给大家参考。

第一部分:影像医学学科特点和中国现状

首先要搞清楚,放射科包括两部分,一是医师,一是扫描技师。医师是影像医学和核医学毕业的专业医师,而技师来自影像系。医师和技师是两个不同的职位。我是临床医学系毕业的,在临床工作过,也上手术台开刀,但我不是做扫描的,扫描不是我做的事。所以放射科医生做诊断是要临床技术的,这与扫描技师的工作大不相同。

放射科医生是医生中的医师,所有的外科医生内科医生在手术之前都会请教放射科医师。放射科医生的工作不仅是发现病变,定位病变,定性诊断等等。在很多情况之下,放射科医师都需要寻问病人病史,不问病史就会导致误诊。并且在疾病诊断时还会常常出现同病异影,异病同影等情况,这都是不能随便判断的。放射科医生诊断最重要的一点就是要跟临床相结合,一个肺结节可以是炎症、结核,也可以是肿瘤。肿瘤才是诊断,结节并不是诊断。

第二部分:人工智能在影像医学领域应用的定位问题

人工智能在做病变测定方面比人更好,这个我也承认。是的,我觉得应该要这样去做。但是更重要的是发现病变特点,然后区别正常与异常,最后交由放射科医生来做诊断,到底是炎症还是肿瘤?不能说发现一个结节就是诊断,结节只是一种症状。从症状走向诊断需要人力过程,需要经验去判断。

并且发现肺结节在医疗上是最简单的一种。为什么呢,因为肺结节的密度和肺泡的密度差别六百以上,很容易就被发现。这可能是计算机最容易做的事情。但是换到胰腺、肝脏就并非那么容易了?同时结节还有很多种,如甲状腺结节、乳腺结节等等,所以说还差得远。

临床很复杂,不要认为仅仅发现了肺结节就可以代替放射科医生。打个比方,1245*1245几乎没有人能立马给出答案,但是计算器在0.001秒内就能出答案,难道说人不如计算器吗?在某一个方面的功能例如记忆能力,当然计算机强于人们。但某一方面的优势并不能代表能够整个代替放射科医生。因为放射科医生是一个整体的,是靠所有的信息来判断的有机体,在某一方面功能很强大的机器只能说帮助医生去做。

并且在医学领域,是没有终极目标没有统一标准的。并不是说病治好了医生才是有功劳的,无论治疗结果好坏,医生都是尽力的,这是不同于数学求解的概念。同时疾病的可能性也是复杂多变的,不是1+1=2那种既定不变的理论,医学是一种可能性的艺术。这是一种可能性的问题,而不是绝对的事情。例如阑尾炎,通常说半小时就解决了,但这也是不一定的。我实习的时候曾遇到主任上去开了三个小时没退下来。工科常说没有做不到,只有想不到,在医学是完全不一样的。

人工智能在发现病变方面肯定是大有作为的,但是代替医生来处理,很难。

第三部分:人工智能医疗的发展建议

我是医生,在人工智能方面我是不懂的,但决定人工智能机器能否应用到医院,我就是评判者。

所以你们要搞清楚临床需求是什么?要搞清楚医生需要解决什么问题。在此我讲一个例子,如果人工智能机器发现了三毫米的结节,而我没发现,你们是不是觉得AI比人强。这时我就要反问一句了,发现一个两三毫米的结节有意义吗?没有意义并且还麻烦,因为这反而会影响病人的情绪和心态。并且所有的放射科医生都会告诉你,3毫米结节不用处理。因为就算是肿瘤,不论是三毫米还是八毫米,手术愈后都是一模一样的。

第二就是解决假阴性问题,这个很重要。我认为假阴性一定要被消灭掉。有的AI公司跟我讲,他的诊断率很高,能达到95%,然后我问他还有5%怎么办,他说你们医生核对一下就好了。我说那这一百个片子我都要从头看到尾了,这样你们人工智能帮我干了什么?然后他说可以提高到1%以下的漏诊率,难道你们医生诊断1%的漏诊都没有吗?我说没有的。为什么?我讲个比方,如果医院一天要做800个CT,1%的漏诊率就是一天八个漏诊,一个月要多少?几百个?如果一个月有一百多个病人来跟医院吵,医院就不用开了。所以95%准确率是绝对不行的,99%都不行。

所以我认为假阴性很重要,要解决掉假阴性问题。人工智能说阴性就是阴性,那么对医生来讲才是省时省力的。而不是说存在5%的漏诊需要医生将所有片子都重审一遍。当然如果人工智能发现是病变,医生拿过来重看是应该的。

还有不要总是在结节这个问题上研究,要搞点别的。比如说放射科其他比较简单的问题:骨折,胸水等。现在搞肺结节软件有太多了,还没有多大用。其实最简单的事情,就是去帮助医生。首先你要到医院中去,去临床看看,医生到底需要什么样的帮助。AI软件要提供方便,提高效率,方便医生更加全面地探讨病变,并指出医生可能会忽略的点。AI技术,用户是我们,但消费者是病人,这个跟一般的消费关系不一样,医生病人两者都要兼顾。

另外,医学还有一个伦理、人文关怀等其他各方面的问题。我打个比方,医学是服务性行业,服务于大众的健康。随着高科技的发展,种田的农民会越来越少,但餐饮服务业却不会少,只会越来越多。这个概念要搞清楚。类似的,你们制造出的人工智能机器能够在医院中完成扫描做图的工作,可能这方面的人力会逐渐被替代,但医生是很难被替代的。因为医生是个人,很多的时候是要跟病人打交道的,这是有关人文的事情,是机器无法完成的。

第四部分:人工智能医疗的发展方向

当然人工智能是有用武之地的,机器可以做到发现病变,但现在人工智能医疗的发展方向应该是帮助医生,减少医生的负担,而不是说要代替医生。你要帮助医生的时候,医生视你们是朋友。当你说要代替医生的时候,医生就把你当成敌人了。

我认为在更好地显示病变,减少漏诊方面,AI是大有用武之地的。但要知道分析病变性质和医生的诊断之间还有很大的距离要走。一个肺结节的CT值是多少?边缘是怎么样的?立体形态是什么样子?所有这些信息机器很容易获取,然后告诉医生,医生根据这些信息来判断到底是癌症还是结核。所有诊断都需要医生来做,而AI能做的是发现征象。

并且转变大众的观念需要时间,科学的问题不能超越事实,特别是医学。医生最不待见的就是浮夸宣传,因为医生从来不会乱讲,务实和努力才是基础。

最后我讲一下题外话,好多宣传里面讲到AI是来解决看病贵看病难问题,这个我觉得不太合适。为什么呢?难道现在贵了吗?难了吗?你去美国、欧洲,英国等国外看病才是又难又贵。我近期看到一篇推文,说国外一个人去看痔疮,折腾了一个礼拜自己好了,医生也没看。还有个人看病,花了1万多美金,但是医生啥都没干。在国内看病实际上是很容易了,你现在到曙光医院去挂号还可以挂到。你在美国试试看,根本不可能的事情。

任何一件商品,或者服务,如果贵了就说明有利润。价格高和价格贵是两个不同的概念,贵就是有利润,难就证明有市场,买不到就有市场。所以看病难看病贵这事情本来就不存在,是一个伪命题。所以不要奢望用AI去解决看病贵看病难的问题。

其次发展AI方向是对的,但需要更多的科研投入,需要将医师和工程师很好地整合起来。有些公司说投资50万去做AI,我觉得这是没用的,50万能干什么?我说你请我试试看。年薪没有100万,是不可能的事情,医生很贵的,国外的医生也是一样的。要想做好AI+医疗,就必须要请医生,然后与患者打交道的事情就得交给医生,因为你没有能力处理这个问题。很多的时候病人是需要安慰倾听照顾的,这些都是人文,所以不要想着能代替医生。

在当今这个时代背景之下,与人打交道的职业一定会越来越兴旺。我们医生是与人打交道的,所以我放心,医生不可能失业,AI也不可能代替医生。我今天讲的内容就是这些,可能不一定都对,不好意思,讲得不对的请指正,谢谢。

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