人工智能进行临床诊断：至少在今天看来不靠谱

6月10日，CCF YOCSEF主办的《人工智能与病理切片诊断专题报告会》在上海召开，医生、AI专家、投资人、律师等各路英雄汇集于此，就打造智能医疗产品中出现的问题进行探讨。

一、目前，人工智能诊断是否靠谱？

“人工智能诊断是否靠谱我不知道，但就Google比赛结果来看，我认为不靠谱。”朱虹光教授调侃道，诊断准确率88.5%是要死人的，被人家打死的，朱虹光教授是国际病理学会中国区副主席，复旦大学基础医学院病理学系主任。

2017年3月，谷歌、谷歌大脑与Verily公司的科学家共同开发出的诊断乳腺癌的人工智能与病理学家展开PK，比赛结果是，病理学家准确率为73.3%，人工智能准确率为88.5%，就此，媒体报道称AI“完胜人类”。

朱教授称，若AI系统把润性导管癌2级误诊为1级，治疗方法相差无几，但诊断是否患有癌症，一个都不能错，错一个就是一个医疗事故。“通过人工智能诊断，这件事至少在今天还不靠谱。”

二、人工智能诊断的瓶颈在什么地方？

“这个问题很难回答，但我认为目前人智能医疗没有好的观察整体。”朱教授举例说，一张切片，第一遍看时判断为恶性，到高倍镜下看局部变成了良性，但最终结论确是恶性的，因为医生判断不是基于细胞，而是生物细胞行为。病理科医生重点要看是低倍镜，因为低倍镜可以看全貌。

对此，微瞰智能创始人兼CEO李冠男博士说道，算法在不同的尺度下都有相应的处理结果，他们不仅看局部区域，也看整体，“AI只负责把病灶找出来，最终定性是医生做的。”他分享到，目前，公司做的项目更多关注科研，而不是在临床上诊断出什么样的结果。前期处理的数据大部分围绕细胞，后期慢慢转移到整个区域的分析，包括组织区域的纹理变化、对病理科医生的工作产生的影响等。

病理技术装备专委会常委何金认为，制约人工智能诊断的瓶颈有3方面：一是切片是否标准化：HE切片是病理诊断的基础，要保证切片的厚度、质量和染色的质量，如果标准不统一，最终的结果也是不好的；二是影像的清晰度；三是AI公司应该与病理科医生寻求更加紧密的合作。

三、人工智能与医疗如何结合？

科大讯飞智慧医疗事业部总经理陶晓东博士认为，人工智能与影像结合能解决这些问题：一是医生没有时间做的事情或对专家来讲是浪费时间、但是对诊断十分必要的事情，比如取材时候做记录、影像筛查等；二是计算机更擅长做的事情，医生更擅长定性诊断，但计算机更适合定量诊断；三是对于影像科和放射科而言更重要，解决技术经验不足、成像标准不统一的问题。对于病理科而言，计算机有助于成像更加标准。

他认为，AI对于医疗怎样用处最大？这是技术上的难题，也是应用的难题，需要AI专家与医疗专业交流，碰撞火花。

上海中医药大学附属龙华医院肿瘤科副主任医师特聘教授于观贞称其比较关注病理科医生难以诊断的疾病，能否通过新的手段、技术达成。而李冠男认为，目前人工智能的主要作用是帮助病理科医生减少工作量，帮助医生先定位病灶区域。

四、数据归谁？

北京盈科（上海）律师事务所高级合伙人律师李刚称，目前，医疗机构内对于病历的管理执行依据是卫计委的规章，封闭在医疗机构内。目前，数据的归属没有明确的法律规定，但患者是病例的生产者，医院拥有知识产权，病历是不是患者与医院共有的？目前还没有明确的界定。

据雷锋网了解，6月份开始生效的《网络安全法》42条提到，如果经过了加工处理且不可逆的数据是可以应用的，但通过一些技术手段侵犯个人隐私是有问题的。所谓个人信息，有两方面，一是身份信息，比如职业、姓名等；二是生活轨迹信息。

欲知更多智能医疗落地中的关键问题，不妨7月7日～9日做客雷锋网承办的CCF-GAIR 2017大会，与学术界、产业界的各路大佬一起探讨未来医疗的一万种可能性。

2017年7月7、8、9日， CCF-GAIR 2017——2017年全球人工智能与机器人大会将在深圳福田举行，大会由深圳市政府指导，中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网(公众号：雷锋网)和香港中文大学（深圳）承办。大会设置了三天的议程，包括AI 2.0、机器人、未来医疗、金融科技、智能出行、AI+、AI Job、AI创投等8个专场，每个专场分别邀请海内外学术和产业界最顶尖的专家来做大会报告和对话交流。

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