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中國醫療人工智能必須要解決的問題

闌珊的春意 於 2018年05月30日發表   人氣:162


從技術角度而言,中國的人工智能尚處於弱人工智能階段。雖然當前得益於圖像識別、深度學習、神經網絡等關鍵技術的突破,AI在機器人、語言識別、遠程自主控制和規劃、虛擬個人助理、醫療等領域已被廣泛應用,但對於大多數受政策紅利爆發的醫療AI公司而言,技術力量是限制其進一步發展的主要阻礙。一方面,這些公司對於複雜學科或多學科聯合診斷算法還存在技術瓶頸,獨立研發和創新能力還有待進一步提升;另一方面,目前中國缺少安全評估體系,企業對於醫療數據隱私防護措施不夠。

子宮內膜異位即內膜組織不尋常移到子宮以外的地方,如卵巢、輸卵管、盆腔底或腸的表面,醫學界估計或與經血倒流、身體不能自行吸收有關。當走錯位的內膜組織每月繼續生長及剝落,便形成咖啡色腫塊,因顏色與朱古力相似故稱朱古力瘤。

數據的質量和數量是目前中國醫療人工智能競爭的核心所在。然而,對於中國醫療人工智能企業而言,市場中有大規模潛在的數據,但是卻無法被整理、利用起來。一方面,中國醫院內的數量龐大,但75%以上是非結構化的,並不能發揮出“大數據”挖掘的價值。另一方面,無論是建模還是訓練機器,都離不開真實的臨床環境,而目前中國大部分醫療人工智能產品缺少臨床環境。

與此同時,數據的誤差也會對人工智能的發展造成障礙。在中國當前的醫療系統中,醫院與醫院、院內科系互不相連、沒有統一標准的臨床結構化病曆報告、醫生手寫病曆不規范、臨床用藥、檢查等細節缺失、患者離開醫院後失訪率高等各種原因造成健康醫療數據“誤入誤出”。而深度學習需要使用大規模規范化數據進行訓練,細微的數據誤差均會為深度學習帶來負面影響。這樣的數據質量,不免令人為目前醫療人工智能做出的結果產生質疑。

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除了技術與數據為人工智能帶來的挑戰外,人工智能還面臨著倫理的爭議。機器智能是否能夠成為倫理主體?實際上,雖然醫療人工智能給醫療診斷治療康複帶來諸多便利,但當面臨複雜的疾病診斷與治療時,“生殺大權”依舊不能交給人工智能。如果完全依賴人工智能,那麼醫學事故的責任認定及醫療安全的監管責任認定則又是一大難題。

此前,複旦大學哲學學院教授徐英瑾曾提到,雖然目前機器人還遠未智能到成為倫理主體,但機器人具有倫理意識不是完全沒有可能。為實現這一目標,需要人類研究倫理意識和程序之間的關系,需要人類研究倫理意識和程序之間的關系,以一套編程語言表達這套規則。

 


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闌珊的春意

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