扑面而来的医疗AI会让医疗影像专业/行业何去何从?

扑面而来的医疗AI会让医疗影像专业/行业何去何从?

作者:王秀秀

游罢西湖,和张荣、黄煜准备打车回到浙江工商大学。


站在车流如梭的杭州街道上,“淡妆浓抹总相宜”的魅力依然在眼前挥之不去,萦绕在脑海的一直都是“一湖金水欲溶秋”的美景,此时,一辆空载的出租车缓缓驶来。


招手,停车,开门,上车…….


“师傅,麻烦到浙江工商大学。”我说。


“好勒。”出租车师傅热情而礼貌的点头应道。


“看样子你们是来旅游的吧?”出租车师傅搭讪。


“不是旅游的,有个全国计算机设计大赛在杭州总决赛,我们是带领学生来参加比赛的。”我们的大美女张荣答到。


“哦哦,几位从哪来的?”看样子师傅还很健谈。


“我们是山西的,都是山西医科大学的老师。”


“呀,学医的还会计算机,真了不得哦”


我们三人相视一笑,也没有过多解释(医科大工作的人不一定都是学医的啦),见我们没有接茬,师傅自发开启了他的话匣子。


“说起这计算机技术啊,还真是发达,上个月我武汉的老舅在他们当地的协和医院检查身体,做了个肺部CT,人家不用医生看片子,一个机器5秒不到就看完了”。


“这个应该是医疗AI影像智能诊断系统吧?”黄煜老师忍不住问了一句。


“我也弄不清楚,反正人家说不用大夫诊断,这种系统比人诊断得快还比人(诊断得)准确。”


说话间,车子已经出了德胜快速路,挑眼望去波光粼粼的钱塘江已近在眼前,目的地到了。


回到参赛地后,正好看到参赛作品中有做医疗AI的,出租车师傅说的话又回荡在我的耳边,于是,我迫不及待地查阅了医疗AI相关资料,这让我陷入了深深的思索之中。


现在AI运用在辅助诊疗领域的落地企业已有近40家,包括阿里健康的“Doctor You”、腾讯的“觅影”以及汇医慧影的“智慧影像云平台”等都已初具规模。随着“健康中国”口号的提出,并上升到国家战略层面,创业者与风投资金蜂拥而至,估计越来越多的行业级大创新就在眼前。


回忆2014年,马云在一次演讲中说,“今后阿里想干的就是健康产业,不是建更多的医院找更多的医生,而是30年以后医生找不到工作了,医院越来越少了,医院不改变,我们就去改变医院。”当时觉得也就是一句豪言壮语罢了,现在发现这种情形正在逼近我们的生活。

医院的确在“自变”也在“被变”。这些“变”的重要参数就是误诊率的多少。公开数据显示,中国临床总误诊率为27.8%,而70%的临床诊断需要借助专业的医学影像。据乐晴智库数据显示,中国每年的影像误诊人数约为5700万。

从根源上挖掘,造成这样的原因还是因为医疗行业本身的痛点:

一方面是精准医疗的问题,医疗影像阅片既要求精准又要求精细,而医疗影像人才的培养周期太长而且滞后,从本科到硕士至少8年,这还不说由于影像技术的不断发展导致的滞后性;

另一方面,临床大夫往往看不懂影像片子,所以才有了专门的医学影像医生,而影像医生的临床经验又相对缺乏,二者的衔接不够。


现在医疗AI来了,医疗行业的这些痛点迎刃而解,通常医生需要30分钟解读的片子,AI能在几秒之内识别,准确率可达95%以上。痛点倒是解决了,那么新问题随之而来:


我们一些医学院校的医学影像学专业培养方案是不是需要修改了?

 

放射科及医疗影像科的从业人员会被AI代替吗?

 

我们的医疗影像行业将如何发展?


现在就草草下定论为时尚早,但是可以考虑的是,

以后高校医学影像学专业的设置与培养必须在已有基础之上再增加IT专业知识的学习,特别是大数据、物联网、智慧医疗等方面的专业知识;并且逐步减少影像专业招生的数量。

而医院的放射影像科从业人员应该华丽转型,抓紧补课的同时应当从原来的阅片角色转变为与AI唱双簧的角色,让AI充当影像医生的助手,两者完美结合,医生审核AI判断的结果,这就把人工智能转变为“智能+人工”。


从阿尔法狗的事件上看,医疗AI在技能上终将击败人类医生,但是,如同电脑取代不了人类一样,医疗影像AI也是不会完全取代医学影像医生的,至少目前AI不能自己给自己建立新的诊疗标准,更不能从新的病例中发现新的诊断方法。

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