CTCC2019 | 儒道心讲台：人工智能+医学影像是未来医学发展的重要突破口

人工智能帮助医生进行影像诊断将成为趋势。作为临床医生的第三只手、第二个大脑，人工智能融合了众多学科及产业领域，正深刻影响医学发展，给医学影像分析带来了前所未有的机遇和挑战。鉴于当前心血管疾病防控形势的严峻，充分发挥人工智能在心血管领域的潜能刻不容缓。人工智能+医学影像被认为是未来医学的引爆点，其中心血管领域人工智能的应用是最有可能率先获得突破的领域之一。心血管影像本身存在许多亟待解答的问题，目前人工智能在该领域的发展并不像想象中那么顺利。期待通过此次对话，助力我国人工智能心血管影像技术的发展。

首先请教三位专家，从临床和影像学的角度来看，人工智能辅助影像技术在心血管疾病诊断工作中的应用有哪些？存在怎样的局限性？其发展前景如何？

临床实践中相当一部分的工作可以由人工智能来替代。比如，大部分心电图其实可以通过人工智能分析得出非常好的诊断，这已经在临床上有所应用。另外，在超声心动图检查方面，获得一个标准的切面后，在人工智能的辅助下，可以减少人的主观性可能带来的一些错误。在心血管磁共振或CT甚至核医学领域，人工智能辅助技术也在逐渐尝试应用。在医学领域，影像学分析和诊断被认为可能最容易、最先由人工智能来替代。人工智能辅助技术有助于提高诊断的准确性，减少人为错误。当然，人工智能的应用不仅仅限于这些，现在人工智能还可以结合我们采集到的病人以往的一些信息，来助力诊疗方案的制定。在医学领域中，人工智能将来是大有作为的。

目前来看，我觉得人工智能机器人是很难取代医生的。因为医生跟病人之间的关系不是简单的“根据症状做诊断然后开处方”，如果只要做到这一点的话，只要指南足够完善，病人对症状描述得足够准确，辅助检查结果也足够准确，那人工智能机器人可以来取代人，根据指南做出治疗决策就可以了。但医学还涉及很多人文方面的内容。另外，病人对自己的症状描述不一定专业，医生在跟病人接触的过程中可以判断病人提供的信息和表现出来的问题。在“儒道心学”访谈的过程中，葛均波院士、林延龄教授等专家都提到，医学是有人文属性的。在给病人带来人文关怀方面，计算机可能还是比较欠缺的，我们很难在人工智能机器人看到医患之间的交流、关心，等等。当然，现在也有机器人也比较“人文”，国外已经有机器人完全可以胜任陪护老人的角色，会关心病人。但这种程序式的“人文”跟医生根据病人的反应表现的人文关怀是无可比拟的。

在去年的东方心脏病学会议上，从“老葛”和“小葛”的对话中，葛均波院士为大家提供了一些人工智能应用于医学方面的理念，指出了一些发展方向。安徽病人多，人才外流严重，要想医疗质量达到与苏浙沪同质化，人工智能可能会有所帮助，我们希望能把葛院士高屋建瓴的智慧在人工智能帮助下引领我们应用于心血管领域得到体现，助力安徽医疗水平的提高。影像学是临床医生的眼睛，比如肉眼无法看见的细小病变可以通过IVUS和OCT等影像学检查及时地发现。如果人工智能与这些先进影像学技术整合到一起，可能会进一步提高诊断的准确性，使患者得到更加安全、有效的治疗。

尽管目前人工智能在神经外科、乳腺外科、微创医学等领域的发展非常迅猛，取得了很好的成就，但目前很多专家基本达成了共识，人工智能暂时取代不了影像科医生。有学者认为，未来3~5年内人工智能对医学影像诊断能起到辅助作用，未来5~8年会部分替代，比如基层的影像诊断医生。以肺部小结节举例，影像科医生从头到尾仔细看需要花大量的时间，但应用人工智能技术瞬时就可以发现，医生可以根据人工智能提供的信息进一步分析、作出明确诊断。但是，人工智能做这种工作是重复性的，只能很机械、很简单地进行筛选，其作用是节省医生的工作时间，这样我们就有大量的时间来进行鉴别和诊断。随着时间的推移，我相信人工智能一定会发展得越来越好，也就是说影像科医生的工作也会越来越轻松。

调查显示，有90%的医学工作者认为人工智能医疗研究仍需要长时间探索，72%的医疗机构没有建立专门的人工智能研究部门。

请教钱菊英教授，您觉得这种情况属于常态吗？

目前人工智能在病理诊断和影像诊断中发展较好，我们对其在其他医学领域中的应用和发展也充满了期待。但现在很多医疗机构没有设立专门的人工智能研究部门，这可能与专业的局限性有关。一方面人工智能在计算机方面的专业性非常强，另一方面人工智能如果不与医疗机构密切合作，那做出来的产品或者技术可能也不符合临床需求。人工智能的基础是前期要有非常好的大数据来支撑，而这些数据来源于医院已有的数据，来源于医生经验的积累。人工智能可以通过前期学习，根据这些经验做出诊断。诊断结果正不正确，在于前期数据的质量，这一点很重要。

人工智能与医疗机构的合作需要长时间的探索，人工智能机器人本身也处于一个不断提高、不断学习的过程。在不断地学习和完善的过程中，需要更多的病人资料来验证从中建立的人工智能系统。当前人工智能技术具备自我更新、自我学习的能力，这一点我觉得非常难得。另外，人工智能机器人可以不知疲倦地学习，不断地更新，相信未来为医生提供的辅助作用会越来越大。

目前仍有相当一部分的医学工作者对人工智能持怀疑的态度，74%的医学工作者仅听说过相关产品但从未使用过，59%的医师缺乏人工智能的相关知识，仅有5%的医学工作者正在参与研发，只有1%的医学工作者参与研发并获得相关的成果。

我想请教一下张恒教授，您觉得如何改善医生参与度非常低的情况？

对于医生来说，参与人工智能产品的开发首先可能要从教育体制上改。在我国医生高中毕业就直接上大学念医科，而国外有些大学是从大学本科毕业以后才从事医疗专业的学习，有其他知识基础再到从事医学专业学习，可能相对来讲就轻车熟路了。如果我国能在这方面改革教育制度，针对人工智能产品的开发水平可能会有一定程度的提高。中国科学技术大学（中科大）在人工智能的开发方面在国内甚至世界上都是领先的，我们希望在葛均波院士的带领下，我们提供相当大数量的病例，与中科大合作，促进人工智能产品的开发。

另外，目前有些人工智能产品应用于临床可能还不太成熟，医生可能只有用了相关产品后才有所了解。但钱菊英教授也讲了，人工智能在一些简单的、相对静态方面的应用已经有了成熟的经验。但医生牵涉到人文关怀的问题，不是跟冷冰冰的机器打交道。葛均波院士也讲到，好的医生并不一定被病人认可，有的医生因为对病人人文关怀多一些，跟病人接触得更好，有一些不能治愈的疾病通过关怀可能会起到一定的“疗效”。人工智能在这方面可能还是不能替代医生的。在今后的开发过程中，我想通过在人文这方面的努力，人工智能可能会进步，但完全替代人不大可能。希望以后葛均波院士能为我们提供一些平台，让我们收集一些数据，然后在中科大这个平台上面，早日使人工智能更加成熟。

我们从最常见的冠脉疾病举例来说吧。对于冠脉狭窄和斑块，过去做完CT冠脉成像后，一个影像医生要花15~20分钟去分析有没有狭窄和斑块，区分斑块是软斑还是硬斑。现在我们通过人工智能技术就可以显示出来狭窄的部位和程度、有无斑块、斑块的性质。这样我们就可以有针对性地去看狭窄的部位，分析狭窄程度，再人工测量对比；如果不正确，我们就纠正。这样就为影像诊断医生节省了大量的时间。另外，在随访过程中我们通过人工智能也可以很容易对比现在与过去的冠脉情况，评估治疗效果，为我们提供很清楚的数据。

从临床医生的角度来说，我们对人工智能首先要抱有开放的态度，另外要不断地学习。我觉得人工智能最终是来帮助医生提高诊断和治疗水平的，但人工智能产品的研发离不开医生和医疗行业的协助。早期的人工智能产品比较有共识的就是一些影像学设备，包括放射影像和心电的设备，还有病理诊断设备，这些现在已经相对成熟而且临床上已经有很多的应用。

心血管领域也有在做人工智能，比如心电的诊断系统可以用来与年轻医生来做比对。我认为未来还是属于我们人类医生的，但肯定是属于那些能够了解人工智能辅助、让人工智能来帮助自己的医生。我相信很少有人会抗拒人工智能的辅助的。另外，可能要利用我们现有的知识对疾病的理解，来帮助或积极地与人工智能进行合作，使人工智能更符合临床诊断、辅助治疗、康复管理等方面的需求，这样研发出来的产品才能在临床中得到应用。

但反过来说，现在这些诊断系统要真正应用到临床中，可能还有很长的路要走，包括人工智能犯了错由谁来承担，这就需要行业管理部门来探索。就现有的行业规范来讲，最终责任还是在医生，人工智能辅助的诊断最终可能还是需要医生来签字。我们一定要认识到人工智能的局限性。现在有消息说，国外最早用于肿瘤方面辅助的机器人现在遇到了很大的困难。随着技术的进步，我相信这些问题会慢慢克服，在医疗领域中人工智能一定能成为医生的好助手。（凯德传媒供稿）