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AI在医院里始终「玩不转」?这到底是怎么一回事

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柏林夏里特医学院医学 AI 研究所所长亚历山大・迈尔教授表示,AI 革命听着轰轰烈烈,但真正缺的是实打实临床证据、能对接现有工作流程的方案、大家对它的信任,还有医院内部的体制变革。在接受 ICT&health Global 采访时,他聊了聊医院到底要做好哪些准备,才能把 AI 用起来。Q:您以前是心

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    柏林夏里特医学院医学 AI 研究所所长亚历山大・迈尔教授表示,AI 革命听着轰轰烈烈,但真正缺的是实打实临床证据、能对接现有工作流程的方案、大家对它的信任,还有医院内部的体制变革。

    在接受 ICT&health Global 采访时,他聊了聊医院到底要做好哪些准备,才能把 AI 用起来。

    Q:您以前是心脏外科医生,现在却带头搞医学 AI 研究所。这中间是怎么转变的?

    A:其实我算不上彻底转行。我一直就对数据特别感兴趣:怎么整理数据、处理数据,从中挖出有用的信息。

    我最早学的就是计算机,医学刚好给了我一个绝佳的现实场景,能把这些技术真正拿来解决实际问题。

    做医生的经历,让我看透医疗行业的内里。我清楚这里面的东西、行业的说话方式,更明白把数据用好能释放多大潜力。也正因为我既有学医背景,又懂计算机,现在才能把 AI 实实在在落地到医疗,做出真正有价值的成果。

    Q:很多不是心脏科的人会好奇:从您入行到现在,心脏领域到底发生了哪些变化?跟刚参加工作那会儿比,现在看心脏病有什么不一样?

    A:干这行这么久,总有人跟我说:“再过几年,整个医疗行业就要大变样了。” 结果呢,并没有。

    Why AI and hospitals don't click (1).png

    图源:豆包AI生成

    我读医的时候就听过这套说法,那时候基因组学、PCR 技术刚冒头。教授们都笃定,等我们毕业,整个医学都会被彻底改写。现实完全不是这样。

    所以实话实说,可能会让人有点失望:临床看病的实际变化,远没有大家想象得那么夸张。病人接受的大部分治疗手段跟过去差不多,日常看病的流程,和几年前相比,差别并不大。

    真正的转折点,其实是 ChatGPT 爆火之后。普通老百姓,还有不少医生,第一次真切感受到 AI 能干什么。大家讨论的重点,也不再纠结“AI 到底能不能用在医院”,而是“怎么才能把它实实在在融进日常看病的工作里”。

    再说说另一个大变化:智能手机、智能手表。现在很多人手上都戴着这类设备,可以持续采集健康数据,甚至能筛查出房颤,在心脏科这块用处不小。

    Q:那这东西有没有彻底改变心脏病风险预测和心血管预防?
    A:可穿戴设备给心脏科带来了一些新东西。就拿房颤筛查来说,这是实打实的进步,对疾病预防帮助很大。有些病人看着心律正常,其实会时不时发作房颤,设备能把这群人找出来,看病效果确实能提升。

    但要说可穿戴设备彻底改写了心脏科,那倒也谈不上。

    这就引出一个问题:我们对新技术的期待是不是太高了?总把创新吹成颠覆性变革,但绝大多数新技术都不可能一夜之间颠覆整个行业。它们就是好用的工具,一点点帮我们把工作做得更好。

    手机也是同理。它让看病沟通、提供医疗服务多了很多新方式,但光靠手机,根本改变不了整个医疗体系。媒体总爱把每一项新技术吹得神乎其神,说它是革命性突破。但现实里,进步都是靠一堆大大小小的创新慢慢堆出来的,时间久了,才会看到明显改变。

    早些年数字健康有个很火的设想:病人戴着可穿戴设备,数据实时传给医生;医生盯着大屏,还能提前预判中风这类危险事件。

    Q:这种想法是不是有点想当然了?

    A:事实上,这确实不切实际。现在回过头来看,有些设想甚至有些脱离现实。比如说,搞个指挥中心,让医生盯着海量的病人数据不断涌来——这完全是方向错误。真正智能的AI系统,不应该把所有原始数据都扔给医生,让他们手忙脚乱。它应该只展示出当前对这个病人最重要的信息,这才是真正的智能。

    因为 AI 潜力看着太大,大家才脑补出一堆不现实的期待。AI 属于平台类技术,同一套底层能力,既能用在心脏科,也能用于内科、神经内科、医院行政、公共卫生等好多场景。

    这就是 AI 的特别之处:一项技术能解决一大堆不同问题,但这不代表它进医院就能立刻翻天覆地。

    Q:那 AI 从实验室的创新,真正走到医院日常看病,到底卡在哪?

    A:阻碍不是单一的,我挑几个最关键的来讲。

    Why AI and hospitals don't click (2).png

    图源:豆包AI生成

    第一就是钱。用 AI 不是白嫖,落地要花不少钱。就跟所有数字化改造一样,前期得砸钱;要是方案没做好,不仅省不了钱,反而还会增加成本。

    其次是临床证据。这里需要区分不同类型的AI。像影像判读、心电图分析这类传统机器学习,在许多场景中都有充足的数据证明其有效性,乳腺X光筛查就是一个典型例子。如今,问题已不再是“AI是否好用”,而是为何它尚未得到大规模推广。是资金不足?医生培训不到位?还是临床工作未能跟上科研成果的步伐?

    但还有很多机器学习方向,证据还在慢慢积累。最近几年高质量的临床试验越来越多,是个好现象,慢慢攒出靠谱的数据。只要一款 AI 产品被证实对病人确实有好处,就该把它当成普通医疗器械对待:医院引进,融入看病流程,最后写进诊疗指南。

    明明能力很强的通用 AI,最后只获批干某一件很小的事。看着效率很低,但这就是现在的监管现状。未来几年最重要的课题,就是怎么管好这类通用大模型:既要守住安全底线,又不要卡死创新,让新技术尽快帮到病人。

    现在 AI 发展太快,科研都有点跟不上。前段时间《自然・医学》又有论文说,能自主干活的智能体 AI,马上就要进医疗行业了。

    现在市面上的设备其实已经是这么做的:它只负责提醒病人,不会替病人做决定。就拿苹果手表来说,监测到异常就弹出警告,建议去看医生。我觉得这个模式就很合理。

    最后做决定的始终是病人。哪怕设备提示情况很危险,让立刻就医,病人依旧可以选择不去。AI 只该给建议,不该下命令。

    Q:作为一名医生,您怎么才算信任一款医疗 AI?什么情况下您会放心用 AI?

    A:我评判 AI 的标准,和评判新药、生物标志物、诊断检测手段一模一样:要看有没有扎实的临床证据,证明它安全,还能让病人获益。对 AI 也得坚持同样标准。证据到位了,我才信这个技术。

    能力越强,责任也就越大。AI 系统越强大,越有可能催生新问题。所以医院从一开始,就必须配套完善的安全机制、管理制度和监督体系。

    本文由编译自icthealth

    原文链接:AI为什么在不能用在医院里

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