隨著人工智能的不斷發(fā)展，疾病的診斷速度越來越快，而且可能比醫(yī)生更準(zhǔn)確，有些人認(rèn)為技術(shù)很快就會取代醫(yī)生目前正在執(zhí)行的任務(wù)。但是一項新的研究表明，一起工作的醫(yī)生和算法比單獨使用更有效。隨著人工智能的不斷發(fā)展，疾病的診斷速度越來越快，而且可能比醫(yī)生更準(zhǔn)確，有些人認(rèn)為技術(shù)很快就會取代醫(yī)生目前正在執(zhí)行的任務(wù)。但Google AI研究小組的一項新研究表明，一起工作的醫(yī)生和算法比單獨使用它們更有效。這是首批研究人工智能如何提高醫(yī)生診斷準(zhǔn)確性的研究之一。這項新研究將發(fā)表在4月份的眼科學(xué)雜志上，該博士是美國眼科學(xué)會的專家。

這項研究擴展了谷歌人工智能的先前工作，表明其算法與人類專家一樣，可以篩查患者常見的糖尿病視網(wǎng)膜病變糖尿病眼病。對于他們的最新研究，研究人員希望了解他們的算法是否可以做的不僅僅是診斷疾病。他們想要創(chuàng)建一個新的計算機輔助系統(tǒng)，可以“解釋”算法的診斷。他們發(fā)現(xiàn)該系統(tǒng)不僅提高了眼科醫(yī)生的診斷準(zhǔn)確性，而且提高了算法的準(zhǔn)確性。

超過2900萬美國人患有糖尿病，并且有患糖尿病視網(wǎng)膜病變的風(fēng)險，這是一種潛在致盲的眼病。人們通常不會注意到他們在疾病早期階段的視力變化。但隨著病情的發(fā)展，糖尿病視網(wǎng)膜病變通常會導(dǎo)致視力下降，在許多情況下無法逆轉(zhuǎn)。這就是為什么糖尿病患者每年進行篩查非常重要的原因。

不幸的是，篩選的準(zhǔn)確性可能會有很大差異。一項研究發(fā)現(xiàn)，內(nèi)科醫(yī)生，糖尿病專家和醫(yī)療居民的錯誤率為49%。

AI的最新進展有望改善糖尿病視網(wǎng)膜病變篩查的可及性，并提高其準(zhǔn)確性。但是，人工智能將如何在醫(yī)生辦公室或其他臨床環(huán)境中運作還不太清楚。以前使用計算機輔助診斷的嘗試表明，一些篩選器過多地依賴于機器，這導(dǎo)致重復(fù)機器的錯誤，或者不足以依賴它并忽略準(zhǔn)確的預(yù)測。Google AI的研究人員認(rèn)為，如果計算機能夠“解釋”其預(yù)測，可能會避免其中一些陷阱。

為了驗證這一理論，研究人員開發(fā)了兩種類型的幫助來幫助醫(yī)生閱讀算法的預(yù)測。

成績：一組五個分?jǐn)?shù)，代表算法預(yù)測的證據(jù)強度。

等級+熱圖：使用熱圖增強分級系統(tǒng)，熱圖可以測量圖像中每個像素對算法預(yù)測的貢獻。

10名眼科醫(yī)生(4名普通眼科醫(yī)生，1名在美國境外接受培訓(xùn)，4名視網(wǎng)膜專家和1名視網(wǎng)膜專家進行培訓(xùn))被要求在以下三種情況之一下閱讀每張圖像：無輔助，僅分級和等級+熱圖。

這兩種類型的幫助都提高了醫(yī)生的診斷準(zhǔn)確性。它還提高了他們對診斷的信心。但改善的程度取決于醫(yī)生的專業(yè)水平。

沒有幫助，一般眼科醫(yī)生的準(zhǔn)確性明顯低于算法，而視網(wǎng)膜專家并不比算法準(zhǔn)確得多。通過協(xié)助，普通眼科醫(yī)生可以匹配但不超過模型的準(zhǔn)確性，而視網(wǎng)膜專家則開始超出模型的性能。

“我們發(fā)現(xiàn)人工智能可以做的不僅僅是自動化眼科檢查，它可以幫助醫(yī)生更準(zhǔn)確地診斷糖尿病視網(wǎng)膜病變，”首席研究員Rory Sayres博士說道。“AI和醫(yī)生一起工作可能比任何一個都更準(zhǔn)確單獨。”

像之前的醫(yī)療技術(shù)一樣，Sayres說人工智能是另一種工具，可以使醫(yī)生的知識，技能和判斷力更加集中于高質(zhì)量的醫(yī)療服務(wù)。

“在駕駛方面有類比，”塞雷斯解釋道。“有自動駕駛車輛，還有工具可以幫助司機，比如Android Auto。第一個是自動化，第二個是增強。我們的研究結(jié)果表明，在對視網(wǎng)膜眼底等醫(yī)學(xué)圖像進行分類時，可能還有增加的空間當(dāng)臨床醫(yī)生和助理的組合單獨表現(xiàn)時，這為臨床醫(yī)生提供智能工具提供了一個論據(jù)。“