培养一名合格的医生有多难？以美国为例，在经历5-7年的医学院学习后，还要在医院进行3-7年不等的强化训练，才能医生的从业资格，更别提这期间耗费的精力与金钱，而要成为一名专家，不光要有高学历的要求，还要有长达十几二十年的经验，也难怪医生在各国都属于高收入群体。
而最近，曾经开发Alpha Go的谷歌Deepmind又开发了一款人工智能，有可能会让医生们面临“失业”，这款问世半年左右的AI，在眼科疾病诊断的准确率上，居然超过了顶尖专家的水平。
谷歌AI诊断眼病，准确率超过专家医生
据彭博社报道，谷歌旗下的人工智能业务DeepMind开发了一种通过分析医学图像来帮助诊断眼病的技术，通过早期测试显示其结果比人类医生更准确。
今年2月份，在与伦敦Moorfields眼科医院建立合作伙伴关系后，DeepMind开发出可以进行3D视网膜扫描的AI，并可以同时分析扫描结果，识别诊断50种常见的眼部疾病，包括三种最常见的眼病：青光眼，糖尿病性视网膜病变和年龄相关性黄斑变性。
8月13日发表在《自然医学》杂志上的初步研究结果显示，在进行了997例患者的测试后，DeepMind的算法优于Moorfields的8名眼科专家。
在这项测试中，医生们被分为两组，一组只能使用OCT（光学相干断层扫描）图像，另一组则有病人病史和进一步的眼睛图像。研究人员在论文中写道：AI只有5.5%的出错率，这个数据相当于那些使用了更多信息的医生们，而只用OCT扫描的医生的出错率为6.7%到13.1%。
根据Moorfields的专家Keane博士的说法，AI还可以立即分析扫描，而患者通常需要等待几天才能让专科医生检查他们的图像。
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Keane博士说，研究结果“绝对令人痛心”（对医生们来说当然了.....），但是患者们倒是可以期待一下，这种AI将在三年内在英国NHS（英国国家医疗服务体系）推出。“我们在设计这个算法时考虑到了非常具体的实际应用，”他说。
DeepMind的算法使用Moorfields提供的14884个匿名3D视网膜扫描图像进行训练，这些扫描结果都是已经被确诊患病的。为了使AI的诊断更为准确，DeepMind开发了两个神经网络——第一个神经网络分析扫描以识别患病区域，而第二个神经网络则向临床医生转诊，同时对可能的疾病类型提出建议。
据金融时报报道，DeepMind健康部门的临床主管Dominic King表示：“我们对研究结果感到非常兴奋，现在我们正在探索如何积累更多的数据，并将该技术投入临床实践中”
他还补充说道，Deepmind还与伦敦大学学院有类似的合作伙伴关系，主要分析放射治疗扫描，与帝国理工学院的合作主要分析乳房X光照片，这些研究都显示出“非常有希望的迹象”。
IBM沃森肿瘤AI存在风险
其实目前医生们还是不用为自己的未来感到担忧，因为虽然能医疗AI越来越多，但是目前，它们都还无法替代医生们的作用，而且AI也会犯技术错误，而这种错误是不可被原谅的。
最近，IBM公司用于辅助医生设计癌症治疗方案的人工智能产品沃森肿瘤（Watson for Oncology）被曝出诸多问题，包括可能开出危险和错误的癌症治疗方案。
沃森肿瘤AI的使用非常简单：只需将患者个人信息（比如病历、成像报告等）输入系统，系统便基于大量的医学研究、医学指南、临床试验等信息，推荐合适的治疗方案，供医生参考。
7月25日，美国健康医疗媒体STAT曝出，IBM公司的内部文件显示，沃森肿瘤AI问题不小：除了来自用户的抱怨，还会开出危险和错误的癌症治疗方案。
（图文无关）图片来源：摄图网
据STAT的报道，IBM在这份报告里，对沃森的批评毫不留情，要点包括：
沃森系统的训练，使用的不是真实患者的数据，而是假想患者的假想数据。
训练数据不够。幻灯片展示了八种癌症。截至报告发布当天，训练数据量最高的肺癌只有635例，而最低的卵巢癌只有106例。
训练沃森时，给假想患者推荐的治疗方案，是基于纪念斯隆-凯特琳癌症中心（Memorial Sloan Kettering Cancer Center）专家的方案，而非医疗指南或真实证据。
在对假想情形进行试验时，沃森开出了不合适且危险的治疗方案。比如，它为一个显示有可能正严重出血的肺癌患者，推荐同时使用化疗和安维汀。然而，安维汀可能引起严重的出血，不应推荐给已经出血的患者。
用来评估沃森系统和癌症专家间方案相似性的实验，可能有偏向性，使两种方案很容易相同。
值得注意的是，沃森医疗部门的日子也不好过，据外媒报道，今年5月，IBM对其沃森医疗部门进行裁员。IBM发言人Ian Colley告诉电气电子工程师学会（IEEE），只有少量沃森医疗部门工作人员被裁掉，裁员也只是部门精简的一部分。然而，被裁掉的一名工程师透露，大约有80%的员工被迫离职。“离职的都是重要技术人员，以及和客户面对面打交道的人，可不是无关紧要的行政人员。”这名工程师说。
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