據(jù)悉,近七成的醫(yī)療診斷需要借助醫(yī)療影像,其中影像醫(yī)生的判斷對治療極為重要。但每年醫(yī)療影像總量增長比例達(dá)四成,而每年影像醫(yī)生的數(shù)量增速僅為3%,所以現(xiàn)階段國內(nèi)醫(yī)療業(yè)影像醫(yī)生供不應(yīng)求。
缺少影像醫(yī)生帶來不少潛在危害,一方面大多影像醫(yī)生處于超負(fù)荷狀態(tài),這種情況下影像誤判率會增高,一些重大疾病的早期病癥很可能被漏掉,患者的生命健康無法得到保障;另一方面這種工作狀態(tài)會形成惡性循環(huán),影像醫(yī)生誤判將導(dǎo)致醫(yī)患矛盾,沒有好的工作氛圍會導(dǎo)致影像醫(yī)生更少,在職影像醫(yī)生的負(fù)擔(dān)將會進(jìn)一步加大。
為了解決這一難題,人工智能成為關(guān)鍵。而人工智識別病癥首先應(yīng)用于肺部,空氣污染導(dǎo)致肺癌對生命的威脅加大,更早識別肺癌初期癥狀對治療很關(guān)鍵。之所以人工智能先選擇肺部疾病,是因為肺部內(nèi)含空氣,如果肺部有病灶,影像上區(qū)別較為明顯,機(jī)器識別難度較低。通過人工智能應(yīng)用的不斷研發(fā),當(dāng)前肺癌識別準(zhǔn)確率提高了50%,機(jī)器能夠識別人眼不能發(fā)現(xiàn)的小病灶。
筆者認(rèn)為,人工智能用于醫(yī)療影像識別,其好處具體表現(xiàn)在多個方面。首先,對于影像醫(yī)生起到很好的輔助作用,減少影像醫(yī)生的工作強(qiáng)度,降低過勞狀態(tài)下的誤診概率;其次,人工智能出色的數(shù)據(jù)處理能力,可以整合醫(yī)院中患者各種醫(yī)療數(shù)據(jù),極大提高醫(yī)院的管理效率;重要的是,人與機(jī)器合作進(jìn)行醫(yī)療診斷,可以應(yīng)用于醫(yī)療資源較為稀缺的地區(qū),緩解國內(nèi)醫(yī)療資源地區(qū)分布不均衡的問題。