AI如何賦能醫(yī)療

——軍醫(yī)詳解人機(jī)協(xié)同的邊界與未來

■張  密  解放軍報記者  孫興維

面對智慧醫(yī)療，我們一方面要擁抱技術(shù)革新帶來的高效與精準(zhǔn)，另一方面也要冷靜審視其應(yīng)用的邊界，這才是科學(xué)、正確的態(tài)度。本期，我們對話解放軍總醫(yī)院耳鼻咽喉頭頸外科醫(yī)學(xué)部主任醫(yī)師王秋菊，請她談?wù)剬χ腔坩t(yī)療的認(rèn)識。

記者：當(dāng)前AI在疾病診斷、治療方案推薦上的依據(jù)是什么？

王秋菊：AI診斷的核心基礎(chǔ)仍然是大量醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)與算法模型。它通過學(xué)習(xí)大量電子病歷記錄及臨床研究，從中提取出某些與疾病相關(guān)的客觀特征模式，再據(jù)此給出參考性建議。但這些判斷畢竟建立在既往數(shù)據(jù)的統(tǒng)計規(guī)律上，而不是面對一個鮮活的、不斷變化的真實患者，不能準(zhǔn)確地把患者的病史、體征、情緒反應(yīng)、生活方式等信息納入到診治方案中。

記者：AI問診在哪些領(lǐng)域可靠？在哪些領(lǐng)域容易出錯？

王秋菊：就耳科學(xué)而言，在一些高度客觀的領(lǐng)域，如聽力學(xué)檢查的初篩解讀、前庭功能檢查數(shù)據(jù)的模式分析等，相對可靠。在這些場景中，判斷標(biāo)準(zhǔn)清晰、圖像特征穩(wěn)定，AI的“算法眼睛”甚至能比人的肉眼更快發(fā)現(xiàn)異常。但在涉及更復(fù)雜的臨床決策時，AI常常因獲取的信息維度有限而出現(xiàn)明顯偏差。尤其是在耳科疾病中，很多癥狀具有高度主觀性，例如耳鳴的音質(zhì)、眩暈發(fā)作時的誘因與持續(xù)時間等，如果患者輸入的信息不夠詳實、準(zhǔn)確，AI的判斷和意見就可能會有所偏差。

記者：AI無法替代醫(yī)生哪些關(guān)鍵能力？

王秋菊：我認(rèn)為主要是對患者整體狀態(tài)的洞察力。在耳科門診，我們不僅僅是在讀取患者的聽力圖或看片子，而是在看一個患病的人。一個輕聲細(xì)語、略帶焦慮的長期耳鳴患者，與一個因突發(fā)聽力下降而恐慌的年輕人，其背后的情緒需求、疾病風(fēng)險和治療依從性完全不同。這些細(xì)微的變化，AI目前還無法捕捉。醫(yī)生的提問方式、觀察眼神、面對面的人文關(guān)懷和近距離的專科查體，都能讓患者在一對一的個性化診療過程中感受到安全感。而在疾病診斷方面，豐富的臨床經(jīng)驗會讓醫(yī)生在面對非典型病例時保持敏銳，比如在普通耳鳴的表象下警覺可能的聽神經(jīng)瘤，或在常規(guī)眩暈的描述里察覺出中樞性病變的線索，但未來隨著耳科學(xué)AI大模型的成熟，相信AI會越來越接近高水平醫(yī)生的能力，甚至有所超越。

記者：AI建議與醫(yī)生判斷不一致時，臨床如何復(fù)核？

王秋菊：當(dāng)患者拿著AI的結(jié)論來時，我通常會先了解他在使用AI時提供了哪些信息，再根據(jù)面對面問診、專科檢查、聽力學(xué)結(jié)果對其進(jìn)行重新評估。AI的信息會對醫(yī)生的思考有所幫助，但顯然醫(yī)生們還會進(jìn)一步結(jié)合影像學(xué)、基因?qū)W、全身檢查各項指標(biāo)和既往病史等作出診斷。