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| 本文作者： 老王 | 2017-09-14 09:50 |
雷鋒網(wǎng)按：目前全球范圍內(nèi)大約有4.5億的糖尿病患者，單是中國就有1.1億左右，而糖尿病視網(wǎng)膜病變致盲問題也愈發(fā)受到人們的關(guān)注。
據(jù)悉，只要在發(fā)病初期定期進行眼底檢查，失明風險可下降94.4%，但由于眼底病灶微小，部分醫(yī)生經(jīng)驗不足等原因，使得診斷中可能出現(xiàn)漏診、誤診的情況，因此，借助AI輔助診斷是未來的一大趨勢。
作為科技領(lǐng)域的領(lǐng)導者，Google在眼底影像方向也有著不少研究。
Google醫(yī)學影像產(chǎn)品經(jīng)理Lily Peng談到，她們團隊從糖網(wǎng)病眼底篩查切入，其重要原因是發(fā)現(xiàn)印度有45%的糖尿病患者出現(xiàn)視力下降的情況，而整個印度卻存在12萬名眼科醫(yī)生的缺口。因為Google欲利用AI技術(shù)緩解這一現(xiàn)象。
為此，Lily Peng團隊通過與印度和美國的醫(yī)生密切合作，創(chuàng)建了一個包含12.8萬張眼底掃描圖片的數(shù)據(jù)集用于訓練檢測糖尿病性視網(wǎng)膜病變的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且進行了88萬次診斷和不同分級。經(jīng)訓練后的模型可自動篩選疑似病變的眼底掃描圖，醫(yī)生可通過該工具輔助病情診斷。
Lily Peng指出，現(xiàn)在Google已與美國藥監(jiān)局達成合作，同時完成部分臨床實驗和具體效果研究，實驗成果深受眼科醫(yī)生的喜愛。
“雖然目前算法表現(xiàn)非常好，但還需要部署大量工作。我們意識到如果要讓算法發(fā)揮出更大作用的話，從源頭上講，首先要有不錯的成像質(zhì)量，拿到高質(zhì)量的影像數(shù)據(jù)后，才能更好地做標注、訓練和篩查。因此硬件本身也是一個門檻。針對這一問題我們與生命科學公司合作，同器械商共同研究軟硬件，以便達到更好的訓練和篩查效果。”
在問到Google與醫(yī)院的合作形式時，Lily Peng談到雙方的合作是由醫(yī)院來主導研究方向。
“通常情況下，醫(yī)院方會把他們的需求問題告知我們。與印度醫(yī)院之間的合作，我們當時恰好發(fā)現(xiàn)有相關(guān)的算法方案能夠幫助他們解決問題。”
合作期，Google會專門為醫(yī)院打造一些可輔助醫(yī)生用于臨床測試和臨床驗證的工具，同時也會對這些醫(yī)院的工作人員進行算法和工具使用培訓，讓他們懂得病患進行治療過程中，如何有效利用人工智能進行綜合治療。
眾所周知，整個行業(yè)的醫(yī)療AI產(chǎn)品化都會面臨一個無法回避的問題：要想從實驗研究項目到臨床使用，是一個較為漫長且復雜的過程。
在這一問題上，Google也不例外，Lily Peng說道：“打磨“工具”固然重要，但它只是冰山一角。中國平均每個醫(yī)生一天要看100多病人，而美國只有20個左右，以國內(nèi)醫(yī)療環(huán)境為例，這其中還需有大量配套工作才能保證這些算法能夠在臨床環(huán)境下應用。醫(yī)學AI產(chǎn)品沒有做到很完美，往往負面效果比正面效果更大。”
把醫(yī)學產(chǎn)品帶到醫(yī)生手中，讓他們用起來主要保證三點：
安全性：醫(yī)學AI產(chǎn)品首先要進行臨床測試，證明它的安全性、有效性，得到臨床驗證后，大家才知道這個產(chǎn)品可以用。
建立醫(yī)生和解決方案研究者之間的互信：一家技術(shù)公司打造的醫(yī)學解決方案性能表現(xiàn)很好，但不代表醫(yī)院、醫(yī)生就足夠相信它。醫(yī)生通過人工智能給病患做檢查，在解讀結(jié)果時不僅要告訴病人得了什么病、要預防哪些事項，還需要知道AI背后的東西。因此研究員們需要創(chuàng)建一套方法論，給醫(yī)生們解釋清楚算法得出診斷結(jié)果的工作原理是什么？能不能呈現(xiàn)出可視化的熱力圖供醫(yī)生參考？具體細化到哪一塊像素有問題？唯獨這樣才能使醫(yī)生能更權(quán)威、更專業(yè)地跟患者進行解釋，從而更加順利地協(xié)助醫(yī)生做決策。
用戶體驗：Google一直恪守以用戶為導向的設(shè)計原則，醫(yī)學產(chǎn)品也如此。
Google從醫(yī)生（用戶）角度出發(fā)，為醫(yī)生提供一個端到端的設(shè)計和解決方案，使他們的工作變得更加順暢。但前提是確保打造的解決方案不會干擾醫(yī)生現(xiàn)有的工作，而是能夠無縫嵌入到他的工作流程，融合到醫(yī)生總體的解決框架當中。
為此，Google不斷與解決方案的直接使用者進行溝通，了解他們的需求，了解醫(yī)生在操作過程中的使用習慣。除了影像科醫(yī)生外，還要了解護士、護理人員以及所有跟解決方案間接打交道的人的需求和痛點所在，以多維度用戶為導向進行設(shè)計。
除此之外，產(chǎn)品和UI交互越簡潔越好，這樣不僅方便醫(yī)生使用，也可減輕信息化工程團隊的任務。
最后，Lily Peng說到人工智能時代是一個激動人心的時代，把醫(yī)學與AI結(jié)合起來，可讓更完美的醫(yī)學方案落地到臨床，從而幫助到更多醫(yī)生和患者。
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