健康

利用人工智能的力量治疗罕见病

华盛顿邮报》最近发表了一篇有趣的文章,简要介绍了人工智能在医疗行业中的应用,并提出了人工智能能否有效诊断医学奥秘的问题。 尽管我们大多数人都知道仅凭从互联网上获得的信息来自我诊断病情是不严谨的做法,但我们中的许多人仍然经常上网查找问题所在,而很多时候,许多著名的医疗网站中确实有一个能提供你想要的信息。

随着人工智能聊天机器人的兴起,人们迟早会尝试利用这种新一代技术来分析数以百万计的医学文献,从而诊断常见疾病、罕见疾病和难以诊断的病症。 例如,患者报告 “血液检测中炎症标记物升高,同时左脚跟疼痛”,人工智能机器人就能找到这些文件,并分析其中的相关信息。

一位沮丧的母亲带着因慢性疼痛而看了 17 个医生的儿子,决定将他的医疗信息输入 ChatGPT,令她惊讶的是,ChatGPT 很快就返回了拴系脊髓综合征的建议诊断;当然,这个诊断是正确的。 虽然这个例子只代表了最好的结果,而且也没有研究表明这种情况会经常发生,但这个过程仍然显示出巨大的前景,因为它允许病人协助诊断,这对于检测难以诊断的罕见疾病和病症非常有帮助。

据报道,仅在美国,估计就有 3 000 万人患有罕见疾病,全球还有数亿人受到影响。 这些患者都有可能从人工智能软件中获益,因为人工智能软件可以协助检测这些疾病。 哈佛大学医学院生物医学信息系主任 Isaac Kohane 解释说:

“医生很擅长处理普通的事情…

“但有成千上万种疾病,大多数临床医生从未见过,甚至从未听说过”。

这项技术的另一个好处是,它将一些权力交还给了病人,病人可以自己进行有效的搜索,而不会被医疗专业人员忽视,因为无论出于什么原因,他们可能都不会认真对待病人的担忧。

凯特-麦克兰(Kate McCrann)说,即使是受过良好教育的人也可能出现这种情况,她的新生儿苔丝(Tess)开始出现发育迟缓的迹象时,她还是耶鲁大学最后一年的一名医生。 她带苔丝去看儿科医生,医生告诉她不用担心。 然而,多年后,麦克伦得知她的女儿实际上患有一种罕见的疾病–郝-福恩综合症,是由基因突变引起的。

这一切都要归功于 2015 年泰斯 5 岁时在社交媒体上发表的一篇帖子,它促使麦克伦成为一名研究基因突变的研究人员。 由此,他们又发现了另外 7 名患有同样疾病的患者,并因此成立了一个基金会,至今已为 200 多名患者提供了帮助。 如果没有这样的援助,几乎不可能达到所需的临界质量,从而促使研究人员寻找治疗方法并开始临床试验。 这使得患者团体不得不自己筹集资金,而这是研究过程中的一个重要环节,人工智能技术也能为其提供帮助。

即使是最有经验的医生,在诊断罕见病患者的问题上也往往要花费数年时间。 即使是隐藏在众目睽睽之下的疾病,一旦被发现也会变得非常明显,但一开始就很难发现。

Machine learning in rare disease

Rare diseases are inherently limited in clinical cases, leading to few samples to study. It is a priority to address challenges and harness emerging solutions for using machine learning for rare diseases.
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根据美国国立卫生研究院未确诊疾病网络的数据,每年约有 11% 的转诊患者患有神秘疾病,而这些疾病最终可以通过分析结果和化验单确诊。 科哈尼与马特-迈特(一位儿子死于罕见疾病的计算机科学家)一起认为,大语言建模聊天机器人可以帮助更快地做出这些诊断,他们正在迈出第一步,尝试创建一个这样的聊天机器人。

这一最新进展并不是人工智能在医疗行业的唯一应用。 另一种使用神经网络而非大型语言模型构建的新工具也显示出诊断和汇集相似患者的前景。

不过,缺点也很明显。 人们很容易依赖这些工具,从而忽视其他警示信号。 恶意行为者,甚至是人工智能本身,也很有可能编造虚假信息,以误导读者并鼓励某些行为。 此外,如果/一旦出现这种情况,我们将不知道哪些信息是虚假的,也不知道这些信息可能被歪曲了多少。

即使是正确的信息,也可能不知道其准确性有多高,所有这些都可能在诊断病情时造成重大问题。

这些担忧提出了许多人认为围绕医疗行业人工智能最重要的问题:如何从技术中获得最佳效果,同时又不遭遇最坏的结果。 尽管如此,医疗行业本来就存在偏见,关键是我们如何管理这种偏见,这种情况也不例外。

Machine learning to solve problems

The Power of AI

AI is much more than a grammar checking software or art generator. AI and machine learning can help solve the toughest problems - rare disease cures.

有人建议的一种补救措施是,政府应要求公开用于训练医疗聊天机器人的数据来源,而且任何使用患者健康记录的人工智能系统都必须接受政府监管。 为此,独立研究人员必须仔细检查所有提供给人工智能机器人的医疗建议。 医疗委员会/协会也需要对可信的医疗机构进行认证。

人工智能技术进入医疗行业的第一波浪潮似乎是以降低成本为代价,而对患者带来的益处却值得怀疑。 能够有效检测难以诊断的疾病的软件将是一个令人耳目一新的变化,有望推动更多类似的有益技术的发展。

尽管如此,人们对人工智能的一个主要担忧是,人工智能有可能会让我们陷入一个机器和技术统治一切的乌托邦式未来,而防止出现这种黑暗结局的关键在于我们如何选择利用人工智能。 因此,重要的是要记住,聊天机器人的诊断仍应被视为第二意见。

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