So easy！AI心脏扫描，即刻发现问题！真的可靠吗？

AI心脏扫描

近十年来，人工智能的发展为众多行业带来了颠覆性变革，推动整个社会从数字化、网络化向智能化加速跃升。而在医疗健康领域，人工智能（AI）也已也显现出了巨大潜力。

AI基本上就是有学习能力的计算机程序或机器。AI工具必须接受大量高质量数据的“训练”，它们发挥作用的前提是必须足够强大，能在任何环境下工作。

下面是人工智能心脏扫描的视频截图：

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视频中，彩条在病人心脏跳动的黑白图像中旋转。它们代表血液，并基于速度以不同的颜色编码：绿松石色和绿色代表流速最快的，黄色和红色代表流速最慢的。这个实时视频可以旋转并可360°观看，让医生能以前所未有的速度发现诸如心脏瓣膜漏血或手术修复失败等问题。

人工智能(AI)成像技术使其成为可能。加州大学圣地亚哥分校放射学副教授Albert Hsiao博士说：“这很简单，就像一个视频游戏。”他在斯坦福大学医学中心当住院医生时开发了这项技术。

为了尽可能简单化，Hsiao博士做了很多幕后工作，并于2012年参与创办了一家公司来开发这项技术。由于每10分钟的扫描产生2-10GB数据，数据集非常庞大和复杂。为了处理这些数据，Hsiao团队决定在互联网上建立基础架构，以便其他研究人员的服务器访问。

现在，世界各地的研究人员正使用这种基于云的基础架构，在该平台上分享和测试医疗人工智能成像模型。“我们让在线使用医疗AI和上传YouTube视频几乎一样容易。”

这个估值5000万美元的平台决定向所有访问者开放。他们认为，如果没有其他人的合作，这项技术临床转化应用的全部潜力就无法实现。

“有很多优秀的研究人员、初创公司创始人和个人开发人员都在使用他们在网上找到的数据进行机器学习。但令人遗憾的是，其中有很多本可用于填补临床需求的模型最终死在硬盘驱动器上。我们只是想给他们提供一个交流渠道。”

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人工智能是柄双刃剑

人工智能有助于提高医疗质量，甚至降低成本，但它也有切实存在的风险。使用经片面数据训练的AI可能对患者有害。

纳什维尔范德比尔特大学医学中心生物医学信息学主席Kevin Johnson博士说:“我们开始关注数据中的无意识偏差，以确保我们不会生硬地提出片面建议，这一点非常重要。”比起“人工智能”，他更喜欢“增强智能”这个词，因为人工智能的目标是扩展临床医生的能力，而不是抢走他们的饭碗。

人工智能在医疗中的一个关键应用是识别出有不良预后风险的患者，但如果医生不知道如何预防这些结果，或者没有可用的资源来帮助患者，那么这样的预测就会变得毫无用处。约翰逊认为：“我们必须创造性地考虑如何重构医疗体系，以帮助患者更好地规避风险。”

Ravi Parikh博士是宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院的医学伦理和健康政策讲师。他指出，人工智能和机器学习是一把双刃剑，尤其是在肿瘤学领域。

“人工智能已证明了其识别图像的潜力，例如通过CT扫描诊断肺癌，但当使用人工智能来支持临床决策（例如该患者是否应接受化疗或应该住院）时，就存在风险。这可能无助于患者，甚至带来危害。”Parikh博士指出，“即使你使用的AI总体上来说是准确的，但如果它错误地呈现了某些患者的结果，你就必须质疑它是否值得。”

Parikh补充说：“医疗人工智能的开发缺少的是严格的前瞻性研究，以确定该技术是否真的对患者有用。正如美国FDA要求制药公司进行临床试验，以确认其产品的安全性和有效性一样，FDA也应开始要求AI工具开发商测试其在人体中的安全性和有效性。当这些产品准备进入临床时，我们真的要开始重视这个问题。”

The AI revolution: for patients, promise and challenges ahead