医生如何利用AI辅助诊断患者——《华尔街日报》

人工智能正在逐渐改变您在诊所和医院接受的医疗服务。

在梅奥诊所的心脏病科，医生们使用人工智能程序帮助检测新的心脏问题。在其他地方，一群初级保健医生正利用它来识别可能导致失明的眼部疾病。多家医院正在用它来筛查存在败血症风险的患者。

AI工具通过算法更好地识别可能面临特定病症或疾病风险的患者。医生们并不完全依赖这项技术来诊断病人，他们对生成式AI（如ChatGPT）的使用主要局限于文书工作和报告，尽管有些人正在测试它是否能发挥更有用的作用。然而，一些医生正在使用AI来帮助他们更早地做出诊断。

医生们表示，AI前景广阔，但他们也对依赖机器持谨慎态度，一方面因为这项技术仍在发展中，另一方面因为研究表明AI中的偏见可能会损害某些人接受的护理质量。此前一些关于人工智能将彻底改变医疗保健的重大赌注被证明令人失望，或至少为时过早，包括IBM的沃森健康项目。

杜克大学医学院AI健康计划主任迈克尔·彭西纳表示：“我认为我们还没有达到可以让算法自行运行并做出决策的阶段。“该计划致力于AI和机器学习研究。通常，医疗AI程序使用一个或多个算法，通过输入数据不断学习并改进。

梅奥诊所平台总裁约翰·哈拉姆卡表示，技术开发方式是一个挑战。该机构与健康科技公司合作开发人工智能工具。算法使用的信息通常来自电子健康记录，如人口统计和健康史、生命体征和实验室数据，以判断患者是否存在特定健康问题。

明尼苏达州罗切斯特市梅奥诊所心血管医学系主任保罗·弗里德曼博士使用人工智能分析心电图信息。图片来源：特丽·马洛伊/梅奥诊所随着医生报告算法的评估是否准确，该技术在使用过程中不断改进。但例如，基于明尼苏达州患者数据开发的算法可能不适用于不同人口统计特征的患者——至少在没有一些修改的情况下是这样。

2019年《科学》杂志上的一项备受瞩目的研究发现了算法中的种族偏见，导致黑人患者被剥夺了他们本应获得的额外护理。为了解决这些问题，一群技术和医疗保健专业人士去年开始制定医疗保健领域公平、无偏见使用人工智能的指南。

到目前为止，关于人工智能前景的研究很多，许多公司也在为医生和医疗系统开发产品，但该技术在推动医疗实践广泛变革方面进展缓慢。以下是人工智能用于帮助诊断患者的三个例子。

心脏疾病检测

明尼苏达州罗切斯特市梅奥诊所心脏病学主任保罗·弗里德曼博士表示，在梅奥心脏病科，一项人工智能工具已帮助医生诊断出新发心力衰竭病例和被称为心房颤动的心律失常病例，这些病例可能比传统检测方法提前数年被发现。

医生无法仅凭正常心电图（ECG）自行判断患者是否存在检查之外的心房颤动。而AI能够识别人眼难以察觉的心电图危险信号模式。

2022年《柳叶刀》期刊的研究中，梅奥研究人员对60多万名患者的心电图运行算法，评估其罹患无症状心房颤动的风险。AI程序筛选出1000人，这些受试者随后被要求佩戴心脏监测仪一个月。

研究发现，与对照组相比，这些患者经过一个月心脏监测后被诊断为心房颤动的风险增加了五倍。

早期眼部问题

覆盖八个州及波多黎各的基础医疗集团Cano Health去年试点使用AI分析特殊眼相机图像，以识别糖尿病视网膜病变——这是导致糖尿病患者失明的主要原因。该集团高级医疗总监罗伯特·埃米特·肯尼表示，芝加哥地区四家诊所的测试效果良好，目前正计划扩大应用范围。

肯尼博士指出，当AI判定患者存在糖尿病视网膜病变时，仍需眼科医生确诊并制定治疗方案。但该程序能帮助基础医疗医生在诊所内直接识别患者病情，无需先转诊专科医生。

“对于这一患者群体，很多时候他们会被忽视，得不到所需的护理，”肯尼博士谈到该机构以西班牙语老年患者为主的群体时表示，估计超过三分之一的人患有糖尿病，本应每年由专科医生检查一次眼睛。

识别败血症风险

巴尔的摩的西奈山医院采用算法识别住院患者中败血症最高危人群，这种感染引发的快速反应是医院主要死亡原因之一。

开发该程序的约翰霍普金斯大学人工智能教授、健康AI公司Bayesian Health首席执行官Suchi Saria表示，算法会分析250多项因素，包括生命体征、人口统计数据、健康史和实验室指标。

当系统判定患者出现败血症或病情恶化时，会向医生发出警报。医生评估后若认同判断即开始抗生素治疗。医院首席医疗官Esti Schabelman称，系统会根据医生反馈持续优化。

《自然医学》去年发表的研究显示，使用该算法可使患者接受败血症治疗的时间平均提前近两小时，将院内死亡率降低18%。

“抗生素治疗每提前一小时都与死亡率改善相关，”Schabelman博士说，“在败血症治疗中，每一小时都至关重要。”

写信给苏玛蒂·雷迪，邮箱：[email protected]

刊登于2023年3月1日印刷版，标题为《医生利用人工智能增强诊断能力》。