時間一分一秒溜走，來自圣邁克爾醫(yī)療中心的一隊醫(yī)生正在緊張的解決一個醫(yī)療診斷問題。需要解決的問題很多，一個接著一個，在每個問題上，他們都會遇到兩難選擇。而這一景象今年 5 月就在華盛頓的 Doctor's Dilemma 年度比賽上上演。最終，該團隊解決了 45 項難題，包括病情、癥狀和治療方法等。同時，它們也擊敗了其他 50 個參賽隊伍，捧起了今年的 Osler 杯。

其實比賽的要求比平時要求高多了，因為醫(yī)生們還要考慮到時間限制。所以，自上世紀 60 年代以來，一直有人希望電腦能成為醫(yī)生記憶的補充，并幫助他們進行診斷，做出最后決定。舉例來說，2012 年 IBM 就讓旗下的 Watson 參與了 Doctor's  Dilemma 大賽。不過，在比賽中它最終未能完勝人類醫(yī)生。

最近的多項研究發(fā)現(xiàn)，電腦診斷在性能表現(xiàn)上根本無法達到人類醫(yī)生的高度。此外在不同的疾病上，電腦的表現(xiàn)也是千差萬別，它們的水平實在太不穩(wěn)定了，而且醫(yī)生對如何使用它們協(xié)助診斷也沒有形成完整的認知。

舉例來說，年輕醫(yī)生就更喜歡花時間給電腦灌輸各種患者的數(shù)據(jù)，他們用起電腦來也更加的心應手。在本月 6-8 號舉行的醫(yī)學會議上，就有兩位專家在演講中提到了如何將電腦的幫助融入醫(yī)生的訓練和診斷流程中去。

此外，學界還需要找出對比不同軟件帶來協(xié)助效果的方法?！?strong>關注科技的人都知道，在語音識別和圖像分類領域，電腦都有很棒的基準數(shù)據(jù)庫可用，因此它們?nèi)〉昧撕艽蟮倪M步，不過在醫(yī)學領域，我們就沒有這么好的運氣了。”丹麥科技大學的計算機科學家 Winther 說道。實際上，雷鋒網(wǎng)此前也采寫過一篇相關的文章，也發(fā)現(xiàn)主要問題集中于缺乏足夠的數(shù)據(jù)。

Winther 的團隊也打造了類似 Watson 的醫(yī)療診斷助手 FindZebra ，不過由于缺乏 Watson 的相關數(shù)據(jù)，他們無法對比兩款產(chǎn)品的使用效果。不過，一個西班牙團隊今年早些時候表示，這兩款助手的診斷正確率為 60% 左右。

雖然無法確定醫(yī)療診斷助手的實際效果，但無論是醫(yī)生還是學界都在積極推動此類產(chǎn)品進入市場，其主要客戶則是私人醫(yī)療保險公司和研究型醫(yī)院。眼下，此類助手的使用效果還不錯，借助 Watson ，北卡羅來納和日本的醫(yī)院都出現(xiàn)了許多成功案例。不過，在最近舉行的 IBM 研討會上，德國專家 Jens-Peter Neumann 表示想判斷此類醫(yī)療診斷助手的潛在效力，現(xiàn)在還有些早。

眼下，這家德國醫(yī)院正在用 Watson 挑戰(zhàn)醫(yī)學界的大魔頭——罕見病。保險和風險管理公司 Munich Re表示，在歐洲，7000 多種罕見病正在折磨 7%的人口。隨著基因篩選變得越來越復雜，到 2020 年我們可能還會再發(fā)現(xiàn)超過 1000 種新型疾病，對于醫(yī)生來說，要把它們?nèi)浵聛韼缀醪豢赡堋?/p>

在試點項目中，研究人員就遇到了困難，他們本想將 522 名患者的病例轉(zhuǎn)換成正確格式輸入 Watson ，但該計劃卻一拖再拖。原本今年 3 月就將完成的計劃卻延期到了明年 1 月。

Mueller 表示，這一過程中他們遇到了意料之外的問題，那就是研究人員需要將患者病例中的德語翻譯成英語，這樣才能與醫(yī)學數(shù)據(jù)庫中的病例進行對比。此外，有時輸入 Watson 的數(shù)據(jù)源還會出現(xiàn)前后不一的狀況。換句話來說，醫(yī)療診斷助手在分享和比對信息時遇到了與人類相同的問題。

雖然困難不小，不過 Winther 表示這項技術(shù)最終將走向成熟?！按罅炕颊呋〝?shù)年時間輾轉(zhuǎn)于各地，就是為了確定自己到底得了什么病，而未來這將是醫(yī)療診斷助手的努力方向。”

via spectrum.ieee.org

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