中新網(wǎng)北京12月26日電(趙方園 實習生張寶予)日前，在國家癌癥中心肝膽腫瘤精準診治論壇暨ITORCH聯(lián)盟成立大會上，哈佛大學教授、清華大學統(tǒng)計學研究中心榮譽主任劉軍接受中新健康專訪時表示，AI醫(yī)生能否完全達到人類醫(yī)生的診療效果還有待觀察，但AI在醫(yī)療領域的應用前景是非常廣闊的。

  圖/哈佛大學教授、清華大學統(tǒng)計學研究中心榮譽主任劉軍

　　隨著科技的持續(xù)進步，AI 在醫(yī)療領域的應用范圍不斷拓展。今年11月，國家衛(wèi)生健康委等部門聯(lián)合發(fā)布了《衛(wèi)生健康行業(yè)人工智能應用場景參考指引》，涵蓋了醫(yī)療服務管理、基層公衛(wèi)服務、健康產(chǎn)業(yè)發(fā)展和醫(yī)學教學科研4大類84種具體場景，力求全方位發(fā)揮人工智能的優(yōu)勢。其中，從輔助診斷、輔助決策，到輔助治療、輔助規(guī)劃手術，“輔助”是AI醫(yī)療的一個關鍵詞。

　　AI 醫(yī)院也逐漸從科幻構想變?yōu)楝F(xiàn)實。劉軍強調(diào)，盡管AI技術展現(xiàn)出在醫(yī)療領域廣泛應用的巨大潛力，但其全面應用仍面臨著數(shù)據(jù)隱私保護、技術普及障礙以及臨床驗證復雜性在內(nèi)的多重挑戰(zhàn)。醫(yī)療健康領域數(shù)據(jù)量有限，而生成式AI訓練依賴海量數(shù)據(jù)，多數(shù)醫(yī)院的數(shù)據(jù)系統(tǒng)又相互孤立，難以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通，這限制了AI模型訓練的全面性與準確性。

　　劉軍還指出，在AI模型訓練過程中，樣本的偏差問題不容忽視?！耙坏颖境霈F(xiàn)偏差，極有可能導致模型在某些群體的疾病診斷上表現(xiàn)優(yōu)異，而忽視了邊遠或貧窮地區(qū)的疾病特征。這不僅會導致醫(yī)療資源分配的不均衡，還可能造成診療決策的片面性?！?/p>

　　鑒于醫(yī)療服務具有特殊性與復雜性特質(zhì)，其并非僅局限于科學診斷層面，還廣泛涵蓋人文關懷與社會因素考量范疇。在臨床治療中，醫(yī)生與患者之間的溝通、同理心和關懷對患者的康復和心理狀態(tài)有著至關重要的影響。

　　因此，劉軍認為，AI完全取代人類醫(yī)生的可能性不大，“至少在近十到二十年內(nèi)，AI應定位為輔助工具，與人類醫(yī)生緊密協(xié)作，尤其是在處理復雜醫(yī)療問題時，AI提供診斷建議，最終決策與病患交流由醫(yī)生把關?！?/p>

　　劉軍進一步解釋說， 機器學習源自統(tǒng)計學的問題與思考，當下人工智能應用更著重于預測的任務。他強調(diào)，“僅僅告訴患者'你最有可能得了肝癌'這樣的預測結果是不夠的。在這類問題中，預測的不確定性也是不可忽視的，比如'除肝癌之外，患者還可能患有的其他疾病及其相應概率'。而當前 AI 技術在針對此類不確定性的刻畫方面尚存在一定欠缺?！?/p>

　　即使AI能夠提供具體的概率預測，普通人在面對這些具有強烈不確定性的問題時往往感到無助。劉軍提出疑問，“當患者被告知有1%的概率患某種癌癥，且這個概率是普通人的100倍時，他該如何做出決策？是不是只是增加了他的彷徨？”

　　這也引出一個更深層次的思考議題：AI算法是否應該將這些信息告知患者？決策權究竟該由患者掌控還是醫(yī)生？

　　劉軍指出，醫(yī)生在溝通這些信息時，需要考慮如何以一種負責任和同理心的方式進行。這個過程并非簡單地傳遞一個數(shù)字，而是要確?；颊呃斫膺@個數(shù)字背后的不確定性及其對個人健康狀況的具體影響意義。同時，醫(yī)生還需要考慮到患者的心理反應和決策能力，因為這些信息可能會對他們產(chǎn)生重大影響。在此種情形下，相較于患者，醫(yī)生通常能夠秉持更為理性客觀的態(tài)度與判斷。

　　劉軍表示，對數(shù)據(jù)和統(tǒng)計概念的認知是在這數(shù)據(jù)數(shù)字時代全體公民人文素質(zhì)的提升，并不是直接依靠AI預測就能解決的問題。

　　肝病研究與合作創(chuàng)新聯(lián)盟(ITORCH)由中國醫(yī)學科學院腫瘤醫(yī)院肝膽外科牽頭，匯聚全國頂尖的肝膽腫瘤診療團隊，旨在通過協(xié)同共享資源，開展系列臨床科研轉(zhuǎn)化培訓，并借助AI人工智能與數(shù)字化等現(xiàn)代科技手段，全力推動肝膽腫瘤診療體系的全面升級，為廣大臨床科學研究者構筑一個高效協(xié)作、并肩攻堅的優(yōu)質(zhì)平臺。(完)

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