思派网络陶英:人机一体化的决策系统,是临床决策未来的发展趋势|论坛演讲

医疗对于人工智能具有强烈的潜在需求。目前,全球人工智能+医疗“基础+技术+应用”较为完整的产业结构已初步形成。新技术要想真正引起行业变革,不仅需要政策、技术、人才等多方面的协同配合,还需要企业的探索和时间的积累。为了探求健康医疗大数据和人工智能的未来发展和落地方案,2017年9月16日-17日,2017长江产业论坛(秋季)暨医疗健康大数据与人工智能大会在武汉会议中心盛大开启。

在本次大会上,思派(北京)网络科技有限公司首席人工智能官陶英先生,以《肿瘤大数据辅助临床决策——兼谈人工智能在临床决策中的角色》为题,阐述了目前临床决策在辅助医生诊断治疗方面所遇到的困境,以及未来决策系统的发展趋势,以下为动脉网整理的精彩演讲内容:

嘉宾介绍

思派(北京)网络科技有限公司首席人工智能官 陶英先生

哥伦比亚大学生物医学信息学博士,中国医科大学临床医学学士,消化内科医生。研究涉及临床决策支持、医学自然语言处理、医学本体学与知识库、数据挖掘等医学人工智能分支。先后在中国航天员训练中心医学部, IBM中国研究院、微软医疗解决方案集团、恺恩泰中国及惠普中国企业服务部工作,并有自主创业的经历。主要工作围绕医疗大数据平台与人工智能技术在医学科研、临床、管理上的应用及价值实现。曾负责大数据平台Microsoft Amalga在中国的价值应用及贵阳健康云的大数据应用设计,并曾领导研发电子病历、中文医学自然语言处理系统及中国航天员健康数据库。现就职于思派网络科技有限公司,任首席人工智能官及创新产品事业部负责人。

思派网络是一家致力于肿瘤大数据的公司,成立于2014年,经过三年的发展,目前已经完成了两轮融资。公司陆续开发了多中心肿瘤大数据平台、肿瘤大数据商业、科研应用,如真实性世界研究等。

目前,思派网络的医生网络已经覆盖了2000余名医生,合作的科室达到700余家,合作的医院达到300余家,覆盖肿瘤病种达到26种。

在众多医疗领域的业务当中,思派网络一直将大数据技术、人工智能技术直接服务于一线医生的诊疗活动,服务于医生的临床决策。

临床决策是临床的核心业务。医生通过它对疾病诊断、检查进行判断,让患者了解到当前情况下如何让总的治疗方案获益最大、生活质量最好、花费最少。

治疗是决策的难点,受到当前医学发展的限制,不确定因素很多。因此,临床决策需要大数据、人工智能等技术的支持。

以思派网络的肿瘤大数据支持化疗不良反应用药的决策支持为例。

通常,化疗可以产生各种不良反应,如骨髓抑制、恶心呕吐、腹泻等。

恶心呕吐的不良反应,国际上有明确的临床指南,按照恶心呕吐发生的概率分成高、中、低、极低四种风险等级。四种风险等级对应着不同的用药指导。但遗憾的是,现阶段的临床指南并没有给出如何评价风险,只给出了单种化疗药的治疗风险。

临床指南对临床决策的局限,一是风险概率估算不够精确,没有考虑多种药物联合使用的情况、联合靶向药的使用情况,以及药物以外的因素。二是它缺乏综合多种因素的算法,证据缺乏本地化,临床实际可操作性不高。

临床指南的可操作性、个体性、科学性的不足,是现阶段肿瘤大数据公司新的机遇。

为了解决这些问题,思派网络试图建立一个风险预算模型来预测化疗引起的不良反应。

根据思派网络的调查,国外一般使用打分的方法,如果患者年龄在40—60岁之间,分数减3分,靶向药加3分,最后算出总的得分。

思派网络计划打造自己的化疗恶心呕吐的预测模型。公司从原始数据中搜集了12000例肺癌患者,23292个系统治疗周期,横跨12个省份,19个肿瘤相关科室。

思派网络通过预测分析后发现,朴素贝叶斯算法是最适合的一种算法。它的交叉验证AUC最高,算法最易理解,泛化能力最强,可以给出概率的估算。朴素贝叶斯算法的阳性预测率在0.7—0.8左右,基本上已经达到目前技术的极限。

临床数据模型,可以快速整合多种信息,使得化疗预防性用药决策更加精准,从而对大部分病例作出指导。

人工智能、大数据技术在临床决策的应用,根据思派网络观察,目前有很多机器学习、人工智能的项目,无论使用何种算法、如何优化算法、如何增加数据量,其输出的准确率总会有一个极限值。这个极限值,远远小于100%。

为了解释这一现象,思派网络提出了一个信息完备性理论。任何决策性任务都可以归纳为三个部分,输入、输出、算法。显而易见的是,如果输入的数据不全,不论算法如何强大,输出的准确性都会有一个极限。

决策确定因素可以划分为各个学科领域,在医学上,它跨越了艺术、自然科学、工程这三大领域。因为任务不同,需要的算法、算力以及达到的精度也不一样。

比如各种医学影像图片,它的极限是接近百分之百,因为它是一种信息完备的数据,所以医生和电脑接收到的信息几乎是一致的。

但流行病风险预测的不确定因素实在太多,因此它的算法与读片的算法完全不同。所以,它的准确性往往远低于人们的预期。精准医学的目的,是不断地增加更多因素,使得决策更加科学。

人工智能在临床决策中的应用,只能算作辅助的角色。而人机一体的决策系统,是未来的发展方向。

人机一体化的决策系统,具有更高的准确率。但即使机器的正确率高于医生,也无法取代医生。前两次人工智能浪潮,很多系统的准确率已经超过了人类,但最后这些系统都变为了临床决策支持系统,来辅助医生决策。

人工智能在临床决策中的应用,不能持盲目乐观态度,认为机器可以取代医生,造成不必要的恐慌,但也不用消极。

企业需要做的是,积极探索更多的技术,使得决策更加精准,通过新型人工智能技术,如深度学习,让人工智能与人类实现有机结合,这是未来的发展趋势。

文|郝雪阳

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