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AI浪潮下的放射科医生,未来的路如何走下去?
来源:“小青蛙影像”:https://mp.weixin.qq.com/s/zFnyD1Kh1s5fGV-sYMBDsg人工智能(AI)辅助诊断已不是传说大约从2015年开始,人工智能(AI)辅助影像诊断的话题就开始在行业和大众中掀起,于2017年达到高潮,随着部分AI产品在临床的应用,因硬件技术和算法方面的原因,其实用性和准确性均遭受到严峻的挑战,2018年,AI辅助诊断暂时进入一个平台期,但是,这并不意味着做为放射科医生的我们从此没有了竞争对手,相反,我们认为当AI辅助影像诊断下一个高潮来临的时候,对部分放射科医生而言,是一次绝杀。放射科医生的困惑从进医学院开始,医学影像学就是一个很尴尬的专业,明明把内外妇儿、解剖生理病理微生物都学完了,最后还不是临床医生,不过执业医师资格考试却和临床医生同等待遇。而人工智能医学革命首当其冲的,也是放射、病理等边缘学科。一名话:还没赶上时代的潮流,就被时代抛弃了。我们未来的路如何走???面对AI的挑战,站在临床医疗的边缘,走向未来的路只有两条,要么坚持走下去,要么改行,但是医学这门专业是如此的专一和苛刻,让我们基本没有掌握其它技能的时间和机会,改行这个词,沉重而奢侈。对大多数的我们,必须要坚持下去,必须要走在AI的前面,走在AI更高的层次,这样我们才能拥有更光明的未来,让AI成为我们工具,而不是竞争对手。所以,面向未来,我们需要对自己的未来做一次战略规划,以下只是个人愚见,欢迎大家指正删补:1、知彼知己,百战不殆AI在医疗上的应用,其实就是在神经网络深度学习的基础上,利用大量的数据来对比计算,按概率输出诊断结果,现在只处于识图、提供一些数据的初级阶段,而更深层次的应用(如像放射科医生一样对影像表现的思考分析、和患者的沟通等等),还有很长的路要走,所以,我们仍有时间准备。2、摒弃象机器一样的思考方式这是最重要的,我们做影像诊断,千万不要照搬课本,不要有“如果有XX征象,那么,不是XX病,就可能是XX病”的这种逻辑思维,因为个人原因,我请教过人工智能算法相关的软件工程师,他们的AI程序编写语言中使用最多的逻辑语言就是“if……else if……else if…..else…….”,通俗翻译过来就是:“如果是这个征象(可能是XX病)……或如果是另一个征象1(可能是XX病)……或如果是另一个征象2(可能是XX病)……否则(可能是XX病)”。对影像征象的分析过程,需要有主次的顺序,有动态回顾,有患者临床数据的参考,有患者个人生活特点的印象,运用我们所学的知识,理性、但又不失灵活的判断,这才是我们相对于计算机的优势。3、不断学习新的知识是铁律医学科技知识更新迅速,疾病诊断标准也在发生变化,AI在不断的吸收全世界最新的医学知识,如果我们不了解新的知识,谈何与AI竞争?4、多与临床一线做学术上的互动目前AI诊断所欠缺的正是临床数据,缺乏影像表现与临床数据的综合分析,是AI不能达到满意效果的重要原因之一。我们放射科医生与临床一线学术互动过程中,也会学到相当的临床知识、积累丰富的临床诊治经验,临床、病理不断的验证影像征象,影像学表现也能推导出相关的临床表现。影像诊断技术水平的提高就是这样一步一步过来的。5、尝试接受新的事物和新的工作方式随着互联网技术、图像分析技术的日益发展和国家医疗改革政策的不断推进,在医学影像工作中,一些新的事物和新的工作方式正在产生,如:远程影像诊断、远程综合会诊、医生多点执业等等,这些都是我们提升自我价值机会,也是AI很难涉足的角落。6、创业,开避自己的第二战场这个不多说,大家心里清楚,大多数放射科医生收入低,工作累,压力大,风险高,养活自已可能没有问题,但还有妻儿老小,就崩溃了。能有机会开避第二战场的,不要犹豫,我许多大学的同学、现在的同事中已有好几个利用工作之余出去合资开医院、投放医疗设备的了,对他们来说,用多个篮子放鸡蛋,AI能算威胁吗? 总之,我们用“一颗红星,两手准备”来面对未来,是没有错的,而抱着“AI离我们远着呢”的态度来工作,可能就有点危险了。 写到最后想到一首与本文无关的诗,作为结束语吧:北风卷地白草折,胡天八月即飞雪。忽如一夜春风来,千树万树梨花开。