华盛顿:算法要多好才能取代你的工作?
随着ChatGPT和其他人工智能程序的兴起，这对许多员工来说是一个新问题，这些程序可以在几秒钟内进行对话、写故事，甚至生成歌曲和图像。
然而，对于那些通过检查扫描来发现癌症和其他疾病的医生来说，人工智能已经出现了大约10年，因为越来越多的算法有望提高准确性、加快工作速度，在某些情况下，甚至可以完全取代工作。人们的预测范围很广，从人工智能完全取代放射科医生的世界末日场景，到人工智能使放射科医生能够专注于工作中最有价值的方面的光明未来。
这种紧张关系反映了人工智能在医疗保健领域的推广情况。除了技术本身，很大程度上取决于医生是否愿意将他们的信任——以及病人的健康——交给越来越复杂的算法，而这些算法几乎无人理解。
即使在该领域内，对于放射科医生应该在多大程度上接受这项技术，意见也存在分歧。
美国国立卫生研究院(National Institutes of Health)的放射科医生、人工智能研究员罗纳德·萨默斯(Ronald Summers)博士说:“坦率地说，有些人工智能技术非常好，我认为我们现在就应该使用它们。”“我们为什么要让这些信息就这么摆在桌面上?”
萨默斯的实验室开发了计算机辅助成像程序，可以检测结肠癌、骨质疏松症、糖尿病和其他疾病。这些都没有被广泛采用，他将其归因于“医学文化”和其他因素。
自20世纪90年代以来，放射科医生就开始使用计算机增强图像并标记可疑区域。但最新的人工智能程序可以走得更远，可以解释扫描结果，提供潜在的诊断，甚至起草关于他们发现的书面报告。这些算法通常是根据从医院收集的数百万张x光片和其他图像进行训练的。
在所有医学领域，FDA已经批准了700多种人工智能算法来帮助医生。根据最近的一项估计，其中超过75%的人从事放射学，但只有2%的放射学实践使用这种技术。
尽管业界做出了种种承诺，但放射科医生认为有很多理由对人工智能程序持怀疑态度:在现实环境中进行的测试有限，它们的工作方式缺乏透明度，以及对用于培训它们的患者的人口统计数据存在疑问。
斯坦福大学(Stanford University)人工智能研究中心的放射科医生柯蒂斯·朗洛茨(Curtis Langlotz)博士说:“如果我们不知道人工智能在哪些病例中进行了测试，或者这些病例是否与我们在实践中看到的患者类型相似，那么每个人都有一个问题，那就是这些是否对我们有用。”
到目前为止，FDA批准的所有项目都需要人类参与。
2020年初，FDA举行了为期两天的研讨会，讨论可以在没有人为监督的情况下运行的算法。不久之后，放射学专业人士在一封信中警告监管机构，他们“强烈认为FDA考虑批准或批准这种系统还为时过早”。
但欧洲监管机构在2022年批准了首个全自动软件，该软件可以对看起来健康正常的胸部x光片进行审查和撰写报告。开发这款应用的公司oxitpit正在向美国食品和药物管理局提交申请。
欧洲对这种技术的需求非常迫切，由于放射科医生短缺，一些医院面临着长达数月的扫描积压。
在美国，这种自动筛查可能还需要数年时间。据人工智能高管称，这并不是因为技术还不成熟，而是因为放射科医生还不愿意将常规任务交给算法。
Koios Medical的首席执行官查德·麦克伦南(Chad McClennan)说:“我们试图告诉他们，他们在过度治疗病人，浪费了大量的时间和资源。”Koios Medical销售一种用于甲状腺超声波的人工智能工具，其中绝大多数都不是癌症。“我们告诉他们，‘让机器看一下，你(审查并)签署报告，然后就完成了。’”
麦克伦南说，放射科医生往往高估了自己的准确性。他的公司的研究发现，看同样的乳房扫描的医生在是否做活检的问题上有超过30%的时间意见不一致。同一个放射科医生在一个月后看同样的图像时，甚至有20%的时候不同意他们自己最初的评估。
根据美国国家癌症研究所的数据，在常规乳房x光检查中，约有20%的乳腺癌被遗漏。
然后还有节约成本的潜力。根据美国劳工部的数据，美国放射科医生的平均年收入超过35万美元。
专家表示，在短期内，人工智能将像飞机上的自动驾驶系统一样工作——执行重要的导航功能，但始终在人类飞行员的监督下。
纽约西奈山医院网络的劳里·马戈利斯博士说，这种方法让医生和病人都放心。该系统使用Koios乳房成像人工智能来获得乳房超声检查的第二意见。
“我会告诉病人，‘我看了，电脑也看了，我们都同意’，”马戈利斯说。“听到我说我们都同意，我认为这给了病人更大的信心。”
第一次对人工智能辅助放射科医生和单独工作的放射科医生进行了大规模、严格的研究，为潜在的改进提供了线索。
瑞典一项针对8万名女性的研究的初步结果显示，一名使用人工智能的放射科医生比两名不使用人工智能的放射科医生多检测出20%的癌症。
在欧洲，乳房x光检查由两名放射科医生检查以提高准确性。但是，和其他国家一样，瑞典也面临着劳动力短缺的问题，在一个拥有1000万人口的国家，只有几十名乳房放射科医生。
根据这项研究，使用人工智能代替第二名审稿人可以减少44%的人力工作量。
尽管如此，该研究的主要作者表示，放射科医生在所有病例中做出最终诊断是至关重要的。
隆德大学的克里斯蒂娜·朗博士说，如果自动算法没有发现癌症，“这将对看护人的信任产生非常负面的影响。”
在这类案件中，谁应该承担责任的问题是尚未解决的棘手法律问题之一。
结果之一是，放射科医生可能会继续反复检查所有人工智能的决定，以免他们对错误负责。这可能会抵消许多预期的好处，包括减少工作量和倦怠。
宾夕法尼亚大学的Saurabh Jha博士说，只有一个极其精确、可靠的算法才能让放射科医生真正远离这个过程。
在这样的系统出现之前，Jha将人工智能辅助放射学比作一个帮助你开车的人，他会看着你的肩膀，不断地指出路上的一切。
“这没有帮助，”杰哈说。“如果你想帮我开车，那你就来开车，这样我就可以坐下来放松了。——ap
×
