【安防展覽網 科技動態】一分鐘診所早起源于美國，早在2000年時便已見雛形。但是在當時，一分鐘診所只能治療咽喉炎、流感、孕檢、膀胱炎、外耳炎和鼻竇炎這幾種病。在診所，主要由一位執業護士(nurse practitioner)或醫生助理(physician assistant)首診。醫生助理、執業護士與普通護士不同，必須具有碩士學位并在相關專業輪轉后才可獲得執照，如家庭醫生方向、兒科方向等。獲得執照后，在過半數的州內可以獨立看診常見病，在其余的州內則需要在醫生的監督下診療。如果經過執業護士或者醫生助力的診斷，初步判定是一分鐘診所可以治療的疾病，病人就可以立刻進行抽血等化驗檢查以確診，確診后即可處方給藥。因為便利診所一般開在連鎖藥店，或者售賣藥品的超市，所以病人可以很方便地取藥。診所內沒有醫生(Medical doctor)，遇到診所處理不了的問題就會推薦病人去急診就診。
而在科技發展日新月異的今天，人工智能朝著成為21世紀醫學不可或缺的一部分又邁進了一步。
國內一分鐘診所醫療AI已上線
走進的問診間，可以看到一個提供人機對話的屏幕，上面有攝像頭和麥克風。選擇屏幕上的“開始問醫生”，便出現了語音播報。接下來，就和在醫院接受醫生問診類似，語音播報一個個的問題：“您好，請問是哪里不舒服？”“問診人的年齡多大了？”“不適多久了？”“有哪些癥狀？”“發作頻率如何？”……問題非常細致，大有循循善誘的感覺，要對著麥克風回答即可。在聽完記者依次答復“喉嚨不舒服”“有些咳嗽”“沒有痰”等后，屏幕上出現了一名“普內科\主治醫生”，經過他的判斷，屏幕和語音都表示，可能得了感冒，并給出了用藥和康復建議。
通過詢問診所附近公司的員工，員工們表示曾經因為醫院過遠，即使有病也不會去醫院診斷。
美國兒科AI醫療助理已上線
在《自然醫學快報》上，證明了一種自然語言處理的人工智能，在診斷常見的兒童疾病方面表現優于新手兒科醫生。與傳統訓練的兒科醫生一樣，AI將病例分解為主要器官組和感染區域(上/下呼吸道，胃腸道等)，然后再將其進一步細分。然后它可以發展各種癥狀和器官組之間的關聯，并使用這些關聯來改善其診斷。在與人類醫生進行比較時，該研究使用了來自一組無關兒童的11,926條記錄，給出了MLC和20個人一個公平的比賽場地進行比較。結果很清楚：雖然資深兒科醫生團隊的表現優于人工智能，但人工智能的表現遠遠超過初級兒科醫生(有3至15年經驗的兒科醫生)。
AI助力醫療，靠“譜”
這個“譜”被稱為知識圖譜，是將人類世界中產生的知識，構建在機器世界中，進而形成能夠支撐類腦推理的知識庫。
醫療知識圖譜的構建，首先要將非結構化/半結構化(注：結構化數據為AI可直接利用的數據)的數據表示成知識圖譜的形式，其中包括將醫學文獻知識轉變為醫療知識圖譜，也包括將海量病例中挖掘的經驗知識轉變為機器可以理解的表示形式。
美國的AI醫療助理和與IBM的Watson一樣，兒科AI利用自然語言處理，本質上是在“閱讀”EHR的書書面記錄，就像人類醫生查看這些記錄一樣。這位“助理”的知識儲備來自于567,498名患者的1,362,559次門診訪問，產生了約1.016億個數據點，供它獲得兒科方面優勢。
而中國的這位AI醫生開發基于海量就診數據、幾千萬的醫學文獻和臨床指南來構建。基于中文醫療知識圖譜，目前已開發出覆蓋幾千種疾病輔助診斷模型和輔助治療模型(其中近百種疾病支持個性化用藥方案的推薦)。同時還給出不同角度的輔助診斷，包括基于疾病與癥狀關系輔助診斷；基于疾病與檢查檢驗關系推薦檢查檢驗；基于疾病與藥品關系及藥物相互作用推薦用藥；基于指南、文獻以及相似病例推薦醫療證據。
智能醫療離我們更近，但仍然依賴我們
無論終應用如何，未來的AI醫生都會逐步接近我們。研究證明，即使在一些復雜和重要的決策過程中，人工智能也可以模仿人類演繹推理的結果。確實，AI們需要人類輸入功能;初始數據點和用于評估AI的案例都取決于醫生編寫的知識圖譜。雖然我們盡一切努力設計一個測試模式來消除終診斷的任何跡象，但必然會發生一些“數據泄漏”。
換句話說，當AI使用人工創建的數據時，他們會在某種程度上繼承人類的洞察力。然而，在機器成像，聊天機器人，傳感器和其他領域取得的進展都表明，這種對人類投入的依賴更多地取決于我們現在所處的位置，而不是我們在不久的將來可能達到的位置。
以數據眺望未來
不久的將來也可能有一些明顯的贏家和輸家。目前，這些贏家似乎是那些能夠捕獲并應用大數據集的機構。隨著快速數字化的社會收集大量數據，中國具有明顯的優勢。結合相對寬松的隱私方法，可能會繼續作為機器學習及其應用背后的驅動力之一。 谷歌/ Alphabet也將進行大規模的醫學研究。數據是這次AI軍備競賽中的鈾，每個人似乎都在忙著收集更多。
在一個似乎越來越意識到由于這種需求和依賴數據而產生的潛在問題的社區中，很高興知道它也會有好處。人工智能醫療助理背后的技術看起來越來越成熟，盡管我們仍在努力尋找確切位置，應該在何時何地以及如何首先普及的這種技術。
然而，無論我們在哪里看到下一步努力使AI成為現實醫療環境中的標準工具，我們應毫不懷疑它將大大改善人類患者的生活。今天，AI醫生的表現和一位擁有超過10年經驗的人類同行一樣。到明年左右，人類的競爭力可能需要兩倍的時間。十年后，所有人類歷史醫學知識的結合可能成為一種工具，就像醫生手中的聽診器一樣常見。
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