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人工智能時(shí)代下機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存的選擇:醫(yī)學(xué)專業(yè)

發(fā)布時(shí)間:2024-11-06 來源:金屬加工

人工智能(AI)已經(jīng)無處不在,并且在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用也越來越廣泛。在某些情況下,AI可以增強(qiáng)甚至取代醫(yī)生的一部分工作。

醫(yī)學(xué)生在選擇專業(yè)時(shí),應(yīng)當(dāng)考慮到AI將如何改變醫(yī)生的崗位形態(tài)(以及獲得的薪酬待遇)。再結(jié)合專業(yè)培訓(xùn)所對應(yīng)的大量時(shí)間投入和跨專業(yè)的高門檻,這一點(diǎn)就更顯得至關(guān)重要。

1760年至1840年之間爆發(fā)的工業(yè)革命期間,也出現(xiàn)過類似的“替代性”擔(dān)憂。當(dāng)時(shí)隨著1775年詹姆斯·瓦特的蒸汽機(jī)和1793年伊萊·惠特尼的軋棉機(jī)等機(jī)器的發(fā)明,人們紛紛驚呼未來的世界將不再需要工人。最終,一部分崗位被因此淘汰,但由于還需要人類來照看和修理設(shè)備,更多工作崗位也被創(chuàng)造了出來。

AI掀起的本輪栽倒也可能會走上類似的路線,只是推進(jìn)速度將會成倍增加。隨著AI對于醫(yī)學(xué)實(shí)踐的顛覆,它很可能比當(dāng)初工業(yè)革命更劇烈的方式改變醫(yī)生隊(duì)伍需要滿足的技能需求。

下面來看AI最終可能取代的幾個(gè)醫(yī)學(xué)專業(yè)方向。

診斷放射學(xué)

放射學(xué)使用X射線、CT掃描、核磁共振和超聲波等成像技術(shù)來診斷疾病。而AI算法則特別擅長檢測圖像模式,并分析各種數(shù)字化數(shù)據(jù)。

在2019年的一項(xiàng)研究中,研究人員嘗試將獨(dú)立AI(完全不涉及放射科醫(yī)師的干預(yù))與101名放射科醫(yī)生在2652張乳房X光篩查的結(jié)果進(jìn)行了比較。研究發(fā)現(xiàn),AI的準(zhǔn)確率與放射科醫(yī)生幾乎完全一致。AI輔助篩查胸部X光片將檢測氣胸(肺部外部存有空氣)罪狀異常的敏銳度提高了26%,檢測肺部實(shí)變(代表感染)和肺結(jié)節(jié)(可能是腫瘤的早期征兆)的靈敏度則提高了9%。

短期之內(nèi),AI將成為放射科醫(yī)生們強(qiáng)有力的合作伙伴。但從長遠(yuǎn)來看,隨著這項(xiàng)技術(shù)變得越來越獨(dú)立,醫(yī)院對于診斷放射科醫(yī)生的需求可能會逐漸減少。

診斷病理學(xué)

病理學(xué)的核心,在于通過檢查組織、細(xì)胞和體液并配合各類實(shí)驗(yàn)室工具進(jìn)行診斷。與放射學(xué)一樣,AI驅(qū)動的算法會分析數(shù)字化病理切片,從而增強(qiáng)對癌癥檢測、腫瘤分類和生物標(biāo)志物的量化能力。

2022年的一項(xiàng)研究表明,AI模型能夠顯著提高深部粘液樣軟組織病變的病理學(xué)報(bào)告診斷準(zhǔn)確性,而這是一種傳統(tǒng)診斷難度極大的病變。AI模型的準(zhǔn)確率高達(dá)97%,而人類病理學(xué)的準(zhǔn)確率僅為70%,一舉將誤診率降低了90%。2024年的另一項(xiàng)研究則發(fā)現(xiàn),獨(dú)立AI模型在解釋甲狀腺細(xì)針穿刺細(xì)胞學(xué)方面更加準(zhǔn)確。與專業(yè)細(xì)胞病理學(xué)家相比,AI模型的準(zhǔn)確率高達(dá)95%,而專業(yè)細(xì)胞病理學(xué)家的準(zhǔn)確率則為89%。

當(dāng)前,AI能夠顯著提高病理學(xué)家的診斷準(zhǔn)確性、速度和一致性。但隨著這項(xiàng)技術(shù)的持續(xù)發(fā)展,相當(dāng)一部分工作可能會完全自動化。

皮膚科

皮膚科涉及對皮疹和皮膚病變的評估,且面對的通常是由全科醫(yī)生轉(zhuǎn)診或者直接掛皮膚科號的患者。在大量皮膚圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練而成的AI模型,能夠幫助識別癌癥并診斷各類慢性皮膚疾病。

最近的一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn),AI支持顯著提高了皮膚科醫(yī)生對于黑色素將為和皮膚鏡圖像分類工作的靈敏度和準(zhǔn)確性。診斷靈敏度從60%提高到了75%,準(zhǔn)確率則從65%提高到了73%。另一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn),AI助手大大提高了非??漆t(yī)生診斷皮膚病時(shí)的準(zhǔn)確性——AI輔助組的準(zhǔn)確率為54%,而無輔助組的準(zhǔn)確率僅為44%。

隨著AI皮膚診斷算法在實(shí)踐中的應(yīng)用,這項(xiàng)技術(shù)將持續(xù)獲得改進(jìn)。一部分技術(shù)方案(例如Skin Vision和Mole Mapper)無需人為干預(yù)即可診斷皮膚狀況,而這項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用范圍的擴(kuò)大更是有望降低判斷門檻,將疾病診斷和管理的裁量權(quán)移交給非??漆t(yī)生甚至是患者本人。

內(nèi)科和兒科等非手術(shù)類專家

心臟病專家、內(nèi)分泌學(xué)家、胃腸病學(xué)家、風(fēng)濕病學(xué)家以及傳染病醫(yī)生都是能夠治療所在領(lǐng)域復(fù)雜疾病的專家。相較于內(nèi)科或者兒科住院醫(yī)師,他們的培訓(xùn)往往需要更長的時(shí)間和更加艱辛的積累。

未來,AI有望減少咨詢這些專家以獲取建議及診療意見的需求。與之對應(yīng),醫(yī)生自身也可能會越來越依賴AI工具。全科醫(yī)生(例如初級保健、兒科、急診醫(yī)學(xué)和在院規(guī)培生)有望在AI的指導(dǎo)下輕松診療復(fù)雜病癥,最終擴(kuò)大自己的執(zhí)業(yè)范圍。

此外,AI技術(shù)還可能在不涉及手術(shù)的各方向上帶來更積極的影響,比如外科護(hù)理。但必須承認(rèn),AI在短期之內(nèi)還不太可能取代需要獨(dú)立完成的手術(shù)操作。

當(dāng)然,以上專業(yè)領(lǐng)域是否會如我們預(yù)想般向著AI轉(zhuǎn)向,目前仍在未定之天。眾所周知,醫(yī)療保健在創(chuàng)新應(yīng)用方面的進(jìn)展相對緩慢,專業(yè)群體對于診療模式的變革也往往表現(xiàn)出相當(dāng)強(qiáng)烈的抵觸情緒。

盡管如此,考慮到這種潛在未來可能對正在規(guī)劃長期職業(yè)生涯的醫(yī)學(xué)生們的重大影響,大家顯然有必要在做出選擇之前認(rèn)真思量。畢竟ChatGPT等各類AI工具,正在以前所未有的速度改變醫(yī)生群體的執(zhí)業(yè)方式。


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