医生解释了人工智能如何改善患者与医生之间的联系

尽管所有人都在谈论人工智能算法是否将在更换医生，埃里克·托波尔并不担心。托波尔是斯克里普斯研究所的一名心脏病专家，一位遗传学家，也是几 本关于医疗保健未来的书籍的作者。

他的最新着作叫做深度医学：人工智能如何让医疗人员再次成为人类 (现在从基础书籍出版)。白杨认为，如果医生愿意经得起商业利益，那么人类总会渴望被其他人照顾，并且人工智能可以帮助增强这种联系并将其带回来。

Verge向Topol介绍了今天的医疗保健如何运作，人工智能时代的健康隐私问题以及医生激进主义的重要性。

这种关系恶化了。这实际上是可怕的。患者很短暂，因为您与医生相处的时间太少，甚至在那么短的时间内也没有眼神接触。而且不仅仅是时间。这是作为数据职员的医生的注意力分散。在这种情况下，你不会成为一个好的倾听者。医生们非常失望，幻想破灭，沮丧和沮丧。

此外，我们拥有所有这些数据 - 从基因组和传感器中收集 - 而且它们都无处可去。我打开这本书，其中一个故事为我加强了这一点，就是这些信息没有被医生和照顾我的人处理，这伤害了我和我的康复。这加强了如果所有这些数据都为人们所做，我们可以让事情变得更安全，结果更好，事情更有效率，但临床医生太忙了。他们无法控制每个人的数据。我认为人工智能的变革潜力在于它增强人类医学方面的能力，而这正是我们失去的东西。

医学的人性方面也是你认为AI永远不会取代医生的原因，对吗?

我们不仅需要人为疏忽，因为即使经过验证，您也无法始终信任算法 - 它可能被黑客入侵或出现故障 - 但我认为我们总是会寻求这种联系，即沟通的亲密关系。我们曾经拥有它。这很珍贵，我记得那个。随着时间的推移发生的事情是医学业务接管了，所有这些力量都侵蚀了这种关系。我们可以把它拿回来。

我们先来谈谈AI诊断。似乎每个星期都有一项关于人工智能如何比医生更好地诊断病情的研究。这将如何发挥作用?

AI可以看到人类无法做到的事情。深度学习训练机器看东西比人类看到的要好得多，我们开始意识到所有这些我们以前从未猜到的事情。现在有很多例子。您可以在手表上确定血液中的钾，而无需任何血液。您可以分析视网膜，看它是男性还是女性，具有高精度。您可以分析结肠镜检查，并且机器视觉将拾取GI医生遗漏的息肉。这个清单一直在继续。

当然，缺失的部分是经过验证和复制的仔细，严谨，前瞻性的研究。我们现在有了承诺。我们已经看到了足够多的数据，它和我在医学四十年中看到的任何东西一样令人兴奋，但我们也需要从兴奋和夸张到现实水平和明确的证据。

您设想一个我们有AI帮助诊断的世界，以及将所有这些数据源集成在一起的算法。在诊所看起来会是什么样的?

然后我们有一个不同的世界。当您看到患者时，您不会试图通过所有这些不同的页面和数据来源。你在，“好的，我将为我的病人提供相关信息。我将建立一种有意义的关系并理解这个人的存在，这样我就可以给予我人类的智慧和同情。“这与我们现在的情况完全不同。

每个人都会受益，如果你提高效率，医生站起来说，“我们将把这种效率提供给我们的患者。”人们通过算法获得更多的数据和支持，同时，他们是减轻临床医生的负担。然后临床医生正在提高他们的表现和效率，他们还记得他们为什么一开始就吃药。它会产生飞轮效果。你可以让双方都获得这种性能提升，它基本上改变了临床医生的整体前景。

隐私呢?

这非常重要。至关重要的是，每个人都拥有他们的数据并将它们全部拉到一起，这不仅仅是您的医疗记录中的内容，而是分布在许多地方，医院和传感器上。现在，没有人拥有他们的所有数据，尽管从你在子宫的那一刻到你正在进行评估时你都想要它。

我们能做的最重要的事情就是为人们提供数据所有权。我们必须评估数据和隐私的安全性，但它也涉及不同的所有权模型。

你怎么知道效率会回馈给病人，而不是强迫医生在更短的时间内看到更多的病人?

我花了几年时间委托英国政府帮助审查和评估国家卫生系统。我们有经济学家在研究它，并且令人惊讶的是，你在这些语音识别环境中保存的每一分钟[医生不会坐在键盘输入信息]转化为大量的时间来释放医生。指数影响非常惊人。

人工智能可以提高效率，生产力和工作流程，但如果我们走这条路，我们必须有自己的意志来支持我们的病人。这在过去没有发生过。如果我们继续像我们一样继续生活，医疗界将会受到进一步挤压，并且会有更多的倦怠，更多的抑郁和自杀。真正的考验是医学界是否能够经得起金融商业利益。我们有时候是被动的，我们再也没有能力。它将采取激进措施，使人类更加人性化，同时机器变得更好并增强人类效果。

你没有看到医生站起来。只是在最近几年你才看到全国步枪协会在枪支政策上说“留在你的车道上”，你看到医生站起来了。这些往往是年轻人，而不是老狗，这对我们医学来说太多了。你开始看到医生说出来了，我们可以大规模地做到最重要的事情，那就是恢复医疗保健。我有信心有办法做到这一点。

这一切都有多远?

我们有证据表明人们对此感兴趣。它的移动速度如此之快，但多年来，我已经了解到无论我估计应该花多长时间，我应该乘以四或五。我知道即使你有这样令人兴奋的东西，它也需要更长的时间。

在进行所需的高质量研究方面缺乏投资。这个领域的许多最好的工作是在诊所开发放射学算法或皮肤病学算法或语音识别的初创公司。他们不一定拥有这些资源，除非他们被谷歌或亚马逊(它们没有进行严格的医学研究的记录)获得。

很难证明证据。医学界以及就此而言，患者在没有证据的情况下不太可能接受这种重新配置的医疗保健。当然，它应该是严格的，因为如果你有一个错误的算法，你可以很快地伤害很多人，所以应该有非常严格的标准和要求，在不同的人和不同的场所大量的研究。我们需要证明没有人可以争论，然后它会更快地移动，我们将开始获得我们需要的动力。