AI看病？别拿皮肤当试验田，小心小疹子变大病

“胳膊上莫名其妙冒出一片红疹，可以涂什么药？”

“手上莫名其妙开始蜕皮，是我湿气太重吗？”

“我一热身上就发一块块疙瘩，很痒，是寻麻疹吗？”

天热致使很多人皮肤开始“闹脾气”, 夏天的脚步正逐渐靠近。现在面对这些小问题, 多数人的第一反应并非前往医院, 而是拿出手机, 对着皮肤拍张照片, 去询问AI的看法。

当人工智能渐渐演变成普通用户获取健康服务的全新入口时, 有的人认为它便利且迅速, 而有的人对其结果却半信半疑。与此同时, 盲目听从人工智能医疗建议进而导致病情延误的事件偶尔也会出现。

那么，AI看病到底能不能信？它的能力和边界到底在哪？

为弄明白这个问题, 近来, 上海市长征医院皮肤科开展了患者调研, 针对“AI拍皮肤”功能, 并且邀请知名测评博主前往长征医院皮肤科门诊蹲点, 共同全方位、零滤镜还原在真实就医场景中AI的表现到底怎样。

用AI看皮肤小毛病，到底准不准

于门诊现场, 测试团队随机挑选出20名实际上在就诊的患者, 开展一对一的实地对照测试, 并且, 长征医院皮肤科收集起100名门诊患者的有效问卷。

据知悉, 这二十个真实病例被严谨划分成两种类别, 第一种类别是十例源自普通门诊的常见皮肤病患者, 其寓意着大众平常最为频发的轻症, 第二种类别是十例源自专家门诊的复杂疑难皮肤病患者。

面对一个个鲜活的真实病例，AI给出的答卷十分耐人寻味。

在对10例普通门诊常见病例进行比对时, 蚂蚁阿福展现出了相当不错的识别能力, 其基本判断准确率达到了100%。然而, 对于少部分疑难杂症, 蚂蚁阿福仅能给出一个大概的病理方向, 还需要进一步进行细分。

打个比方, 当面对一块呈现泛红状态的皮损之时, AI能够判断出患者患有皮炎, 然而却没办法依据一两张照片, 精确判定这究竟是接触性皮炎还是脂溢性皮炎。这就表明了, 在看病过程的“最后一公里”之处, 仍旧需要线下医生借助当面问诊来进行进一步的确认。

然而, 假设把评判的标准放宽至普罗大众的日常生活里, AI 的表现依旧能够称得上可圈可点。依据全院皮肤科门诊所收集的问卷数据表明, 在回归到普通皮肤问题的场景之时, AI 的初步诊断和最终线下医生面诊给出的建议的基本一致率达到了 91%。

AI+医生协作：给健康加一道“人工保险”

这份实测报告摆在面前, 长征医院皮肤科那位张超副主任给出了评价, 这评价客观且专业。他觉得, 对于皮肤科专科常见病症, 蚂蚁阿福AI的识别能力比普通全科医生在这方面的能力更强了。

纵然于疑难杂症方面遭遇了阻碍, 然而这并不能表明AI全然没有作用, 恰恰相异, 这证实了AI能够化作一名出色的疾病初步筛查助手。针对此情形, 在6月16日, 蚂蚁阿福对“拍皮肤”产品能力进行升级, 推出了“医生把关”的全新功能, 这还是国内头一个尝试“AI + 医生”协同模式的AI应用。

具体而言, 往后要是碰到皮肤方面的问题的时候, 用户只需去打开那个蚂蚁阿福App, 接着点击“拍皮肤”这个选项, 随后再点击“去拍照”这种操作, 将其对准患病的部位进行拍照或者去上传照片, 如此一来蚂蚁阿福就会紧接着给出详尽的病情分析以及初步的处理方面的建议。

需要重点留意的是, 当AI完成解答之后, 用户能够依据系统给出的提示, 通过一键操作来邀请三甲医院的医生, 使其在在线的模式下对AI作出的回答展开二次审核把关。这样一道 “人工保险”, 自根源之处消除了用户对于AI健康问答所抱有的担忧。

AI解读后，可邀请医生确认

有很多人, 在这个技术急速发展的时代下, 担忧AI具有取代医生的可能性。同时, 也存在另一部分人, 鉴于AI所存在的局限性, 从而对它的价值予以否定。然而令人注意的是在长征医院皮肤科所展开的调研结果当中, 我们能够明确获知的是, AI从不是医生的替代物, 它实则是医生的得力助手。这次所推行的新模式, 也就是“AI + 医生把关”, 也促使健康AI专业领域步入了一个全新的阶段, 即“人机协同看病”的阶段。

你平时会用AI自查身体小毛病吗？欢迎在评论区分享你的经历。

猜你喜欢