百度医疗大脑Melody如何实现人工智能疾病诊断？

2016年，科技巨头打响了关于人工智能市场的争夺战。苹果、谷歌、微软、亚马逊、Facebook、IBM等科技巨头都在该领域投入了大量的资源，无论是通过外部收购还是内部组建的方式，科技巨头们纷纷建立了庞大的人工智能团队，百度也不例外。在人工智能领域，百度已经组建了一支1000人的团队，并且将人工智能作为企业发展的首要任务。正是依靠在人工智能领域的投入和进展，百度位居《MIT科技评论》杂志「2016年全球最聪明的50家公司」排行榜的第二名。

这一战火延续到了医疗健康领域。2016年，谷歌旗下的生命科学公司Verily动作频频，先是与GSK合作致力改变慢性病管理，后是宣布与赛诺菲合作智能联击糖尿病。8月，IBM 旗下的Watson for Oncology正式进入中国，与20余家医院建立合作关系。2015年推出移动医疗应用「百度医生」后，今年10月11日，百度发布了人工智能在医疗领域内的最新成果--百度医疗大脑Melody。

百度医疗大脑Melody，是一个基于人工智能和自然语言处理技术的聊天机器人应用。百度称，Melody将联合百度医生收集、汇总、分类、整理病人的症状描述，提醒医生更多治疗的可能性，辅助基层医生完成问诊。

在美国，大约有三分之一的成年人会利用互联网查询他们疾病的症状，这一现象在中国也同样普遍。Melody就是被设计为填补「用户在家感觉不舒服，拿起手机百度一下」的应用场景。当你向Melody提出一个有关健康的问题，Melody会实时答复你，并向你提出进一步有关症状的问题，并将获得的反馈数据与百度医疗数据库中的信息进行对比，由此提供可以让医生参考的诊断结果。

现代医疗面临最大的问题，仍然是医疗资源极度缺乏。伴随全球人口不断增长以及人口老龄化的加剧，这一问题将会更加严重。据世界卫生组织预测，在未来20年内，全球将会出现1300万医护人员的缺口。「除了利用人工智能外，我不知道还有别的方法可以解决这个问题」，百度首席科学家吴恩达说，「我们正在目睹人工智能成为医疗领域主流之一，而这一趋势才刚刚开始。」

很大程度上，人工智能能否成功取决于数据，规模和质量缺一不可。据CNNIC 2016年6月报告显示，中国互联网用户已超过7亿，手机网民规模达6.56亿，中国是名副其实的全球最大的智能手机市场。庞大的用户体量为百度医疗大脑Melody提供了先天的数据优势。据百度称，Melody将从公共渠道和私人渠道来获取数据，包括医疗教科书、医疗网站（医疗网站已经沉淀了海量的医生和患者之间的对话数据以及搜索查询数据）、医生提供的搜索查询数据等。这些健康数据都将用于Melody的深度学习。「这就是Melody的核心」，吴恩达说。

在未来Melody将会与患者和医生进行更为复杂的对话，并获得更多的信息。Melody将知道如何向患者提出更好的问题以及推荐更准确的诊断。

作为辅助诊断工具，Melody并不打算直接向患者提供诊断。事实上，Melody离取代人类医生进行独立诊断还有很长一段路要走，吴恩达说。「目前，鉴于全球医疗人员的短缺，我们的工作重点应该是辅助诊断。」他认为，伴随着人工智能的快速发展以及健康数据的累积，人工智能重塑健康领域的关键时刻已经来临。

目前，Melody只打算用于中国市场，并没有登陆西方国家、推出英文版本的计划。这主要因为Melody的学习能力严重依赖于基于中文的自然语言处理，而百度目前没有足够的数据来推出英文版的应用。此外，考虑到Melody依赖百度医生APP进行医生和患者之间交流，百度想要让Melody走出国门首先要让百度医生落地西方国家。

疾病诊断的准确率上，人类医生领先人工智能

不光是百度医疗大脑Melody，世界范围内关于症状诊断的应用越来越多。那么人类医生诊断和机器诊断的准确率到底是谁更高呢？为了解决这一问题，哈佛大学、布里格姆妇女医院、人类诊断项目的研究者们让人类医生和症状诊断类应用展开了一场针尖对麦芒的对决，结果显示：在疾病诊断上，人类医生诊断的准确率更高。这一研究发表在JAMA Internal Medicine期刊上【2】。

本次研究，研究者让234名人类医生和23款症状诊断APP进行比试。234名人类医生中，内科医生占大多数，但是也有家庭医生和儿科医生，一半的医生拥有美国居住权或者获得过奖学金。研究者从人类诊断项目（The Human Diagnosis Project）的网站Human Dx选取了45例临床场景，覆盖了高危病、普通危急疾病、低危急疾病，并包含19个罕见病例。提供的信息包括患者的病史，但不包括体检和其他检测的结果。

结果显示，人类医生在疾病诊断确率上要高于计算机，首次检测中人类医生的准确率为84%，症状诊断类APP的准确率为51%。在比较严重疾病的诊断上，人类比APP更加可靠，在高危病的临床场景中，医生的准确率为79%，而症状诊断类APP准确率为24%。在不太严重的病情上，两者的差距较小，医生诊断的准确率为65%，APP诊断的准确率为41%。

研究者认为，症状诊断类应用的误诊不全部是因为算法造成的。现实世界中，人类医生也经常出现误诊，在本次研究中，人类医生的误诊率为15%。另外需要注意的是，人工智能的疾病诊断工具并不仅限于本次研究使用的APP。研究者也承认：「也许别的人工智能疾病诊断工具会有更好的表现。」

研究者认为，与其让人类和机器势不两立，不如让人类医生和人工智能通力合作来提高诊断的准确率。现阶段，人工智能仍然是以「增强智能」的方式出现，人类诊断和机器诊断相结合会把诊断准确率带到前所未有的高度。

「本次的研究是为了对比了人类和机器诊断的准确率，未来我们将测试人工智能将在多大程度提高了人类诊断的准确率。」研究者总结说。

虽然本次人工智能没能打败人类，首次诊断的准确率为51%。但是2015年英国医学杂志（British Medical Journal）进行相似的研究中机器诊断准确率仅为34%。从这个角度来说，机器诊断的准确率可谓是有了相当大的进步。

未来，人工智能将成为人类医生最得力医疗助手，它不但会帮助人类解决全球医疗资源紧缺的难题，而且会助力人类攻克癌症难关。那么，人工智能将以何种方式重塑我们的健康医疗？

参考资料

【1】http://www.theverge.com/2016/10/11/13240434/baidu-medical-chatbot-china-melody

【2】Hannah L,Semigran,David M. Levine,Shantanu Nundy.Comparison of Physician and Computer Diagnostic Accuracy.JAMA Internal Medicine[J].2016.10.10

医谷链

《百度发布“百度医疗大脑”》

来源：奇点网 图片来源：百度微信订阅号 baidu_2000   作者：李盈