乐鱼机器学习如何解决看病难？Jeff Dean详述机器学习在医疗领域的应用

一位 49 岁的病人留意到肩膀上起了皮疹，由于不感觉痛苦悲伤，以是也没有追求医治。

作者： 年夜康健派编纂来历： 亿欧2019-04-29 14:26:35

先来看两个场景：

场景 1：

一位 49 岁的病人留意到肩膀上起了皮疹，由于不感觉痛苦悲伤，以是也没有追求医治。几个月以后，他的老婆让他去看大夫，大夫诊断出他得了脂溢性角化症。厥后，当该患者于做肠镜筛查时，护士留意到他的肩膀上有玄色雀斑，因而提议他去查抄一下。又过了一个月，这位患者去看皮肤科大夫，大夫从病变之处取了一些活检样本。成果显示这是一种非癌性色素沉淀病变。大夫照旧很担忧，提议二次检测活检样本，终极诊断出了侵袭性玄色素瘤。以后，肿瘤科大夫用全身化疗的要领医治这位患者。一名大夫伴侣问病报酬甚么不接管免疫医治。

场景 2：

一位 49 岁的病人用手机 app 拍了一张肩膀上皮疹的照片，app 提议他当即预定皮肤科大夫。他的安全公司主动核准间接转诊，app 帮他于两天内预定了四周一位经验富厚的皮肤科大夫，该预定以及患者的小我私家行程主动交织查对过了。皮肤科大夫对于病变处举行了活检，病理学家于计较机辅助下诊断出 Ⅰ 期玄色素瘤，然后皮肤科大夫举行了摘除了手术。

对于比场景 1 以及场景 2，咱们可以发明，于一样的一个病例中，场景 2 的医疗流程实现了如下优化：1）患者可以间接用手机拍摄病变照片，由 app 举行低级诊断，体系可以按照 app 提供的提议合理分配医疗资源；2）皮肤科大夫以及病理学家实现了有用的协作，相称在让一名平凡病人也获得了专家会诊，提高了诊断以及医治要领的正确性。这就是 Jeff Dean 等报酬咱们描绘的呆板进修于医疗范畴的运用蓝图。

假如重症监护职员或者社区医疗职员每一做出一个医疗决议，马上就会有相干范畴的专家构成的团队对于这条决议举行审查，判定这条决议是否准确并对于其举行引导，那会是甚么样呢？最新诊断出没有并发症的高血压患者将会接管现有最有用也最对于症的医治，而不是诊断者最认识的医治要领。如许可以很年夜水平上消弭用药过多以及处方过错的问题。患有神秘且稀有疾病的患者可以间接由相干范畴的知名专家会诊。

如许的体系好像离咱们很远。由于没有充足的专家可以共同如许的体系。就算有，对于专家们来讲，不只要花很永劫间相识患者的病史，并且与隐衷相干的问题可能也会成为拦阻。但这就是用在医疗范畴的呆板进修的远景 险些所有临床大夫所做的诊断决议和数十亿患者的诊断成果构成的聪明结晶应该为每一一名患者的医疗照顾护士提供引导。也就是说，应该按照患者所有已经知的及时信息以及团体经验患上出个性化的诊断、治理决议计划和医治方案。

这类框架夸大呆板进修不只是像新药或者者新的医疗器械如许全新的东西，而是一种根蒂根基技能，这类技能可以高效处置惩罚凌驾人类年夜脑负荷的数据。这类伟大的信息存储触及到重大的临床数据库，以至单个患者的数据。

50 年前的一篇专题文章指出，计较将「强化，于有些环境下可以很年夜水平上代替大夫的聪明」。但到 2019 年头，由呆板进修驱动的医疗保健险些尚未取患上甚么进展。咱们于此再也不赘述以前报导过的有数经由过程测试的观点验证模子（回首性数据），而是要说一些医疗康健范畴的焦点布局变迁及范式改变，这对于在实现呆板进修于医疗范畴的远景来讲是必须的。

呆板进修注释

传统上讲，软件项目师经由过程清楚的计较机代码情势提取常识，从而引导计较机怎样处置惩罚数据并做出准确的决议计划。例如，假如病人血压升高，并且没有接管抗高血压药物的医治，那准确编程的计较机可以提出医治提议。这种基在法则的体系具备逻辑性以及可注释性，但正如 1987 年的一篇文章中所说，医疗范畴「太甚广泛也太甚繁杂，是以难以（假如可能的话）于法则中捕捉相干信息」。

传统要领以及呆板进修之间的要害区分于在，于呆板进修中，模子是从样本中进修而不是按法则编程的。对于在给定使命，样本给定输入（特性）以及输出（标签）。例如，将病理学家读取的数字化切片转换为特性（切片像素）以及标签（上面的信息注解切片是否包罗唆使癌变的证据）。用算法从不雅测值中进修，然后计较机����APP决议怎样从特性映照到标签，从而创立泛化模子，如许就能够于不曾见过的输入上准确履行新使命（例如，从未被人读取过的病理学切片）。图 1 总结了这一历程，这就是所谓的有监视的呆板进修。另有其他情势的呆板进修。表 1 列出了用在临床的案例，这些模子的输入输出映照基本上都是基在偕行评审研究或者现无机器进修的扩大。

呆板进修的观点性概述

于现实运用中，猜测正确性至关主要，模子于数百万特性以及样例中找出统计模式的威力绝对于可以跨越人类的体现。但这些模式纷歧定顺应基本的生物学鉴定体式格局，也纷歧定能辨认撑持新疗法的开发历程中可修改的伤害要素。

呆板进修模子以及传统的统计模子之间并不是泾渭分明，近来有一篇文章总结了这二者之间的瓜葛。但繁杂的新型呆板进修模子（好比「深度进修」（一种哄骗人工神经收集的呆板进修算法，它可以进修到特性以及标签之间极为繁杂的瓜葛，于诸如图象分类等使命上的体现已经经逾越了人类））很合适进修现代临床病例中孕育发生的繁杂、异构数据（好比大夫写的医疗记载、医学图象、来自传感器的持续监控数据和基因组数据），从而做出医学相干的猜测。表 2 提供了简朴以及繁杂的呆板进修模子别离合用在甚么样的环境。

要害问题

表 2：决议要用哪一种模子时要问的要害问题。

人类进修以及呆板进修之间的要害区分于在人类可以从少许数据中获得普适且繁杂的瓜葛。例如，小孩不消看太多样本就能区别猎豹以及猫。于进修不异使命的环境下，以及人比拟呆板需要更多的样本，并且呆板不具有知识。但从另外一个角度上讲，呆板可以从年夜量数据中进修。用数万万患者存储于 EHR（Electronic Health Records，电子康健记载）中的数据来练习呆板进修模子是彻底可行的，这些数千亿的数据点彻底没有任何重点，而人类大夫于整个职业生活生计中都很难接诊数万名患者。

呆板进修对于临床大夫的事情有何帮忙

预后

呆板进修模子可以进修患者的康健轨迹模式。它可以获得凌驾大夫个别经验的信息，帮忙大夫以专家程度猜测出将来可能发生的事务。例如，患者重返事情岗亭的几率有多年夜？疾发病展的速率会有多快？不异类型的猜测可以于浩繁患者中靠得住地辨认出将呈现高危环境或者可能频仍需要医疗照顾护士的患者，这些信息可以作为附加信息帮忙大夫。

年夜型综合卫生体系已经经于用简朴的呆板进修模子了，它可以主动辨认可能需要转移到重症监护室的住院患者，回溯性研究注解，可以用 EHR 以及医学图象中的原始数据成立更繁杂也更正确的预后模子。

构建呆板进修体系需要用患者的纵向整合数据举行练习。只要当练习模子的数据集中包罗成果时，模子才气进修到患者的环境。但数据此刻都是自力存储于 EHR 体系、医学影像存档以及交互体系、付款人、PBM（Pharmacy Benefits Managers，药品福利治理）以至患者手机上的运用中的。天然的解决方案是将数据体系交到患者本身手中，这也是咱们持久以来始终提倡的解决方案，此刻这一设法也已经经经由过程倏地接纳患者节制的运用步伐编程接口患上以实现。

像 FHIR（Fast Healthcare Interoperability Resources，倏地医疗互操作性资源）如许将数据转化为同一格局可以更有用地聚合数据。患者可以决议哪些人可以用他们的数据来构建或者运转模子。只管有人担忧技能的互操作性没法解决 EHR 数据中遍及存于的语义尺度化问题，但 HTML（Hypertext Markup Language，超文本标志言语）可以索引 Web 数据，还可以用于搜刮引擎上。

诊断

每一一名患者都是并世无双的，但最佳的大夫可以于一般规模内确定患者独有的幽微旌旗灯号或者异样值。可以用呆板进修检测出的统计模式帮忙大夫辨认诊断不到的病症吗？

医学研究所的结论是，险些每一一名患者于他（她）的平生中城市碰到一次误诊，而准确的诊断是接纳适合医治要领的根蒂根基。这个问题不止于一些稀有的病症中会呈现。于成长中国度，即便有足够的医治手腕、查抄时间以及培训充实的医护职员，也没法查抄出急性胸痛、肺结核、痢疾和临盆时期的并发症。

通例医疗照顾护士时期网络到的数据注解，可以于临床诊断顶用呆板进修来判定可能的诊断，如许可以提高对于之后可能呈现的环境的熟悉。但如许的要领有局限性。陌生的临床大夫可能没法准确提取模子必须的信息，于是没法让模子变患上成心义。模子获得的成果可能成立于姑且或者过错的诊断之上，可能成立于不克不及证实是病症的不良反映前提之上（从而形成过分诊断），可能受计费的影响，或者者可能底子没有记载。但模子会按照这些及时网络的数据给大夫提出提议，这些提议于误诊率很高以及临床大夫不确定的环境中是颇有用的。于临床上准确的诊断以及 EHR 中或者报销索赔中的记载的纷歧致象征着临床大夫应该从一最先就介入到孕育发生数据的历程中来，这些数据会作为通例照顾护士的一部门，并且以后还会用在主动诊断历程。

练习乐成的模子可以回溯辨认各类图象类型的异样（表 1）。但将呆板进修模子作为临床大夫通例事情一部门的回溯实验的数目很是有限。

医治

于数万名大夫要医治数万万患者的年夜型医疗体系中，患者于何时为何就医和环境相似的患者应该怎样医治都是有差异的。模子是否可以对于这些差异举行分类，从而帮忙大夫确定首选医治路子？

一个比力简朴的运用是比力定点照护（point of care）的处方以及模子获得的处方，可以将差异标志出来后再次核查（例如，其他临床大夫偏向在使用可以反应新要领的替换疗法）。基在汗青数据练习的模子只能进修大夫的处方习气，但这其实不必然是抱负做法。为明晰解疗效最佳的药物以及医治要领，需要精心网络数据并评估因果效应，而呆板进修模子则纷歧定能（有时辰也不克不及用给定的数据集）辨认这些效应。

按照不雅察数据比力疗效研究以及实用性试验的传统要领也提供了主要观念。但近期使用呆板进修要领的实验注解，以及专家一路天生人工筛查过的数据集、更新模子以纳入新揭晓的数据、按照差别范畴的处方举行调解和从 EHR 中主动提取相干变量都是很年夜的应战。

还可以用呆板进修主动选择患者，按照临床记载，这些患者可能合适举行随机比照实验；或者者可以用呆板进修主动辨认可能用初期研究或者新疗法治愈的高危害患者或者亚群。这些东西促使医疗康健体系研究每一一种临床环境，可以于降低成本以及治理用度的同时举行更严酷的研究。

临床事情流程

EHR 的引入提高了数据的可用性。但这些体系也因用度太高、治理文档的复选框过量、用户界面不敷敌对、输入数据破费的时间太长和孕育发生新的医疗过错等让临床大夫们灰头土脸。

也能够将呆板进修技能用于其他消费产物中以提高临床大夫们的效率。驱动搜刮引擎的呆板进修可以于无需临床大夫屡次点击的环境下找出患者数据的相干信息。用呆板进修技能（如猜测类型、语音听写以及主动择要等）可以年夜年夜革新表格以及文本数据的输入。按照患者表格中的信息主动授权付出的模子可以代替提早授权。使用这些东西不单单只是为了利便大夫。无障碍地查看以及输入临床上的有用数据对于捕捉以及记载医疗康健数据来讲至关主要，这反过来也能够于呆板进修的辅助下为每一一名患者提供最佳的医疗照顾护士帮忙。最主要的是，这类做法提高了效率、简化了记载，并且革新了主动化临床事情流程，如许临床大夫就能够把更多的时间花于患者身上。

于 EHR 体系以外，呆板进修技能也能够用在外科手术的及时视频阐发，可以帮忙外科大夫防止于要害布局剖解时呈现问题或者者患者身体成心料以外的转变，以至可以处置惩罚更平凡的使命 好比正确计较手术海绵的数目。查抄清单（checklist）可以免手术过错，还可以主动监控手术历程，提妙手术的保险性。

于临床大夫的小我私家糊口中，他们可能于本身的智能手机上用到了所有这些技能的变体。只管有将这些技能运用在医学配景的观点验证的研究，但重要的障碍不是模子的开发，而是技能的根蒂根基举措措施 EHR 之上的法令、隐衷以及政策框架、卫生体系和技能供给商。

扩展临床专业常识的可用性

大夫不成能照料到所有需要医治的患者。呆板进修是否可以于不需要大夫亲自介入的环境下，扩展大夫诊治规模、提供专家级医疗评估呢？例如，方才发皮疹的患者可能只有用手机发送一张照片就能够得到诊断，从而防止挂没必要要的急诊。自己要去急诊室就医的患者可能于主动诊断体系就能得到诊断，并于适量的时辰以另外一种情势举行照顾护士。当患者确凿需要专业帮忙时，模子也能够辨认出专业最相干且处在余暇状况的大夫。一样，为了提高恬静度并降低成本，假如呆板可以长途监控病人的传感器数据，自己需要住院医治的病人就能够于家里接管照顾护士了。

世界上有一些地域，间接进修医学专业常识的渠道有限，并且很是繁杂，于是将呆板进修的远见卓识间接通报给病人变患上愈来愈主要。即即是于那些专家大夫足够的区域，这些大夫担忧他们的威力以及起劲没法实时且正确地注释那些海潮正常的数据，这些数据通常为从患者穿着的传感器或者勾当追踪装备中获得的，而且由患者本身驱动。事实上，用数百万患者的数据练习获得的呆板进修模子可以帮忙专业医护人士做出更好的决议计划。例如，护士可以负担凡是由大夫完成的医疗事情，低级照顾护士大夫则可以负担凡是由医疗专家完成的事情，而医疗专家则可以将更多的时间投入到很是需要他们专业常识的病人身上。

不触及呆板进修的挪动运用或者收集办事已经被证实可以改良药物的依靠性，还可以节制各类慢性病。但正式的回首性以及前瞻性评估要领拦阻了患者间接运用呆板进修。

重要应战

高品质数据的可用性

构建呆板进修模子的焦点应战于在拆卸具备代表性的多样化数据集。抱负做法是于使用历程中哄骗最靠近指望数据正确格局以及品质的数据来练习模子。例如，对于在筹算用期近时照顾护士中的模子而言，最佳使用 EHR 于特定环境下所用的统一数据，即便已经知这些数据不成靠或者这些数据遭到了没必要要变迁的影响。当数据集充足年夜时，现代模子可以乐成被练习，以将嘈杂输入映照到嘈杂输出。使用人工筛查数据（好比那些于临床实验中从人工病例审查获得的数据）获得的更小数据集就不太抱负，除了非但愿大夫按照原始试验规范手动提取变量。这类做法对于某些变量来讲也许可行，但对于在做出最正确猜测所必须的、EHR 中数十万的数据而言就太不成行了。

俗语说「垃圾进，垃圾出」（garbage in， garbage out），那末咱们怎样协调噪声数据集来练习模子呢？要进修年夜大都繁杂的统计模式最佳照旧有年夜数据集（哪怕是噪声数据），以便对于模子举行微和谐评估，但具备人工筛查标签的更小样例集照旧有须要的。当原始数据可能标志过错时，这类样例集可以就模子对于预期标签的猜测做出准确的评估。对于成像模子来讲，这凡是需要天生由每一张图片的多个评分器判断的「ground truth」标签（即由一名绝对于靠得住的专家指定给一个样例的诊断或者发明），但对于非成像使命来讲，假如没能得到须要的诊断测试，那可能也没法得到「ground truth」标签。

正常环境下，练习数据越多呆板进修模子体现患上越好。是以，对于在呆板进修的使用而言，一个要害的问题是于哄骗年夜且多样化数据集以提高呆板进修模子正确率的同时，需要均衡隐衷问题以及羁系要求。

从已往的掉败经验中进修

人类的所有勾当城市被预料以外的误差粉碎。呆板进修体系的构建者以及使用者需要细心思量误差怎样影响用在练习模子的数据，并采纳办法解决以及监控这些误差。

呆板进修的上风（也是劣势之一）于在模子可以辨认到人类没法找到的汗青数据模式。医疗实践的汗青数据注解，人们能获得的体系性医疗照顾护士是存于差异的，通常是弱势群体提供的医疗照顾护士较其他群体更差一些。于美国，汗青数据反应了一种付出体系，该体系会奖励使用没必要要照顾护士以及办事的人，如许可能会错过那些本该却并未获得照顾护士的病人（好比没有安全的患者）。

羁系、监视以及保险使用的专业常识

卫生体系已经经成立了可以确保将药物保险通报到患者手上的繁杂机制。呆板进修的广泛合用性也需要一样繁杂的羁系布局、法令框架和本地实践以确保体系的保险开发、使用以及羁系。此外，技能公司必需要提供可扩大的计较平台来处置惩罚年夜量数据以及模子使用的问题，但到此刻他们也不清晰本身的定位。

主要的是，使用呆板进修体系的大夫以及病人都需要理解其局限性，包孕模子其实不能泛化到特定场景。做决议计划或者阐发图象时过分依靠呆板进修模子可能会致使主动化误差，而大夫可能已经经降低其对于这些误差的小心。假如模子的可注释性不敷强，大夫可能意识不到模子给出了过错的提议，这时候尤为会呈现问题。于模子猜测中体现出置信区间可能有所帮忙，但置信区间自己也许被过错注释。是以，需要对于使用中的模子举行前瞻性的、真正的临床评估，而不仅是按照汗青数据集对于模子机能做回首性评估。

需要出格思量间接针对于患者的呆板进修运用。患者可能没法验证模子构建者所说的话是否获得高品质临床证据的证明，也没法验证模子提议的举动是否合理。

研究成果的出书与流传

构建模子的跨学科团队可能会于临床大夫不认识的场合报告请示成果。稿件凡是会于 arXiv 以及 bioRxiv 如许的预印本办事消息网上发布，很多模子的源代码则会于 GitHub 库如许之处生存。此外，很多偕行评审的计较机科学稿件也其实不会发布于传统期刊上，而会揭晓于 NeurIPS（神经信息处置惩罚体系年夜会）以及 ICML（国际呆板进修年夜会）如许的集会上。

结论

年夜量卫生保健数据的加快创立将从底子上转变医疗保健的性子。咱们坚信，医患瓜葛将成为为患者提供医疗办事的基石，而这类瓜葛会因呆板进修的辅助而变患上富厚。咱们指望于将来几年会呈现一些初期模子以及偕行评审的刊物，它们的呈现和羁系框架以及基在价值医疗的经济激励的成长，城市成为对于医疗范畴运用呆板进修连结乐不雅立场的理由。咱们指望于不远的将来，数百万临床大夫于照顾护士数十亿患者时，可以于呆板进修模子的帮忙下按照所有医学相干数据做出决议计划，从而为所有患者提供最佳的照顾护士方案。

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1周前