谷歌旗下DeepMind團隊最近發(fā)表一篇名為《乳腺癌篩查AI系統(tǒng)的國際評估》的論文，表示他們已經(jīng)在人工智能的醫(yī)學數(shù)據(jù)應用研究領域取得驚人進展。他們打造的系統(tǒng)能夠評估乳房X光片以做出乳腺癌預測，且實際表現(xiàn)似乎已經(jīng)超越人類放射科醫(yī)生。與傳統(tǒng)人工看片方法相比，這套系統(tǒng)不僅改善了癌癥誤診率，同時也顯著降低了乳腺癌病例的漏診可能性。

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▲ DeepMind技術有限公司首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人Demis Hassabis在2016年11月15日（星期二）英國倫敦的谷歌Kings Cross辦公室發(fā)表講話。

DeepMind項目的患者數(shù)據(jù)來自英國與美國。在研究當中，六名人類放射科醫(yī)生與基于計算機的AI方案共同對乳房X光片進行評估。DeepMind團隊強調(diào)稱，這套方案的目標在于讓人工智能成為人類放射科醫(yī)生的好幫手，而非將其徹底取代。這確實是一招妙棋，畢竟人們至少很難接受完全由計算機進行診斷——埃隆·馬斯克的大腦芯片植入計劃也面臨著類似的困境。

為了將這項技術真正推向市場，DeepMind可能首先需要爭取監(jiān)管部門的支持，將其認定為醫(yī)療設備，而后再獲取CE認證標識?？吹竭@里，很多朋友可能要問：為什么要搞得這么麻煩？這套AI系統(tǒng)在本質(zhì)上，不就是一種看圖軟件嗎？事實上，乳腺癌篩查工具甚至是相關輔助工具，都會受到嚴格的監(jiān)管。因為一旦發(fā)生誤診，病人可能會接受有創(chuàng)手術；如果出現(xiàn)漏診，病人則可能錯失接受治療的最佳時機。

在歐洲，醫(yī)療設備的安全與質(zhì)量標準相當嚴格，要求制造商進行大量臨床試驗，并對項目當中的設計、開發(fā)、配送甚至是安裝流程進行全面質(zhì)量控制。此外，內(nèi)部與外部審計也必不可少，包括由外部審計師進行極為嚴苛的風險管理評估。

目前的問題在于，以往傳統(tǒng)設備可以參考“同類產(chǎn)品”以證明自身的運行可靠性，但每套AI系統(tǒng)在一定程度上都可謂獨一無二，因此只能從零開始接受全面驗證。

谷歌當然不是唯一一家打算利用AI系統(tǒng)進軍醫(yī)療保健市場的企業(yè)。在此之前，IBM就一直在努力通過Watson解決直接醫(yī)學診斷問題，不雖然帶來了不少令人振奮的個別成果與產(chǎn)出，但醫(yī)學研究界目前普遍認為Watson演示中的“水分”過多，無法在日常臨床應用中發(fā)揮同等作用。此外，也有不少學生以及業(yè)余愛好者從事醫(yī)學數(shù)據(jù)AI應用方向的研究。但總體而言，將醫(yī)療類AI推向市場往往需要付出高昂的成本與努力，因此目前絕大部分相關工作仍局限于學術范疇之內(nèi)。

除此之外，在將這一乳腺癌篩查技術推向市場的過程中，DeepMind還面對著另一項巨大挑戰(zhàn)——這類自主醫(yī)療篩查系統(tǒng)可能被惡意人士所欺詐，并在誤導之下做出錯誤判斷。

哈佛醫(yī)學院與麻省理工學院的一支聯(lián)合團隊發(fā)布了一篇振聾發(fā)聵的論文，這篇題為《針對醫(yī)療用深度學習系統(tǒng)的專業(yè)攻擊》的文章提出多種可欺騙此類AI診斷系統(tǒng)的方法。研究人員們發(fā)現(xiàn)，即使不清楚AI系統(tǒng)的內(nèi)部細節(jié)，惡意一方仍然能夠成功欺騙目標系統(tǒng)。到目前為止，這種愚弄AI系統(tǒng)的能力可能正是迫使我們拒絕全面推廣相關方案的主要原因。

我們在無人駕駛汽車領域也發(fā)現(xiàn)了類似的趨勢，該技術最初承諾的是完全自動駕駛功能，但現(xiàn)實情況卻只能帶來自動跟車以及停車輔助系統(tǒng)等非常有限的自動化技術。而對于這些至關重要的應用領域當中，目前，我們還找不到快速擺脫困境的理想辦法。

說了這么多，之前強調(diào)的還主要是監(jiān)管與技術層面的挑戰(zhàn)。但將這樣一套系統(tǒng)真正推向市場，其他挑戰(zhàn)同樣所在多有。在單一付款人系統(tǒng)當中，醫(yī)生沒有向企業(yè)付款的積極性，因此企業(yè)一方只能將技術產(chǎn)品出售給政府機構，這就會極大延長產(chǎn)品的消化周期。除了報銷難題之外，某些特定國家/地區(qū)還擁有自己的管理要求，例如數(shù)據(jù)隱私。本文開頭探討的是一種極具前景的概念驗證型AI系統(tǒng)，主要用于改善乳腺癌的診斷效果；但除了ISO認證與CE認證之外，這套系統(tǒng)甚至還沒有開始臨床試驗以及FDA審批流程。