人類醫(yī)生與智能醫(yī)生，哪一個(gè)會(huì)勝出呢？
2016-10-28 18:15
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來源：康健新視野
責(zé)任編輯：謝嘉
[導(dǎo)讀] 很多時(shí)候我們生病了或者覺得自己不太舒服的時(shí)候，第一個(gè)選擇是上網(wǎng)搜一搜相關(guān)的癥狀，甚至于即使我們?nèi)チ酸t(yī)院，檢查好了，也拿到了治療藥物或者方案，還是會(huì)上網(wǎng)搜一下關(guān)于相關(guān)疾病的資料，因?yàn)獒t(yī)生沒有時(shí)間和你詳細(xì)的解釋前因后果。
很多時(shí)候我們生病了或者覺得自己不太舒服的時(shí)候，第一個(gè)選擇是上網(wǎng)搜一搜相關(guān)的癥狀，甚至于即使我們?nèi)チ酸t(yī)院，檢查好了，也拿到了治療藥物或者方案，還是會(huì)上網(wǎng)搜一下關(guān)于相關(guān)疾病的資料，因?yàn)獒t(yī)生沒有時(shí)間和你詳細(xì)的解釋前因后果。
很多科技公司與醫(yī)療機(jī)構(gòu)都推出了可以輸入癥狀做出簡單疾病相關(guān)咨詢和診斷的APP,例如大名鼎鼎的谷歌醫(yī)生，以及專業(yè)的Mayo Clinic.事實(shí)往往如此，盡管醫(yī)生有著不可替代的診斷治療需要，但是網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展和日益專業(yè)的資訊共享使得我們對(duì)于想要了解的相關(guān)醫(yī)療信息有了更多的渠道。
事實(shí)上，在美國至少有1/3的人會(huì)使用APP來檢查應(yīng)對(duì)日?；蛘咄话l(fā)的癥狀，包括胸部疼痛在內(nèi)。
當(dāng)時(shí)間對(duì)我們來說也是一筆花費(fèi)的時(shí)候，很多人傾向于將這種通過癥狀來檢查自身疾病的方式，并把這種方式列為分類和診斷工具的一種。它快速、簡便而且可以在緊要關(guān)頭提供幫助。
但是，據(jù)最近的一項(xiàng)研究表明，醫(yī)生在精確診斷方面還是比現(xiàn)有的癥狀檢查APP要高效的。
研究最近發(fā)表在《 JAMA Internal Medicine》上。
配備醫(yī)療應(yīng)用程序的智能手機(jī)包括癥狀檢查和Fitbit同步健康數(shù)據(jù)（美聯(lián)社）。
當(dāng)醫(yī)生們通過對(duì)患者的病史以及癥狀進(jìn)行研究給出診斷的時(shí)候，與癥狀檢查相比較，醫(yī)生得出正確診斷的概率為72%,而在APP中這一數(shù)據(jù)為34%.
在84%的情況里，醫(yī)生能夠從前三個(gè)首選中給出正確的診斷，而癥狀檢查APP中這一數(shù)據(jù)為51%.
研究對(duì)網(wǎng)上眾多來源的APP進(jìn)行了評(píng)估，在其中選擇了超過23個(gè)，其中包括 WebMD、iTriage、Sharecare的 AskMD 以及我們熟知的Mayo Clinic.
很多公司將人工智能擴(kuò)展到了醫(yī)療領(lǐng)域范疇，通過各種基于計(jì)算機(jī)算法的人工智能支撐各種APP服務(wù)于廣大健康人群和患者，谷歌智能和IBM沃森都在醫(yī)療領(lǐng)域深入學(xué)習(xí)中努力前行。APP提供的建議雖然現(xiàn)在依然幫助有限，但是機(jī)器學(xué)習(xí)所能涵蓋和承載的資訊和歷史記錄還是人類大腦所難以比擬的。
現(xiàn)在，在癥狀檢查APP中使用的這些計(jì)算機(jī)算法給出的建議，對(duì)于專業(yè)醫(yī)療人士來說是一個(gè)很有效的幫助，可以擴(kuò)大他們?cè)\斷時(shí)考量的范圍，但是，如果說智能醫(yī)生想取代人類醫(yī)生，無疑還有很長的路要走。
我們期待在未來智能醫(yī)生可以為人類醫(yī)生的工作提供更多幫助，相輔相成，共同為人類的健康服務(wù)。
參考文獻(xiàn)：
[1] Your Doctor Vs. Dr. Google: And The Winner Is…
很多科技公司與醫(yī)療機(jī)構(gòu)都推出了可以輸入癥狀做出簡單疾病相關(guān)咨詢和診斷的APP,例如大名鼎鼎的谷歌醫(yī)生，以及專業(yè)的Mayo Clinic.事實(shí)往往如此，盡管醫(yī)生有著不可替代的診斷治療需要，但是網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展和日益專業(yè)的資訊共享使得我們對(duì)于想要了解的相關(guān)醫(yī)療信息有了更多的渠道。
事實(shí)上，在美國至少有1/3的人會(huì)使用APP來檢查應(yīng)對(duì)日?；蛘咄话l(fā)的癥狀，包括胸部疼痛在內(nèi)。
當(dāng)時(shí)間對(duì)我們來說也是一筆花費(fèi)的時(shí)候，很多人傾向于將這種通過癥狀來檢查自身疾病的方式，并把這種方式列為分類和診斷工具的一種。它快速、簡便而且可以在緊要關(guān)頭提供幫助。
但是，據(jù)最近的一項(xiàng)研究表明，醫(yī)生在精確診斷方面還是比現(xiàn)有的癥狀檢查APP要高效的。
研究最近發(fā)表在《 JAMA Internal Medicine》上。
當(dāng)醫(yī)生們通過對(duì)患者的病史以及癥狀進(jìn)行研究給出診斷的時(shí)候，與癥狀檢查相比較，醫(yī)生得出正確診斷的概率為72%,而在APP中這一數(shù)據(jù)為34%.
在84%的情況里，醫(yī)生能夠從前三個(gè)首選中給出正確的診斷，而癥狀檢查APP中這一數(shù)據(jù)為51%.
研究對(duì)網(wǎng)上眾多來源的APP進(jìn)行了評(píng)估，在其中選擇了超過23個(gè)，其中包括 WebMD、iTriage、Sharecare的 AskMD 以及我們熟知的Mayo Clinic.
很多公司將人工智能擴(kuò)展到了醫(yī)療領(lǐng)域范疇，通過各種基于計(jì)算機(jī)算法的人工智能支撐各種APP服務(wù)于廣大健康人群和患者，谷歌智能和IBM沃森都在醫(yī)療領(lǐng)域深入學(xué)習(xí)中努力前行。APP提供的建議雖然現(xiàn)在依然幫助有限，但是機(jī)器學(xué)習(xí)所能涵蓋和承載的資訊和歷史記錄還是人類大腦所難以比擬的。
現(xiàn)在，在癥狀檢查APP中使用的這些計(jì)算機(jī)算法給出的建議，對(duì)于專業(yè)醫(yī)療人士來說是一個(gè)很有效的幫助，可以擴(kuò)大他們?cè)\斷時(shí)考量的范圍，但是，如果說智能醫(yī)生想取代人類醫(yī)生，無疑還有很長的路要走。
我們期待在未來智能醫(yī)生可以為人類醫(yī)生的工作提供更多幫助，相輔相成，共同為人類的健康服務(wù)。
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