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人工智能輔助心理疾病治療的挑戰與發展

2022-07-13 07:33:42李月佳
智慧健康 2022年12期
關鍵詞:人工智能

李月佳

(天津商業大學,天津 300134)

0 引言

人工智能(簡稱AI),這只是一個相對籠統的概念,其包含于大量子領域的全部術語,涉及廣泛的應用范圍。人工智能概念最早在1956年達特茅斯會議上提出,但不為公眾所熟悉。在2017年,谷歌公司研發的阿爾法狗在全世界的目光下戰勝了世界圍棋冠軍,震驚了全世界,公眾開始對人工智能技術有所關注。一般來說,人工智能可以分為兩個方面:人工智能和智能技術。目前,人工智能還沒有統一的定義,但是人工智能已經影響著人們的日常生活的方方面面[1]。由于近幾年科技領域的持續高速發展,人工智能產業已經作為各國的國家戰略,國務院總理李克強更是在發表2017年政府工作報告時指出:要加快培育壯大包括人工智能在內的新興產業,人工智能已經進入到了一個新的飛速發展的階段,人工智能正在引起經濟社會的全面進步。我國人工智能已在司法領域、電子科技領域、制造業領域、教育服務領域、金融投資領域甚至在醫療領域發揮著重要作用。全國各地AI初創企業的數量不斷增加,可見AI技術已經引起全國各個領域的重視,如表1為全國各地AI初創企業數量的分布情況,可以看出,北上廣深超一線城市的AI初創企業是最多且最受重視的。

表1 全國各地AI初創企業數量分布情況

隨著時代的不斷發展,尤其在全球新冠肺炎疫情的席卷下,社會壓力徒增,由此引發的心理疾病患者不在少數。心理疾病不同于其他生理疾病,是需要與生理疾病的治療區分開來的。隨著人們生活節奏加快,心理疾病的發病率也在逐年增加,已經成為了人們不可忽視的重點疾病。然而心理疾病的治療體系卻不完善,還在臨床的經驗中逐步發展。其中人工智能也因其特有的生機與活力受到了醫生的關注,將人工智能運用于心理疾病治療中,來輔助醫生的治療在理論上是可行的。

1 人工智能輔助醫療技術的發展現狀

近幾年,國內外加大對人工智能多領域的投資,人工智能技術的不斷成熟,科技、制造業等業界巨頭布局的深入,市場規模不斷擴大。表2為我國人工智能市場規模在2014~2018年的情況統計,據中商產業研究院統計,2014~2018年中國人工智能市場規模由51.7億元增至238.2億元,年增長率由2014年的35.8%到2018年的56.6%。由此可推測出,商業巨頭在醫療領域的投資不斷增多,交易額上升幅度大,呈現上升的趨勢,各個國家都想占領人工智能技術的領先地位。目前,人工智能技術已成為了促進醫療技術不斷升級的重要推動力。在醫療行業中,人工智能的影像識別技術可以提升醫療的準確率,在一定程度上,人工智能技術已經代替醫生解決患者的簡單疑問。

表2 中國人工智能市場規模(單位:億元)

同時,國內外的科技巨頭正在醫療人工智能領域布局。人工智能輔助醫療技術的應用領域豐富,IBM的沃森的技術水平位于世界前列,沃森在腫瘤領域已經形成成熟的產品形態,已經實現產品的落地化;谷歌公司擁有大數據檢索的核心技術,對于高級的深度算法具有一定的優勢,谷歌在腎臟、眼科疾病等細分領域發展較快。我國的BAT科技巨頭也向人工智能醫療領域進行了較大的投資和布局。百度公司在2016年成立百度醫療大腦項目。阿里研發醫療AI“Doctor You”,其正確識別肺結節的準確率已經達到百分之九十以上。騰訊公司在人工智能領域也加大投入,與國內不同醫療機構共同開展AI項目,有助于進行有針對性的治療。

2 人工智能輔助心理疾病治療所面對的問題與挑戰

2.1 相關數據的收集具有延后性和風險性

人工智能輔助心理疾病治療是基于大數據的分析、收集和整理,同時,利用大數據建模進行具體的分析與治療。近幾年,我國信息化技術快速發展,醫療行業已經積累了大量的相關數據。但心理疾病的數據較為特殊,每所醫院對每個患者的相關數據實施保密政策,導致各個醫療機構之間的數據共享出現了阻礙,同時,我國醫院的技術設備水平不一,三甲醫院的信息化水平高,數據的統計和收集完整,但許多民營醫院和二甲醫院的信息化水平還有待提高。同時,國家目前還沒有建立統一數據共享的平臺,這就導致了數據收集的延后性,許多相關技術的研究只能停留在便面,不能從根本上解決相關問題。這成為了人工智能輔助心理疾病治療所要面臨的問題之一。

人工智能輔助心理疾病治療大大提高了心理醫生的工作效率,同時利用大數據共享平臺使得病例共享,一定程度上提高了心理醫生的治療水平,案例作為電子信息更易于傳遞和保存,但所有案例是屬于患者隱私,我國出臺了《信息安全技術個人信息安全規范》,對個人數據的收集、存儲、應用和傳輸環節提出了明確具體的規定。檢驗報告、醫囑單、用藥記錄等個人因生病醫治產生的相關記錄列為個人敏感信息[2]。因此,對于數據的使用,是存在一定的風險性的,安全防范意識不可小覷。在案例共享平臺使用前,應對醫生的資質進行嚴格考核,并簽署相關的保密協議,并將其懲罰措施公之于眾。如果對于相關案例過于松懈,會導致醫患糾紛,勢必會對醫患關系產生不良的影響。同時,在平時的技術維護和升級管理中,要由專人專管,防止非法盜取或篡改系統內的信息,影響患者治療進度。

2.2 技術研發更新慢

人工智能技術是一個長期發展的過程,在研發過程中,需要不斷更新算法。現如今,我國人工智能輔助醫療的技術水平不斷提高,診斷的準確率較高,但在現實應用中還存在著技術研發中存在的多種問題。如在診斷心理疾病時,心理疾病的種類多,難以通過單一數據進行粗略判斷,所以輔助心理疾病治療的產品需不斷更新優化算法,按照醫生和患者的需求進行改進缺陷和漏洞,以進行精準的輔助治療。

2.3 缺乏人工智能與心理疾病治療的交叉型人才

現階段,人工智能行業在各個領域的迅猛發展,我國人工智能領域的人才缺口大,數量極少。我國對于心理疾病的治療研究起步晚,相關人才培養的周期長,醫療專業的學生在本科階段要接受5年的學習。同時,我國高校近幾年剛剛設立人工智能相關課程,現階段我國在進行人才培養的初期階段,交叉學科人才的相關工作未能落到實處,導致人工智能與心理疾病治療專業交叉融合的人才更加稀少。

2.4 相關法律責任規定不清晰

到目前為止,我國“人工智能+”的技術正呈井噴式發展。雖然人工智能技術能夠降低誤診率,但機器需要不斷地更新升級,也會存在一定的缺陷。與此同時,國家對于人工智能技術的相關法律法規還不完善。在利用人工智能技術輔助心理疾病治療時,很有可能會出現醫療事故。如果出現意外,責任劃分將會是需要面對的問題,是由主治醫生負責還是由生產機器的廠家負責,此類的賠償問題勢必會引起社會輿論。因此,要做到必要的風險應急預案措施,積極應對嚴峻性的挑戰,彌補當前法律制度中的滯后性。唯有如此,才能確保人工智能技術又好又快地輔助心理疾病的治療和發展。

3 人工智能輔助心理疾病治療的應用和發展

3.1 持續創新人性化的心理疾病治療模式

我國對于心理疾病的研究起步晚,重視程度不高,與國外許多國家相比差距大。心理疾病治療的專家數量少。同時,我國存在各個地區的醫療資源和醫療水平差異,導致患者只傾向于去級別高的醫院就診,對于其他級別低的醫院持不信任的態度[3]。而利用人工智能技術輔助心理疾病的治療方式,創新了人性化的治療模式,患者可根據自身情況有針對性地進行治療,有效地解決了醫療資源分配不均這一問題。同時,也可解除公眾擔心個人隱私被泄露的擔憂,因為人工智能技術和預測分析可以檢測到網絡攻擊,預測其模式,并更快地擊敗它,人工智能將在每次攻擊中變得越來越好。

3.2 合理利用大數據,降低誤診率和提升治療效率

大數據是人工智能技術使用的前提,提高對數據的重視程度是人工智能輔助醫療發展的重要趨勢。同時,利用大數據和人工智能技術大幅度的提高了診斷和治療心理疾病的效率。由于心理疾病的個體差異性較大,很難對某類病癥有一個準確性的把握。利用大數據可以做到一個互聯共通的信息網,有助于醫療水平的快速提高。在沒有人工智能技術之前,醫療診斷和治療只能依靠醫療工作者。與人類相比,計算機具有強大的運算能力,計算結果準確,誤差小。隨著我國醫療技術的不斷提高,誤診率已經大幅降低,但依舊存在[4]。需做好醫療大數據共 享的頂層設計,規范數據標準,破除數據共享的阻礙,在保證數據安全的前提下發掘醫療大數據的價值。針對訓練數據需求量大、標注耗時長、成本高可加強弱監督學習、無監督學習等研究[5]。心理疾病的種類多,我國對于心理疾病的研究時間短,經驗不足,也會造成一定數量的誤診。但利用人工智能技術,每名患者都可擁有電子診療檔案,可以利用大數據進行實時監控和分析,從而判斷疾病的發展程度,降低誤診率并提高治療的效率,減輕患者的心理負擔和經濟負擔。

3.3 培養復合型人才

人工智能技術在各個領域的高速發展,導致對于人才的需求標準不斷提高。針對人工智能多領域的發展,應著重培養復合型人才且緊跟時代發展,豐富其交叉學科的知識,及時更新人工智能和心理疾病治療的相關知識。在培養復合型人才時,國家教育部門要加大教育基金投入[6-7]。一方面加大培養復合型人才的力度,如高校增設人工智能相關課程,進行必要性的知識儲備。另一方面相關管理部門加強人才儲備,同時注重培養其應用人工智能的能力,不斷引進相關人才。

3.4 提高醫療資源利用率

我國人均擁有醫生數僅為0.0021人。我國醫療資源分配不均,發展不均衡,優秀的醫療力量都集中在經濟發達地區,如:東部沿海地區。對于心理疾病,我國起步晚,重視程度不高,專業人士會在長時間內短缺,經濟發達地區的公眾生活壓力大,對于心理狀況較為重視,但對于經濟欠發達地區的重視程度低,只有自我感覺異常時才會投醫問藥。將人工智能技術用于輔助心理疾病治療,利用人工智能相關系統和其專業的醫療水平為患者提供個性化的服務,協助醫生開展診療工作[8]。通過人工智能技術的輔助,可以提高醫療領域的服務效率,合理共享優秀醫學資源,提高了醫療資源的利用率,讓AI更好地為人類服務。

4 結論

人工智能輔助心理疾病治療是從傳統治療方式到創新模式的改變,它使得醫療行業更加精簡,但它將為醫療行業帶來巨大的機遇和挑戰。人工智能輔助心理疾病治療的市場需求較大,整個市場的發展空間很大,具有良好的發展和前景[9]。國內互聯網巨頭早已對人工智能技術輔助醫療行業蓄勢待發,該種治療方式會越來越受到重視,其市場需求會隨著技術的不斷改善而逐漸增大。在未來的發展中,我們正面對當前市場的機遇和挑戰,只有不斷滿足市場消費者的個性化需求,人工智能輔助心理疾病治療才能長期走穩定的可持續發展道路以實現可觀的社會效益。

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