未来AI将取代医生？至少在这个科室已初见端倪

15年前，彼得·马克尔林（Peter Maercklein）在一次中风发作中幸存了下来，但医生后来在其心电图中未发现任何异常。直到去年秋天的一天，一个人工智能算法读取了他的心电图，并发现其中出现的意外“涟漪”正表明其发生房颤的风险升高。

这个由妙佑医疗国际（Mayo Clinic）创建的算法发现，马克尔林患心房纤颤的概率为81.49%。几天后，马克尔林参加了一项研究，该研究的一个可穿戴的动态心电图监测器记录了他在跑步机上行走时发生的心房纤颤。

这一发现极大地改变了他的治疗过程。他先是接受了血液稀释剂治疗，最后接受了起搏器治疗。而美国每年因心脏病问题治疗太晚或根本来不及进行治疗而死亡的人达到数十万人。

现年73岁的马克尔林说：“如果没有这项研究，我可能永远不会知道自己患有心房纤颤，谁也不知道我什么时候会被诊断出来。”

人工智能是否真的比医生厉害？

图片来源：图虫创意

人工智能能否用在其他疾病上？

对一个病人来说，人工智能看起来越像一个奇迹，这个奇迹就越被所有其他病人质疑。我们不可能得出结论说人工智能挽救了马克尔林的生命，或者妙佑医疗国际的心电图算法能可靠地改善其他疾病患者的预后。

就连对人工智能前景充满信心的心脏病专家也坚信，在日常护理方面，人工智能还有很长的路要走。从直觉上看，这些信息似乎是有益的，但在治疗严重疾病的背景下，数据就像药物一样，它既可以帮助病人，也可以对病人造成伤害。一方面，它既可以有效地针对疾病，也可能引起并发症和造成不必要的护理。

耶鲁大学结果研究与评估中心（Center for Outcomes Research and Evaluation）主任、心脏病学家哈兰·克鲁姆霍尔兹（Harlan Krumholz）说:“随着我们能提供越来越精确的信息，我们面临的压力将越来越大，需要证明我们可以利用这些知识来帮助患者。我们在理解如何正确利用这一点来造福个人方面仍处于早期阶段。”

妙佑医疗国际的算法通过分析患者在正常心律下的心跳数据预测哪些患者患心房纤颤的风险最高。妙佑医疗国际医生对历史心电图数据进行的一项研究发现，该算法正确地预测了约80%被证实患有心律失常患者的心房纤颤。

通过识别出最有可能需要持续监测的人群，这可以使诊断这种间歇性、通常持续时间较短的疾病变得容易得多。即使是确诊心房纤颤的患者也不一定能从药物治疗或手术中获益，但自动筛查意味着他们更有可能知道这个疾病。

问题在于，该算法是会让护理更有针对性、更合适，还是只会导致更多护理和更高的成本。

马克尔林参加的研究的主要研究者、妙佑医疗国际电生理学家彼得·诺斯沃西（Peter Noseworthy）说：“马克尔林正是我们想要寻找的那种病人，我们一直在观察他，他有患心房纤颤的风险，但他没有症状，他在这里的检查结果也从未显示出现过心房纤颤，所以我们从来没有发现过。”

除了心房纤颤，妙佑医疗国际还开发了检测其他几种心脏疾病的算法，包括心脏泵薄弱、肺动脉高压和一种被称为肥厚性心肌病的危险疾病。

图片来源：图虫创意

人工智能对疾病诊断的局限性在哪？

据美国疾控中心的数据，预计到2030年，心房纤颤将影响约1210万美国人（约占美国总人口的1/27）。

目前，妙佑医疗国际的该算法基于自20世纪90年代起收集的700万份电子心电图追踪数据，该算法能否在其他地方部署取决于其在其他心电图机、病人和地区的泛化程度，以及医院是否有足够的计算能力、资金和专业知识。

妙佑医疗国际希望通过进一步的测试和改进，人工智能可以直接诊断出心房纤颤，而不需要监测系统的进一步确认，从而帮助医生和患者更快决策和治疗。但要做到这一步，还需要进一步追踪人工智能的影响，并持续多年监测参加随机试验的患者在被算法标记、接受药物或安慰剂治疗后的效果。

马克尔林称，决定开始使用血液稀释剂相当简单。他从20多岁开始就有高血压，还患有糖尿病。之前的中风，他也完全康复了。当确诊心房纤颤后，决定服用药物是他和他的医生最谨慎的下一步。

“他们让我服用艾乐妥（Eliquis），我对艾乐妥的耐受性相当好，所以从我作为病人的角度来看，什么都没有改变。” 马克尔林说，“你可能不会真正感觉到这是人工智能的好处。”

但人工智能对患者的不可见性意味着临床医生在使用该工具时必须进行仔细计算和考量。在决定治疗方案之前，他们必须将算法的发现与其他因素结合起来考虑，比如患者的年龄、家族病史和心房纤颤的频率。

图片来源：图虫创意

参加妙佑医疗国际试验的许多病例被该算法标记为高风险，但后续监测并没有证实这些病例存在心律失常。心脏病专家、妙佑医疗国际心脏病学人工智能工作组联席主任弗朗西斯科·洛佩斯·希门尼斯（Francisco Lopez Jimenez）认为这造成了另一个难题。

他表示，由于不确定性，这些病例需要单独评估，但无法确诊心房纤颤可能会让病人长时间处于焦虑状态。

最近，妙佑医疗国际的一个算法在读取他的心电图数据时检测到其肥厚性心肌病的可能性升高，而洛佩兹·希门尼斯自己也有这种感觉。第二周，他联系了自己的家庭医生，向他转达了自己的担忧。洛佩斯·希门尼斯回忆称他的家庭医生对此非常惊讶。然后，他解释了人工智能的检测发现，并做了超声心动图检查，结果发现他的心脏功能正常。

洛佩兹·希门尼斯表示：“有四五天，我成了自己工作的受害者。”

除了焦虑之外，假阳性往往导致过度的检测和不必要的治疗。但这些风险必须与人工智能发现病人潜在致命疾病的好处相权衡。

一些心脏病专家表示，对人工智能性能的不切实际期望扭曲了人工智能的应用。由于它的自动化性质，这项技术被部分临床医生和公众认为是完美的。

“根本没有办法满足所有人的期望，我认为这可能会降低我们开始使用人工智能的速度或效率。”科罗拉多大学心脏病专家、美国心脏协会精密心血管医学研究所资助的研究人员大卫·高（David Kao）说。

作为一名退休财务主管，对马克尔林来说，他的职业生涯是在科学和数学中度过的，参与基于人工智能的研究是他做过的最简单的计算之一。“如果他们能查出心房纤颤，那对我就更好了，我有什么理由不想加入呢？”他说，“现在医学最棒的一点是，他们有这些远程监视器，可以捕捉更多的症状，而不是等疾病症状出现后再治疗，这样就变得困难得多，费用也高得多。”

原文来源：STAT News

原文标题：AI Caught a Hidden Problem In One Patient’s Heart. Can It Work For Others?