谷歌醫療在泰國“翻車” AI產品落地考驗的不只是技術

AI人工智能 2020-05-13 12:30139未知admin

近日,谷歌健康團隊發布最新報告,顯示其2019年開始在泰國測試的一款人工智能系統表現出強烈的“水土不服”。這款人工智能系統通過觀察視網膜照片,來判斷患者是否患上糖尿病性視網膜病變,然而在泰國11家診所落地后被排斥。

在近期廣州某行業展會上,展出的應用在醫療領域的智能機器人。

視覺中國供圖

報告顯示,超五分之一的圖像因為清晰度問題被系統拒絕識別,網絡不暢造成圖像遲遲無法上傳,還有更多的時候系統無法給出明確的診斷結果……由于上述原因護士們不得不重拍照片,患者也輾轉至其他醫院就診。號稱90%的準確度和幾秒鐘內給出專業結論的谷歌人工智能系統,顯然在泰國不靈了。

遠距離制約溝通、磨合效率

對此,清華大學附屬北京清華長庚醫院眼科主任胡運韜認為:“美國工程師很難每次都到泰國考察出狀況的原因,在實驗室環境下結果不錯,到泰國可能就不是那么回事了?!彼治龅?,眼底相機性能、人員拍攝能力、網絡速度,都是導致人工智能系統“水土不服”的原因。好比開一輛豪車到鄉下去,到山坡上顛兩下容易顛壞。

記者了解到,糖尿病性視網膜病變作為一大公共衛生問題,被視為眼科疾病中最需要、也是最有望落地人工智能技術的領域。胡運韜表示,目前人工智能系統在眼科領域最適宜的場景是體檢和門診及社區篩查,通過初篩把患者盡早分診至二級以上醫院進行下一步治療,這將是減少糖尿病致盲的有力措施。

“不清晰的圖像會對醫生診斷帶來挑戰,對人工智能來說也一樣?!焙\韜認為,圖像質量是AI醫療落地的關鍵因素,眼底圖像首先應讓專業醫生能看清、能判讀,這也是人工智能去識別和判斷的前提。要拍出清晰的圖像牽涉到一系列現實問題,如眼底相機性能,拍攝環境及技師操作水平,而真實世界中病人情況多樣也是一大難題,年齡大小、是否患過眼病、是否受過眼傷、是否做過相關手術等,都會導致所拍攝眼底圖像的清晰程度有差異。這要求在產品設計過程中工程人員要到現場和醫生反復溝通、測試和不斷磨合。

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