能够理解因果关系的AI医生来了，实现比医生更精准的诊断

2020-08-27 10:19

人工智能诊断广受好评

巴比伦医学部副主任兼全科医生 Tejal Patel 博士说：“我很高兴有一天，这种 AI 可以帮助我和其他医生减少误诊，并腾出时间帮助我们专注于最需要护理的患者身上。我期待这类工具成为标准工具，提高我们现有的工作水平。”

巴比伦首席科学家 Saurabh Johri 博士补充道：“有趣的是，我们发现人工智能和医生相辅相成，在较困难的情况下，人工智能的得分比医生更高，反之亦然。此外，该算法对更容易误诊、更严重的罕见疾病尤其有效。”

前巴比伦公司成员，UCL 名誉讲师 Ciaran Lee 博士说：“因果机器学习方法使我们能够提出更丰富、更自然的医学问题。这种方法具有巨大的潜力来改善当前的所有其他症状检查程序，但是它也可以适用于医疗保健和其他领域的许多其他问题，这就是为什么因果人工智能如此引人注目，因为它具有普遍性。”

然而，Gilligan Lee 也认为，医生可能更擅长于发现更常见的问题。他计划为该系统寻求监管部门的批准和临床验证，目的是将其放入一个应用程序中，患者可以从中获取有关症状的信息和治疗的建议。

英国伯明翰国民健康保险基金会信托基金会（University Hospitals Birmingham NHS Foundation Trust）的 Xiaoxuan Liu 表示：“他们在很大程度上描述了一种新的解决问题的技术途径。论文中的方法论非常好，而且这项技术确实显示出一些希望。”

Liu 认为，该系统在罕见病诊断方面的表现优于医生这一事实令人振奋，尽管她警告说，该系统仍处于早期阶段，病例数量相对较少。“我们需要看看它现实世界的病例中是如何起作用的，在这些病例中，病史并不是十分清楚的，有时可能是多种疾病相互作用的结果，这些病例对于该系统来讲将是一项挑战。”

总的来说，这项技术为医生与人工智能之间的未来合作铺平了道路，这将加快医生的诊断速度，并进一步提高诊断的准确性，为临床医生腾出时间来改善患者的状况，并提升患者的体验。此外，它有可能扩大临床医生的工作，并继续推动为患者提供更好的医疗保健系统。

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