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99%的醫生需要診斷幫助

來源 : Summer Weng 編譯
update : 2018/08/08

醫療錯誤已成為醫療保健中不幸的一部分,但醫生可能會大大低估他們對問題的貢獻程度。

皮膚科醫生和醫學信息學專家Art Papier博士說,幾乎99%的醫生經常犯下他們從未意識到的錯誤。

Papier指出,對醫療事故索賠的分析顯示,診斷錯誤是訴訟的最大原因,而不是許多人認為的手術或嬰兒分娩的不良後果。導致訴訟的許多錯過的診斷都是針對癌症等常見疾病。「我們經常被常見診斷的變異表現所欺騙。」

例如,在對患有慢性頭痛的患者進行治療時,臨床醫生可能會考慮所有常見的病理原因,但未能發現患者在工作中暴露於一氧化碳的事實。

「大部分的醫師會詢問有關我們所知道的事情,而不會詢問不知道的事情。」而這常導致醫師忽略或誤判。

人類智能加人工智能

幸運的是,新的決策支持工具可以幫助簡化診斷過程,並幫助臨床醫生更可靠地得到正確的答案,就像指導系統常規幫助司機找到他們以前從未造訪過的地址一樣。

這些工具中的一些採用人工智能(AI),這些技術使電腦能夠模仿人類行為,或者使用機器學習,這是人工智能的一個子集,它使用統計方法使機器能夠在解決更多問題時得到改進。

美國食品暨藥物管理局(FDA)今年批准了三種基於AI的臨床工具。 《LVO 》中風平台在電腦斷層掃描上標記中風跡象、初級保健臨床醫生可以使用《IDx-DR》設備篩檢糖尿病性視網膜病變;第三種設備《OsteoDetect》用於診斷成人的腕部骨折。

根據仍留給臨床醫生的決策水平,其他工具不受FDA監管。有些是可以下載到智能手機的應用程式,包括由疾病控制和預防中心開發,用於凝血和出血性疾病的應用程式,稱為《PTT顧問》。

Papier經常談到人工智能在醫學未來中的作用,他對蘋果公司執行長Tim Cook 強調的公司VisualDx 製作的應用程式不滿意。該應用程式使用名為Core MLApple軟體,該軟體可以在設備本身進行機器學習,而不是將患者資訊發送到世界,而違反HIPAA法規。

VisualDx建立臨床知識和圖像數據庫, 包括皮膚病圖像 ,可以在護理點使用,協助臨床醫生做出準確的診斷。該公司聲稱,目前全球1700多家醫院和診所以及超過一半的美國醫學院都在使用它。

VisualDx首席執行官Papier說,雖然該應用程式也可用於非皮膚病診斷,但皮膚介紹是初級保健和急診醫師及高級實踐提供者的首要需求。

即使有決策支持工具,診斷皮膚問題的基本部分就是描述你所看到的,「眾所周知,非皮膚科醫生無法描述皮膚檢查,」Papier說。

使用VisualDx,臨床醫生使用iPhone相機拍攝患者皮膚的照片,應用程式透過提供三個最重要功能的條款進行響應。然後,根據他們是否與用戶看到的內容相匹配來接受或拒絕這些建議。 「對我們使用機器學習的方式有指導作用,」Papier說。

新模型:臨床醫師、患者、機器

Papier說,過去的20年,在護理點使用這些工具的氛圍發生了巨大變化。當時,許多醫生認為他們是拐杖,不希望患者知道他們需要查詢信息。

「現在,患者喜歡決策支持,如果你和他們一起使用,你就可以與他們交談,」他說。 「在患者面前進行這些搜索表明你在意。」他說,許多患者已經對自己的健康問題進行了互聯網搜索,並確認了可獲得的資訊,因此他們認為臨床醫生也應該查找最新的資訊。

Papier說他理解懷疑主義,並承認他的應用程式會返回一些假陽性和一些假陰性結果,就像常規實驗室測試一樣。他讚賞在新技術被採用之前審查新技術的努力,但他提醒臨床醫生不要批發他們。

「醫學的歷史就是創造出能夠幫助和增強我們進入人體並觀察人際關係的能力的裝置,」他說。 「我們需要擺脫人工智能的炒作,但也要擺脫對它的恐懼。」

「這不是人工智能,而是智能增強。」