這個人工智慧，想要幫低收入人群做健康檢查

Human Dx是一套在線人工智慧系統，它可以為那些沒有社保的低收入人群提供及時且負擔得起的醫療診斷。

在美國瑪麗婦幼保健中心（Mary』s center）工作的社區醫生 Shantanu Nundy 遇到了一個手掌生了疹子的中年病患，他的疹子已經嚴重到了讓他無法繼續工作，而作為全科醫生的 Nundy 意識到了他需要皮膚科醫生的專業治療，而預約到醫生就需要花上一個月的時間。

美國的醫療制度實行的是社區醫生首診制，每一個參保的美國居民都會有一名社區醫生（也稱家庭醫生）為其提供全方位的醫療服務，患者首先是向社區醫生需求醫療幫助，在社區醫生解決不了的情況下，再轉到醫院進行專業治療。

這樣的制度提高了醫院的診療效率，但同時也有其弊端：疑難雜症都集中到了醫院等待專業醫生的診斷，對於沒有購買社保的低收入人群來說，生一場大病就意味著需要花費更多的金錢去購買藥品，更多的時間去預約醫生。

Human Dx 創立於 2013年，現在的負責人 Shantanu Nundy 本科畢業於麻省理工大學（Massachusetts Institute of Technology），之後分別在芝加哥大學布斯商學院（ the University of Chicago Booth School of Business）和約翰·霍普金斯大學（ Johns Hopkins University）藥學院完成碩士和博士學業。在他看來，不管人工智慧有多聰明，它目前還是不能取代真正醫生的作用，但是將人工智慧作為醫生進行診斷的幫手卻是可行的。與大多數直接使用人工智慧技術進行臨床診斷不一樣的是，Human Dx 更像是一個社區醫生和專科醫生的連接平台。

Human Dx 的負責人 Shantanu Nundy。

在社區醫生無法對比病人的病情得出確切結論時，他可以把自己的診斷結果、遇到的問題以及病人的檢查結果等資料上傳到 Human Dx 上，然後向 Human Dx 里的專家進行詢問，Human Dx 內設置的演算法將通過輸入的關鍵詞將問題分配給相應的專家。在接下來的幾天里， 社區醫生將會收到專家們關於這個病例的診斷，之後 Human Dx 也根據自身已儲存的相關數據和專家們的自信程度對每個診斷進行評估，最後製成一份診斷報告。

第一步，社區醫生填寫他想要詢問的問題。

第二步，添加病例的細節。

第三步，向專家詢問問題。

在接下來的幾天里，社區醫生會得到專家們對這個病例的診斷意見。

8 月 10 日，Human Dx 宣布將與包括美國醫學協會（American Medical Association）和美國醫學院協會（the Association of American Medical College）在內的 7 家頂尖的醫療組織合作，打造美國最大的醫療專家診療系統。

Human Dx 目前是一個非盈利項目， 醫生都是以自願的形式參與此項目，他們在這裡沒有薪酬，但是有相互交流學習的機會。

「其實醫生很希望能在重要的事情中體現自己的價值，並且不斷地精進自己的技術。」 Human Dx 的創始人 Jay Komarneni 在100andChange 比賽中說道，這是一個由美國第十二大基金會麥克阿瑟基金會（MacArthur Foundation）舉辦的比賽，旨在對能夠解決當今時代重要問題的項目提供資金幫助，最終獲勝的項目能夠得到 1 億美金的贊助金。目前，Human Dx 已經進入了半決賽。

現在，已經有超過 6000 位來自全球 70 個國家的醫生參與了此項目，但是這 6000 名醫生中有多少是已經上傳過病例或是給出過診斷的醫生，以及創立四年來給出了多少有效的診斷報告，還都是還未公開的數據。

的確，Human Dx 解決了「病人接觸不到專業醫生」的問題，並且在進行順利的情況下，很大程度上節省了看病的費用，也縮短了看病的時間。

但最嚴重的醫患矛盾仍然未被解決：病人太多，醫生始終是供不應求。很難說一位腫瘤專家在一天接待了十位病人以後還會有精力坐在電腦前，分析 Human Dx 發送給他的一位遠方病人的 X 光片。

除此之外，如何對待那些多次上傳錯誤診斷結果的醫生也是 Human Dx 的人工智慧質量控制系統還未解決的問題。

「人工智慧在醫療領域仍屬於起步階段，它的作用還未真正顯現出來。」《科學美國人》在一篇對 Human Dx 的報道中評論道。

題圖來自desiringGod

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