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專訪谷歌醫療AI LilyPeng:吳恩達的醫生「失業論」不妥

李根 發自 凹非寺

量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

吳恩達(Andrew Ng),深度學習領域的大牛,中國人民熟悉的AI科學家,廣受稱讚的機器學習課程「孔夫子」。

但唯獨在醫療AI的言論上,備受批評,遭到醫生、學界同行diss。

這不,連始終奮戰在醫療AI一線的LilyPeng也表態了,覺得吳老師的觀點和言論確實不妥。

在採訪中,LilyPeng強調最多的就是:初期、協作和升級。

Google AI產品經理LilyPeng

LilyPeng其人

LilyPeng,Google醫療AI的產品經理,同時是一名非執業醫師,碩士畢業於斯坦福化學工程,2013年加入Google後,主要工作就是將深度學習及其它 Google 的技術應用於醫療影像(如視網膜成像)領域,從而提升醫療影像的可獲取性、準確性、 以及臨床應用。

在Google,之前通過視網膜眼底病變圖像檢測糖尿病、篩查肺結節,以及AI檢測心血管、心臟病等工作均出自LilyPeng團隊。

毫不誇張地說,在Google AI應用於醫療的進程中,LilyPeng就是最了解一線炮火情況的人。

但她不同意吳恩達的觀點,認為他太偏激了。

AI加持,醫生換刀

吳恩達觀點很直接,AI變革,醫生失業,特別是放射影像科的醫生,得趕緊準備起來了。

其實神經網路之父Jeffrey Hinton也有類似觀點,但吳恩達說得更多,在社交網路上也更活躍。

於是才有了之前被群懟的一幕。

但LilyPeng之所以不認同吳恩達,並不是出於AI技術現狀本身,她率隊打磨的視網膜圖像篩查糖尿病,準確率確實超過了人類醫生水平。

她更想強調的是AI與醫生的關係。

LilyPeng說,技術會帶來醫生工具的變革,會帶來工作內容的變化,但並不代表職能也便取代。

她以會計工作舉例,說並沒有因為電子表格出現,會計師就消失了。類似的工作職能依然需要完成,只是具體的工具和工作內容發生了變化。

當然,LilyPeng更想強調的是,醫療AI,目前仍然處於非常早期。

醫療AI短期別高估

LilyPeng說,如今對醫療領域應用AI,領域和演算法起作用的範圍都比較窄,對此要有正確的傳播和認知,否則很容易造成公眾太高預期,忽略演算法存在的「局限性」。

她認可IBM Watson在進行的嘗試,覺得有問題暴露是正常的,核心原因還是醫療AI仍然處於很早期。

如何讓公眾也有這樣的認知?

LilyPeng的觀點是:多多公開研究進展,論文發表成果。

這樣能讓更多專家反饋觀點。比如醫療AI方面,不僅需要計算機領域的專家,也需要更多一線醫生,這樣才能最大程度展示「有限性」,同時也可以推進研究。

此外,LilyPeng分享了Google在醫療AI研究中重點關注三大層面技術效果。

Google醫療AI技術關注點

第一是可解釋性。LilyPeng認為比起其他AI方向研究,醫療AI中起作用的每一步都要可解釋,既知其然也知其所以然。

在具體研究中,他們有熱力圖、限定區域和是否可複製等方法。

其次是Ground Truth,尤其是預測領域。比如用AI預測心臟病,專業醫生的意見反饋,以及病例對比篩查,都是目前她們最常用的方法。

第三是泛化能力,可遷移使用的能力。一方面是空間可遷移,比如美國人群適用,到印度泰國是否也能用?另一方面,對糖尿病有用,那對心臟病是否也同樣可以試一試?

以上三點,也是Google醫療AI推進的內在規律。

在開展相關工作以來,LilyPeng團隊先是把AI視覺用在了糖尿病檢測,後來又展開了心臟病等方面的預測。

她的解釋是這二者有並發相關,也能更好檢測技術泛化能力。

LilyPeng說,在糖尿病研究中,她們進一步發現其併發症也可以進一步研究,於是自然推進到了心臟病預測方面,而且心臟病預測的重要性和緊迫性,自然也是不言自明的。

數據?都很缺

我們也問LilyPeng,醫療數據集是否是她們展開某些領域研究的最大限制。

她不否認,但不認為數據會讓她們「束手無策」。

LilyPeng說,數據有時會是限制,數據越大越豐富,當然AI研究會好做很多,但這是所有AI研究面臨的共同挑戰,而非單單醫療。

而且正是因為醫療AI研究屬於初期,所以對大規模數據集迫切程度也相應有限,這也促使她們在展開更多小數據學習的能力,研究遷移學習的方法,盡一切新手段嘗試解決數據方面的困難。

醫生很忙,AI產品要低學習成本

最後,我們也問LilyPeng,如何看待醫療AI產品需要的學習成本。

醫患供需不平衡,在中國這樣的國家尤為明顯。之前就有協和醫院的醫生說,現在醫療AI的產品不少,但學習的門檻不低,太佔用他們的時間了——患者是等不及的。

LilyPeng回答,這是全世界醫生關心的問題,可能對於中國這樣的人口大國更甚。

這樣的挑戰顯而易見,但也並非沒有解決方案。

比如在醫院裡,通過「先鋒小組」之類的小範圍試點,讓一部分醫生先用起來,一方面提供產品反饋,另一方面也是起到試點學習的價值。

總之,需要認識到醫療AI還是一件很早期的事情,心懷敬畏,這樣就更能謹慎克制。

你認同LilyPeng的說法嗎?

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