几年前，巴西的研究人员研究了放射科专家的大年夜脑，以懂得他们若何做出诊断。这些经验丰富的┞凤断医师到底是用精力的“规矩手册”，照样“模式辨认或非分析推理”对图像进行辨认?

参加实验的25名放射科大夫被请求不雅看肺部X射线片子，MRI用来跟踪他们大年夜脑的晃荡。X射线图像在他们之前闪过。一组图像包含常见的单一病理毁伤，可能是肺部的棕榈状暗影，或者积聚在肺内衬层后面的沉闷，不通明的流体壁。第二组图像是动物线条图; 第三组是字母轮廓。三种类型的图像随机展示，放射科大夫须要尽快说出场灶，动物或字母的名称，而MRI机械追踪他们大年夜脑的晃荡。放射科大夫平均须要1.33秒才能做出诊断。在所有三种情况下，大年夜脑雷同的区域亮起：左耳邻近的神经元宽三角洲，还有颅骨后基上方的蛾形带。

研究人员最后总结：当大夫辨认出某种特点或以前已知的病变时，大年夜脑过程与辨认日常生活的事物类似。辨认病变类似于辨认动物的过程。当你熟悉犀牛时，你不会推敲其他动物。你也不会认为是独角兽，穿山甲和小象构成的动物。你是大年夜整体认知犀牛的——作为一种模式。放射科大夫也是如斯。他们没有经由沉思，回想，区分，而是看到一个通俗的器械。我的师长教师也一样，那些湿末路末路的声音也像一个熟悉的叮当声一样被认出。

三、

一、

1945年，英国哲学家Gilbert Ryle师长教师做了一场很有影响力的申报，关于两种常识类型。一个孩子知道自行车有两个轮子，它的轮胎充斥了空气，踩着脚踏板转圈车子会向前走。Ryle师长教师将这种常识称为事实的、命题的类别—— 即“知道是什么”。然则进修骑自行车涉及另一个进修范畴。一个孩子经由过程摔跤，在两轮上均衡，走坑洼路而学会骑车。Ryle师长教师将这种常识成为隐含的，体验式的，基于技能的——即“知道怎么做”。

▲英国哲学家Gilbert Ryle师长教师(图片来源：philosophybasics)

这两种常识似乎是互相依附的：你可以应用事实常识来深化你的体验常识，反之亦然。然则，Ryle师长教师也提出，不克不及大年夜“知道是什么”简单推导出“知道怎么做”，正如一本教导手册无法教会孩子骑自行车。他说，只有当我们知道怎么应用规矩时，规矩才有意义：“规矩就像鸟儿一样，在做成标本之前必须活着。”一世界午，我看着7岁的女儿骑着自行车袈浣过一座小坡。她第一次在斜坡最陡峭的处所摔了下来。第二次，我看到她稍微向前倾斜，然后加倍倾斜，她赓续根据斜坡的减缓调剂身材重量在座位上的分布。然则我并没有教过她骑车上坡的规矩。我认为她也不会教她的女儿骑车上坡的规矩。我们教给大年夜脑一些常识，让它本身去解决剩下的问题。

在参加Lignelli-Dipple博士给放射科学员的培训之后，我和Steffen Haider师长教师谈过，他就是那个在CT片子上发明早期卒中的年青人。他是怎么发明病变的?是“知道是那样”照样“知道怎么做”?他开端告诉我有关进修的规矩——中风往往是单边的，它们导致组织奥妙的“变灰”， 组织常表示出微肿，造成解剖界线的模糊。他说：“大年夜脑中有供血特别脆弱的处所。为了辨认病变，他必须在单侧脑室搜刮跟另一侧不一样的处所。

我提示他，有很多纰谬称的影像他都忽视了。事实上大年夜多半CT片子上都邑有很多只涌如今单侧脑室的暗影，他是怎么把留意力缩小到那个精确的部位?他停下来想了良久答复，“我不知道，有些潜意识的感到。”

他的师长教师Lignelli-Dipple博士告诉我，“这就是放射科大夫的成长和进修”。问题是，机械可否以同样的方法“成长和进修”?

四、

2015年1月，计算机科学家Sebastian Thrun博士对医学诊断的难题感兴趣。Thrun博士在德国长大年夜，精瘦的，剃着光头，有一种喜感，看起来像Michel Foucault(法国哲学家)师长教师和憨豆师长教师的组合。他曾是斯坦福大年夜学(Stanford University)传授，研究偏向是人工智能;随后去了Google公司，在那边提议了Google X项目，大年夜事自学机械人和无人驾驶汽车的研究工作。后来，他的兴趣又转向医学中的机械进修。其母49岁逝世于乳腺癌。如今Thrun博士也正好49岁。他谈到“大年夜多半癌症患者是没有症状的，我妈妈就是如许。当她去看大夫时，癌症已经转移了。所以，我很想在还可以进论述术的早期阶段发明癌症。我一向在想，机械进修算法能做到吗?”

▲计算机科学家Sebastian Thrun博士(图片来源：斯坦福大年夜学官网)

主动幌邢鞠的早期研究是让机械进修教科书的显性常识。在以前20年中，电脑解读是主动幌邢鞠的一大年夜特点，解决筹划往往比较简单。比如记录心电图，这是一种在纸或屏幕上显示心脏晃荡的线条。心电图的特点波形与各类疾病相干——心房颤抖或血管壅塞。将辨认波形的规矩输入到应用中，当机械辨认波形时，就给这部分心跳标记，例如“心房颤抖”。

在乳腺X线拍照术中，“计算机帮助检测”也很常见。模式辨认软件凸起显示可疑部位，放射科医师审查结不雅。然则，辨认软件依然是典范地应用基于规矩的体系来辨认可疑病变。如许的法度榜样没有内置的进修机制，一台已经看过3000张X光片的机械并不比仅仅看过4张的更聪慧。2007年的一项研究比较了采取计算机帮助诊断前后乳房X线拍照术的精确性。人们可能认为在参加计算机之后，诊断的精确性会明显增长。事实是，固然计算机帮助组的活检比例敏捷上升，然则肿瘤学家最欲望发明的小的浸润性乳腺癌比例，反而削减了。后来还发明践言性的问题。

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本文标题：7个故事告诉你 当人工智能遇上医生会发生什么

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