在华盛顿特区北侧的一座红砖建筑里，内科大夫Shantanu Nundy年腋荷琐检查室跑到另一个检查室，尽力为异日程安排上的30名病人看病。大年夜多半时刻，他们中有5小我须要寻求专家的指导赞助。但很有可能，他们永远也寻求不到。经由长达一年的漫长等待，100英里的车程，以及巨额的自付费用。这意味着，美国最须要赞助的人中有90%无法大年夜他们的初级保健大夫那边获得专业性的指导。

但Nundy的病人则不合，他们可以接触到大年夜多半人都无法接触到的器械：一个由6000多名大夫构成的数字军师团，在人工智能平台上，专家的看法被奇妙地收集、整顿并传回给患者。这个被称为“仁攀类诊断项目”(Human Diagnosis Project，以下简称Human Dx)的在线体系，可以使初级保健大夫进入集体医疗超等智能体系，应用其作为赞助对象，或者开一些他们本来不得不过包的用药。这意味着大年夜多半时刻，病工资了获得检查结不雅并进行针对性治疗，只须要等待几天，而不是以前的几个月甚至几年。

在不太遥远的将来，对于今朝没有医保或医疗补贴筹划的仁攀来说，这可能是医疗补贴筹划的标准。近日，Human Dx宣布与美国7家顶尖的医疗机构合作，以扩大年夜该项目标范围，并筹划在将来5年内招募10万名专家，同时采取专家评估。他们的目标是：在2022年之前为三百万美国人缩小专业护理的差距。

本年1月，一位30多岁的独身单身母亲来找Nundy看病，她比来因为手部关节僵硬而忍耐苦楚悲伤。工作变得如斯糟糕，她不得一向止做女管家的工作，并且她变得越来越掉望。当Nundy拿出她的病例时，他意识到在几个月前，她在他诊所的另一位大夫那边看过病，那位大夫把她转诊到了专家号。但当这位病人意识到她不得不再掏出几百美元诊疗费用时，她并没有去。相反，她试图在公立病院里排号，但在那边她读不懂相干的文件，因为英语并不是她的母语。

约翰霍普金斯大年夜学、哈佛大年夜学和加州大年夜学的研究人员一向在对该平台的精确性进行评估，比来还提交了同业评审的结不雅。接下来的一大年夜障碍就是资金。该项目今朝作为8个组织之一，争夺由麦克阿瑟基金会(John D. and Catherine T. MacArthur Foundation)设立的1亿美元基金。如不雅Human Dx获胜，他们就会把钱花用于全国范围内。固然项目成败并不取决于这1亿美元的奖金，但这肯定是启动项目标优胜开端——特别是在当下，一半以上去看大夫的人都须要专家坐诊提出建议。

在开创人Jayanth Komarneni招募他试用该平台的核心技巧之后，Nundy于2015年参加了Human Dx。但我们的目标始终是将范围扩大年夜。他把这个收集比方为维诽谤科和Linux，不合的是，本平台供献医疗专业常识。当初级保健大夫碰到不克不及确诊的病人时，他们会描述他们的背景、病史和表示症状——可能会附上一张x光照片，一张皮疹的┞氛片，或者是肺部声音的音频记录。Human Dx的天然说话处理算法精晓过输入关键词来发掘每一个病例的词条，将其分派给专家，大年夜而这些专家可创建一个疑似病情诊断列表并推荐治疗筹划。

如今，获得10到20名不合的大夫对一个病人的┞凤断，就像让20个同伙经由过程电子邮件分别答复一封邀请信一样有效。是以，Human Dx的机械进修算法会梳理所有的回应，并存储检查项目之前的所有案例申报。该收集应用这些数据来验证每一位专家的┞凤断，根据专家的自负程度对每个诊拒却行评估，并将其与其他专家的┞凤断结不雅结合起来制成一份诊断。每解决一个案例，Human Dx都邑变得更聪慧。“实际中，你赞助一个病人就是一个病人。而在线对象的不合之处在于，为一个病人所提出的看法可以赞助很多的人。我们不是用人工智能来代替工作或降低成本，而是用它来供给之前所不存在的支撑与赞助，大年夜而更高效更便捷，精确率也更高。”

Komarneni 估计，电子咨询可以处理35%至40%的专家会诊，大年夜而给真正须要治病的患者留出时光。全部体系基于在旧金山综合病院、加州大年夜学洛杉矶分校健康体系和布莱根妇女病院等处所实施的模型。旧金山综合病院的“eReferral”体系将初次咨询的平均等待时光大年夜112天缩短至49天。

这个体系如今成为该病院每位专家的惯例做法，其依附于专门的核阅人员，这些人待遇丰富，能及时地对病例作出反竽暌功。然则，Human Dx并没有这些经济回报，它的办事是免费的。尽管如斯，经由过程与美国医学专业委员会的合作，Human Dx如今可以供给持续教导，至少可以知足大夫每四年200个小时工作量的请求。美国最大年夜的医师组织美国医学协会已经承诺让其成员自愿介入，并经由过程验证该平滔喔赡大夫来支撑项目标完全性。

让AMA参加是一件大年夜事。有史以来，大夫们一向对用人工智能对象代替或弥补其工作岗亭的做法持谨慎立场。但重要的是，请不要将该组织加盟的行动误认为颇┞肪在了正式支进出工智能的立场。美国医学会还没有正式的人工智能政策，也未授予任何特定的公司、产品或技巧以特权，当然这包含Human Dx的专有算法。医学AI范畴仍然年青，面对着很多潜在的意想不到的后不雅。

比如护理质量的差别。旧金山健康网首席医疗官、通道和质量立异中间的结合主管爱丽丝·陈担心，像Human Dx如许的器械可能会造成分层的医疗体系，有些人会去看专家，而另一些人只能经由过程获取专家的电脑合裁缝见。“这是今朝医学的前沿，”陈述。“你只须要找到最合适的处所，大年夜而可以应用专业常识和经验，超出传统渠道，同时确保高质量的办事。”

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本文标题：探秘Human Dx：如何用人工智能革了医院的命？

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