47. 人工智能和医疗的未来 ｜ 医生如何应对不准确的AI预测？ ｜ 计算机研究跨界到医疗有哪些担忧
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- Опубліковано 5 лют 2025
- 在医疗行业里，运用Deep Learning有哪些挑战？当医生拿到不准确 ❌ 的预测结果时，将怎么影响医疗方案的制定。医疗AI 🤖️ 里有哪些low hanging fruit是大家可以尝试的呢？Medical Journal里审论文时经常看见哪些计算机从业人员常犯的错误？为什么非洲🌍 很有可能是第一个实现医疗AI落地的地区？
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嘉宾： Yannan 美国住院医师
制作/主持：李丁泽宇
字幕: Pengdi Zhang
文字后期整理：郭煜
下期节目预告：
之前有几期节目聊到从业界研究员回到大学里当教授，下期节目里，我和Xifeng聊了他从大学离开，加入腾讯北美的研究组的经历。感兴趣的听众可以订阅并开启通知，第一时间得到通知。以下是三十秒提前看。
🎤 嘉宾邀请 🎤
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⭐ 关于「李丁聊天室」这款节目 ⭐
「李丁聊天室」是一款李丁和他的朋友们谈天说地的节目，关于职业，创造， 研究，投资。李丁关注职业成长和进步，关注如何更好的与人沟通，关注如何更好的培养下一代的人才。希望这些李丁关注的事情做成的节目可以给你带来一些愜意和思考。
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👨💻 我是谁？👨💻
李丁是一名计算机研究员和工程师，目前坐标美国西雅图。在工作中，李丁做世界一流的研究和世界一流的产品。在工作之余，李丁制作他的聊天室播客节目，分享他工作之余的一些思考。
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在医疗行业里，运用Deep Learning有哪些挑战？当医生拿到不准确 ❌ 的预测结果时，将怎么影响医疗方案的制定。医疗AI 🤖️ 里有哪些low hanging fruit是大家可以尝试的呢？Medical Journal里审论文时经常看见哪些计算机从业人员常犯的错误？为什么非洲🌍 很有可能是第一个实现医疗AI落地的地区？
10:58 这里提到的放疗描病灶，我在去年 6 月份听过一个讲座，主讲人是联影医疗的沈定刚教授，他分享过案例是帮助美国某个医院把整个过程从 10+days 缩短到 1h 左右，当时让我非常 impressive
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放射科因为比较容易密度扫描定量，因为本身图像就是机器扫描的，在这定量方面机器能做得更好，加上不像其它专科那样需要和病人问诊互动来进行诊断和治疗以及及时沟通和动手处理来应对千变万化的临床变化，所以放射科可能是最容易被AI取代的专科吧。至于人工智能没法精确定量只能模糊定性的其它医学专科，不能达到高精度，就没法根本取代医生，不然AI公司会被各种官司搞得倾家荡产。这也是近年来美国本土医科毕业生顾虑导致申请放射科人数比以前大为减少的一个原因。
我觉得医生最后补充/展望的那点很好--让医疗更accessible的一个重要方面就是个人健康监测和疾病预测。现在有不少公司通过可穿戴设备在做，但结果经过验证的好像不多。挑战在哪里？如何应对？
另外也许是不同行业的原因，片中的字幕不准确。是“预后”，而不是“愈后”；是“MRI扫描”，而不是“mRNA扫描”。