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2022 年，華西醫(yī)院放射科上線了 “肺癌 AI 輔助診斷系統(tǒng)”，背后藏著個(gè) “卷王” 邏輯：給 AI 喂了全國(guó) 300 多家醫(yī)院的 200 萬(wàn)張肺癌 CT 片，還標(biāo)注了 “哪些是早期病灶、哪些是良性結(jié)節(jié)”，相當(dāng)于讓 AI “刷” 了十幾年的 “醫(yī)學(xué)考題”。

以前醫(yī)生看一張胸部 CT 片，要盯著 200 多幀圖像逐幀找病灶，遇到 “磨玻璃結(jié)節(jié)”（早期肺癌常見(jiàn)形態(tài)）這種模糊病灶，很容易當(dāng)成普通炎癥放過(guò)。現(xiàn)在 AI 先 “掃一遍”：3 秒內(nèi)就能把可疑病灶標(biāo)紅，還給出 “惡性概率”—— 比如標(biāo)注 “這個(gè) 5 毫米結(jié)節(jié)惡性概率 68%，建議 3 個(gè)月復(fù)查”。

上線一年后，數(shù)據(jù)讓醫(yī)生都驚訝：肺癌早期檢出率從原來(lái)的 32% 升到了 48%，接近 50% 的提升！更關(guān)鍵的是，以前要 20 分鐘才能看完的 CT 片，現(xiàn)在醫(yī)生 5 分鐘就能復(fù)核完，還沒(méi)漏診 —— 有個(gè) 45 歲的煙民，AI 標(biāo)紅了一個(gè) “快被血管擋住的 3 毫米病灶”，醫(yī)生進(jìn)一步檢查后確診早期肺癌，手術(shù)切除后 5 年生存率達(dá) 90%，比晚期發(fā)現(xiàn)高了 7 倍。

2023 年，谷歌 DeepMind 的醫(yī)療 AI 在《自然醫(yī)學(xué)》上發(fā)了篇 “硬核論文”：用英國(guó)、美國(guó)的 14821 張肺癌 CT 片測(cè)試，AI 不僅能區(qū)分 “良性結(jié)節(jié)” 和 “惡性病灶”，還能找出醫(yī)生漏診的 10% 早期病例。

最絕的是它的 “細(xì)節(jié)控”：有個(gè)患者的 CT 片里，肺部邊緣有個(gè) “和血管顏色幾乎一樣的病灶”，3 個(gè)資深放射科醫(yī)生都沒(méi)注意到，AI 卻靠 “分析病灶周圍的紋理變化”（早期肺癌會(huì)讓周圍肺組織出現(xiàn)細(xì)微改變）把它標(biāo)了出來(lái)。后續(xù)活檢證實(shí)是早期腺癌，患者及時(shí)手術(shù)，避免了化療之苦。

谷歌團(tuán)隊(duì)說(shuō)，AI 的 “秘密武器” 是大數(shù)據(jù)：它不僅學(xué)了 CT 影像，還結(jié)合了患者的吸煙史、家族病史、年齡等數(shù)據(jù)，比如 “50 歲以上煙民 + 磨玻璃結(jié)節(jié)”，AI 會(huì)自動(dòng)把惡性概率調(diào)高 —— 相當(dāng)于給 AI 裝了 “臨床經(jīng)驗(yàn)?zāi)X”。

很多人怕 “AI 會(huì)取代醫(yī)生”，其實(shí)它的核心是 “做醫(yī)生的放大鏡”，邏輯簡(jiǎn)單到普通人也能看懂，就 3 步：

AI 要先 “學(xué)懂” 什么是肺癌。工程師會(huì)收集海量 “帶標(biāo)簽” 的醫(yī)療數(shù)據(jù)：

? 影像數(shù)據(jù)：不同階段肺癌的 CT、MRI 片，還要標(biāo)注 “病灶位置、大小、形態(tài)”；

? 臨床數(shù)據(jù)：患者的病史（比如吸煙 20 年）、病理報(bào)告（比如活檢結(jié)果是腺癌）、隨訪記錄（比如術(shù)后 3 年是否復(fù)發(fā)）；

? 基因數(shù)據(jù)：部分晚期患者的基因檢測(cè)結(jié)果，幫 AI 區(qū)分 “不同類型的肺癌對(duì)治療的反應(yīng)”。

就像華西醫(yī)院的 AI，光 “學(xué)” CT 片就用了 200 萬(wàn)張，比一個(gè)醫(yī)生一輩子看的片還多 10 倍。

用機(jī)器學(xué)習(xí)算法讓 AI “找病灶的規(guī)律”：比如早期肺癌的病灶通常是 “磨玻璃樣、邊緣不光滑、有細(xì)小毛刺”，良性結(jié)節(jié)則是 “邊緣光滑、密度均勻”。AI 會(huì)反復(fù)對(duì)比 “正確案例” 和 “錯(cuò)誤案例”，比如把 “誤判為良性的惡性病灶” 拿出來(lái)重新學(xué)，直到 “判斷準(zhǔn)確率” 達(dá)標(biāo)。

這個(gè)過(guò)程像 “老師批改作業(yè)”：工程師會(huì)把 AI 判錯(cuò)的案例挑出來(lái)，告訴它 “這個(gè)不是良性，你看這里有毛刺”，AI 再調(diào)整自己的判斷邏輯 —— 華西的 AI 就是這么練了 6 個(gè)月，才達(dá)到 “能輔助醫(yī)生” 的水平。

AI 不會(huì)直接說(shuō) “你得了肺癌”，而是給醫(yī)生 “劃重點(diǎn)”：

? 標(biāo)位置：在 CT 片上用紅框標(biāo)出可疑病灶，避免醫(yī)生看漏；

? 給建議：比如 “這個(gè)病灶惡性概率 72%，建議做增強(qiáng) CT”“這個(gè)是良性結(jié)節(jié)，建議 1 年復(fù)查”；

? 查歷史：調(diào)出患者往年的 CT 片，對(duì)比 “病灶有沒(méi)有變大”—— 比如去年 3 毫米，今年長(zhǎng)到 5 毫米，AI 會(huì)提醒 “可能在惡化”。

就像華西的醫(yī)生說(shuō)：“AI 不是讓我們變懶，而是讓我們能把精力放在‘難判斷的病例’上，不用在簡(jiǎn)單病例上耗時(shí)間?！?/span>

很多人覺(jué)得 “醫(yī)療大數(shù)據(jù)要懂醫(yī)學(xué)又懂技術(shù)，太難了”，其實(shí)入門(mén)崗位根本不用 “又當(dāng)醫(yī)生又當(dāng)工程師”：

? 比如 “醫(yī)療數(shù)據(jù)標(biāo)注師”：給 CT 片標(biāo)病灶位置、給病歷填標(biāo)簽，會(huì)用簡(jiǎn)單的標(biāo)注工具就行，培訓(xùn) 1 個(gè)月就能上手，月薪能到 6k-8k；

? 比如 “醫(yī)療數(shù)據(jù)分析師”：用 SQL 查醫(yī)院的診療數(shù)據(jù)，分析 “AI 輔助診斷后患者的治愈率有沒(méi)有提升”，懂基礎(chǔ) SQL 和 Excel 就行；

? 甚至 “醫(yī)療 AI 產(chǎn)品經(jīng)理”：不用寫(xiě)代碼，只要懂 “醫(yī)生需要什么功能、患者怕什么麻煩”，比如設(shè)計(jì) “AI 報(bào)告要寫(xiě)得通俗，讓患者能看懂”。

現(xiàn)在很多醫(yī)院和醫(yī)療公司都在招這類人，比如華西醫(yī)院合作的科技公司，去年招了 20 個(gè) “醫(yī)療數(shù)據(jù)標(biāo)注師”，其中有一半是護(hù)理專業(yè)、行政專業(yè)轉(zhuǎn)行的 —— 他們懂醫(yī)療流程，學(xué)工具比純技術(shù)背景的人還快。

其實(shí)醫(yī)療大數(shù)據(jù)的終極目標(biāo)很簡(jiǎn)單：讓 “肺癌早期” 不再是 “隱形殺手”，讓更多人能靠 “早發(fā)現(xiàn)” 救命。而你不用成為 “醫(yī)學(xué)專家”，只要懂點(diǎn)數(shù)據(jù)工具，就能參與到這個(gè) “救命事業(yè)” 里 —— 下次去醫(yī)院做 CT，看到醫(yī)生電腦上的 AI 標(biāo)紅框時(shí)，說(shuō)不定你也能說(shuō)一句：“這個(gè)技術(shù)，我也能學(xué)著做！”

大數(shù)據(jù)應(yīng)用可以說(shuō)關(guān)系到我們生活的方方面面，不要再固化自己的思維，接受擁抱新技術(shù)，改變生活只在一個(gè)念想之間。