| 一位新西兰母亲讲了这样一件事： “几个星期之前，我看到我儿子一直在抓腿，我一看吓一跳，他大腿内侧皮肤有一大块凸起的红疙瘩。 “当时，我第一反应和很多人一样，拿起智能手机，求助于谷歌医生。” 她不是描述症状然后搜索，而是用Google Lens这款应用。 这样可以不打字，直接上传图片分析。 上传后，应用用程序立即提供一系列照片和链接，每一项都可点击获取更多信息。 其中，AI给出的最匹配的结果，是一种听起来很恶心的皮肤病，叫做传染性软疣（molluscum contagiosum）。 匹配结果解释说，这种痘病毒相对无害，在儿童中很常见，而且“无需干预就能自行消退”。  这位母亲将信将疑，AI的判断能否相信呢？“我儿子小时候曾被人按住做血检，从此对医疗专业人员有一种心理恐惧，平时都尽量不带他去看医生。但我能相信谷歌的话吗？” 这位母亲的爸爸在新西兰是做GP（全科医生）的，最近刚退休。他的医生爸爸在看过之后，肯定了AI诊断是正确的。 人工智能正悄无声息地渗透到方方面面类似于Google Lens还有DermAssist这类应用今天，AI诊断的应用越来越多…… 比如，Google Lens实际上2017年就出来了，最早是一款图片搜索工具，如你看到某人穿了一件衣服，想找一下同款，就拍下来搜一搜图片；或者你花园里有某种杂草，拍下来后，搜索就可以告知草应该怎么除。 去年，这款应用升级了。 由于谷歌每年有数十亿与皮肤相关的搜索，因此Google Lens去年开始把搜图范围扩大到皮肤。 谷歌公司强调，搜索结果仅供参考，并非诊断，需要咨询医疗机构才能获得治疗建议。 谷歌表示，建立这个功能是因为“仅靠文字很难描述你皮肤上的奇怪痣或皮疹”。 除了Google Lens，GoogleHealth目前还在测试一款AI工具，叫做DermAssist。 这款应用帮助人们了解与皮肤相关的问题，更加易于使用。打开后，用户需要从多个角度拍摄皮肤、头发或指甲问题的三张图像，并提供一些自身状况的附加信息。  谷歌称，这款应用能识别数百种皮肤、头发和指甲状况，包括80%以上的门诊病症，准确性优于初级保健医生和执业护士。  谷歌称，DermAssist专为16 岁以上寻求皮肤信息和指导（而不是医疗诊断）的人士而设计。DermaAssist目前也未获得美国FDA批准。 AI诊断 VS. 新西兰医生 在新西兰，皮肤病是家庭医生（GP）的主要的诊疗项目。 而且，家庭医生诊断的皮肤疾病大多数属于轻微病例。 通常，全科医生只接受过最低限度的皮肤病培训，而且一旦发现皮肤问题比较严重，往往会将病人转介给专科医生。 皮肤病专科医生的水平，在本专业领域肯定是超过家庭医生的。而新西兰全国只有75名皮肤科专业医生。 目前公共系统的候诊时间约为6个月。 那么问题就来了，在新西兰用AI诊断皮肤，是不是会比家庭医生还要准一点？ 新西兰丰盛湾地区的皮肤科医生Dr AJ Seine表示，他愿意实测一下。  丰盛湾地区的皮肤科医生Dr AJ Seine Seine医生每年接诊数百名患者，从皮肤癣到红斑痤疮，从带状疱疹到皮肤癌。 Seine医生通常会花20-30分钟询问病史，包括时间轴、症状描述、原有病症以及正在服用的药物，然后再进行彻底的检查。 他首先表示，专科医生有时会使用紫外线灯或皮肤镜，来帮助观察肉眼看不到的东西，而仅凭手机镜头+肉眼观察，无法涵盖所有细微病症差别。 此外，医生还会触摸皮肤的纹理和厚度，来了解病症，并经常进行活检。 这些，是AI暂时无法取代的领域。 实测案例一： 第一个案例是一位肤白、患有牛皮癣的成年人。 尽管这种皮肤病比较常见，但是Google Lens却找不到与之视觉匹配的诊断。  案例一：AI未检出。实测案例二： 第二位病人的病情是皮肤干燥，背部发痒，有皮疹，年幼时有湿疹病史。 Seine医生当场诊断为湿疹（他说，这个常见病全科医生也应该能识别）。 而Google Lens提供了三个可能选项：湿疹、银屑病或炎症后色素沉着。 好处是：AI诊断从数百种病症中缩小到三个。 但缺点是，三个结果是非常不同的病。 Seine医生担心，无法提供确凿的鉴定结果，可能会让患者误入不正确的非处方药。  案例二：AI提供了多个答案，其中包含了正确诊断。实测案例三： 实测案例三是一位毛利人，他的后脑勺上有一个大的疤痕，Seine医生的诊断为痤疮性颈部瘢痕，这是一种头皮毛囊炎症。  但是Google Lens的诊断结果却是斑块状脱发的自身免疫性疾病——斑秃。  Seine医生怀疑，是否患者的种族肤色会导致AI的这个判断失误。因为白种人的皮肤很容易看到炎症，而深肤色皮肤上往往不易看到炎症，这经常导致诊断延误，即使是经验丰富的专家有时也难免。而AI技术在涉及到肤色问题时，一直是一个技术难点。案例三：AI判断失败，可能和肤色有关。对此，Seine医生表示，这也是他的一个主要担忧：人工智能算法可能对特定人群缺乏数据支持，比如不同肤色的人。“我不知道它们如何能有足够的毛利人皮肤照片......我和我的同事有时会为有色人种的皮肤而苦恼，所以，我担心AI也会有同样的难题。”最怕误诊皮肤癌 “代价太大” 在做了这几个测试之后，Dr AJ Seine谈了自己对AI诊断皮肤病的看法。他说，他最担心的是错误识别痣和皮肤癌，这类误诊代价太高。新西兰（以及澳大利亚）是世界上皮肤癌发病率最高的国家。每年约有300名新西兰人死于黑色素瘤。  Seine医生每天都要诊断出5-20例皮肤癌。“我最担心人工智能诊断皮肤癌的能力，如果误诊为痣，问题就太大了。”尤其是皮肤比较白的人身上，更难发现皮肤癌。 而在专业诊断中，除非能证明完全无害，否则就会进行活检。Seine医生说，虽然还没有病人告诉他使用了AI诊断，但病人使用搜索引擎的情况，是很普遍的。许多病人在承认自己谷歌过自己的症状时，都显得有些不好意思。“谷歌是日常生活的一部分，我作为医生必须接受它，才能与我的病人建立适当的诊疗关系。”Google Lens确实附有免责声明，称不能取代医疗诊断，但存在一种风险，即健康知识水平较低的患者，尤其是那些难以支付医疗费用的患者，可能会将AI指导视为准确的诊断，从而不去看医生。Seine医生最后强调，人们应该始终抱着怀疑态度，对待从网上获得的信息，并强调这些信息永远不能取代专业的医疗建议。这一点，对于皮肤迅速变化、起水泡或感到不适的人来说尤为重要。 |
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