DIY診斷看這里

人工智能正逐漸將智能手機和消費類可穿戴設(shè)備轉(zhuǎn)變成功能強大的家用診斷工具。

創(chuàng)企Healthy．io聲稱正在試圖簡化尿液分析步驟，使其跟拍照一樣簡單。它的首個產(chǎn)品Dip．io使用傳統(tǒng)的尿液分析試紙來監(jiān)測一系列泌尿系感染。計算機視覺算法可借助智能手機分析不同光照條件和相機質(zhì)量下的測試條。

已在歐洲和以色列投入商業(yè)使用是Dip．io近日獲得了FDA的批準(zhǔn)。

近年來，智能手機在美國的滲透率有所提高。同時，由于深度學(xué)習(xí)，圖像識別算法的錯誤率也顯著下降。兩者的結(jié)合為使用使用作為診斷工具創(chuàng)造了新的可能性。

例如，SkinVision使用智能手機的相機監(jiān)測皮膚病變并評估皮膚癌風(fēng)險。該企業(yè)在今年7月從現(xiàn)有投資者Leo Pharma和PHS Capital獲得了760萬美元融資。

據(jù)報道，這家公司總部位于阿姆斯特丹的公司將利用這筆資金推動FDA的批準(zhǔn)。

AI在基于價值的醫(yī)療領(lǐng)域的新角色

人工智能開始在量化患者在醫(yī)院接受的服務(wù)質(zhì)量方面發(fā)揮作用。

基于價值的服務(wù)模式專注于患者，這種模式下激勵醫(yī)療服務(wù)人員以盡可能低的成本提供最高質(zhì)量的護理。

這類模式與服務(wù)收費模式形成對比，在服務(wù)收費模式中，服務(wù)人員根據(jù)所執(zhí)行的服務(wù)數(shù)量以一定比例獲得報酬。規(guī)定的程序越多（比方說測試越多），財務(wù)獎勵就越高。

2010年通過了“患者保護和平價醫(yī)療法案”，以價值為基礎(chǔ)的服務(wù)模式開始進入大眾視野。

現(xiàn)有的一些保障措施包括僅在符合質(zhì)量績效指標(biāo)的情況下向醫(yī)療服務(wù)人員提供經(jīng)濟獎勵，或者是對醫(yī)院獲得性感染和可預(yù)防的再入院情況實施處罰。

向基于價值的醫(yī)療護理系統(tǒng)邁進的目標(biāo)旨在是服務(wù)提供人員的激勵措施與患者和付款人的激勵措施保持一致。比方說，在新系統(tǒng)下，醫(yī)院將為減少不必要檢查的醫(yī)生給予一定的財政獎勵。

總部位于佐治亞州的創(chuàng)企Jvion與Geisinger、Northwest Medical Specialties和Onslow Memorial Hospital等供應(yīng)商合作。

Jvion的一些案例經(jīng)研究強調(diào)成功使用機器識別住院30天內(nèi)有再入院風(fēng)險的患者。

然后，護理團隊可以根據(jù)Jvion的建議來教導(dǎo)患者日常的預(yù)防措施。該算法將患者健康數(shù)據(jù)與社會經(jīng)濟因素（如收入、交通便利性）和不遵守情況的歷史數(shù)據(jù)相結(jié)合，以計算風(fēng)險。

另一種方法是保險公司識別有風(fēng)險的患者并通過警示醫(yī)護人員進行干預(yù)。

用于院內(nèi)管理解決方案的人工智能技術(shù)仍處于初期階段，初創(chuàng)公司正致力于幫助醫(yī)療服務(wù)提供人員降低成本并提高護理質(zhì)量。

治療機器人的“能”與“不能”

現(xiàn)如今，心理健康治療成本高，且無法做到全天候服務(wù)，許多企業(yè)開始將目光轉(zhuǎn)向基于AI的心理健康機器人的開發(fā)上來。

早期創(chuàng)企專注于使用認知行為療法，治療過程逐漸改變病人的負面思想和行為，依照一種方法，市場上許多情緒追蹤和數(shù)字日記健康應(yīng)用創(chuàng)建了對話拓展。

Woebot（臨床心理學(xué)家Alison Darcy研發(fā)基于Facebook Messenger的聊天機器人）從NEA獲得800萬美元融資，其中有一個明確的免責(zé)說明，它不能代替?zhèn)鹘y(tǒng)療法和人類互動。

另一家公司W(wǎng)yse去年獲得了170萬美元融資，并在iTunes上推出了“焦慮和抑郁”機器人。

Startup X2 AI聲稱自家的AI機器人Tess 擁有超過400付費用戶。它開發(fā)了“基于信仰”的聊天機器人——“Sister Hope”，在開始對話前告知用戶明確的免責(zé)聲明及隱私條款（關(guān)于messenger， 聊天受Facebook隱私政策的約束，會話內(nèi)容也是可見的）。

但Fackbook的可訪問性、缺乏法規(guī)等使得驗證一些機器人及其隱私條款變得有些困難。

但是正如深度學(xué)習(xí)研究員Yoshua Bengio在最近關(guān)于人工智能元素的播客中提到的，“AI就像一個白癡學(xué)者”，對于心理學(xué)，人類是什么，心理變化是如何進行的等沒什么概念。

心理健康是一個很大的點，分析過程中癥狀和主觀性具有高度可變性。當(dāng)下，人工智能能做的不僅僅局限于定期檢查，還能培養(yǎng)與人類語言生產(chǎn)的“陪伴”感。

但是，正如近日一篇心理學(xué)文章中提到的，我們的大腦相信我們是在跟機器人聊天，無需破譯非語言線索的復(fù)雜性。

對于更復(fù)雜的心理健康問題，這可能就會產(chǎn)生問題，很可能會對機器人和快速修復(fù)方案產(chǎn)生依賴性，但事實上，這些解決方案并不具備深入分析或解決根本原因的能力。

這項被認為是自動化中安全性最高的工作，需要AI機器人具備高水平的情感認知且能自如地進行人與人之間的互動。盡管成本和可訪問性有所提升，心理健康醫(yī)療對AI而言依舊是一項極其艱巨的任務(wù)。