矽谷的診療應用軟體何其多,為何只有這個app火遍了歐美與非洲|發現

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I am Asa!』

來自一位下載用戶的好評:診斷很準確,謝謝開發者!

此外,據包括雪梨先驅晨報、醫學新聞公報等多家國外媒體報導,Ada在發布不久,就迅速在紐西蘭、加拿大等地成為醫療類下載量第一的app。

又據Priori Data(一家專做App數據統計與市場分析的機構)的調查數據顯示,從發布至今,Ada的總下載量已經超過了210多萬次。

其中,截止2月10日,在美國的醫療app大類中,它的下載量排名第六;更有意思的是,在肯亞、巴基斯坦、奈及利亞與菲律賓等非洲及亞洲的發展中國家的醫療app大類中,它的下載量位居第一。

再來看Twitter上,一些醫療專家也在推薦這款剛剛在美國推出不久的app:

一位醫療專家

因此,無論從哪個角度來看,Ada都是最近炙手可熱的醫療app新寵。

聽上去似乎很神奇,但為了檢測它真實的智能診療水平,我們還是下載了Ada,並親身體驗了一下:

從下圖,你可以看到Ada的介面十分簡單,而且問候方式十分友好。

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問候方式

首先,它需要用戶自己來輸入一些觀察到的症狀。因此,我們輸入了「感到頭暈」。隨即,Ada就列出了許多更加具體的病症供我選擇,譬如睡眠質量差、出現幻覺、幻聽等。(下圖)

各種選項

為了刁難它,我們選擇了一個最模糊的選項——我就是覺得不舒服,但你問我到底是哪裡,我也不知道(So What…)

因此,它又進一步詢問了更多具體的問題,比如出現病症的時間、是否抽菸喝酒、是否臉色異常蒼白、是否長時間感到焦慮、是否有創傷性經歷等等。

提問1

提問2

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提問3

最有趣的是,當它問我是否腹痛,而我選擇yes後,它讓我在圖中選擇一塊具體的「疼痛」區域。這個功能十分形象,可以讓診斷更加精準。

腹痛圖,這個功能非常不錯!

值得注意的是,除了措辭十分嚴謹外,Ada在顯示最終結果之前,也會提示用戶,這不是一份真正的醫學診斷結論,最好的辦法還是要諮詢專業醫生!

一個謹慎的提醒

最後,它呈現給我一份含有多種可能病因的報告,並說明了病症與病因的關聯性,以及可能的治療方法,每個結論都較為簡短。

腹痛的結論

從這次個人體驗來看,通過手機app進行病情診斷確實有一些優勢。第一點就是快速和便捷:

整個過程就像在跟朋友發簡訊一樣,通過日常易懂的語言,用戶就能大概了解自己可能存在的病情。如果只是一些小毛病,完全不需要再預約掛號,省錢省時間。

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而Asa的這一優勢在社會醫療保險並不發達的國家和地區也更加明顯,這就解釋了為何它會在發展中國家頗受歡迎的原因。

其次,在全球普遍存在的「醫療資源相對緊張」的情況下,它可以讓更多的人獲得就醫問診的機會,縮小不同地區醫療水平的差距,同時也減輕了醫院與醫生的工作壓力。

但是,在診斷精確度這一點上,包括Ada,所有醫療app的人工智慧診斷方法從誕生開始便受到許多爭議。

結合這一次的使用體驗來看,雖然app不會像醫生一樣受到自身水平和狀態的影響,但是它畢竟無法理解不同病人、病情的細微差異。

況且,簡短的文字交流目前還遠遠比不上面對面的溝通高效。

比起機器,人與人之間對語言信息的處理更加敏銳,對話的內容不僅是文字本身的含義,語氣、語調、說話方式上的差別有時候也能說明一些問題,這也讓醫生能夠根據病人的回答有針對性地繼續問診。而機器人的靈活變通能力相對弱一些。

更重要的是,「看病」不僅僅是詢問病症這麼簡單。很多時候病人自己對病症的認識和描述也並不準確,需要通過醫生進一步觀察和身體檢查來確定病情,拿出的解決方案也因細微差異而有很大的不同。

app如果僅僅依靠提問便進行診斷,在很大程度上會影響診斷結果的精確度。而錯誤的診斷結果可能會延誤最佳治療時機,或者導致錯誤的治療方法,從而加重病情。

因此,或許考慮到這種情況,Asa才會附加「醫生視頻診斷」「醫生在線提問」等多種其他功能。

人工智慧還只是醫生的一種診療輔助?

雖然開發者認為,AI會比人類醫生診斷地更為準確。但根據一些研究顯示,AI問診的精確度仍然無法與人類醫生相比。

去年12月,來自哈佛、人類診斷項目等研究機構的研究者們在華盛頓特區讓234名醫生與23個app進行了一場較量。雙方都需要以病症為基礎對45個虛擬的病人進行診斷。

實驗結果表明,84%的醫生在第一次問診時就能進行正確的診斷,而只有51%的app可以得出正確結論。尤其是在診斷嚴重複雜的疾病時,醫生顯得更為可靠。

在診斷程度較輕的疾病時,醫生正確率為65%,app為41%;而當面對程度嚴重的疾病時,醫生的正確率為79%,app的正確率只有24%。

研究者表示,這場比賽雖然是在比較醫生和app的診斷準確率,但更重要的是從中獲得啟發,未來能讓這類app幫助醫生,減少診斷錯誤。

因此,在短時間內,醫生診斷病情的角色是不可替代的,但AI仍然有廣泛的運用前景,比如通過一些穿戴設備和感應裝置,用戶可以自行收集、儲存並上傳自己的健康數據,而app則可以對這些數據進行整合分析。

我們認為,從更長遠的目標來說,這些數據可以讓醫生們在人類群體的層面上總結出一些趨勢,從而實現長期以來人們夢寐以求的醫學願景——在疾病爆發之前就能預測和防止它的發生。

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