第四章 “特效药”
林强接受了一整套的身体检查,检查内容甚至包括了全身CT扫描和mNGS测序。检查价格高昂,耗时也颇久。但对于一个4U机箱里满满当当塞进去八张TESLAV100加速卡的实验组来说,这部分的花费其实并不算难以承受。
严格来说,林强是老东西第一次进行实际操作实验的对象。虽然组内的研究员们对于是否有必要第一次实验就把老东西应用在这种疑难杂症上有些意见不太统一,但既然已经决定了,那大家还是希望全力以赴,尽量为老东西搜集到更多的资料。
资料越多,老东西能做出的诊断理论上就会越精确。
要想知道他们的AI算法设计到底有没有问题,光凭提前得出答案的那些病例报告肯定是不够的——在人工总结记录病例的时候,人们总是会不自觉地去除一些不够“直接”的数据,以保证报告本身的简单易读。
而这些用来保证其他人阅读顺畅的处理方法,事实上给老东西省了不少麻烦——人体症状表现实在是太多了点,能否排除这些多余变量,准确找到病因,这才是老东西目前需要面临的最大考验。
而让这群实验人员感觉抓狂的是,哪怕他们尽心尽力,想尽一切办法给老东西搞来了所有的资料,他们却不能马上验证老东西的计算是否正确——没有人知道林强到底得了什么病,就连吴友谦院长和三军医大的专家们得出的诊断结论也有着相当的模糊空间。
AI设计人员和运行管理人员不是医生,他们是标准的理科生。计算结果要么是明确的A或者B,要么是在某些明确范围内有多个结果。结果现在可好,计算出来的答案和标准答案对不上。要是完全对不上也就算了,那至少有个明确的“你们做错了,需要重新检查流程”的信号。有明确的结果,但是参考答案却模糊不清——这还怎么做参考?
吴友谦看着面前一脸急色的众多运营人员,浑不在意的摆了摆手,“看看你们这个样子,太没城府了。”他笑眯眯的喝了一口茶水,“医生在临床上遇到诊断不明的患者,也要用些手段排除一下才行。你们这就像是要求医生第一个念头就得正中靶心,找到疾病问题一样。别说他孙立恩了,你找哪个医生来都做不到。老东西这才修正了一年不到,正确率不是已经快赶上他了?”
“孙医生的误诊率太低了,要不是每个诊断都有视频作证,我肯定要怀疑他是做了弊的。”带头的实验员员擦了一把脸上的汗,“他的平均误诊率还不到18%,急诊相关的诊断误诊率才10%左右。老东西现在的平均误诊率在25%。要不是孙医生妇科和产科误诊率比较高,那可真就成了妖怪了。”
“老东西的设计方向就是‘医生临床诊断的参考’,它一开始的设计就不是为了代替医生。”吴友谦看着面前神色不一的研究员们,笑眯眯的解释道,“我能理解你们这个想要把自己的成果完善到尽善尽美地步的想法,但是搞科研也要尊重客观事实——无论你们怎么努力,治疗和诊断这始终是医生的专业工作。想要替代他们是不可能的,能够把一个它做成一个好用的,可以依赖的工具,这就是你们现阶段的工作。”
误诊率这个话题虽然很多从业人员都不愿提起,但必须承认的是,国内外的医疗活动中,误诊现象普遍存在。抛去需要被转交司法部门处理的故意误诊不谈,医生们平均的误诊率大约在30%左右。这些误诊可能是由于疾病的不同表现特征,不典型表现,或者医生们经验不足,甚至患者隐瞒病史,导致诊断依据信息出错等等。
而在中国,导致医生们误诊的除了以上原因之外,工作压力和疲劳所占比例也非常巨大。孙立恩能够达到18%的平均误诊率,其主要原因并不是因为本身能力多么出众,而是因为每日处理的病例有限,而且在不直接接触患者的前提下,他能够花更多时间,更多精力在每一个个案中。并且几乎可以不受限制的对每一个病例进行任何他想做的检查,完全不用考虑患者家属是否能够承担的起检查费用,或者他们愿不愿意配合。
孙立恩的情况属于特例,毫不夸张的说,在实验楼的“第九诊室”中,孙立恩绝对是全国乃至全世界里过的最滋润的医生。而现实情况却和这种理想状况天差地别。
项目组会提出AI诊断的目的也在于此,如果能够通过一套基于云服务的AI算法,给医生们提供一个不会有任何怨言,也不会因为疲劳和工作压力出现失误的“第二意见”,那么必然能够显著降低误诊率。
然而目前看来,老东西似乎还有很长的路要走。
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“就这两个文件签字是么?”第二天早上,孙立恩在医院里接到了林夫人的电话。四院并没有精神病科,因此在和孙立恩见面签完了实验组的相应许可和通知后,吴友谦带着人直接把孙立恩和林夫人,以及林强接到了宁远医学院附属医院。这里有精神病科,可以接诊被初步诊断为“慢性疲劳综合症”的林强。
林夫人和孙立恩一起去收费窗挂了精神病科的号,从挂号到交钱,整个过程从头到尾都避着林强。为了防止中间出点差错,就连挂号的项目都写的是“特需门诊”。
“你最近确实觉得身体很不舒服,有肌肉疼痛……”负责接诊的医生是吴友谦头天晚上就叮咛了几百次的精神科副主任。作为一家医学院直接附属的大型三甲医院副主任,梅主任本来应该是很有排场的那种。只可惜吴友谦在梅主任上学的那年就已经是院长了,师长有命,学生实在不敢炸刺儿。梅主任只能老老实实的隐瞒了自己的真实身份,直接开始诊断。重新问诊了一遍之后,他借口“需要最后会诊”,让林强先去吃个早饭,自己则去了吴友谦和孙立恩待机的房间。
梅主任摘了口罩,对两人道,“诊断成慢性疲劳综合征没有问题,如果没有CD4细胞绝对计数下降的话,其实我更倾向于群体性癔病。”
“那就是说,可以治疗了是吧?”吴友谦点了点头,他看了一眼表,“那咱们就趁热打铁,赶紧把这个问题处理掉。”
“用靛胭脂注射液来当安慰剂,这个想法确实很有创意。”梅主任对于这个治疗方案倒是非常感兴趣,并且对治疗细节提出了自己的看法,“普通的注射器是透明的,靛胭脂注射液那个颜色就和染色了的尿液一样。我建议去口腔科借个金属注射器过来,把观察窗用黑色胶带一贴,神仙都看不出来这是啥。”
“还可以请注射的护士姐姐穿一下CT室里的铅服。”开头脑风暴式的分享会就这一点好,孙立恩灵机一动,提出了自己的建议,“反正看起来越严肃,安慰剂的治疗效果应该就会越好。”
安慰剂效应一般和两种条件直接相关,一种是“预期”,另一种则是“条件化”。两者可以相互调节,相互作用。孙立恩已经提前为林强规划了预期,“一针下去,药到病除”。同时以条件化的手段增强了这一预期。接下来,就是见真章的时候了。
林强坐在诊室里,有些局促不安。自己的老婆就坐在离自己不远的地方,但似乎浑身上下都散发着“别和我说话”的警告。他几次想要说话,但最后还是放弃了这个念头,转而焦急的盯着诊室的门。
“林强是吧?”全副武装的护士小姐姐拎着一个塑胶减震箱走了进来,一看到同样在房间里的林夫人,有些摸不准道,“您是家属?”
“是的。”林夫人点了点头,站起身来对护士小姐姐道,“我在外面等吧。”说完话,她就自己往门外走去。完全没有等护士姐姐回话。
林强有些焦虑的看了一眼妻子的背影,但他的注意力很快就被护士小姐姐手里的箱子吸引了过去。
“这是给你用的特效药。”护士姐姐不露痕迹的调整了一下自己手上的箱子,并且放在桌面上将其打开——一只闪着金属光泽的银白色注射器出现在了林强面前,并且介绍道,“因为这种药有辐射性,而且会对光有反应,所以必须用特制的这种金属注射器注射。”她一边给林强的胳膊上做着消毒,一边问道,“医生跟你说了这种药的生效流程了没有?”
“没有。”林强有些紧张的摇着头,“他们只说这个药生效特别快。”
“这倒是没错。不过这个药对某些人是不生效的。”护士继续按照预定的台词,“等会打完了针,大概十五到二十分钟之后你去一下洗手间看看尿液就行了。如果生效的话,尿液会变成蓝色的。如果没有变色,那就是没有生效,就得赶紧跟医生说了知道么?”
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严格来说,林强是老东西第一次进行实际操作实验的对象。虽然组内的研究员们对于是否有必要第一次实验就把老东西应用在这种疑难杂症上有些意见不太统一,但既然已经决定了,那大家还是希望全力以赴,尽量为老东西搜集到更多的资料。
资料越多,老东西能做出的诊断理论上就会越精确。
要想知道他们的AI算法设计到底有没有问题,光凭提前得出答案的那些病例报告肯定是不够的——在人工总结记录病例的时候,人们总是会不自觉地去除一些不够“直接”的数据,以保证报告本身的简单易读。
而这些用来保证其他人阅读顺畅的处理方法,事实上给老东西省了不少麻烦——人体症状表现实在是太多了点,能否排除这些多余变量,准确找到病因,这才是老东西目前需要面临的最大考验。
而让这群实验人员感觉抓狂的是,哪怕他们尽心尽力,想尽一切办法给老东西搞来了所有的资料,他们却不能马上验证老东西的计算是否正确——没有人知道林强到底得了什么病,就连吴友谦院长和三军医大的专家们得出的诊断结论也有着相当的模糊空间。
AI设计人员和运行管理人员不是医生,他们是标准的理科生。计算结果要么是明确的A或者B,要么是在某些明确范围内有多个结果。结果现在可好,计算出来的答案和标准答案对不上。要是完全对不上也就算了,那至少有个明确的“你们做错了,需要重新检查流程”的信号。有明确的结果,但是参考答案却模糊不清——这还怎么做参考?
吴友谦看着面前一脸急色的众多运营人员,浑不在意的摆了摆手,“看看你们这个样子,太没城府了。”他笑眯眯的喝了一口茶水,“医生在临床上遇到诊断不明的患者,也要用些手段排除一下才行。你们这就像是要求医生第一个念头就得正中靶心,找到疾病问题一样。别说他孙立恩了,你找哪个医生来都做不到。老东西这才修正了一年不到,正确率不是已经快赶上他了?”
“孙医生的误诊率太低了,要不是每个诊断都有视频作证,我肯定要怀疑他是做了弊的。”带头的实验员员擦了一把脸上的汗,“他的平均误诊率还不到18%,急诊相关的诊断误诊率才10%左右。老东西现在的平均误诊率在25%。要不是孙医生妇科和产科误诊率比较高,那可真就成了妖怪了。”
“老东西的设计方向就是‘医生临床诊断的参考’,它一开始的设计就不是为了代替医生。”吴友谦看着面前神色不一的研究员们,笑眯眯的解释道,“我能理解你们这个想要把自己的成果完善到尽善尽美地步的想法,但是搞科研也要尊重客观事实——无论你们怎么努力,治疗和诊断这始终是医生的专业工作。想要替代他们是不可能的,能够把一个它做成一个好用的,可以依赖的工具,这就是你们现阶段的工作。”
误诊率这个话题虽然很多从业人员都不愿提起,但必须承认的是,国内外的医疗活动中,误诊现象普遍存在。抛去需要被转交司法部门处理的故意误诊不谈,医生们平均的误诊率大约在30%左右。这些误诊可能是由于疾病的不同表现特征,不典型表现,或者医生们经验不足,甚至患者隐瞒病史,导致诊断依据信息出错等等。
而在中国,导致医生们误诊的除了以上原因之外,工作压力和疲劳所占比例也非常巨大。孙立恩能够达到18%的平均误诊率,其主要原因并不是因为本身能力多么出众,而是因为每日处理的病例有限,而且在不直接接触患者的前提下,他能够花更多时间,更多精力在每一个个案中。并且几乎可以不受限制的对每一个病例进行任何他想做的检查,完全不用考虑患者家属是否能够承担的起检查费用,或者他们愿不愿意配合。
孙立恩的情况属于特例,毫不夸张的说,在实验楼的“第九诊室”中,孙立恩绝对是全国乃至全世界里过的最滋润的医生。而现实情况却和这种理想状况天差地别。
项目组会提出AI诊断的目的也在于此,如果能够通过一套基于云服务的AI算法,给医生们提供一个不会有任何怨言,也不会因为疲劳和工作压力出现失误的“第二意见”,那么必然能够显著降低误诊率。
然而目前看来,老东西似乎还有很长的路要走。
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“就这两个文件签字是么?”第二天早上,孙立恩在医院里接到了林夫人的电话。四院并没有精神病科,因此在和孙立恩见面签完了实验组的相应许可和通知后,吴友谦带着人直接把孙立恩和林夫人,以及林强接到了宁远医学院附属医院。这里有精神病科,可以接诊被初步诊断为“慢性疲劳综合症”的林强。
林夫人和孙立恩一起去收费窗挂了精神病科的号,从挂号到交钱,整个过程从头到尾都避着林强。为了防止中间出点差错,就连挂号的项目都写的是“特需门诊”。
“你最近确实觉得身体很不舒服,有肌肉疼痛……”负责接诊的医生是吴友谦头天晚上就叮咛了几百次的精神科副主任。作为一家医学院直接附属的大型三甲医院副主任,梅主任本来应该是很有排场的那种。只可惜吴友谦在梅主任上学的那年就已经是院长了,师长有命,学生实在不敢炸刺儿。梅主任只能老老实实的隐瞒了自己的真实身份,直接开始诊断。重新问诊了一遍之后,他借口“需要最后会诊”,让林强先去吃个早饭,自己则去了吴友谦和孙立恩待机的房间。
梅主任摘了口罩,对两人道,“诊断成慢性疲劳综合征没有问题,如果没有CD4细胞绝对计数下降的话,其实我更倾向于群体性癔病。”
“那就是说,可以治疗了是吧?”吴友谦点了点头,他看了一眼表,“那咱们就趁热打铁,赶紧把这个问题处理掉。”
“用靛胭脂注射液来当安慰剂,这个想法确实很有创意。”梅主任对于这个治疗方案倒是非常感兴趣,并且对治疗细节提出了自己的看法,“普通的注射器是透明的,靛胭脂注射液那个颜色就和染色了的尿液一样。我建议去口腔科借个金属注射器过来,把观察窗用黑色胶带一贴,神仙都看不出来这是啥。”
“还可以请注射的护士姐姐穿一下CT室里的铅服。”开头脑风暴式的分享会就这一点好,孙立恩灵机一动,提出了自己的建议,“反正看起来越严肃,安慰剂的治疗效果应该就会越好。”
安慰剂效应一般和两种条件直接相关,一种是“预期”,另一种则是“条件化”。两者可以相互调节,相互作用。孙立恩已经提前为林强规划了预期,“一针下去,药到病除”。同时以条件化的手段增强了这一预期。接下来,就是见真章的时候了。
林强坐在诊室里,有些局促不安。自己的老婆就坐在离自己不远的地方,但似乎浑身上下都散发着“别和我说话”的警告。他几次想要说话,但最后还是放弃了这个念头,转而焦急的盯着诊室的门。
“林强是吧?”全副武装的护士小姐姐拎着一个塑胶减震箱走了进来,一看到同样在房间里的林夫人,有些摸不准道,“您是家属?”
“是的。”林夫人点了点头,站起身来对护士小姐姐道,“我在外面等吧。”说完话,她就自己往门外走去。完全没有等护士姐姐回话。
林强有些焦虑的看了一眼妻子的背影,但他的注意力很快就被护士小姐姐手里的箱子吸引了过去。
“这是给你用的特效药。”护士姐姐不露痕迹的调整了一下自己手上的箱子,并且放在桌面上将其打开——一只闪着金属光泽的银白色注射器出现在了林强面前,并且介绍道,“因为这种药有辐射性,而且会对光有反应,所以必须用特制的这种金属注射器注射。”她一边给林强的胳膊上做着消毒,一边问道,“医生跟你说了这种药的生效流程了没有?”
“没有。”林强有些紧张的摇着头,“他们只说这个药生效特别快。”
“这倒是没错。不过这个药对某些人是不生效的。”护士继续按照预定的台词,“等会打完了针,大概十五到二十分钟之后你去一下洗手间看看尿液就行了。如果生效的话,尿液会变成蓝色的。如果没有变色,那就是没有生效,就得赶紧跟医生说了知道么?”
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