AI為職業(yè)病做了啥貢獻，了解一下

原標題：AI為職業(yè)病做了啥貢獻，了解一下

文 | 楊蘇穎

來源 | 智能相對論（ID：aixdlun）

在控制嫌疑犯的時候，他的右手被犯罪嫌疑人抓傷。創(chuàng)口大約3厘米。

“我有艾滋病?！皩徲嵾^程當中犯人自稱。

盡管犯人檢查結果顯示陽性。但是不久后，他卻突然感冒一直沒好，有點害怕。他自己一個人偷偷到疾控中心檢查。而等結果的那一個月，是他人生最黑暗的一段時期。

這是知乎上一位人民警察分享的故事。很幸運，他的檢查結果顯示他完全健康。

如果看過新版職業(yè)病分類和目錄，會發(fā)現早在2013年的時候艾滋病就被列入其中，范圍僅限醫(yī)療衛(wèi)生人員及人民警察。由于經常在疾病暴露的環(huán)境當中工作，他們染上各種傳染病的機率比普通人高很多。

職業(yè)病一直是各行各業(yè)不可言說之痛，而我們如何才能更好地應對職業(yè)病呢？

用AI降低一下生病的概率先初期只是有點耳鳴，交談什么都還算正常。到后來，個人聽覺能力開始進一步喪失，“你說啥？我完全聽不清啊?！边@是噪聲聾，也是職業(yè)病的一種。它的發(fā)展是一個比較緩慢的過程。噪聲作業(yè)工齡較長的人如果聽力損傷比較嚴重，后續(xù)治愈的機率并不高，極個別還有可能留下終生殘疾。

目前，存在職業(yè)病危害的企業(yè)八成屬于制造業(yè)。如何預防“噪聲聾”？很多制造企業(yè)選擇進行定期體檢，以便鑒定噪聲敏感者和早期聽力損傷者。但是這里就存在兩個bug：第一，既然是早期，癥狀表現肯定不會特別明顯，那么如何避免工人和醫(yī)護人員普遍覺得“這點程度的耳鳴還沒毛病”的心理？第二，明明知道在噪聲環(huán)境下作業(yè)會影響聽力，為什么還要放縱這種傷害繼續(xù)產生，先讓工人生病再給他們治療的方式是不是稍顯愚笨？因此，面對職業(yè)病，我們需要做到的一定是防止產生，而不是事后補救。近日，阿里巴巴機器智能技術實驗室正在研發(fā)在高工業(yè)噪聲環(huán)境下的語音識別及傳輸技術。根據《職業(yè)性噪聲聾診斷標準》，噪聲大于等于85分貝時，工人需要有所防護。但是在噪聲95以上的車間當中，為了不妨礙日常工作交流，工人們均沒有佩戴防護耳罩。阿里的這項技術可以實現在85分貝的工業(yè)噪聲下，將1米處的正常音量語音轉換為文字。因此，工人們可以重新戴上防護耳罩，只需要同時再配備一個語音終端，就能夠知道對方在說什么，也不影響工作交流。只是目前85分貝的環(huán)境與車間作業(yè)的噪聲程度相比還是過于安靜，因此，這項語音技術在未來還需要再做進一步的提升，才能真正降低工人得病的概率。

如果你患了職業(yè)病，AI或能提高檢測的精準性 “當時我跟醫(yī)生表明了我的一些不適癥狀，但是醫(yī)生說這是正常表現，并在體檢報告上填上了正常范圍內的數據。”我們時常會有這樣的困惑，就是明明感覺自己的身體已經出問題了，為什么醫(yī)生卻老說沒問題呢？智能相對論（aixdlun）的分析師楊蘇穎試圖分析在一般的職業(yè)病檢測當中，為什么我們的身體上的一些不適常被醫(yī)生認定為是正常表現。

拿經常接觸放射源的職業(yè)人群來舉例，首先，人類放射科醫(yī)生有7%的假陰性率（漏掉有病的概率），有66%假陽性率（誤診為有病的概率）。兩項數據一對比可以發(fā)現，假陽性率要比假陰性率高得多，而這會導致一種什么樣的結果？只要數值不是特別反常，憑借以往的診斷經驗，醫(yī)生通常會認定你的檢查結果是正常的。

另外，利用傳統(tǒng)人工目測的方式檢測人體各項細胞指數時，醫(yī)生常常會發(fā)生漏看的情況。而漏看其實并不是小事，就是因為漏看幾個細胞，可能就會導致我們的檢測數值出現誤差，而“假陰性”的結果也就這樣產生了。

因此，其實使用人工目測的方法其實并不利于職業(yè)病的認定。如何使用新的技術手段讓職業(yè)病的檢測更高效是當下解決職業(yè)病認定很關鍵的一個問題。目前，很多職業(yè)病都具有潛伏期，現在中國的職工流動性又比較大。所以，在未來的職業(yè)病檢測當中，AI錄病系統(tǒng)，大數據分析，算法預測疾病系統(tǒng)可能都需要被建立起來。

職業(yè)病檢測將可能是AI最值得付費的場景目前，用AI來做一些影像檢查的準確率已經很高，那么問題來了，AI現在為什么沒有全面落地醫(yī)療影像領域呢？有人說這是因為AI不能獨立工作，但這只是其中一個原因，而且這個原因放在任何領域都適用。實際上，另外一個更主要的原因其實是AI它只能對某一種特定的疾病進行篩選標記。解釋一下也就是說，在訓練AI的過程當中，拿來訓練AI的數據均是只與某一種疾病相關的單一數據。那么這就會造成AI先入為主的檢病邏輯。而對比人類，當人類醫(yī)生拿到一張醫(yī)療影像圖的分析疾病的時候，他所做的是全面分析，但是AI卻只能對這張影像圖說YES或者NO。說白了就是AI沒有全局觀，只會做選擇題而不會做分析題。

Buuuuuuuuut，沒有全局觀就不能用來檢測疾病了嗎？職業(yè)病檢測就正好適合這種沒有全局觀的AI。實際上，職業(yè)病體檢和普通體檢是完全不同的兩種模式。不同的職業(yè)所需要進行的體檢項目是根據該職業(yè)的工作性質來決定，并且每一種職業(yè)所囊括的職業(yè)病有特定范圍。這不就正好與全局觀沒有培養(yǎng)起來的AI不謀而合嗎？做職業(yè)病檢測的AI不需要檢測出你到底患了多少病，它需要做的只是為放射環(huán)境下的職工檢查淋巴微核細胞率，為在粉塵環(huán)境下工作的職工檢查到底有沒有塵肺病，在噪音環(huán)境下工作的工人聽覺細胞有沒有受損，別的一概不管，僅此而已。

一直以來，AI在技術層次都發(fā)展得很快，但是實際上AI的應用卻很成問題。對于AI未來的前景，我們不能僅憑感性推斷，更需要做的是去真正找到合適的落地方向來解決盈利問題。把AI運用到職業(yè)病領域，是細鉆垂直領域應用的一個典型表現。只有這樣，我們才能為AI找到最值得付費的場景。

技術的進步應該更多地照拂到人類的痛點，盡管目前我們已經有了工傷保險，但是工商保險并不能解決全部的問題。利用技術將事情80%的解決程度變成100%，這也是技術領域的一種工匠精神。【完】智能相對論（微信id:aixdlun）：深挖人工智能這口井，評出咸淡，講出黑白，道出vb深淺。重點關注領域：AI+醫(yī)療、機器人、智能駕駛、AI+硬件、物聯網、AI+金融、AI+安全、AR/VR、開發(fā)者以及背后的芯片、算法、人機交互等。

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