医生面临最严重职业危机:产科寒冬、AI智能,部分科室直接被砍掉,如何逃过一劫?

2个月前更新 SanS三石
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医生面临最严重职业危机:产科寒冬、AI智能,部分科室直接被砍掉,如何逃过一劫?

经济差,不生;经济好,更不生

部分医院产科被砍掉,医生群体面临危机

就在昨天,安徽省蚌埠市下辖区县的一些基层医生来信告诉我们,他们医院的产科因为收不到孕产妇,科室每月的分娩量寥近于无,医院领导已经决定将产科直接砍掉,产科医护人员分流至老年病科、妇科或康复科。

没想到在基层当“接生婆”辛辛苦苦了半辈子,如今却面临失业危机,一下子没活干了,他们表示:“如果我不是产科医生,我肯定不会相信中国人不愿意生孩子了,这才几年呀,遥想2016和2017那两年,连轴转能忙到死,现在没活干了,心里特别失落。我服务的孕产妇基本都是农民,农民一般都是比较传统的,现在连他们都不愿意生孩子了,更别提城市的妇女了,有患者跟我说日本韩国也不愿生孩子,但人家富裕呀,我们似乎到了未富人先老的地步……”

真的有那么严重吗?查阅国家统计局的数据,2022年全国出生人口首次低于千万,仅为956万,人口自然增长率为-0.60‰,比上年末减少85万人。从数据上分析,自从2016年全面放开二胎经过短暂的一波生育高峰之后,出生人口便以肉眼可见的速度连年下跌,这种数据上的变化在医院产科体现得更为淋漓尽致。

疫情期间,所有科室的门诊量和手术量都大为减少,全面放开后全国一线城市大医院的手术预约量开始暴增,积压了三年的患者都在最近几个月前往各大医院求医问诊,但产科,尤其是基层医院的产科,似乎被遗忘了,冷冷清清几个人,让我们想不到这居然是医院的某一个科室。

本以为疫情结束后,新生儿数量就会大幅回暖,毕竟封控期间啥也不能干,只能疯狂造娃,但这只是一种自我安慰式的痴心妄想。疫情结束了,生育潮并没有来临,反而因为大部分人对经济恢复没有信心,新生儿数量甚至不如疫情期间了。这下,我们绝不能再把锅扣在疫情头上。

产科寒冬真的提前来了,并且这个寒冬没有穷尽、没有解决办法,是个死局!经济不好,人们不愿意生;经济好了,人们的素质和生育理念朝向发达国家看齐,那更是不愿意生了我国人民正在诠释“不生育”才是人类文明和生产力提高的终极体现。

产科分娩量腰斩,人流室却异常爆满

流产胎儿数多于新生儿数

产科寒冬只是一个引子,由于新生儿锐减,导致的一系列连锁反应将直接威胁儿科等其它科室,恐怕除了老年医学科,医院的每一个科室都会感到一丝危机和紧迫。

回忆一下刚放开二胎的那两年,我的天,医院产科那真是人山人海,一年就出生了1786万个新生儿。别说城市里的大医院了,就连基层的乡镇医院每天门诊都有20-30个孕产妇,一天建档建卡十几个,忙得没空吃饭,休息时脑子里想到都是自己接诊的病人。

城市里的三甲医院更是不用讲了,哪个医院的产科医生能停下脚步跟你好好说话呢?匆忙和紧张是产科医生的主旋律,产妇生完孩子后都不知道自己的接生医生长啥样。那时候病房很很满,住不下了,那就加床再加床,偶尔在电梯里碰到医生了,医生也基本拿着一大堆病例在研究,问医生要干嘛,肯定回答正在准备下一场接生。

安徽阜阳是人口大市,户籍人口早已超过千万,曾一直占据安徽省人口第一名的位置,早些年人们的生育愿望也很强烈,周韵芝就是这所城市二级医院的一名产科医生。

她表示,2012年-2016年这5年是她从业以来经历过的生育高峰期,也是进入21世纪后的巅峰,“和现在相比,那几年简直不能想象,专属医院(三甲)病房满了,住不进去,都回流到俺们医院,病房里乌泱乌泱一大片,都是产妇,然而外面还有很多很多产妇等待住院分娩,病房里却加不了床了,急人,咋办?后来我们规定,顺产的话,一天就赶紧出院,剖宫产的话,2天出院,住院天数不能再多了,现实情况不允许。

医生面临最严重职业危机:产科寒冬、AI智能,部分科室直接被砍掉,如何逃过一劫?

生育高峰时,很多医院都会加快病床周转率,以使得更多的产妇能够有一个床位,那时,很多人会托关系找熟人拜托帮忙找一个床位,想要顺利住进产科,得费很大的劲。

现在不同了,即使是大医院,产科里的床位也非常宽裕,二人间、三人间根本不用排队等候,啥时候要生就啥时候住院,随时都能顺利住进去,如果产后恢复慢,想继续在医院里调养,那也不会被催着出院了。

据介绍,随着工作量大减,产科医生面临无活可干的状态,收入也降低了不少,周韵芝的很多老同事已经离职去了企业,实话实说,在严重的职业危机之下,产科的人员流动性比以往频繁了很多。

据央视新闻报道,当前,年轻一代婚育观念正在发生改变,家庭规模小型化趋势日益明显。2020年,我国平均家庭户规模降至2.62人,较2010年减少了0.48人。家庭观念变化带来的延迟婚育、不婚不育,成为我国生育水平下行的最主要因素。

医生面临最严重职业危机:产科寒冬、AI智能,部分科室直接被砍掉,如何逃过一劫?

全国适龄人口初婚年龄不断推迟,女性平均初婚年龄从20世纪80年代的22岁持续上升至2020年的26.3岁,初育年龄推迟到27.2岁。

育龄妇女生育意愿持续走低,2021年平均打算生育子女数为1.64个,低于2017年的1.76个和2019年的1.73个,而作为生育主体的“90后”“00后”仅为1.54个和1.48个。女性现有子女数由2019年的1.63下降到2022年的1.19。女性终身无孩率快速上升,2015年为6.1%,2020年接近10%。

看到这组数据,笔者决定去医院里逛逛,突然发现一种颇有趣、颇引人深思的现象,与产科危机相比,人流室的爆满让笔者极受震撼,打胎的女性当中既有未婚少女,也有早已结婚的中年孕妇,打胎缘由千奇百怪,一小部分是因为家庭生活不幸福,在离婚前夕准备打掉胎儿,但大部分都是意外怀孕,单纯不想要孩子。

这是一种不得不引起重视的现象。

此前,国家卫健委发布了一份《中国卫生健康统计年鉴(2020年)》,数据显示,2019年我国人工流产人数达976.2万。且近5年来,我国每年人工流产的总数一直徘徊在950万左右。

医生面临最严重职业危机:产科寒冬、AI智能,部分科室直接被砍掉,如何逃过一劫?

好家伙,人工流产的胎儿数量竟然比新生儿的数量还要多,这怎能不令人感到紧迫呢?就此情况,2022年1月28日,中国计划生育协会发布了《中国计划生育协会2022年工作要点》,就人工流产干预进行专项行动,以遏制逐年攀升的人流数量,但专项行动实施一年多以来,遏制效果不显著,打胎人数依旧居高不下。

医生职业危机四伏

不只是生育危机,

AI智能也将继续挑战医生

不止是生育危机造成了医生的失业危机,随着ChatGPT、CARE、诊疗机器人等人工智能的高质量发展,医生会不会被部分或完全取代再一次引起了人们的热议。

有人说人脑是活的,能够随机应变;“电脑”是死的,只能按照程序死板执行,所以AI智能永远也不可能取代医生。

这话未免说得太自信了,过于自信就是自负,总不是一件好事。

我们必须要明白,医学归根结底是基于知识储备逻辑分析的经验科学。在知识储备方面,我们永远比不上人工智能,人工智能所拥有的知识是无限的、是灵活、是可以随意交叉的;而在逻辑分析方面,我们也不能和人工智能匹敌,人类的逻辑是波动起伏的、是不稳定的,而AI智能的逻辑分析则永远可以保持理性、永远保持冷静,永远不被外界干扰。

在这种情况下,保持必要的危机感对我们医生这个群体是有益处的。

比如,最近横空出世的ChatGPT,一个月时间就积累了1亿用户,创下了互联网最快破亿的记录。ChatGPT可以说是人工智能领域的重要成果,我们就用它来试一下人工智能能不能在医疗领域大展手脚。

2022年12月27日,美国西北大学曾做过相关试验,研究者让ChatGPT学习发表在《柳叶刀》、《美国医学会杂志》等顶刊上的文章,并撰写50篇医学研究摘要,结果发现,ChatGPT生成的摘要全部顺利通过了抄袭检测器,这些由ChatGPT撰写的摘要中很多都是创新的言论,对于个人而言,想要写出这样的水平,必须拥有足够大的知识储备、整合、分析整理、逻辑编排等能力。

另外,在美国执业医师资格考试中,ChatGPT无需经过专门训练或加强学习就能通过或接近通过这一考试。美国执医的考试难度很大,考试涉及的问题中,既有要求考生依据已有信息给患者下诊断这样的开放式问题,也有诸如判断病因之类的选择题。

结果显示,在三个考试部分,去除模糊不清的回答后,ChatGPT得分率在52.4%至75%之间,而得分率在60%左右即可视为通过考试。值得注意的是,ChatGPT有88.9%的主观回答包括“至少一个重要的见解”,即见解较新颖、临床上有效果且并非人人能看出来。

ChatGPT通过了执医考试,并不能说明其可以取代医生,在现实的临床决策中,既需要医生摒弃偏见、发挥创造力、展开批判性思考,也需要考虑众多现实因素。但,至少可以证明一点,人工智能有辅助医学教育、甚至有临床决策的潜力,随着人工智能发展的越来越成熟,未来的AI在临床能力方面“降维打击”普通医生问题是不大的。

事实上,ChatGPT在临床诊疗方面已崭露头角。

2022年12月22日,来自美国德雷塞尔大学的两名学者在PLOS Digital Health上发表的一篇论文探索了ChatGPT在这方面的能力。

研究人员已将它用于诊断阿尔茨海默病(AD)。目前诊断AD的做法通常包括病史回顾和冗长的身体和神经系统评估与测试。由于60%~80%的痴呆症患者都有语言障碍,研究人员一直在关注那些能够捕捉细微语言线索的应用,包括识别犹豫、语法和发音错误以及忘记词语等,将其作为筛查早期AD的一种快捷、低成本的手段。

这项研究发现,OpenAI的GPT-3程序,可以从自发语音中识别线索,诊断并预测痴呆症早期阶段的准确率达到80%。

我国在人工智能方面也有积极尝试。据悉,人工智能眼科专家“CARE”能够一次性精准筛查14种眼病。

中山大学中山眼科中心副主任林浩添教授介绍,CARE可以识别正常眼底图像和14种常见眼底病变,包括糖尿病视网膜病变、高血压眼底表现、青光眼视神经病变、病理性近视眼底改变等,诊断的总体准确率从92.1%提升至95.2%,并在全国35家不同级别的医疗机构进行了临床真实环境验证。

ChatGPTCARE只是随便举的两个例子,越来越多的人工智能已经被应用于医疗,并和人类医生产生了比较和竞争。

数年前,来自谷歌、谷歌大脑与Verily公司的科学家们开发出了一款能用来诊断乳腺癌的人工智能,它的表现甚至超过了专业的病理学家。众所周知,病理诊断的准确性严重依赖于病理医生的水平,即便是对于同一名病人,不同病理学家给出的诊断也往往会有很大不同,不同病理学家对乳腺癌诊断的一致率只有75.3%。在某些不典型的乳腺癌中,诊断的一致率竟下降到了48%,只有不足一半。

病理医生必须经过数年甚至十几年的训练,才能掌握足够的经验,成为一名合格的病理医生,要成为优秀的病理学家更是难上加难,在医疗资源不足的地区,想要得到足够的训练以获得经验,都是一种奢望。

然而,谷歌和Verily的科学家们将单张病理切片的图像分割成了数万至数十万个128×128像素的小区域,每个小区域内可能含有数个肿瘤细胞。随后,他们提供了许多肿瘤组织与正常组织的病理切片,供人工智能学习。短期内,这款人工智能掌握了一种像素级的技巧——它能分辨出单个小区域内被标注为“肿瘤”的像素,从而将整个小区域标注为“肿瘤区”,这能有效将肿瘤组织与健康组织区分开来。

随后,研究人员邀请了一位病理学家,并要求其与人工智能进行一场比赛。人类病理学家花了整整30个小时,仔细分析了130张切片,并给出了他的诊断结果。在随后基于灵敏度(找到了多少正确的肿瘤)和假阳性(将多少正常组织诊断为肿瘤)的评分中,人类病理学家的准确率为73.3%,人工智能的准确率却是88.5%。

这种比赛结果给人类医生造成了十分紧迫的压抑感,参赛人员表示:“很肯定地,对于病理科医生来说,我的能力确实不如人工智能,几十年后还没退休我可能就要失业了。”

海军军医大学附属长海医院普外科某医生曾说过:“如果人工智能机器人将要取代医生的话,那么外科一定是第一个被取代的,这是毫无疑问的,机器人可要比我们外科医生能吃苦得多了,目前人工智能已经在电子病案、外科手术、疾病诊断等方面占据了重要位置,它的精准度远远超过人类医生。

尽管人工智能发展得越来越成熟,依赖记忆和逻辑的工种越来越不受重视,但人类医生也有自己的优势,至少我们提供的社会化和情感支持是不可替代的!

撰文 | 阿拉斯加宝
编辑 | 阿拉斯加宝

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