AI 3秒揪出13种早期癌症，吊打三甲主任医生？纯属造谣！

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这两天很多人在转一个AI能在3秒内揪出13种早期癌症的帖子。做个辟谣，这个帖子至少一个月前就出现了，内容纯属瞎掰，是彻头彻尾的谣言：

用不AI很落伍的google搜索“3秒揪出13种早期癌症”，会发现这些内容一个月前就引发过广泛关注：

下面我们分段看这个帖子的内容，用纯人力智能来辨别为什么整个帖子都是瞎掰。 帖子是经典三段论，第一段给你摆两个“事实”：DeepMind发了一篇论文展示新一代AI诊疗系统，能根据血检在3秒内找出13种早期癌症；该系统已通过FDA绿色通道，某医院已经决定使用。 针对这一段，第一，DeepMind如果真研发出了如此牛的AI诊疗系统，怎么没见DeepMind或者DeepMind的母公司Alphabet（Google）发表声明？而且也没有《自然》、《科学》等顶流学术期刊追踪报道？ DeepMind对扩展AI在医疗领域的应用一直非常有兴趣，2020年时，它家就展示了一个协助乳腺癌筛查的系统，通过基于2.9万名女性的 乳腺X射线摄影图像的训练，该AI系统减少假阳性5.7%，假阴性9.4%，整体表现比典型的放射科医生好11.5%。 这个AI系统，DeepMind在2020年新年，1月1号发表到《自然》，财经主流媒体CNBC立刻就有报道：

真要有3秒检出13种癌症，怎么只有自媒体疯传的“帖子”，没有任何权威学术期刊、主流媒体跟进？ 第二，帖子摆的第二个事实，该AI系统深夜通过FDA绿色通道。 FDA没有绿色通道 ，只有加速审批、突破性疗法认证等给予一定审批加速的渠道。可是这些审批加速其一必须是有严重未满足需求的医疗难题，其二仍然需要提供完善的证据，走完整的监管审核流程。根本不可能有什么凌晨发论文，接下来就立刻通过FDA，可以实用。 举个FDA加速到极限的例子，辉瑞/BioNTech新冠mRNA疫苗最先公开3期临床试验95%的有效性是2020年11月18日，FDA批准紧急使用授权要到12月11日。这是在新冠全球大流行背景下，而且FDA对这些疫苗是实时审批，即不断接收来自研发企业的数据更新。 一个论文都没影的癌症筛查方法，怎么可能通过绿色通道马上进入实用？ 第一部分摆的“事实”纯属瞎掰，接下来帖子的两个部分，一个是发帖人自己的分析，最后是引用其它“专业”人士判断。从“事实”到个人解读再到第三方评价，搞得像模像样，但后面的个人解读与第三方评价一样是胡扯。 发帖人号称看了37页白皮书，心得包括“A I不仅会看病，还能从基因层面预判你未来5年患癌概率”， 这在生物学上就是不可能的 。癌症有遗传因素，但同样受到环境因素影响，还有很大偶然性。例如吸烟可以导致肺癌，背后原因是吸烟可以诱发细胞癌变，形成癌细胞，导致癌症。可是这种烟草导致的癌症并非遗传，即使已经是早期癌症，出现了少数癌变细胞，致癌突变也是在那部分癌变的细胞里，身体里其它健康细胞——占据绝对多数，基因都很正常，怎么可能靠基因层面来预判未来5年患癌概率？ 下一个心得“ 系统内置‘谎言过滤器’，能捕捉患者隐瞒的病史”，科幻电影看多了？如今限制生成式AI在医疗领域应用的一大挑战正是“幻觉”问题，AI自己有时都辩不明真假，又如何过滤患者的隐瞒？ 其实多试试当下的生成式AI，你就会发现它们可以被诱导、被欺骗。不同AI模型表现有差别，反映了内部防护机制的差别（比如chatGPT不会帮你设计如何谋财害命犯罪，这就是它的防护机制），可是再强的防护机制也会有遗漏。比如新冠疫苗安全性上，我一口咬定“疫苗不安全”，反复提问，chatGPT定力尚可，而同一个 chatGPT，在核废水危害上，我反复指责日本排海方案不安全不可靠后，会有“动摇”，开始服软迎合我的意见。 最后的第三方评价，什么协和主任深夜发长文，却只给出了“ 我们苦读15年的知识，正在被算法批量淘汰”这一句话，如今长文都这么水了吗？ “华尔街狂欢， 昨夜医疗 Al概念股集体暴涨230%”，呃，美股正常交易时间早9点半到下午4点，盘后交易也只到晚上8点，医疗AI概念股夜里集体暴涨230%，发帖人大概是梦游了吧。吃尽AI红利的英伟达，2024年创下三个单日市值增长纪录时，那几日的涨幅也就15%左右。要AI疫苗概念股集体暴涨两倍多，这得是多狗血的编剧才编得出来啊。。。 “高盛预言未来5年800万医生转行”，大概是发帖人自己注册了个叫高盛的小号吧。根据2022年发表的一项研究，全球医生总数1280万，缺640万。 这个AI揪出13种早期癌症的帖子，共311个字，除了标点符号，可以说没有一处是真的，却被广泛传播，可见辟谣方向亟需AI助力。


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参考资料 https://www.cnbc.com/2020/01/02/googles-deepmind-ai-beats-doctors-in-breast-cancer-screening-trial.html https://www.medicaleconomics.com/view/across-globe-6-4-million-physicians-needed-in-132-countries-facing-shortages https://www.voronoiapp.com/markets/NVDA-Claims-the-Biggest-Single-Day-Gains--Losses-2408 更多精彩内容见Youtube：Y博的科普园

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