多模數據分析幫助準確判斷病癥

如何能夠準確判斷這些病癥，這需要運用到多模數據分析（MRT），張京雷接著介紹道。舉個例子，在心血管科，每個病人的病例中都有許多數據，這些數據數量甚至多達上百組，對于一般醫(yī)生而言，只能通過個別組的數據來判斷病人的病情，如心腦血管、心臟病等疾病，這些病癥通過化驗的指標只是簡單的幾組數據，但是通過人工智能算法，可以同時對幾十組甚至上百組數據進行詳細的分析揭示疾病的內在規(guī)律，找到更好的診療方法，這是人類自身的能力所達不到的。

并且當數據足夠多時，也可以通過查找這些數據之間的關聯(lián)，找到一些疾病與關鍵因素之間的關系。比如可以通過多模態(tài)分析可以判斷病人的發(fā)病與飲食、生活習慣、基因等直接關聯(lián)性有多少，這對于疾病的攻克與治療有非常積極的意義。

并且多模數據分析可以把醫(yī)院中繁多的紙質病歷全部數字化、結構化，極大的節(jié)省了醫(yī)生的時間及精力，可以讓他們更專注于本職工作。

未來醫(yī)療人工智能的潛力應用

張京雷還表示，醫(yī)療人工智能目前在兩個領域中的潛力比較大，并且他也相信未來會證明這一點。第一便是醫(yī)療影像分析，由于影像本身就是結構化的，比如眼底照片；再一個如CT或磁共振等，也是同樣的道理，沒有人為因素干擾，可以通過人工智能進行快速、準確的分析；其次是醫(yī)療大數據，可以把非結構化變成結構化的數據，通過分析大量的病歷資料找出更好的治療方案，更好地管理疾病，目前也有許多公司在進行相關的研究。

未來， Airdoc的技術開發(fā)會從眼底擴展到全眼科。張京雷表示，AI可以用于兒童近視的預防，通過人工智能可以幫助父母監(jiān)測和預測小朋友近視的發(fā)展變化，將來這種預測可以精確到近視最可能在哪個星期發(fā)生。全眼科之后則是全身的人工智能，這也是未來醫(yī)療人工智能的方向。

目前對于數據的安全性也是一個討論的重點，對于醫(yī)療科技行業(yè)來說就更是重中之重，因為獲取的數據都是非常敏感的病患數據。對于數據的防護，張京雷表示，Airdoc所有上傳的數據都是通過加密保護的，其次在上傳與保存的過程中，這些數據都要嚴格脫敏，也就是數據與病人的個人信息完全分離，這也是整個醫(yī)療行業(yè)的慣例。

并且為了這些醫(yī)療數據的存儲和使用，Airdoc參與了國家科技部監(jiān)管之下的STI醫(yī)療眼科大數據平臺。在政府的嚴格監(jiān)管下，上面所有脫敏數據都是可以共享進行科研，對于今后的人工智能技術發(fā)展還有臨床實踐都有相當的積極意義。

人工智能將更好的輔助醫(yī)療診斷

最后說到人工智能將來的服務對象時，張京雷解釋道，Airdoc主要面向的服務對象其實還是醫(yī)生——人工智能主要的功能是輔助醫(yī)生對于病癥進行診斷，但無法代替醫(yī)生做出診斷。舉個例子，目前已知的皮膚病超過2,000種，這就需要大量相對獨立的算法合作來分析相關病癥；而且許多皮膚病外觀基本一致，因此醫(yī)生需要額外詢問患者其他情況才能夠確診，這對目前的人工智能技術還是個挑戰(zhàn)。

當然未來的人工智能技術可能通過深度學習實現更多的功能，但是目前而言還有許多制約因素，包括法律上的制約——比如當人工智能診斷失誤的時候，誰來承擔法律責任等。因此很長的一段時間來看，人工智能都將是醫(yī)生的一個輔助工具，無法取代醫(yī)生。

未來人工智能最大的作用是解決醫(yī)生大量簡單重復性的工作，提高醫(yī)生的工作效率，讓醫(yī)生真正發(fā)揮他們的智慧和能力。人工智能與醫(yī)療這對搭檔，將會顛覆今后的醫(yī)療環(huán)境，這值得我們所有人期待。