醫(yī)學(xué)是一門(mén)靠歸納邏輯、經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)、循證運(yùn)用的學(xué)科，人工智能在這個(gè)行業(yè)可以發(fā)揮重要作用，例如僅憑觀(guān)察無(wú)法了解病人的情況，通過(guò)醫(yī)學(xué)影像有助于病灶的檢出和診斷。隨著AI＋醫(yī)療的進(jìn)一步融合、深入，政策和資金層面的大規(guī)模投入，AI輔助技術(shù)也在多個(gè)醫(yī)療細(xì)分領(lǐng)域提供了幫助。

醫(yī)學(xué)影像識(shí)別：一秒萬(wàn)片的速度

影像是輔助醫(yī)生診斷的工具，有數(shù)據(jù)顯示，70％的臨床診斷需要借助專(zhuān)業(yè)的醫(yī)學(xué)影像。影像醫(yī)生在人手緊張，同時(shí)又要面對(duì)大量復(fù)雜的影像情況下，難免漏診誤診。而人工智能可以把影像診斷結(jié)果量化、標(biāo)準(zhǔn)化，提高醫(yī)生的效率，降低誤診、漏診率，并為臨床提供指導(dǎo)。

近期，英國(guó)倫敦大學(xué)學(xué)院研究人員發(fā)布了一個(gè)基于云計(jì)算的人工智能系統(tǒng)，可快速分析實(shí)時(shí)傳輸?shù)哪c鏡圖像，識(shí)別其中哪些腸息肉有可能癌變，幫助醫(yī)生更好地制定治療方案，提升療效。引入衛(wèi)星技術(shù)后不同地方的醫(yī)院和診所都可以接入云計(jì)算平臺(tái)，這意味著新開(kāi)發(fā)的人工智能系統(tǒng)即便在偏遠(yuǎn)的鄉(xiāng)村等地區(qū)也可高效部署。

目前這個(gè)項(xiàng)目已獲得英國(guó)政府的資助。英國(guó)政府一個(gè)重要目標(biāo)是到2033年，通過(guò)該技術(shù)創(chuàng)新每年避免超過(guò)2萬(wàn)例癌癥相關(guān)死亡病例的發(fā)生。

目前我國(guó)醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)的年增長(zhǎng)率約為30％，而放射科醫(yī)師數(shù)量的年增長(zhǎng)率為4．1％，其間的差距是25．9％，放射科醫(yī)師的數(shù)量增長(zhǎng)遠(yuǎn)不及影像數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)。通過(guò)AI的方式輔助影像科醫(yī)師進(jìn)行診斷將滿(mǎn)足市場(chǎng)剛需。

智能診療：拒絕誤診

人工智能具有模擬醫(yī)生的診治思維和推理過(guò)程的能力，并且在記憶力、運(yùn)算速度和精度上都可以?xún)?yōu)于人類(lèi)。人類(lèi)大概有七八萬(wàn)種疾病，一個(gè)醫(yī)生擅長(zhǎng)的領(lǐng)域可能只有幾十種，而機(jī)器能夠不斷地閱讀文獻(xiàn)，在里面找規(guī)律�；�于人工智能開(kāi)發(fā)的智能診療系統(tǒng)能為醫(yī)生提供實(shí)效、實(shí)時(shí)的決策支持，可以提高廣大經(jīng)驗(yàn)不足的醫(yī)療工作者的工作能力。

以往，緊缺優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源與疑難雜癥如何匹配，這一問(wèn)題很難求解。將頂尖醫(yī)學(xué)專(zhuān)家的知識(shí)和診治經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行快速?gòu)?fù)制，設(shè)計(jì)創(chuàng)造岀模擬專(zhuān)家診治思維的“智能診療系統(tǒng)”對(duì)于基層醫(yī)生來(lái)說(shuō)幫助巨大，輔助基層醫(yī)生進(jìn)行臨床的診斷和治療，起到“醫(yī)生助手”的作用。

藥物研發(fā)：AI藥神降臨

傳統(tǒng)的新藥研發(fā)方式，通常需要起碼十年時(shí)間，平均花費(fèi)26．3億美元，在多年的投入之后，失敗率卻高達(dá)92％。而AI技術(shù)的加入，可以使藥物研發(fā)更快速、更低價(jià)、更有效。雖然一些藥劑師對(duì)此仍持懷疑態(tài)度，但大多數(shù)專(zhuān)家預(yù)測(cè)人工智能＋醫(yī)藥這一賽道變得日益激烈。隨著人工智能浪潮的興起，藥物研發(fā)人員們將很快用上這些最新工具來(lái)武裝自己，提高藥物研發(fā)效率和時(shí)間。

AI有可能改變藥物發(fā)現(xiàn)的整個(gè)過(guò)程，從藥物結(jié)構(gòu)、疾病病理生理機(jī)制、現(xiàn)有藥物的功效、顯微鏡下的樣本觀(guān)察等等方面進(jìn)行快速分析，大大提升新藥發(fā)現(xiàn)的效率。在研發(fā)階段，AI可以幫助科學(xué)家從巨大體量的化合物數(shù)據(jù)庫(kù)中完成文獻(xiàn)搜索，理解數(shù)據(jù)。其他研發(fā)場(chǎng)景包括：化合物篩選、預(yù)測(cè)ADMET性質(zhì)、藥物晶型預(yù)測(cè)、輔助病理生物學(xué)研究，以及發(fā)掘藥物新適應(yīng)癥等。測(cè)試階段，借助機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，研究人員可以對(duì)大量患者進(jìn)行試驗(yàn)，獲得不同的結(jié)果，并將其映射到患者的分子標(biāo)記遺傳上，從而在更穩(wěn)固的基礎(chǔ)上定義疾病。

醫(yī)療機(jī)器人：未來(lái)醫(yī)療的“標(biāo)配”

醫(yī)療機(jī)器人也正在慢慢滲透我們的生活，并逐漸成為新的創(chuàng)業(yè)和投資熱點(diǎn)。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，2014－2017年間，國(guó)內(nèi)已集中出現(xiàn)至少100家醫(yī)療機(jī)器人創(chuàng)業(yè)公司，公開(kāi)披露融資的超過(guò)40家；另外也有不少上市公司也在近年拓展了醫(yī)療機(jī)器人業(yè)務(wù)。

醫(yī)療機(jī)器人在醫(yī)療行業(yè)中應(yīng)用已十分廣泛，例如主要協(xié)助醫(yī)生進(jìn)行外科手術(shù)的手術(shù)機(jī)器人，它一般由控制臺(tái)、操作臂、三維成像平臺(tái)組成。醫(yī)生不觸碰患者，而是坐在電腦顯示屏前，操縱機(jī)器做手術(shù)。手術(shù)機(jī)器人能滿(mǎn)足對(duì)減小創(chuàng)口、提高手術(shù)精確度、縮短手術(shù)時(shí)長(zhǎng)的需求。它與二維視覺(jué)相比，視野可放大10－15倍，克服了傳統(tǒng)手術(shù)精確度差、醫(yī)生缺乏3D精度視野、手術(shù)時(shí)間過(guò)長(zhǎng)等問(wèn)題。

還有很多其他應(yīng)用場(chǎng)景，在配藥室，機(jī)器人自動(dòng)完成藥液體配置，讓醫(yī)護(hù)人員免于與藥劑發(fā)生接觸，避免藥液污染和人員受傷�？祻�(fù)機(jī)器人應(yīng)用于康復(fù)治療過(guò)程中，主要服務(wù)于殘疾人士、中風(fēng)病患者和因運(yùn)動(dòng)受傷的人士，讓行動(dòng)障礙者重新“站”起來(lái)。還有輔助、服務(wù)類(lèi)機(jī)器人，能幫助監(jiān)控病人出院后的身體狀況，防治老年癡呆癥的治療機(jī)器人，與自閉癥兒童溝通的交流機(jī)器人等等。醫(yī)療機(jī)器人會(huì)成為未來(lái)醫(yī)療的“標(biāo)配”。

小結(jié)：

隨著科技的發(fā)展和社會(huì)的進(jìn)步，人工智能技術(shù)必然會(huì)滲透到各行各業(yè)，國(guó)內(nèi)不少人工智能初創(chuàng)企業(yè)也呈現(xiàn)著欣欣向榮的態(tài)勢(shì)，如科大訊飛、曠視科技Face＋＋、極鏈科技Video＋＋、依圖科技等等，帶動(dòng)整個(gè)社會(huì)生產(chǎn)、生活方式的變革。

作為人工智能的一個(gè)很熱門(mén)的應(yīng)用領(lǐng)域，AI 醫(yī)療有著無(wú)限的想象空間，但目前面臨的問(wèn)題也很復(fù)雜。例如目前很難評(píng)估AI對(duì)醫(yī)療決策的影響，AI能在多大程度上影響醫(yī)生的判斷，醫(yī)院又該如何應(yīng)對(duì)誤診及其后果？出了醫(yī)療事故后，誰(shuí)來(lái)承擔(dān)責(zé)任？這些問(wèn)題都很難回答。其次，借助智能診斷能夠提高診療的準(zhǔn)確度，但該技術(shù)的底層核心是數(shù)據(jù)。目前國(guó)內(nèi)尚未形成完整的數(shù)據(jù)歸屬權(quán)、使用權(quán)、隱私權(quán)等法規(guī)文件，也影響著行業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)化、正規(guī)化、商業(yè)化，影響人工智能的應(yīng)用程度。

在現(xiàn)階段的醫(yī)療活動(dòng)當(dāng)中，人工智能技術(shù)和產(chǎn)品的融入，需要人們很長(zhǎng)一段時(shí)間改變觀(guān)念。在政策法規(guī)方面，政府和行業(yè)內(nèi)的合力破冰，是日后 AI 醫(yī)療大有可為的主力推手。AI＋醫(yī)療之路，要解決的問(wèn)題還很多。