醫(yī)學是一門靠歸納邏輯、經驗學習、循證運用的學科，人工智能在這個行業(yè)可以發(fā)揮重要作用，例如僅憑觀察無法了解病人的情況，通過醫(yī)學影像有助于病灶的檢出和診斷。隨著AI＋醫(yī)療的進一步融合、深入，政策和資金層面的大規(guī)模投入，AI輔助技術也在多個醫(yī)療細分領域提供了幫助。

醫(yī)學影像識別：一秒萬片的速度

影像是輔助醫(yī)生診斷的工具，有數據顯示，70％的臨床診斷需要借助專業(yè)的醫(yī)學影像。影像醫(yī)生在人手緊張，同時又要面對大量復雜的影像情況下，難免漏診誤診。而人工智能可以把影像診斷結果量化、標準化，提高醫(yī)生的效率，降低誤診、漏診率，并為臨床提供指導。

近期，英國倫敦大學學院研究人員發(fā)布了一個基于云計算的人工智能系統(tǒng)，可快速分析實時傳輸的腸鏡圖像，識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)星技術后不同地方的醫(yī)院和診所都可以接入云計算平臺，這意味著新開發(fā)的人工智能系統(tǒng)即便在偏遠的鄉(xiāng)村等地區(qū)也可高效部署。

目前這個項目已獲得英國政府的資助。英國政府一個重要目標是到2033年，通過該技術創(chuàng)新每年避免超過2萬例癌癥相關死亡病例的發(fā)生。

目前我國醫(yī)學影像數據的年增長率約為30％，而放射科醫(yī)師數量的年增長率為4．1％，其間的差距是25．9％，放射科醫(yī)師的數量增長遠不及影像數據的增長。通過AI的方式輔助影像科醫(yī)師進行診斷將滿足市場剛需。

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程的能力，并且在記憶力、運算速度和精度上都可以優(yōu)于人類。人類大概有七八萬種疾病，一個醫(yī)生擅長的領域可能只有幾十種，而機器能夠不斷地閱讀文獻，在里面找規(guī)律。基于人工智能開發(fā)的智能診療系統(tǒng)能為醫(yī)生提供實效、實時的決策支持，可以提高廣大經驗不足的醫(yī)療工作者的工作能力。

以往，緊缺優(yōu)質醫(yī)療資源與疑難雜癥如何匹配，這一問題很難求解。將頂尖醫(yī)學專家的知識和診治經驗進行快速復制，設計創(chuàng)造岀模擬專家診治思維的“智能診療系統(tǒng)”對于基層醫(yī)生來說幫助巨大，輔助基層醫(yī)生進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間，平均花費26．3億美元，在多年的投入之后，失敗率卻高達92％。而AI技術的加入，可以使藥物研發(fā)更快速、更低價、更有效。雖然一些藥劑師對此仍持懷疑態(tài)度，但大多數專家預測人工智能＋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武裝自己，提高藥物研發(fā)效率和時間。

AI有可能改變藥物發(fā)現的整個過程，從藥物結構、疾病病理生理機制、現有藥物的功效、顯微鏡下的樣本觀察等等方面進行快速分析，大大提升新藥發(fā)現的效率。在研發(fā)階段，AI可以幫助科學家從巨大體量的化合物數據庫中完成文獻搜索，理解數據。其他研發(fā)場景包括：化合物篩選、預測ADMET性質、藥物晶型預測、輔助病理生物學研究，以及發(fā)掘藥物新適應癥等。測試階段，借助機器學習技術，研究人員可以對大量患者進行試驗，獲得不同的結果，并將其映射到患者的分子標記遺傳上，從而在更穩(wěn)固的基礎上定義疾病。

醫(yī)療機器人：未來醫(yī)療的“標配”

醫(yī)療機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。據不完全統(tǒng)計，2014－2017年間，國內已集中出現至少100家醫(yī)療機器人創(chuàng)業(yè)公司，公開披露融資的超過40家；另外也有不少上市公司也在近年拓展了醫(yī)療機器人業(yè)務。

醫(yī)療機器人在醫(yī)療行業(yè)中應用已十分廣泛，例如主要協(xié)助醫(yī)生進行外科手術的手術機器人，它一般由控制臺、操作臂、三維成像平臺組成。醫(yī)生不觸碰患者，而是坐在電腦顯示屏前，操縱機器做手術。手術機器人能滿足對減小創(chuàng)口、提高手術精確度、縮短手術時長的需求。它與二維視覺相比，視野可放大10－15倍，克服了傳統(tǒng)手術精確度差、醫(yī)生缺乏3D精度視野、手術時間過長等問題。

還有很多其他應用場景，在配藥室，機器人自動完成藥液體配置，讓醫(yī)護人員免于與藥劑發(fā)生接觸，避免藥液污染和人員受傷?？祻蜋C器人應用于康復治療過程中，主要服務于殘疾人士、中風病患者和因運動受傷的人士，讓行動障礙者重新“站”起來。還有輔助、服務類機器人，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器人，與自閉癥兒童溝通的交流機器人等等。醫(yī)療機器人會成為未來醫(yī)療的“標配”。

小結：

隨著科技的發(fā)展和社會的進步，人工智能技術必然會滲透到各行各業(yè)，國內不少人工智能初創(chuàng)企業(yè)也呈現著欣欣向榮的態(tài)勢，如科大訊飛、曠視科技Face＋＋、極鏈科技Video＋＋、依圖科技等等，帶動整個社會生產、生活方式的變革。

作為人工智能的一個很熱門的應用領域，AI 醫(yī)療有著無限的想象空間，但目前面臨的問題也很復雜。例如目前很難評估AI對醫(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)院又該如何應對誤診及其后果？出了醫(yī)療事故后，誰來承擔責任？這些問題都很難回答。其次，借助智能診斷能夠提高診療的準確度，但該技術的底層核心是數據。目前國內尚未形成完整的數據歸屬權、使用權、隱私權等法規(guī)文件，也影響著行業(yè)的標準化、正規(guī)化、商業(yè)化，影響人工智能的應用程度。

在現階段的醫(yī)療活動當中，人工智能技術和產品的融入，需要人們很長一段時間改變觀念。在政策法規(guī)方面，政府和行業(yè)內的合力破冰，是日后 AI 醫(yī)療大有可為的主力推手。AI＋醫(yī)療之路，要解決的問題還很多。