人工智慧能給醫療事業帶來多大的改變？

倉央嘉措曾寫過

世間事

除了生死

哪一件不是閑事

是的，生死才是大事。

死亡是任何人都不能逃過的宿命，但我們可以想盡辦法讓死亡不那麼早來，也許科技是可以做到的，也正努力著。

比如說人工智慧。

這幾年的人工智慧在科技界、風投界名聲大噪，一點也不亞於08年的互聯網。那人工智慧為什麼這麼火？因為它可以運用到我們生活的方方面面，讓我們的生活更加便捷，更加智慧，甚至顛覆我們以往的生活方式，就像電子商務顛覆我們的購物方式，滴滴改變我們的出行方式一樣。

小編今天談談人工智慧能給醫療事業帶來多大的改變？

人工智慧是個很寬泛也是個很複雜的概念，我們所了解的機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統、機器學習，計算機視覺等等都屬於人工智慧領域。

小編之前寫過一篇《機器人為你的健康保駕護航》，裡面主要盤點了與2016世界機器人大會上人類健康相關的機器人：手術機器人、膠囊機器人、納米機器人、康復機器人，另外還有新型醫療平台型機器人。這些機器人的誕生大大改變了治療方式。有興趣的寶寶們可以看看哦~

其實在醫療機器人領域最有名的當屬達芬奇手術機器人，達芬奇機器人由三部分組成：外科醫生控制台、床旁機械臂系統、成像系統，通過使用微創的方法，實施複雜的外科手術。

也是達芬奇手術機器人的成功讓人們看到了人工智慧在醫學界的希望。

科技巨頭紛紛扎進人工智慧+醫學領域

IBM堪稱「AI＋醫療」的翹楚。在醫療領域，IBM Watson可以在17秒內閱讀3469本醫學專著、24．8萬篇論文，69種治療方案、61540次試驗數據、10．6萬份臨床報告。通過海量汲取醫學知識，包括300多份醫學期刊、200多種教科書及近1000萬頁文字，IBM Watson已在短時間內迅速成為腫瘤專家。

2016年8月，IBM與21家醫院簽署IBM Watson for Oncology的合作意向協議，並於同年12月成立聯合會診中心。隨著人工智慧技術的逐漸成熟，IBM Watson以腫瘤為重心，逐漸將服務半徑伸向慢病管理、精準醫療、體外檢測、精準醫療等九大醫療領域，逐步實現人工智慧作為一種新型工具的價值。

微軟也不甘示弱，前不久，微軟宣布與合作夥伴匹茲堡醫療中心大學（UPMC）新啟動了一個叫Healthcare NExT的醫療項目，作為研發部門的一部分，結合UPMC的醫療從業者和微軟人工智慧從業者的智慧，以研究如何用AI分擔電子病曆數據輸入的工作，甚至用AI進行分診、輔助門診工作。

微軟還發布過一個機器學習項目Hanover，該項目主要是利用人工智慧深度理解每年發表的醫學專業論文，幫助醫生預測哪些藥物對治療癌症患者最有效，從而達到幫助治療癌症的目的。

微軟的另一個項目是倡議將人工智慧應用到醫療放射科，採用機器視覺工作來分析癌症病人的腫瘤CT掃描片。

國內則是以百度為代表，去年10月，百度方面正式發布了百度醫療大腦，人工智慧問診開始輔助醫療行業。基於百度醫療大腦的人工智慧問診項目，病人可以通過百度醫療大腦實現人工智慧問診，而百度醫療大腦將綜合各項醫療大數據，給到病人一個準確的診斷結果。患者，隨時自診，更快速獲知病情；醫生，提高工作效率、提升診斷質量。

AI＋醫療主流四種模式

AI＋輔助診療

將人工智慧技術用於輔助診療中，讓計算機「學習」專家醫生的醫療知識，模擬醫生的思維和診斷推理，從而給出可靠診斷和治療方案。輔助診療場景是醫療領域最重要、也最核心的場景，人工智慧＋輔助診療潛在市場空間巨大，至少是萬億級以上的營收規模。

AI＋醫學影像

將人工智慧技術具體應用在醫學影像的診斷上，主要分為兩部分：一是圖像識別，應用於感知環節，其主要目的是將影像這類非機構化數據進行分析，獲取一些有意義的信息；二是深度學習，應用於學習和分析環節，是AI應用的最核心環節，通過大量的影像數據和診斷數據，不斷對神經元網路進行深度學習訓練，促使其掌握「診斷」的能力。

AI＋藥物挖掘

將深度學習技術應用於藥物臨床前研究，達到快速、準確地挖掘和篩選合適的化合物或生物，達到縮短新葯研發周期、降低新葯研發成本、提高新葯研發成功率的目的。通過計算機模擬，AI可以對藥物活性、安全性和副作用進行預測。

AI＋健康管理

主要集中在風險識別、虛擬護士、精神健康、在線問診、健康干預、康復以及基於精準醫學的健康管理。

IDC Digital預測，截至2020年，醫療數據量將達40萬億GB，預計約80％數據為非結構化數據。顯然，人工智慧在醫療領域有無限想象空間，我們也期待人工智慧能在醫學上取得突破性的進展。

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