醫療機器人是人工智慧（AI）醫療的最終形態么

醫學隨著人類的發展有了數千年的歷史，在擺脫最原始社會的巫醫之後，藥物和外科工具開始逐漸發展，早在公元前950年，古埃及就能夠用木頭、皮製作腳趾假體，外科工具也是隨著人類知識進步而發展。

歐洲文藝復興時期，不僅僅是文藝和科技的崛起時代，文藝復興的刺激下，人們思想開始掙脫束縛，外科出現了改革，醫療設備爆發，在這個時期，出現了聽診器，出現了內窺鏡，顯微鏡被應用在醫療領域，醫療設備在醫療中地位日益重要。

之後的日子伴隨著工業革命，醫療同樣產生了變革，倫琴1895年發現X射線，到20世紀初 X射線診斷便成為臨床醫學的重要手段，此後重要的診斷技術進展有。在1970年代，最重要的標準是電子計算機X線斷層掃描儀（簡稱CT）和核磁共振診斷技術的發明和應用，從而改變了人們看病的行為習慣，現代醫學逐步趨於完善。

新時代的醫療設備：機器人

在文藝復興時期，達芬奇就曾經對機器人進行過暢想，但是礙於科技僅僅是設計出了草圖，但是開啟了我們對仿人型機器人的探索。

在醫療領域用於醫院、診所的醫療或輔助醫療的機器人是一種巨大的需求，《2016-2020年醫療機器人產業深度調研及投資前景預測報告》中表示，2012年全球醫用機器人銷量為1308台，同比增長20%，佔全部專業服務機器人銷量的8%，市場規模約為60億美元，2020年全球醫療器械市場將達到5140億美元。

醫療機器人的種類很多，有臨床醫療用機器人、護理機器人、醫用教學機器人和為殘疾人服務機器人等，每一款機器人都起到了巨大的作用。

比如，臨床醫療使用的手術機器人，手術機器人主要用於心臟外科和前列腺切除術。外科醫生可以遠離手術台操縱機器進行手術，完全不同於傳統的手術概念，在世界微創外科領域是當之無愧的革命性外科手術工具。

利用機器人做外科手術已日益普及，美國僅2004年一年，機器人就成功完成了從前列腺切除到心臟外科等各種外科手術2萬例。在手術機器人也成為一種常態，浙大一院唯一的一台「達芬奇」2016年完成手術888台，平均每天2.43台，繼2015年後再列全球單台機器人手術量第一。

達芬奇手術機器人是目前市面上最流行的手術機器人，由外科醫生控制台、床旁機械臂系統、成像系統三部分組成，可以在泌尿外科、心胸外科、婦科、腹部外科等科室應用，達芬奇手術機器人增加視野角度;減少手部顫動，機器人「內腕」較腹腔鏡更為靈活，能以不同角度在靶器官周圍操作;較人手小，能夠在有限狹窄空間工作;使術者在輕鬆工作環境工作，減少疲勞更集中精力;減少參加手術人員。對於患者來說，手術精度高，術后快，癒合好，縮短住院時間等。

另外也有離我們更近的機器人，很多時候我們生病去醫院挂號，可是經常不知道應該掛什麼科室，但是護士又比較忙，需要花費很大的精力才能夠搞清楚自己挂號的科室，現在很多醫院都有挂號機器人，知道常見疾病對應的科室，詢問患者的癥狀，「請問是否感到上腹部不適、腹脹、食慾減退」「請問是否打噴嚏，鼻塞，流清水樣鼻涕」「請讓我看看您的舌苔顏色」……在經過一系列模擬醫生的問診流程后，萌態可掬的藍色機器人給出了一份《問診結果》，關鍵是它還會為患者推薦合適的科室和醫生。

人工智慧軟體系統

現在醫療機器人可以很大的緩解了醫院的臃腫，但是對於更小一點的醫院幫助相對較少，比如基層醫療機構根本不具備購買和使用醫療機器人的能力，無法享受硬體帶來的便利。軟體是更好的補充，可以為基層醫療機構提供更好的服務。

20世紀60年代初，出現了運用邏輯學和模擬心理活動的一些通用問題求解程序，它們可以證明定理和進行邏輯推理，專家系統就是一種在特定領域內具有專家水平解決問題能力的程序系統，其內部含有大量的某個領域專家水平的知識與經驗，能夠利用人類專家的知識和解決問題的方法來處理該領域問題。

但是現階段國內外專家系統應用停留在相對狹義的以規則推理為基礎的階段，應用也更多針對的是實驗室研究以及一些輕量級應用，遠不能滿足大型商業應用的需求，實現對實時智能推理以及大數據處理特別是醫學影像數據處理的需求。

在這個背景下，基於卷積神經網路的深度學習方法的出現，可以更快更精準的處理醫療大數據，並且可以更好的學習掌握醫學知識，很好的解決了專家系統的弊端。

20世紀80年代，人工神經網路反向傳播演算法誕生，這種方法無需人工制定規則，而是讓機器在大量訓練樣本中尋找統計規律，相比以前的方法，神經網路在很多方面優勢明顯。卷積神經網路（CNN）是建立在傳統人工神經網路上的一種深度學習演算法。卷積神經網路是一個多層網路結構，它的每一個層實際上是由多個特徵圖構成，每個特徵圖代表一種特徵；在每一個特徵圖上又有許多個獨立的神經元。對應的，將卷積神經網路的網路層分為卷積層和下採樣層，也稱為降採樣或者子採樣；網路層次之間並非線性映射，從卷積層到下採樣層是一個下採樣的過程，從下採樣層到卷積層則是一個卷積濾波的過程。

醫學影像是現在醫學診斷疾病的主要手段之一，通過影像直接展示出病灶，從而更好診斷和治療，隨著深度學習技術的發展，該技術已經可以應用在醫學影像的識別上。

目前有很多研究者都對醫學影像識別領域展開了研究和應用，其中代表者是國內的醫療領域人工智慧領先團隊Airdoc，目前Airdoc幾句深度學習和傳統機器學習已經在皮膚、眼科、大腦、心血管、肝臟等領域取得了巨大成就，比如Airdoc基於深度學習開發的演算法，通過結節定位、結節大小判斷、結節惡性指標計算快速檢測肺結節；設計了深度學習和傳統機器學習相結合的混合模型設計了斜視識別模型；設計特定的深度卷積神經網路模型，在ImageNet 1000類分類模型預訓練基礎上，對眼底圖像分類模型進行迭代優化，最終研發出了Airdoc糖尿病性視網膜病變輔助診斷模型，在靈敏性和特異性等主要指標上，獲得了和人類醫生相當的結果。並且有些輔助診斷模型已經開始在臨床應用。

如今機器人和輔助診斷模型已經為醫療帶來增量價值，可以大大緩解醫院的壓力，並且能夠輔助醫生提高工作效率，但是醫療科技仍在繼續，終有一天會醫療難的困境將被打破。