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今天，百度正式下線百度醫生，百度方面表示，並不是要放棄醫療這塊香餑餑，相關業務將轉入人工智慧體系。AI＋的當下，百度為何怎麼都不肯放下醫療？到底市場有多大？人工智慧在醫療方面的應用十分廣泛，現在主要的應用場景集中在虛擬助理、醫學影像、藥物挖掘、營養學、生物技術、急救室/醫院管理、健康管理、精神健康、可穿戴設備、風險管理和病理學。虛擬助理：人工智慧可以診斷疾病 虛擬助理是一個你身邊的語音助手，交談是與虛擬助理交互的基本模式。你跟助理說話，通過自然語言處理和語義分析之後，語音助理也會回復你，Siri可能是大家最熟悉的虛擬助理。而垂直到醫療的虛擬助理則可以根據和用戶的交談中智能化地通過你的病情描述來判斷你生了什麼病。Babylon Health是一家位於倫敦的初創公司，已完成金額約17.18M英鎊的A輪融資，該公司計劃推出一款類似Siri的醫健類虛擬助理應用。Babylon Health需要經過兩個階段的建造，第一個步驟是自然語言處理，也就是聽懂患者對癥狀的描述，知道哪裡不舒服。然後根據疾病資料庫裡面的內容進行對比和深度學習，對患者提供醫療和護理建議。這個階段局限於腎臟、肝臟、膽固醇和骨科等較小範圍的領域。在第二個階段，隨著更大規模資料庫的加入和更長時間的訓練，Babylon Health將提供更多種類的疾病建議。然而，由於目前在政策法規方面，醫療責任主體的不明讓虛擬助理只能作為輕微疾病的諮詢和建議使用。醫學影像：輔助和代替醫生看膠片醫學影像與人工智慧的結合，是數字醫療領域較新的分支。基於圖像識別技術和深度學習，人工智慧在此處的處理能力迅速提高。X光照片的解析度為3000×2000像素。其中的惡性腫瘤的尺寸為3×3像素左右。從非常大的圖像上判斷一個很小的陰影狀物體是不是惡性腫瘤，是非常難的任務。AI可首先選取一張膠片進行預處理，然後分割成若干小塊，再在每一塊中提取特徵值和資料庫進行對比，最後經過匹配後作出陽性判斷。在整個診斷過程中，人工智慧也會自己做出深度學習，在病歷庫中尋找案例，做出自己判斷的依據。藥物挖掘：大幅度降低藥物研發成本傳統的藥物研發存在巨大痛點：研發周期長、成功率低。而人工智慧與藥物挖掘的結合可能極大地提高研發效率，降低企業成本。舉個例子：在新葯篩選時，常常會有很多種甚至成千上萬個化合物都對某個疾病顯示出某種療效，它們的安全性又難以判斷，這時可以利用人功智能所具有的策略網路和評價網路以及蒙特卡洛樹搜索演算法，來挑選最具有安全性的化合物，作為新葯的最佳備選者。 在例如，可利用人工智慧模擬和檢測藥物進入體內后的吸收、分佈、代謝和排泄、給藥劑量-濃度-效應之間的關係等，讓藥物研發進入快車道。 小快機器人，AI行業最新鮮最有趣的媒體平台。每周一、三、五晚6點準時更新隸屬廈門快商通科技股份有限公司一個會聊天的機器人哦～微信公眾號：kuairobot