近年來，在傳統(tǒng)醫(yī)療行業(yè)，人工智能逐步在疾病輔助診斷治療、個(gè)人健康管理、基因藥物研發(fā)、醫(yī)院智能管理等多個(gè)環(huán)節(jié)，發(fā)揮出優(yōu)勢和獨(dú)特作用，日益成為醫(yī)療專家的好幫手。

　　患者到醫(yī)院就診，可能需要做CT、核磁等影像檢查。一次CT檢查就能產(chǎn)生幾十到數(shù)百層的CT圖像。一家普通三級醫(yī)院的影像科，每月產(chǎn)生的影像數(shù)據(jù)相當(dāng)于150萬張圖片。影像醫(yī)生需要瀏覽全部圖像并找出病變。這一過程相當(dāng)耗時(shí)耗力。近年來，許多國家影像檢查數(shù)量劇增，而影像醫(yī)生的數(shù)量并沒有增加，導(dǎo)致錯(cuò)誤率升高。針對這一問題，德國一家公司研發(fā)出一款影像人工智能系列產(chǎn)品，該產(chǎn)品通過大量學(xué)習(xí)，讀圖快，檢測病變準(zhǔn)確，能很好地輔助醫(yī)生作出診斷。多家人工智能企業(yè)還研發(fā)了肺部CT智能讀片系統(tǒng)。

　　人工智能不僅“快”“準(zhǔn)”，還很“全面”。現(xiàn)代醫(yī)療對患者身體各處的監(jiān)控仍然處在“盲人摸象”階段，而人工智能可以根據(jù)捕捉到的一些細(xì)微病癥變化，分析其背后的多維度信息，完成“一葉知秋”的診斷預(yù)警。比如，英國醫(yī)學(xué)界的一個(gè)新項(xiàng)目就利用眼睛作為窗口，探測其他器官健康狀況，通過基于人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)的系統(tǒng)，在視網(wǎng)膜圖片上尋找癡呆癥、心臟病等病癥的早期跡象。我國研發(fā)的人工智能眼底篩查產(chǎn)品，僅需一張彩色眼底照片，就可以快速高效地分析比對數(shù)據(jù)庫中的上百萬案例，提示眼底疾病風(fēng)險(xiǎn)。該產(chǎn)品在眼底篩查檢測50萬人次中，還輔助發(fā)現(xiàn)了多例顱內(nèi)腫瘤。

　　腦健康是人工智能應(yīng)用的一片藍(lán)海。大腦是人體最重要的器官，但目前人類對它的了解還很有限。一方面，人工智能有助于腦健康篩查診斷。智能腦電圖分析產(chǎn)品可以檢測腦電波各類異常放電，分析腦功能狀態(tài)，僅需5分鐘即可處理完成兩小時(shí)的腦電圖數(shù)據(jù)，為在常規(guī)體檢中引入腦健康測試帶來了便利。另一方面，腦機(jī)接口等技術(shù)對大腦更深層的研究也有利于人工智能的發(fā)展。人工智能技術(shù)的核心，是模擬人類大腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)和學(xué)習(xí)認(rèn)知功能。對大腦了解越多，人工智能就越有人的“智慧”。目前，人工耳蝸是腦機(jī)接口最成功的臨床應(yīng)用，通過設(shè)備與大腦聽覺神經(jīng)纖維建立通路，幫助大量失聰者重新找回聽覺和交流能力。隨著人類更好地解讀大腦，運(yùn)動康復(fù)、老年退行性病變等多個(gè)領(lǐng)域的診斷治療有望取得突破性進(jìn)展。

　　此外，人工智能結(jié)合大數(shù)據(jù)分析將極大推動基因藥物研發(fā)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，結(jié)合人工智能技術(shù)，新藥研發(fā)周期可縮短一半時(shí)間，研發(fā)成本也可節(jié)約50%—60%。

　　如同人類從嬰兒逐步學(xué)習(xí)成長一樣，人工智能是機(jī)器不斷學(xué)習(xí)知識的過程。面對復(fù)雜的病例，人工智能與人類智慧相比還稍遜一籌。然而，培養(yǎng)一名資深專科醫(yī)生至少需要10年，其職業(yè)生涯中所見病例也是有限的。人工智能的優(yōu)勢恰恰在于其強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力、計(jì)算能力和記憶能力。未來，通過不斷學(xué)習(xí)新知識和融合多學(xué)科信息，人工智能有望讓稀缺的醫(yī)療資源惠及更多民眾。