發(fā)布日期：2017-02-21
生活水平的提高以及生活壓力的劇增，讓人們越來越重視自身健康與壽命問題，因而才更需要先進且智能化的醫(yī)療系統(tǒng)。隨著物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、智能設備等技術的日漸成熟，構建完美的智能醫(yī)療體系也將指日可待。屆時，由于醫(yī)療資源分配不均而導致的看病難等問題，也將迎刃而解。 尤其是在近些年，隨著AI技術的逐漸成熟其在各領域上的應用也更為廣泛，如果之前我們還在談論‘互聯(lián)網(wǎng)+’給我們帶來的改革創(chuàng)新，那么未來或許將邁向‘AI+’時代。雖然，目前我國AI+醫(yī)療產(chǎn)業(yè)處于起步階段，但卻并不妨礙我們對未來人工智能在醫(yī)療領域發(fā)揮作用的暢想。 足不出戶，在線就診 試想一下，當身體感到不適或是生病時，有什么比在家就診更叫人省心？Babylon人工智能健康咨詢系統(tǒng)就是這么貼心。系統(tǒng)以用戶過往的病史及常識性醫(yī)學資料為基礎，根據(jù)用戶與在線人工智能系統(tǒng)對話時所列舉的癥狀，給出初步的診斷結果和具體的應對措施。 不僅如此，Babylon系統(tǒng)還能提醒用戶定時服藥，并實時監(jiān)測用戶的身體狀況，從而將病人就診的時間縮短數(shù)倍，同時還能節(jié)省用戶去醫(yī)院的往返與就診等待時間，進一步實現(xiàn)醫(yī)患資源的合理分配。 私人健康助理 過去，私人醫(yī)生或健康顧問可都是有錢人家的東東?，F(xiàn)在，隨著AI技術的發(fā)展，普通百姓也能享受此類個性化服務。Sense.ly推出了一款Molly虛擬護士服務，面帶親和微笑的虛擬護士，能幫助患者更好地接受治療。 要知道，患有慢性病的患者需要定期復診，并長期與醫(yī)生保持聯(lián)系，Molly能夠以機器學習的方式不斷更新患者的健康情況，并給出針對個人的護理建議。此外，其它一些輔助用藥管理的人工智能應用，也在慢慢興起，例如AiCure就能通過手機攝像頭結合人工智能技術，確認患者是否遵循處方服藥。 分析醫(yī)療影像 早前，IBM花10億美元收購了Merge醫(yī)療影像公司，并將其與Watson健康部門合并。你可能有所不知，Merge是美國最具影響力的醫(yī)療影像公司，其不僅擁有大量的醫(yī)學數(shù)據(jù)和圖像（CAT掃描、乳房攝像），還有幫助醫(yī)生存儲、分析醫(yī)學圖像的頂尖技術平臺。 除了Merge公司，Enlitic公司也專注于這一領域，其圖像識別軟件利用CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡），讀取X光片和CT圖像篩查惡性腫瘤。此外，國內也有眾多創(chuàng)業(yè)公司在研究如何用AI解讀醫(yī)療影像。 人工智能診療 說到此，不得不說之前發(fā)生的一個經(jīng)典事例。去年8月，IBM Watson在分析了上千個基因突變后，確診一位60歲的日本老太太患有非常罕見的白血病，并向其提供了適當?shù)闹委煼桨?。要知道，幾個月前她還曾被醫(yī)院誤診。整個診斷過程Watson用了不到10分鐘，而人類醫(yī)生則要花費數(shù)周?，F(xiàn)在，Watson腫瘤解決方案已進入國內21家醫(yī)院。 當然，除了除了Watson這樣的成熟應用，人工智能診療領域還有一些活躍于學術界的各種創(chuàng)新研究。例如人工智能診斷皮膚癌，斯坦福大學人工智能實驗室用12.9萬張皮膚病變的照片訓練深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，令其對皮膚損傷進行分類，診斷皮膚癌。 據(jù)了解，斯坦福大學的這一算法的準確率能達到91%以上，與人類皮膚科醫(yī)生無異。未來，這種算法可以用于移動App，讓用戶在家就能自行拍照診斷皮膚癌。而國內的中山大學，近期也有AI診斷方面的成果，其開發(fā)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡CC-Cruiser，在診斷先天性白內障的準確率已達人類眼科醫(yī)生水平。 走進手術室 該領域中最知名的非Intuitive Surgical達芬奇系統(tǒng)莫屬，該手術機器人最初用于支持微創(chuàng)心臟搭橋手術，后來又在前列腺癌治療方面取得進展。達芬奇機器人由外科醫(yī)生控制臺、床旁機械臂系統(tǒng)、成像系統(tǒng)三部分組成。目前，美國四分之一的手術中都使用了達芬奇系統(tǒng)。 除了達芬奇，也有其他公司也在不同領域推出了自己的手術機器人。人工智能也在手術室里輔助進行麻醉管理，包括術前評估、方法選擇以及術中管理等等方面。在Alphabet旗下生命科學部門Verily，與強生合作創(chuàng)立了Verb Surgical公司，主打機器人手術助手。將來，也還會有更多的公司進入市場，探索并細分空間，打造一個結合感知、數(shù)據(jù)分析與自動化的生態(tài)系統(tǒng)。 挖掘新藥，快速反應 利用超級計算機的計算能力，從藥物的分子結構庫溯源用來研發(fā)具有針對性的藥物，Atomwise公司就做到了。去年，Atomwise以現(xiàn)有安全藥物為基礎，成功通過算法尋找到能夠控制埃博拉病毒的兩種藥物。換做過去，則需要耗費數(shù)月甚至是數(shù)年時間，而Atomwise只用了不到一天的時間。 基因排查 有了人工智能技術，我們甚至可以暢想用其來進行基因治療。Deep Genomics致力于通過海量的遺傳信息及醫(yī)療診斷數(shù)據(jù)集，尋找遺傳信息及疾病的聯(lián)系。其采用了新一代計算系統(tǒng)能對DNA進行判斷，告知醫(yī)生可能出現(xiàn)的變異。 不得不說的是，人工智能和機器學習在醫(yī)療健康領域的確存在著巨大的潛力，且能應用于眾多的醫(yī)療場景，為患者進行治療、診斷甚至預測。不過，鑒于醫(yī)學和生物學都是非常復雜的學科，因此想要達到一定的專業(yè)水平與成熟度，仍需經(jīng)歷長期的學習與反復的練習。
來源：PConline
